成本的控制是客戶中心行業中重要的管理任務之一，而成本的構成項目可以分為人力成本、場地成本、IT成本、公司管理分攤和其他成本等, 客戶中心的人員配置與成本控制的關系十分密切，根據研究表明在客戶中心行業中大約有75%的成本都是和人力成本有關系，客戶中心的人員配置與成本控制的關系也十分密切。
客戶中心行業從招聘員工開始無論是招聘、員工的培訓、員工的工資發放、員工的五險一金、激勵方案、補貼和各種節假日福利還是員工所需要的場地費、水費和電費等等都是一筆不小的支出，想要控制人力成本就要先確定業務量，業務量是呼入型客戶中心的核心驅動力，是客戶中心作出精準預算方案的前提，業務量的多少決定于人員配置的多少、工位數量以及其他支撐資源的匹配等，因此客戶中心在做預算方案前，會收集一切可用的數據和信息，如果人員配備的數量要比話量少，那么對于甲方的指標交付就做不到，各種扣款也會導致企業處于虧損狀態，所以想要控制好人力成本，那么量和人一定要擬合。
在客戶中心行業中會通過能力規劃模型來測算最終的人員配備結果，想要人力配備精準，除話量和平均處理時長預測準確以外，還有一項參數很重要并且也會對最終的人力配備結果產生影響，這項參數就是耗損，耗損是能力規劃模型中不可缺少的參數之一；耗損越大那么需求的人數就越多，反之耗損越小那么需求的人數也就越少。
知己知彼方能百戰不殆，想要精準的預測耗損，那么就需要了解耗損是由哪些方面組成的；在客戶中心行業中耗損基本是由缺勤耗損（包括計劃內缺勤和計劃外缺勤）、小休耗損、培訓耗損（包含崗中培訓和新人培訓）、節假日耗損、通宵人數和流失人數等參數組成，下面我們就來逐個了解下耗損的參數。
缺勤耗損
缺勤耗損就是指計劃內缺勤和計劃外缺勤，在預測缺勤的時候最常見的預測方案就是通過尋找歷史已發生的缺勤數據中VSF比較穩定的一段周期取值進行未來周期的預測；
不過這種預測方法比較粗略，想要精細化的預測，我們還要考慮節假日、季節、氣溫和突發事件等因素，例如我們想要測算10月份的人員配備情況，那么在考慮缺勤耗損的時候就要考慮上國慶假期對于缺勤的影響，很多員工在國慶期間都想外出游玩休班，但是客戶中心行業的節假日休班并不固定，這樣就會導致員工請假，缺勤率自然會升高，所以在考慮缺勤耗損的時候就不能僅考慮歷史達成情況預測了，如下圖所示，某業務WK37-43這段周期的計劃內外缺勤，其中WK40計劃內外缺勤都很高，而WK40所處于的日期是10月第一周，也就會國慶假期期間，這段期間員工的缺勤會比其他時間要高，所以在考慮未來缺勤預測的時候我們需要拋出WK40的影響，否則預測出來的缺勤數據會虛高。
小休耗損
小休率是反映員工是否合理安排自己的休息時間，管控小休率可以減少現場波動，提高客服代表利用率，確保現場的承接。小休率的預測可以采取和缺勤一樣的預測方式，通過歷史數據中VSF比較穩定的一段周期取值，如下表所展示，可以看到WK40到WJ53這一段周期的小休率，其中WK40-50這一段周期的VSF是0.52，那就說明這段周期的小休率比較穩定，再無特殊情況下可以直接采用這段周期的均值當做未來周期的小休耗損預測；
當然，小休和缺勤一樣，想要精準預測的話也需要考慮節假日、季節和氣溫影響，并且除此之外還需要考慮新老員工的影響，可以采用平均處理時長的預測方法，新員工按照小休率的成長曲線進行預測，如下表是某業務測算員工的小休率成長曲線，可以根據新員工的周期進行小休匹配預測。
培訓耗損
這里的培訓耗損指的不是培訓員工所需要的教材、場地和人力費用，而是指新員工跟崗后答疑時間的占比耗損和成熟員工崗中培訓的時長占比耗損，當然不同企業對于員工培訓時長的規定不一樣，所以這一項耗損可以根據各自企業的實際情況進行考慮。
新員工培訓耗損的計算方式可通過（培訓人數*培訓時長）/（業務總人數*8小時）測算未來每天的培訓耗損，某業務12月20日開始新員工跟崗，那么業務所產生的培訓耗損就如下表中所示；
節假日耗損
節假日耗損是指給員工放休國家法定節假日所產生的的耗損，如果節假日業務閉線則不用考慮此項耗損，如果不閉線并且會按照線路趨勢并且想要在10月份放休完成，那么就可以通過業務的休班規則進行耗損計算，例如某業務的休班規則是5休2，如果需要考慮10月份的節假日耗損，那么10月份的節假日耗損就等于3天（國家法定節假日）/（31天*5/7）=13.55%
通宵耗損
通宵耗損是根據業務的運營時間考慮，如果業務的運營時間為24小時，那么凌晨期間就需要按照話量趨勢安排員工的通宵班次，由于員工通宵班次后處于休息狀態，無法給業務帶來任何產能，所以要考慮通宵后的耗損，此處的耗損是按照凌晨期間所需求的人數進行耗損拋出，當然如果業務非24小時運營時間則可以忽略此耗損。
流失耗損
流失耗損耗損參數中比較重要的一項，由于流失的預測目前還沒有比較準確的預測方法，所以在預測的時候可以按照歷史數據或者按照流失目標值去考慮未來的耗損，如果在考慮使用歷史數據預測的話一定要了解歷史數據中是否有臨時人力的撤離，集中事件的影響等因素，而不是盲目的采用歷史流失當做耗損數據。
以上就是客戶中心行業中常規的耗損數據，基于業務的性質不同也會出現不同的耗損，例如外呼耗損、會議耗損、活動耗損等等，想要人力配備準確來減少人力成本的浪費，除了要精確的預測話量和平均處理時長外還需要合理的預測耗損數據；
客戶中心成本管理與控制是一個相對較新的話題，每個中心的實際情況不一樣，以上是筆者所在的客戶中心的測算思路，具體的測算過程中仍存在很多微妙之處，需要靈活處理。
