在設定了合適的服務水平目標之后，接下來一步就是要著手收集業務量相關數據，為業務量預測做準備。數據收集工作往往是被很多呼叫中心忽視或低估其重要性的一項工作，因為數據收集質量的完整性和準確性會直接決定業務量預測準確性、人員排班匹配性、服務水平的達成度、客戶體驗的優劣性和運營成本的可控性。業務量數據的收集要考慮數據的收集內容、數據來源和所收集數據的呈現方式等方面。

　　收集內容

　　由于業務量數據的收集是為下一步業務量預測和人員排班做準備的，因此首先要考慮業務量預測所需要的基礎數據有哪些。我們知道，最終預測出的業務量是由來電量和平均處理時長所決定的，因此，首先考慮要收集的數據自然是歷史來電量數據和平均處理時長數據。歷史來電量數據還要細分為不同的來電類型、接聽量、放棄量、甚至系統外阻擋量等數據。平均處理時長數據也要能夠分別以平均通話時長和平均話后處理時長來記錄。除了這兩項業務量基本組成數據之外，還需要收集的是有可能影響到業務量波動的未來活動或事件的數據。比如，客戶基數的增長預期、市場宣傳活動、新產品發布、促銷活動、價格調整、服務策略的調整、系統設備的升級等等，這些活動都會對未來的業務量存在或多或少的影響，也都需要考慮在業務量預測過程之中。這部分數據的獲取需要呼叫中心與企業的其它部門之間建立通暢、及時的信心溝通聯絡機制，最好能夠建立定期理會制度，以便呼叫中心能夠及時全面地獲取最新的相關信息。另外還需要收集的是員工的工時利用率相關數據，包括出勤、在線時長比例、有效話務處理時間比例等，用來確定人員排班人數的冗余測算。

　　數據來源

　　歷史業務量數據和來電處理數據的主要來源是PBX/ACD話務接入、分配和處理狀態記錄系統。此外，勞動力資源管理系統是員工出勤、工時利用和班次時間遵守的重要數據來源。有關客戶的存量與增量信息則可以從企業的客戶信息管理系統或CRM系統中獲取。績效管理系統則可以為我們提供關鍵KPI指標的趨勢分析與預測數據。

　　數據呈現方式

　　為了下一步業務量預測中的數據分析需要，所收集到的業務量和處理時長數據應該以規定的格式整理和存放。具體來說，相關數據要按照下圖所示的年度、月度、周、日和時段進行詳細記錄，并測算出相應的數據占比。