呼叫中心的運營管理自身就是對數字管理的過程，各項營運報表、整體運營成果、CSR行為舉動等都蘊藏在數字中。隨著呼叫中心應用在國內高速發展，呼叫中心的管理也日趨精細化、數字化。

呼叫中心是數據化的中心，數據是呼叫中心運營的重要資源，如果期望在呼叫中心運營上保持客觀的態度，那么深入的數據分析就成為每一個運營管理者所需要高度重視的問題。

關于數據操作的效率

實際上，呼叫中心日常的運營和績效報表用好智能表和透視表兩個功能都可以是非常高效的，甚至是自動化的。

但這里還有一個前提，在數據分析圈子里有一句話，叫做數據分析70%以上的時間實際上是花在數據準備上面的。這里面包括了業務問題分析、所需數據確定、數據收集、數據組合和數據的清理。這聽上去好像沒什么，但每一步對于后面的分析來講都是至關重要的。

這里面還有另外一個問題，那就是數據質量問題。所需要的數據都拿到了，但加減乘除運算都做不了，到底出了什么問題? 這是數據人員經常會遇到的一個問題：數據格式問題。

無論是從數據庫或系統導出，還是來自于他人，數據格式不嚴謹的問題一直很讓人頭疼。

這里面最常見問題就是數據以文本的格式存在而導致不能進行正常的運算。還有一些諸如合并單元格、隨意隔行、空列等習慣都會對后期的數據處理造成很大的麻煩。

從業務運營的角度，員工的工時分為有效工時和無效工時，什么是有效工時?就是可以處理(抵消)外部客戶所帶來的工作量的時間。那么對于一線話務人員來說，其實就兩個狀態：

通話+后處理，剩下的都是無效工時，因為它不能抵消外部客戶所帶來的工作量。因此，這時的業務問題就變成了如何提升通話+話后時長占比的數據問題。

要想提升有效工時占比，還需要分析員工的無效工時都花在了什么地方，哪些地方是可以優化的。所以從數據的角度我們還需要知道總付薪時長、出勤損耗、現場損耗、線上損耗等指標。這樣我們就有了明確的數據收集和測算目標。

實際上如果我們真正的去分析一個問題的話，一定要先具備非常清晰的業務邏輯。如果你的業務的邏輯不清楚的話，你就會感到茫然無助，你不知道你的思路從哪里來。舉例：如何去優化我們的服務水平;如果你對于業務非常熟悉，你的邏輯思維就會非常清晰，服務水平是由：客戶帶來的工作量和一線員工的處理能力之間的平衡來驅動的。再進一步，工作量是由客戶的來電量和來電的平均處理時長所構成的。內部的處理能力由時段的當班人數和每個人的有效工時所構成的。