准确的预测对于管理大多数呼叫中心的流动环境至关重要。目标是通过平衡人员需求与呼叫量预期来实现人工成本节省。虽然许多呼叫中心使用劳动力管理软件来创建预测，但手动预测是小型呼叫中心环境的一种选择。常见的预测技术包括时间序列，平均，点估计和日内方法。
时间序列技术
根据精益商业理念六西格玛，时间序列呼叫量预测技术适用于服务台和小型呼叫中心，适用于大型企业。时间序列预测基于对历史数据的预测量，通常来自前三年。该过程涉及在图表中绘制历史数据，该图表显示垂直或y轴上的每年的呼叫量，以及水平轴或x轴上的时间测量值，例如月或周。绘制历史数据可以显示过去的调用量模式，然后您可以使用这些模式进行未来预测。
平均预测技术
使用平均技术进行预测包括简单的数学平均，移动平均和加权平均，根据劳动力规划专业人员协会，这是最准确的。通过加权平均，较新的数据比旧数据更重要。例如，如果过去三年中特定日期的历史呼叫量显示该中心收到2,400,2,500和2,600个呼叫，则简单平均值为2,500个呼叫。但是，如果您使用加权平均并给予2,600 80％的权重，并为2,400和2,500个呼叫分配10％的权重，则预测为（2600_.80）+（2500_10）+（2400 * 10）= 2,570。
点估计技术
点估计预测是最简单的预测方法。然而，根据劳动力规划专业人员协会的说法，它有一些缺点，通常会影响其准确性。它假定未来的呼叫量将与过去发生的事件完全匹配，无论历史数据中包含的日，周或月是典型的还是非典型的。由于点估计技术未考虑影响历史数据的事件或趋势，因此在任何给定日期实际发生的事件或趋势可能与预测预测显着不同。
日内预测
处理与每日预测相差很大的每日通话量是大多数呼叫中心面临的挑战。日内预测可帮助您处理通常需要调度调整的日常波动。此技术将当天的预测与实际呼叫量和座席调度要求进行比较，汇总为15分钟到30分钟。然后，它允许管理人员根据服务级别目标创建假设情景，并在必要时更改预测以适应不断变化的条件。调度调整可能包括尽早将代理发送回家，分配离线任务或要求志愿者加班。
