成本的控制是客户中心行业中重要的管理任务之一，而成本的构成项目可以分为人力成本、场地成本、IT成本、公司管理分摊和其他成本等, 客户中心的人员配置与成本控制的关系十分密切，根据研究表明在客户中心行业中大约有75%的成本都是和人力成本有关系，客户中心的人员配置与成本控制的关系也十分密切。
客户中心行业从招聘员工开始无论是招聘、员工的培训、员工的工资发放、员工的五险一金、激励方案、补贴和各种节假日福利还是员工所需要的场地费、水费和电费等等都是一笔不小的支出，想要控制人力成本就要先确定业务量，业务量是呼入型客户中心的核心驱动力，是客户中心作出精准预算方案的前提，业务量的多少决定于人员配置的多少、工位数量以及其他支撑资源的匹配等，因此客户中心在做预算方案前，会收集一切可用的数据和信息，如果人员配备的数量要比话量少，那么对于甲方的指标交付就做不到，各种扣款也会导致企业处于亏损状态，所以想要控制好人力成本，那么量和人一定要拟合。
在客户中心行业中会通过能力规划模型来测算最终的人员配备结果，想要人力配备精准，除话量和平均处理时长预测准确以外，还有一项参数很重要并且也会对最终的人力配备结果产生影响，这项参数就是耗损，耗损是能力规划模型中不可缺少的参数之一；耗损越大那么需求的人数就越多，反之耗损越小那么需求的人数也就越少。
知己知彼方能百战不殆，想要精准的预测耗损，那么就需要了解耗损是由哪些方面组成的；在客户中心行业中耗损基本是由缺勤耗损（包括计划内缺勤和计划外缺勤）、小休耗损、培训耗损（包含岗中培训和新人培训）、节假日耗损、通宵人数和流失人数等参数组成，下面我们就来逐个了解下耗损的参数。
缺勤耗损
缺勤耗损就是指计划内缺勤和计划外缺勤，在预测缺勤的时候最常见的预测方案就是通过寻找历史已发生的缺勤数据中VSF比较稳定的一段周期取值进行未来周期的预测；
不过这种预测方法比较粗略，想要精细化的预测，我们还要考虑节假日、季节、气温和突发事件等因素，例如我们想要测算10月份的人员配备情况，那么在考虑缺勤耗损的时候就要考虑上国庆假期对于缺勤的影响，很多员工在国庆期间都想外出游玩休班，但是客户中心行业的节假日休班并不固定，这样就会导致员工请假，缺勤率自然会升高，所以在考虑缺勤耗损的时候就不能仅考虑历史达成情况预测了，如下图所示，某业务WK37-43这段周期的计划内外缺勤，其中WK40计划内外缺勤都很高，而WK40所处于的日期是10月第一周，也就会国庆假期期间，这段期间员工的缺勤会比其他时间要高，所以在考虑未来缺勤预测的时候我们需要抛出WK40的影响，否则预测出来的缺勤数据会虚高。
小休耗损
小休率是反映员工是否合理安排自己的休息时间，管控小休率可以减少现场波动，提高客服代表利用率，确保现场的承接。小休率的预测可以采取和缺勤一样的预测方式，通过历史数据中VSF比较稳定的一段周期取值，如下表所展示，可以看到WK40到WJ53这一段周期的小休率，其中WK40-50这一段周期的VSF是0.52，那就说明这段周期的小休率比较稳定，再无特殊情况下可以直接采用这段周期的均值当做未来周期的小休耗损预测；
当然，小休和缺勤一样，想要精准预测的话也需要考虑节假日、季节和气温影响，并且除此之外还需要考虑新老员工的影响，可以采用平均处理时长的预测方法，新员工按照小休率的成长曲线进行预测，如下表是某业务测算员工的小休率成长曲线，可以根据新员工的周期进行小休匹配预测。
培训耗损
这里的培训耗损指的不是培训员工所需要的教材、场地和人力费用，而是指新员工跟岗后答疑时间的占比耗损和成熟员工岗中培训的时长占比耗损，当然不同企业对于员工培训时长的规定不一样，所以这一项耗损可以根据各自企业的实际情况进行考虑。
新员工培训耗损的计算方式可通过（培训人数*培训时长）/（业务总人数*8小时）测算未来每天的培训耗损，某业务12月20日开始新员工跟岗，那么业务所产生的培训耗损就如下表中所示；
节假日耗损
节假日耗损是指给员工放休国家法定节假日所产生的的耗损，如果节假日业务闭线则不用考虑此项耗损，如果不闭线并且会按照线路趋势并且想要在10月份放休完成，那么就可以通过业务的休班规则进行耗损计算，例如某业务的休班规则是5休2，如果需要考虑10月份的节假日耗损，那么10月份的节假日耗损就等于3天（国家法定节假日）/（31天*5/7）=13.55%
通宵耗损
通宵耗损是根据业务的运营时间考虑，如果业务的运营时间为24小时，那么凌晨期间就需要按照话量趋势安排员工的通宵班次，由于员工通宵班次后处于休息状态，无法给业务带来任何产能，所以要考虑通宵后的耗损，此处的耗损是按照凌晨期间所需求的人数进行耗损抛出，当然如果业务非24小时运营时间则可以忽略此耗损。
流失耗损
流失耗损耗损参数中比较重要的一项，由于流失的预测目前还没有比较准确的预测方法，所以在预测的时候可以按照历史数据或者按照流失目标值去考虑未来的耗损，如果在考虑使用历史数据预测的话一定要了解历史数据中是否有临时人力的撤离，集中事件的影响等因素，而不是盲目的采用历史流失当做耗损数据。
以上就是客户中心行业中常规的耗损数据，基于业务的性质不同也会出现不同的耗损，例如外呼耗损、会议耗损、活动耗损等等，想要人力配备准确来减少人力成本的浪费，除了要精确的预测话量和平均处理时长外还需要合理的预测耗损数据；
客户中心成本管理与控制是一个相对较新的话题，每个中心的实际情况不一样，以上是笔者所在的客户中心的测算思路，具体的测算过程中仍存在很多微妙之处，需要灵活处理。
