在梳理出短期话务变化规律基础上，预测还必须关注以下影响因素：
1、 近期重大业务因素，例如大型营销案上线、优惠业务短信群发等；
2、 特殊节日因素，例如春节、国庆等；
3、 季节性变化因素，例如夏季晚间需求高峰持续时间比冬季长，冬季需求则主要集中在白天时段；
4、 突发重大事件因素，例如自然灾害、意外事故、系统割接、系统瘫痪等。
搭建话务预测模型是提升话务预测准确率的重要环节，各个呼叫中心均有建立起适合自身的一套预测模型，那么下面介绍一下笔者所在呼叫中心的话务预测模型。
本中心话务预测采取分层预测模式，针对月度话务预测采用移动加权平均法，预测数据取上年同期和近三个月话务数据，建立起月度预测模型：
n月的值=去年同月*a1+（n-3）月的值*a2+（n-2）月的值*a3+（n-1）月的值*a4
注：通过历史数据模拟测算，其中a1=0.055，a2=0.185，a3=0.315，a4=0.445；在移动加权平均法基础上剔除历史数据异常日期，并再根据近期话务变化趋势进行预测调整，修正周期为一周左右。
日和时段话务预测则是在月度预测基础上采用占比分配率法，由于日和时段话务存在较为明显规律性，日和时段话务占比相对固定，在精确月度话务预测基础上日和时段预测准确率得到保障；在日和时段预测过程中同样区分忙日和闲日话务占比差异，故而预测按忙日和闲日预测，同时可满足分地市、分品牌预测，为排班资源测算提供了对应关联信息（如表1）。
表1：日和时段话务占比数据分布图
二、排班中制定规则、优化班次，提升排班吻合度
首先，制定排班规则。在排班过程中无论是系统排班还是手工排班，必须赋予明确的规则才能做到排班的公平和合理；排班规则一般会考虑运营发展、团队建设以及员工需求三方面，针对运营发展需明确排班工时、连续上班天数以及白夜班分配比例等；团队建设则更加关注班组统一排班还是分散排班，以满足团队氛围营造和技能提升工作；而员工需求端则明确双休平均分配、节日平均分配以及特殊班次配置等。
其次，确定班次。根据时段话务规律以及资源配置情况，并结合排班规则，高效的呼叫中心班次一般按间隔15～30分钟区分，一般班次间隔不宜超过1小时，这样可避免大批人员集体下班离线导致对服务水平的急剧影响，因此可通过增加班次来满足运营需求，班次可包括早班、白班、晚班、两头班、中晚班、小夜班、大夜班等等；但在考虑员工接受程度以及容易操作方面，班次设计还需考虑以下因素：
1、 每日班次时长不宜过长或过短，一般以6～8小时为宜；
2、 班次需考虑用餐时间分配，根据地域以及员工习惯不同，用餐时长和班次相匹配，例如白班一般为8小时班次，员工希望午餐时长为2小时，用餐之后可午休1小时，而晚班的晚餐时长为1小时，可尽早下班，缩短上班时长跨度等等。
3、 班次连续性和班次衔接时长需在员工可接受范围内，是否采用按月、周倒班？还是不固定班次倒班？则需根据不同地域员工特性去规划和调整。
最后，排班调整。通过实际出来的排班资源数与需求资源数做吻合度测算，是否达到吻合度目标值？如果时段吻合度未达到要求，则手工调整优化班次，以此提升时段排班吻合度。
