很多客服主管常常喊「人手不夠」，但真正的問題往往不是人數，而是人力分配出了差錯。明明有那麼多人值班，卻總是在尖峰時段忙翻天、離峰時段閒到發慌，難怪感覺「卡卡的」。客服工作說到底不是人越多越好，而是要在對的時間有剛好的支援，讓每個對話都能順利接上。想讓客服調度不再卡關，關鍵在於善用客服系統累積的數據，來做更聰明的人力資源調配。
熱門時段沒加人，冷門時段反而太多？
回想一下你們團隊最近是不是出現這種情況：週一早上十點線上顧客大爆發，客服忙到不可開交；結果同一天晚上九點，卻還有五位同事在輪班閒坐。這就是典型的排班不均問題。如果能提前分析每日、每週甚至每月的對話量趨勢，就能看出哪些時段需要加強火力、哪些時段可以精簡人力。
很多公司的數據都顯示，禮拜一通常是聯繫量最高的日子；另外在週末的晚間，特別是線上購物的黃金時段，客服諮詢也會突然增多。但遺憾的是，不少團隊在這些尖峰時段反而人手不足，等到深夜沒什麼客人時才一堆人閒著。
解決辦法其實不難：利用過去 30 天的對話量趨勢來預先排班，確保高峰時段有人頂得上；同時保持即時調度的彈性，一旦發現流量暴增，馬上叫備班人員上線支援。根據調查，有明確排班策略的團隊，客戶滿意度往往平均高出將近 20%。及早規劃排班並隨時根據實況調整，可以讓團隊在忙碌時期依然維持高滿意度。所以，別再只是喊「人不夠」了，用數據看清楚哪裡真的缺人，才能對症下藥。
根據 Google Cloud 的觀察，客服中心的對話高峰時段通常集中在兩個時間點：
- 長假結束後的第一個上班日
- 每週五晚上至週末期間的購物尖峰
這些時段往往湧入大量詢問與問題，若排班沒有預先規劃，容易造成等待時間拉長、處理效率下降。
值得注意的是：排班得當的客服團隊，平均客戶滿意度提升幅度可達 18%。這項數據再次驗證「科學排班」的效益：人到位、服務就順，效率與顧客體驗自然同步提升。
錯誤的技能分派：越幫越忙
有些公司以為把每個客服都訓練成「全能型選手」就萬事OK，結果現實往往適得其反。當所有人什麼都接，看似靈活，其實容易亂成一團：新人遇到棘手問題不知道該轉給誰，資深員工忙著救火，整體效率反而下降。更進階的麻煩是，特定問題沒有人專精：某些冷門問題整個團隊裡可能只有一個人懂，導致客戶提問後，不是等上好幾分鐘，就是被轉來轉去。想像一下：A 客戶詢問物流狀況，在對話列表乾等了 5 分鐘才有客服接起；B 客戶要求退款，結果客服人員轉接了 三手才終於找到能處理的人。這種體驗別說客戶抓狂，前線客服人員自己也很挫敗。
對症下藥：首先，試著根據歷史對話內容，把客訴問題做分類（例如退貨、付款、帳號、技術支援等），培養對應的專業小組來處理各類問題。每個客服小組針對特定類型的問題，自然能更快上手。接著，利用系統數據分析各技能組的平均等待時間和回覆效率，滾動式地調整人力配置。如果退貨類的諮詢常常大排長龍，就表示該增派熟悉退貨流程的人手；反之，某組閒到哈欠連連，就考慮縮減或讓他們多學點別的技能。最後，對於那些高頻率但很簡單的問題（例如查訂單狀態、基本操作說明），不妨導入 AI 聊天機器人先做第一線分類。機器人把重複性問題過濾掉，再把真的需要人工的部分交給人類客服處理，大家都輕鬆不少。
可以根據實際數據（如交談類型佔比、對應技能組、平均等候時間）建立一套有邏輯的人力配置參考架構，如下所示：
| 交談類型 | 建議技能組 | 交談佔比 | 平均等候 (秒) |
|---|---|---|---|
| 退貨／退款 | 帳務組 | 23 % | 95 |
| 付款失敗 | 金流組 | 15 % | 88 |
| 帳號問題 | 會員組 | 18 % | 74 |
| App 當機 | 技術組 | 10 % | 120 |
Tips：若某技能組平均等候 > 90 秒，就考慮再培養 1–2 位跨組救火隊。常見 FAQ 可以先丟給機器人，人工只接難題，效率立刻衝上來。
當「自動分派設定」變成客服體驗的天敵
有些公司熱衷於在客服系統裡設定一堆複雜的分派規則，希望精準把問題送到最適合的人手上。然而規則一多，反而可能讓客戶的提問在系統裡繞來繞去：前面的機器判斷錯誤隊列，轉給第一組客服；第一組一看問題不屬於自己，再轉第二組……客戶在不同窗口之間被踢皮球，心情能不糟嗎？更慘的是，員工接到不擅長的問題，手忙腳亂還得再幫忙轉接，效率大打折扣。有些企業誤以為「愈細的分派條件=愈貼心的服務」，但事實是，如果分派機制過度複雜又缺乏彈性，只是在跟自己過不去而已。
舉個極端例子：某公司設定了這樣的流程——「付款問題白天由帳務組處理；晚上和假日來的付款詢問則先給一般客服；一般客服無法處理的再轉回帳務組」。這規則聽起來好像覆蓋了各種情境，但實際執行起來呢？客人在假日問了個付款問題，先跟一般客服講一輪，發現不行又被丟回帳務組，等到上班日帳務組才接手。繞了一大圈，時間浪費不說，客戶早就氣炸了。這種「設計過頭」的分派機制，對顧客和員工都是折磨。
簡單才是美：我們建議定期檢視所有自動分派規則，看看哪些其實是在製造迂迴路徑。如果一條規則經常導致轉接或延誤，那就大膽優化甚至砍掉吧！另外，要有備援方案（fallback）：例如對話等待超過一定時間，就自動改由真人接手，或者直接丟到一個通用的備援小組處理，避免客戶乾等太久。一套好的分派機制，應該從顧客角度出發來分類問題，而不是照公司內部習慣去劃分。只要是客戶分不清的分類，就不該強迫他們自己選擇。讓流程簡單明瞭，才能提升解決效率，也讓客戶少受折磨。
要讓客服分派精準不繞路，定期檢查這些關鍵指標：
- 有兜底機制嗎？若超過 2 分鐘無人接起，請設定自動轉進備援隊列，避免顧客卡線上。
- 規則超過 10 條？再多就該統整。太多規則只會讓流程變複雜，容易互相打架。
- 條件名稱客戶看得懂嗎？不清楚的名稱容易選錯條件，分派錯誤機率跟著拉高。
- 轉接率 > 15%？代表路由設計有問題，讓客服在系統裡「迷路」。
善用數據來排班、調整人力組成
要讓客服團隊如運轉良好的機器，數據是你最好的朋友。首先，看看哪些時段最需要快速回應？哪些時段客戶願意多等一會兒？把歷史對話量、等待時間、甚至客戶滿意度都調出來交叉分析。或許你會發現，某些員工在高壓情境下（例如同時接好幾個對話）仍然表現出色，那就可以安排他們在尖峰時段當主力；而有些人擅長細心解釋複雜問題，則可以多配置去處理技術類諮詢。排班時別只看冷冰冰的「每人每天要回覆幾則訊息」KPI，而是要觀察「回覆速度 vs. 客戶滿意度」這類指標。例如有位客服每天解答問題數看似不多，但因為首回解決率高、客戶評價好，那他的價值反而比只求速度的人高。根據分析來調整團隊人力組成，發揮每個人的長處，你會發現服務品質跟效率可以一起提升。
團隊排班也可以更有彈性。例如考慮引入彈性輪班或遠端支援機制，讓夥伴可以在需求高峰臨時加班支援，需求低時彈性下班或在家待命。這不僅照顧員工工作生活平衡，也確保忙的時候有人能馬上補位。國外一些客服軟體提供商（如 Intercom、Freshdesk、Gladly 等）都有分享過類似經驗：即時監控客服量並靈活調度，才能達到成本效益和客戶滿意度的雙贏。事實上，有研究指出善用數據優化排班的企業，相較於被動應付狀況的企業，客戶滿意度高出 15～25%。可見，把數據融入排班決策，不只是管理上的花招，而是實實在在能帶來服務品質提升的利器。
結尾：排班不是 Excel 搞定，而是服務品質的開端
許多老牌客服經理喜歡用 Excel 排班表「高來高去」，各種宏、函數玩得飛起，看似很厲害。但排班這件事，真的能靠一兩個人的手工 Excel 就搞定嗎？隨著業務成長，靠資深排班員手動調度難免力不從心。甚至有些公司好不容易上線了專業排班系統，卻因為舊有習慣改不掉，反而讓排班師徒增困擾。我們要強調的是，聰明的人力配置＝更順暢的客服體驗。排班不是零碎行政瑣事，而是服務品質的開端。透過數據，你可以清楚知道「哪裡真的忙、哪裡只是沒排好」。善用這些洞察來調整，你的團隊其實不需要無止境擴編，而是需要在對的時間點，讓對的人出現在對的位置。當客服人力配置不再卡卡，顧客的體驗自然會平順很多。別忘了，滿意的客戶和輕鬆的客服人員，正是良性循環的開始！
精算一波：多等 60 秒，損失有多大？
- 尖峰時段多等 60 秒 → CSAT 下降 5%
- CSAT 下降 5% → 每月少掉 200 張五星評價
- 少了 200 評價 → 流失預估 50 筆訂單
- 平均客單 800 元 → 每月營收損失 ≈ 40,000 元
解方成本對比：
- 多排兩位 Part-Time，補足尖峰人力
- 每月加班／排班成本：約 15,000 元
參考資料：
- New research reveals peak times for key Live Chat enquiries to estate agents – Moneypenny
- How to Calculate Staffing in a Contact Centre – CallCentreHelper
- Customer Satisfaction Metrics: Enterprise Scheduling Analytics Mastery – Shyft
- Call Transfer & Hold Performance Impact on CSAT and FCR – SQM Group
- Customer Experience Trends Report – Zendesk