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有很多时候机构（contact centre，直译联络中心）数据不足以做一个完美的预测。这篇文章集中讨论下面三种情况：

1 不用历史数据预测

2 用 有限、不完全信息 预测 （with limited or incomplete information）

3 在良好的组织里预测一个新的服务或频道（a new service/channel）

在我们开始前，一起看看少数据预测的两大重要材料（two key ingredients）：

高位预测和低位预测计划（high-level forecast and low-level plan）。

The High-Level Forecast and the Low-Level Plan

你需要先将数据分成两个 parts 来预测。

高位：

这个是 top-level 级别，你接下来的一年期望联系到多少人？然后如何把它们分解到每个月。

低位：

平均到每周，每天，每小时。

【与其说是高低位，不如说是 高时间纬度与低时间维度预测】

How Much Data Do You Need to Create an Accurate Forecast?

需要 3 年的数据或更多，如果想做的更好，需要 5 年的时间。

为什么呢?

因为联络中心的模型都有季节性因素。拨打的变动是以每个月的偏差在变，也每年都有偏差。事实上，当然也有周为单位的偏差变化。

为了做一个好的预测，你需要去分开你的趋势和季节性。

你接下来的数据还应该包括一些与因素变化带来的需求变化，如外部事件，营销活动和一些不是每年都会发生的事情。

所以，如果第一年 3 月突然有个高峰，那你要看看第三年来看看是不是准确的。

1 Forecasting without Historical Data

有两个阶段来做预测：

（1）结合财务计划

从财务倒退要完成的业务数量。有多少 call 可以转化为业务价值。那反向倒推一下。

（2）按照对比原则来做

参考同行，相似产品，或者直接问问 business。

2 Forecasting With No Recorded Contact Volumes

原因：系统没有记录、外包没有保存数据、你是新人。

那怎么办呢？

用财务数据。

数据最少需要 13 个月，但也不会很好。最好啊要五年的数据，这样用指数平滑方法就比较好。尤其是世纪杯那种四年才一次的事情，需要的时间就更多了。

3 Forecasting a New Service in a Well-Established Organisation

只能做一个年度的猜测。

先厚脸皮的问同行。问一个比例。然后慢慢地磨时间，积累自己的数据。

其他行业的参考价值？

（1）去建模趋势，和一种倾向性（propensity）

找到影响这个数据的因素，会让你更准的预测。

（2）搞两个测试组。

看两种预测方法，哪个更好。

（3) 用自相关和噪声分析（correlational and stochastic analysis）。【这个是我作为一个学生看得比较多的。】

预测不可能只有一种方法的。