不斷改善客戶體驗和對服務支持的滿意度是每個服務臺的目標。盡管有許多設計外包公司影響客戶滿意度的指標，但是這里討論的四個服務臺代理績效指標是影響很大的指標，應進行實時監視以及一段時間內發生的趨勢。

1.預測準確性 

預測準確性是指預測給定時間段內將收到的呼叫數量。顯然，如果預測在某個時期內預計會有1,000個呼叫，而服務臺實際上收到了1,500個呼叫，則不會為客戶提供應有的服務。年度服務設計公司處理電話量太少會導致等待時間增加。平均接聽速度和放棄的通話費率都將攀升至無法接受的范圍。由于在免費電話上等待時間長，每位聯系人的費用將會增加。隨著座席努力跟上呼叫量，座席利用率將激增至不良水平。

另一方面，如果在預測為1,000的時間內僅收到500個呼叫，則座席使用率將直線下降，并且設計外包公司的費用將激增。盡管在此期間客戶應該體驗優質的服務，但由于人員過多，這將以服務臺為代價。

因此，預測準確性是一個影響運營成本和客戶體驗的指標。計算服務臺的預測準確性可以通過多種方式完成，從使用標準偏差和相關系數的簡單方法到更復雜的方法不等。這是兩種既簡單又可以產生有用信息的方法。預測準確性是可以使用此公式表示為百分比的比率。

如果年度服務設計公司總共收到1,000個呼叫，并且僅預測947個呼叫：請注意，“總呼叫”是指到服務臺的總呼叫，而不是已應答的呼叫數。當客戶打電話時，放棄呼叫，然后再次呼叫，使用“總計呼叫”可能會稍微高估實際音量。但是，與僅計算已應答的呼叫相比，這是一種更好的方法，這可能會低估實際的呼叫量。

在評估多個時間段內服務臺的預測準確性時，可以使用類似的方法。例如，假設有六個時間段，它們可能是幾天，幾周，幾個月或其他時間段。該表顯示了每個時段內收到的總呼叫次數以及每個時段的預測。“錯誤”列將過度預測或不足預測顯示為總通話次數與預測之間的差異。“％錯誤”列顯示的是與百分比相同的指標，在整個監視期間內，“平均表觀錯誤”為4.14％（突出顯示為灰色）。這是一個明顯的錯誤，因為正負誤差和百分比會在某種程度上相互抵消。

預測準確性的更準確度量是使用每個誤差的絕對值。因此，ABS（錯誤）列顯示的那些絕對值不會原諒預測誤差，無論是正數還是負數。同樣，“ ABS（％錯誤）”列顯示該錯誤率的百分比。以橙色突出顯示的“平均真實錯誤”可更準確地衡量預測準確性。大多數行業專家建議，預測準確性應保持在5％或以下。

2.首次聯系解決方案（FCR）

在此度量標準中將需要考慮所有形式的聯系，這對年度服務設計公司客戶滿意度有很大的影響。想象一下，在幾個星期內撥入服務臺，卻發現向您打招呼的座席無法通過五個不同的呼叫中的三個解決您的事件。許多呼叫者會認為服務臺配備了未經培訓的代理商，并且對服務臺的看法也將擴展到呼叫者對公司的看法。“ 設計外包公司怎么了？我必須與兩個或三個不同的人交談才能得到答案。”

FCR最有用的公式是將第一級支持代理成功處理的聯系數量除以收到的聯系數量。請注意，需要調整“已接收的總聯系人”，以刪除根據策略無法由一級代理處理的那些聯系人。例如，致電更換有故障的硬盤驅動器的客戶必須轉到現場處理硬件問題的團隊，通常這不是代理的第一層。

3.平均處理時間（AHT）

也稱為聯系處理時間，此度量標準衡量年度服務設計公司解決客戶事件所花費的平均時間。其中包括與客戶交談（或在線聊天）的時間，通話開始后保持通話所花費的時間，結束通話所花費的時間以及完全解決事件所需的通話后工作。通話后的工作可能包括例如更新票務或CRM系統。這些總和除以已處理的呼叫數。

并非所有服務臺經理都在此指標中包括“保留時間”，這是一個錯誤。當設計外包公司將呼叫者置于保持狀態以使呼叫“休息”或縮短其AHT指標時，不包括保留時間可能會低估AHT。

如果已對業務代表進行適當的培訓以處理他們收到的呼叫，則平均處理時間反映了服務臺處理的事件的復雜性。例如，解決一個復雜的國際銀行業務問題的代理商的平均處理時間可能要比代理商回答有關開設消費者銀行帳戶的基本問題的代理商的平均處理時間更長。

如果管理層將重點放在AHT上，設計外包公司會對客戶體驗產生深遠影響。座席感到有壓力要盡快解決每個呼叫，他們可能會急于完成每個呼叫或不必要地將其升級到第二層座席。在這兩種情況下，座席都無法將事件解決為呼叫者滿意，這可能會影響客戶滿意度。