11 月 27-28 日， 由北京易训天下咨询服务有限公司主办的“AI 赋能客服预测排班实战营” 在北京成功举办。

      本次课程特邀运营管理实战专家王厚东老师主讲，吸引了来自金融、电信、电商等多领域的客服从业者参与。不同于传统培训，课程以 “解决实际问题” 为导向，采用 “理论讲解 + 案例分析 + 实践演练” 的模式，既传递系统化知识，更注重实操能力培养，旨在帮助学员将 AI 技术真正应用到客服运营全流程中。

      作为客服运营的核心环节，预测排班直接影响服务质量与成本控制，而 AI 技术的融入正为这一环节带来变革。王厚东老师围绕 “AI 赋能客服预测排班全流程” 搭建课程框架，从行业痛点切入 —— 先解析当前客服预测排班中常见的 “数据不准、人力错配、应急无方” 等问题，再对应给出 AI 赋能的解决方案：从 AI 技术应用背景铺垫与预测排班核心要素拆解，到业务量预测、人员需求测算、排班拟合及现场调控的分步教学，每一步都结合真实业务场景展开，让学员清晰看到 AI 如何解决传统运营中的痛点。

      在业务量数据清洗与预测模块，老师直指 “数据质量决定预测精度” 的核心，强调 “垃圾进，垃圾出” 的原则。他指出，预测准确率每提升 1%，后续人力配置、排班执行等环节的效率可同步提升 3-5%，并针对系统故障导致的话务骤降、营销活动引发的话务激增、突发事件带来的异常波动三类典型问题，现场演示 TRIMMEAN 截尾均值、标准差法等 Excel 异常值检测技巧，以及线性插值、历史同期比对等数据修复方法。同时，还介绍了朴素法、移动平均、指数平滑法等常用预测模型，并针对春节、双 11 等特殊场景，提供 “基础预测 + 活动增量叠加” 的专项方案，确保预测结果能精准匹配业务波动规律。

      人力配置与排班是客服运营的 “资源平衡术”，老师围绕 “工作量如何科学转化为人力需求” 展开深度讲解。他先拆解影响人员配置的关键因素 —— 包括节日假期、事假、培训等出勤损耗，以及休息、会议、辅导等利用率损耗，再带领学员实操工时总量法、人均产能法等测算方法，让抽象的 “人力需求” 变得可计算。针对客服行业经典的 Erlang C 模型，老师不仅讲解 “话务强度 - 服务水平 - 人员需求” 的计算逻辑与 Excel 实现步骤，还分析了模型在 “客户会放弃等待”“坐席技能不统一” 等现实场景中的局限，给出按技能组分层测算、叠加遵时率损耗等修正策略。此外，结合电话客服 “1 对 1 服务” 与在线客服 “多线程并发” 的差异，分享层级溢出调度、错峰排班等技巧，帮助学员在保障服务水平的同时，最大化控制人力成本。

      现场调控与应急则是客服运营的 “最后一道防线”，老师纠正了行业内 “消除所有队列”“追求 100% 人员利用率” 的认知误区，提出 “管理核心是将客户等待时间控制在可接受阈值内” 的理念。他详细讲解日内重预测的实操逻辑：通过计算时间进度权重、汇总实际话务量、反推全天总量、修正后续时段预测四步，帮助学员动态调整人力配置，避免 “一刀切” 的预测偏差；同时构建 “轻度 - 中度 - 重度” 三级应急响应矩阵，针对突发话务高峰，从 “推迟非紧急培训释放人力”“启动兼职坐席储备”“引导客户转自助渠道” 等维度给出具体方案，并强调事后需从 “业务量波动（如突发舆情）”“服务能力波动（如系统卡顿）” 两方面追溯根源，形成 “预测 - 执行 - 复盘 - 优化” 的闭环。

      本次课程凭借强实操的设计，让学员实现了 “学习即能用” 的成果转化：不仅能独立完成历史话量、节假日、营销活动等关键数据的收集与清洗，运用多种模型完成业务量预测与人员需求测算，还能结合自身业务设计混合班次、制定突发应急预案，更获取了可直接落地的 AI 排班工具模板及代码。未来，北京易训天下咨询服务有限公司将继续聚焦客服行业数字化转型需求，为行业智能运营升级提供持续助力。