不断改善客户体验和对服务支持的满意度是每个服务台的目标。尽管有许多设计外包公司影响客户满意度的指标，但是这里讨论的四个服务台代理绩效指标是影响很大的指标，应进行实时监视以及一段时间内发生的趋势。

1.预测准确性 

预测准确性是指预测给定时间段内将收到的呼叫数量。显然，如果预测在某个时期内预计会有1,000个呼叫，而服务台实际上收到了1,500个呼叫，则不会为客户提供应有的服务。年度服务设计公司处理电话量太少会导致等待时间增加。平均接听速度和放弃的通话费率都将攀升至无法接受的范围。由于在免费电话上等待时间长，每位联系人的费用将会增加。随着座席努力跟上呼叫量，座席利用率将激增至不良水平。

另一方面，如果在预测为1,000的时间内仅收到500个呼叫，则座席使用率将直线下降，并且设计外包公司的费用将激增。尽管在此期间客户应该体验优质的服务，但由于人员过多，这将以服务台为代价。

因此，预测准确性是一个影响运营成本和客户体验的指标。计算服务台的预测准确性可以通过多种方式完成，从使用标准偏差和相关系数的简单方法到更复杂的方法不等。这是两种既简单又可以产生有用信息的方法。预测准确性是可以使用此公式表示为百分比的比率。

如果年度服务设计公司总共收到1,000个呼叫，并且仅预测947个呼叫：请注意，“总呼叫”是指到服务台的总呼叫，而不是已应答的呼叫数。当客户打电话时，放弃呼叫，然后再次呼叫，使用“总计呼叫”可能会稍微高估实际音量。但是，与仅计算已应答的呼叫相比，这是一种更好的方法，这可能会低估实际的呼叫量。

在评估多个时间段内服务台的预测准确性时，可以使用类似的方法。例如，假设有六个时间段，它们可能是几天，几周，几个月或其他时间段。该表显示了每个时段内收到的总呼叫次数以及每个时段的预测。“错误”列将过度预测或不足预测显示为总通话次数与预测之间的差异。“％错误”列显示的是与百分比相同的指标，在整个监视期间内，“平均表观错误”为4.14％（突出显示为灰色）。这是一个明显的错误，因为正负误差和百分比会在某种程度上相互抵消。

预测准确性的更准确度量是使用每个误差的绝对值。因此，ABS（错误）列显示的那些绝对值不会原谅预测误差，无论是正数还是负数。同样，“ ABS（％错误）”列显示该错误率的百分比。以橙色突出显示的“平均真实错误”可更准确地衡量预测准确性。大多数行业专家建议，预测准确性应保持在5％或以下。

2.首次联系解决方案（FCR）

在此度量标准中将需要考虑所有形式的联系，这对年度服务设计公司客户满意度有很大的影响。想象一下，在几个星期内拨入服务台，却发现向您打招呼的座席无法通过五个不同的呼叫中的三个解决您的事件。许多呼叫者会认为服务台配备了未经培训的代理商，并且对服务台的看法也将扩展到呼叫者对公司的看法。“ 设计外包公司怎么了？我必须与两个或三个不同的人交谈才能得到答案。”

FCR最有用的公式是将第一级支持代理成功处理的联系数量除以收到的联系数量。请注意，需要调整“已接收的总联系人”，以删除根据策略无法由一级代理处理的那些联系人。例如，致电更换有故障的硬盘驱动器的客户必须转到现场处理硬件问题的团队，通常这不是代理的第一层。

3.平均处理时间（AHT）

也称为联系处理时间，此度量标准衡量年度服务设计公司解决客户事件所花费的平均时间。其中包括与客户交谈（或在线聊天）的时间，通话开始后保持通话所花费的时间，结束通话所花费的时间以及完全解决事件所需的通话后工作。通话后的工作可能包括例如更新票务或CRM系统。这些总和除以已处理的呼叫数。

并非所有服务台经理都在此指标中包括“保留时间”，这是一个错误。当设计外包公司将呼叫者置于保持状态以使呼叫“休息”或缩短其AHT指标时，不包括保留时间可能会低估AHT。

如果已对业务代表进行适当的培训以处理他们收到的呼叫，则平均处理时间反映了服务台处理的事件的复杂性。例如，解决一个复杂的国际银行业务问题的代理商的平均处理时间可能要比代理商回答有关开设消费者银行帐户的基本问题的代理商的平均处理时间更长。

如果管理层将重点放在AHT上，设计外包公司会对客户体验产生深远影响。座席感到有压力要尽快解决每个呼叫，他们可能会急于完成每个呼叫或不必要地将其升级到第二层座席。在这两种情况下，座席都无法将事件解决为呼叫者满意，这可能会影响客户满意度。