数据运用失误最大的原因是搞不清楚实际工作与数据指标的正确关系。这就如同许多人炒股票那样，以为股票的KPI真能预测股价走势，殊不知这类KPI实际上都只描绘了已发生的某种数量发展过程，与下一步结果相关性并不强。呼叫中心辅助KPI与实际运营效果的关系往往被夸大，因为我们过于习惯于接受设备开发商的设计理论。当这些理论如同美国金融模式那样深不可测时，大多数人只有盲目跟从，形成了羊群效应。比如，服务水平这个KPI实际上只能告诉我们"线路忙不忙"，放弃率只能告诉我们"呼入者耐心吗"，自助服务率只能告诉我们"选自助服务的较多或较少"，仅此而已，我们的延伸解释只是猜测，并没有确保正确的把握。然而，越来越多的呼叫服务外包合同中定立了各种KPI条款，达标与否成了罚款的理由。

　　这里不妨用一项美国电信呼叫中心研究做为参考。这份报告将"客户满意度"做为目的指标，用统计中的相关分析与回归分析方法，试图找出那些辅助KPI与客户满意度有较强的相关性。通过对不同的呼叫项目的KPI数据做大量的抽样计算，发现没有任何一种呼叫项目所用的辅助KPI与客户满意度有真正意义上的正相关性或负相关性，当然也就找不出有线性相关或非线性相关，更谈不上单相关或复相关。这说明了所有这些辅助KPI对于呼叫中心运营效果的作用并不明确。这种不明确性来自于：一、各项目服务内容不一致；二、客户满意度标准不一致；三、不同项目的时间与人员管理标准不一致；四、同一项目中所有辅助KPI与客户满意度无确定相关性。现实中这些因素导至我们无法真正用辅助KPI数据做为管理效果的衡量标准。

　　在运用辅助KPI时，首先要问它最基本的作用是什么，比如："线路忙不忙"、"呼入者耐心吗"、"选自助服务的较多或较少"等等，不要依靠主观猜测去挖掘它背后的成因，而是要通过"三听"（旁听、监听、录听）与"三访"（回访、信访、邀访）来找出真实情况。通过这些调查数据（而不是KPI数据本身），你做为一个有经验管理者所能产生的判断力远胜于辅助KPI所能提供的。举个"SL（服务水平）"的例子：为什么现在比过去忙？为什么总是这段时间忙？忙的时段应该多少人上线服务？如果这些都清楚了还出现这种状况就要监听看有没有别的变化，还要让坐席们及时反馈情况，特别要避免人为的通过减低服务质量去调整KPI数据。更重要的是通过个案监听能为每位坐席提供最个性化的帮助，让他在实际工作中受到切实指导，而不是用KPI对所有坐席员人搞一刀切。

　　又比如：对于"平均通话时间"这个KPI的分析应如可入手？许多人说越短越好，这很可能是错的，因为你没有听录音就不能证明这点；也有人说越长越好，这也许是错的，你不是在做900（美国呼方付费服务）号码收费服务，你必须听完录音才好下结论；有人说越接近平均时间越好，这也很可能是错的，因为客户满意度不是靠时间测出来的，你先听录音才知道好不好。做为有经验的你一定会发现"平均通话时间"与客户满意度没有什么相关性，但在听的过程中却找到了坐席员真正的优缺点，由此你就可以形成新的标杆管理材料。一定要搞清什么是"本"什么是"末"。

　　我们管理人员中不少人认为做管理就是做KPI管理，其实我们所要管理的是人而不是数据；客户是人，坐席是人，服务于他们才是我们的真正工作。首先把什么是你的项目所想要的客户满意度定义先确定清楚，把投诉的级别与处理方法确定好，然后才参考这些辅助KPI能否为你发现什么线索，最重要的是要在做结论前先做充份"听""访"调查。当年没有这些KPI时我们就是靠这样的努力成功的。