呼叫中心部门和企业内的其他部门比较来说，会产生更多的数据。大多数公司已经收集
呼叫中心的性能数据，以及相关的通话数据，性能数据，和训练数据。如果您的
呼叫中心系统无法汇总和导出，那这些数据就很难得到。如果一旦挖掘出来这些丰富的信息宝库，可以用来提高效率，并且还可以对其他部门，如市场营销，销售和产品开发部门提供有价值的线索，从而创造新的收入机会。
理想的情况下，公司将投入无限的资金，确保每一位顾客得到满意高效的
呼叫中心的服务。但在现实中，从成本考虑，公司会制定有限的预算。因此，他们不可避免地要找到自己
呼叫中心与客户满意度之间的平衡点，来提高经营成本。
许多行政团队往往认为，改善客户体验的最佳方式是投资更多的钱。我们认为并非如此。事实上，在这个问题上，烧钱肯定不会保证客户满意度上升。最聪明的企业正在尝试别的东西：先进的分析。
性能分析，如呼叫路由，呼叫量预测，以及人力资源规划，以及顾客满意的评估和最佳的解决问题的路径，如客户体验分析是在一个呼叫中心的处置的所有工具。在大多数情况下，所需要的数据已经存在，但隐藏在一些数据中心，只是等待我们去发现。
性能分析：劳动力管理。在一个利润微薄的行业运行一门有利可图的生意，关键在于人员的最佳数量以及合适的时间合适的地点，熟练的员工。然而，人事决定涉及复杂的业务，包括劳动法规和政府规章的约束。虽然有很多现成产品可以解决这些问题，但企业必须花费大量的能源，以满足他们独特的业务流程。因此，越来越多的企业正在从底层向上构建定制的解决方案，以满足他们的业务流程，从呼叫量预测分析需求，业务规则管理。
事实上，在人力资源优化的最重要的一步，不是优化。相反，它是能够预测呼叫量，每隔一小时各种技能组的呼叫量。高效劳动力的大小，需要考虑到交通高峰期来采取良好的通话量的预测，如促销活动和产品的推出，平均呼叫处理时间和呼叫放弃率等内部因素，外部影响力，如季节性的事件。这些优化模型和启发式定制，以处理公司的独特需求，并尽量减少人力成本，同时确保满足所有的业务规则。
使用这种方法，人力资源优化，大型零售呼叫中心最近减少了8％的人力成本。分析还提示公司采用基于技能组的呼叫路由方式，预计将减少4％的呼叫处理量。能够显著降低整体来电等待时间，考虑到每小时呼叫量，建立一个新的，更准确的模型。
客户体验分析：提高首次呼叫解决。更快地解决问题让客户满意快乐。这就取决于客服人员的专业技能，包括了各种因素，如培训，技能水平，服务水平和客服人员的风格。提高首次呼叫解决率是一个呼叫中心的关键，因为它有助于降低运营成本，创造交叉销售的机会。
分析历史数据，并找出更好的路径和可能存在的关键节点，为企业创造最佳的解决路径和计划，天安锐信的呼叫中心最近采用这种方法，平均每次通话问题解决的时间减少了10％至20％。
下一个前沿领域
人力资源管理和首次呼叫解决率，被认为是常见的
呼叫中心分析。
更加前沿的领域包括：
智能IVR例如LinkIVR建立的动态优化模型：一种可以解决大多数客户的问题，没有客户人员的干预，从而显着降低呼叫中心的运营成本。利用网站分析，在企业网站客服的基础上了解客户的脉搏，以提高客户满意度至关重要。这些额外的信息不仅有助于更快的解决问题，也增加了交叉销售的机会。
虽然在目前
呼叫中心呼叫量的72％是语音，大多数机构预测，未来将从其他渠道的呼入会有大规模的增长，如Web，电子邮件，即时消息，短信等方式。这将创建一个统一消息
呼叫中心系统，以确保统一的用户体验，来并满足客户需求。在这些数据之上，分析将发挥越来越重要的作用，来帮助
呼叫中心管理者应对这些挑战。
