很多人将座席规模作为衡量预测外呼的一个标准，即座席数量越多，预测外呼的技术难度越大。
这也是一个误解，误解产生的原因是对预测算法的不了解。
1、奇怪的曲线图
实际上是30座席以下的预测外呼对预测算法技术要求很高，100座席以上，对呼叫中心本身性能要求很高。
下面这张图形象的说明技术难度随座席规模变化的趋势。
系统性能技术难度非常容易理解，我们主要谈一下预测算法的技术难度。
2、预测算法基础—概率论
大学都学过，这下面这张图都见过，有用啊，就算你什么都不明白，只需要明白一个规律：数量越大，公式越准。
发现对于单个座席来说，座席人员在一段时间区间内外呼通话时长呈正态分布；用户接通电话的时长是呈正态分布。
如下图所示：
正态分布有两个关键参数。
第一参数是服从正态分布的随机变量的均值（μ）。第二个参数是此随机变量的方差（σ^2）。服从正态分布的随机变量的概率规律为与μ邻近的值的概率大，而离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。
通过概率密度函数，可以计算出正态分布曲线中每一点的概率。概率密度函数的公式如下：
在实际应用中，正态分布图两端的点要被忽略。也就是不考虑概率极小事件。从而获得一个概率区间。只在这个区间内取点。
3、预测算法的参数
预测算法的参数主要有三：
很不巧，这些都是服从正态分布的概率论。数量越多，准确率越高。
这也是为什么30座席以下的预测外呼效果很可能不好的原因。
4、此误解的危害场景
误解的危害场景我见过不少：
1、客户要求厂商建设一个5座席的预测外呼先测试一下；
2、客户认为因为一个厂商5座席的预测外呼效果不好，50个座席的预测外呼就会更差劲了；
3、客户计划是50座席的预测外呼，但是分成10个组，每5个座席一个组，独立运行。
