預測工具應該足夠動態，以便
在被忽視的交易量出現晚於預期時重新定位和推遲。了解客戶對等待的容忍度，並認識到週一早上的等待情況可能與週三下午的情況有所不同。當打電話的原因發生變化以及客戶的緊迫感發生變化時，它就會改變。這最終會影響放棄時間，進而影響放棄率、重複通話率和總報價。
當我們重新預測產量、加
工時間、收縮率等時，應評估該 卡塔爾 WhatsApp 號碼數據 比率並根據情況變化保持最新。我們不需要降低利用率。例如：某中心接到一個電話，處理時間為分鐘，收縮率為%，服務目標為%/，我們需要：供人處理基本工作量（通話時間+時間）+供人處理空閒狀態等待的人為下一個顧客增加人員（因為我們要在幾秒鐘內回答%，即「利用率」）+，增加的人員可以彌補原來工作量減少的%（÷（- %)) = 滿載所需員工總數的大部分該軟體似乎仍誇大了工作量和使用率所需的減少量，使得% 減少率= 上例步驟1 中的人員。
這是一個全新的機構，其唯
一目的就是增加更多裁員人員，而閒置的 2024 年購買 Hong Kong Telegram 用戶庫 時間已經變得太多了。工作量的原始減少量是按原樣完美計算的。多年來，它一直被不公平地歸咎於總需求膨脹，而這可能是由軟體開發人員的數學運算順序缺陷造成的。這一缺陷導致呼叫中心花費更多的錢僱用額外的不必要的員工。
當入住率增加時，預期
的處理時間和非自由裁量的縮減因素（包括時間表合規性）也會增加。這些應該是動態指標，一旦淨員工人數變紅（負），盤中預測就會改變。是的，它會產生滾雪球效應，最終使我們能夠更好地設定期望並管理我們的一天。好吧，如果我們能夠解決人手不足的問題，盤中計劃也應該認識到這一點，並恢復原來的非自由裁量影響、原來的時間表遵守預期和原來的處理時間預測，並期望這些不會上升或下降以線性方式。
解決這個問題的好處是
，一切背後的故事已經在我們的歷史數據中。期望人工智慧使用這樣的演繹推理來得出可預測的結論是現實的，因為我已經可以在 中完成所有這些，而且我當然不是程式設計師。不過，公平地說，我有點沉迷於預測——我喜歡它並不斷思考它。
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