題述這個問題可能不少人有同樣疑惑，可能有人還會反問：“呼叫中心的統計指標還嫌不夠多嗎？”“無關指標加入呼叫中心統計數據中是為湊數量嗎？”

的確，隨著這幾年呼叫中心數字化管理軟硬件工具和方法的不斷提升，呼叫中心運營報表上的指標越來越多，分析的維度越來越細。如某單位通過呼叫中心運營數據提取的維度交叉的時效性指標就不低于20個，再加上呼叫中心inboud、oubound電話的諸如平均通話時長、呼損率、20秒服務水平、分項質檢數據、話務工單類型等通用統計口徑，指標已經密密麻麻。再加入一個“天氣”因素，是否有“添亂”的嫌疑？

天氣因素是否要加入呼叫中心統計指標，可以用典型的三段論來分析。首先，呼叫中心的數字化管理指標的意義在于其有助于量化的運營和績效管理，同時有助于對服務營銷需求的預測和資源的配置。如果天氣因素有助于呼叫中心的資源調配或對服務營銷需求的預測，那么天氣因素就應該納入其中。
因此，需要分析的是天氣因素是否對呼叫中心的服務營銷需求預測和對資源配置有意義。其實，天氣因素是否要納入呼叫中心統計指標主要取決于該公司的服務、業務與天氣是否有關，而非該公司呼叫中心的物理辦公場所是否與天氣有關。

雖說第二、第三產業很少“靠天吃飯”，但很多服務業、制造業的業務開展與天氣狀況還是有一定關聯，如財產保險、航空運輸、旅游、餐飲預訂、醫院電話預約、物流、汽車銷售等，在這些行業的呼叫中心統計指標中加入天氣因素還是很有必要的。

以財產保險公司為例：財產險公司呼叫中心inbound電話主要以受理客戶的事故報案為主，其中機動車輛險報案量占90%以上。晴天、雨天、冰雪等不同天氣下的出險案件數量差異較大，有時波動值甚至會超過30%，因而對后臺人員的最低匹配數量要求有所不同。而有時碰到陰雨連綿好幾天，雨后的第一個晴天也往往會面臨話務量的大幅異動，因為受雨天影響，很多客戶出險后未及時報案或報案后約定在晴天修車，這樣天氣轉晴后呼入電話就會大幅增加。再比如發生了臺風、暴雨等災害性天氣，出險的案件量也會激增，呼叫中心也將面臨異常峰值和持續時間段的話務壓力。如果在呼叫中心運營管理中考慮到了天氣因素，就可以提前做好服務需求預測，適度靈活地調整排班，制定高效差異化的預案保障呼叫中心的正常運營和服務質量。

再比如以航空公司來為例：霧天、雨雪天航班延誤、取消、合并等情況發生概率大大增加，隨之而來的是客戶咨詢、改簽、退票、投訴等電話的激增。提前了解不同航站的天氣狀況，就有助于更加科學地配置后臺客服代表人數，做到高品質從容應對。惡劣天氣下也正是各航空公司進行服務質量比拼的“關鍵時刻”，品牌、服務的好壞從呼叫中心的話務接通率、主動服務短信或電話上就能體現出來。要樹立品牌，這個時點不失為一個重要的突破口和吸引眼球的閃光點。

餐飲預訂、旅行社等呼叫中心的話務量也與天氣有一定關系，如在大雨天，餐飲預訂量就會相對減少、短期的旅游訂票業務也會降低。對于旅行社而言，無論呼叫中心外包運營還是自行運作，冬春季、夏秋季客戶咨詢的旅游熱點地區也往往有所不同，要使客服代表熟練掌握這些知識，就很有必要根據季節或天氣不同進行業務知識的差異化復訓，同時調整FAQ和知識庫中的資料次序，使最需要的資料能被快速地查閱，猶如換季整理衣柜中的衣服擺放位置一樣。

單個數據的意義并不是很大，但是當把積累的數據進行多維的分析和挖掘之后，很多非常有價值的結果從中產生了，沃爾瑪著名的“啤酒與尿布”的故事中關于商品在貨架上的擺放位置的關聯度分析結果就是從一些看似無關的數據分析中得出來的。

針對各個行業的呼叫中心，需要度身訂做符合其自身業務實際的服務營銷統計指標。根據需要加上諸如“天氣”這樣的維度并加以科學分析，有助于呼叫中心的運營順暢、自如，有助于預案考慮得更加精細、充分。