首先，我们看到，由于封锁，消费者和品牌之间的非接触式接触正在加速采用。麦肯锡发现，从2019年底到2020年夏季，数字互动的增长率从32%跃升至55%。

　　这推动了全渠道的增长，许多公司报告称，客户对社交渠道、聊天、短信甚至视频的使用出现了飞跃。有趣的是，为了迎合越来越多的弱势客户，传统观念认为，数字技术的发展意味着语音技术的衰落。对高度同理心的需求一直在全渠道团队中保持着声音。

　　因此，我们现在正迅速进入这样一个世界，在这个世界中，客户互动的量更均匀地分布在不同的模式中。

　　那么，这对资源规划者意味着什么呢？

　　首先，单渠道预测比多渠道预测简单。因此，多渠道预测需要更长的时间才能完成，相对于全渠道的更大有效性，可能需要更多的接触。这意味着需要根据不断变化的渠道组合和呼叫中心平台能力重新调整生产率假设。

　　其次，语音作为默认的客户服务渠道一直存在排队问题。但现在我们也开始看到其他实时援助渠道的队列，如网络聊天。因此，考虑到我们正处于快速数字化的新阶段，如果社交和聊天能力开始出现瓶颈，会发生什么呢？业内同行告诉我，这在某些行业已经是一个问题。结果应该增加多少额外的等待时间？

　　第三，考虑到这些快速变化的客户行为，历史数据仍然是做出新预测的主要参考吗？资源规划者现在必须向前看，并预测他们的客户基础是如何快速地改变参与偏好。鉴于此，组织中谁有这种洞察力？有人在追踪它吗？如果不是，规划者如何利用外部资源跟上这些行为转变？

　　在资源规划者需要回答的许多问题中，这里只是一个小例子。一旦我们最终摆脱封锁，老年人群的数字应用还会继续吗？或者，终生习惯的面对面交流会抑制这种趋势吗？ High street的研究对于这一趋势将如何发展仍是喜忧参半。但对这种行为趋势的解读表明，规划者需要拓宽他们的洞察力来源，以保持他们的假设有效。

　　在瞬息万变的世界中做出假设

　　当你继续修改你的联系人组合时，这里还有两个难题需要考虑。

　　随着更智能的自助服务形式的出现，并帮助客户以更方便的方式完成工作，聊天和短信对话是否会像我们已经看到的实时语音交互那样，在复杂性和长度上不断增长？如果是这样，对生产力假设会有什么影响？

　　也许更重要的是尝试和评估自助服务的发展速度。我已经知道一个英国零售品牌成功地把机器人变成了他们的最大交易量的互动渠道。虽然这在现在并不常见，但它证明了现场援助和自助服务之间的组合正在发生变化。

　　既然我们谈到了不断发展的联系组合，那么主动服务的未来增长如何呢？这一切都是关于调整人工智能算法，以识别客户在服务和销售旅程中的需求模式。这意味着我们可以在客户意识到问题之前就告知他们。利用这种预测能力，一些银行已经非常擅长让我们几乎实时地知道，我们刚刚受到了保护，没有被企图诈骗。

　　更大的复杂性。但是资源规划变得更智能了

　　这种对客户需求的实时理解对每个人来说都是一个游戏规则改变者：客户、面向客户的团队和支持功能，如资源规划。实时洞察正在推动一系列仅次于最佳的行动。呼叫中心功能的每一个构建模块都被注入了这种智能响应。规划者和其他人一样受益于将越来越多的业务数据转换并简化为下一个最佳行动和警报。

　　虽然技术将使资源规划团队能够掌握日益复杂和不断变化的需求模式，但他们也将需要审查他们的角色和工作方式，以保持有效。

　　在这些讨论中，我们可以探讨以下三个领域：

　　资源规划者如何对客户和员工趋势有更广泛的理解？例如，随着混合工作的下一个阶段的形成，在雇主和雇员之间进行选择谈判时，仍有许多问题需要讨论。这将如何影响规划假设和预测？

　　资源规划者如何更密切地参与关键管理决策？跨职能团队合作已经成为许多组织的答案。这是一种帮助资源规划者对组织如何应对新客户和员工趋势形成更广泛视角的方法吗？

　　提高技能的挑战是什么？其他行业如何对不确定性和波动性进行建模，从中可以学到什么？数据科学的某些元素是否相关？理解人工智能生成的预测如何工作很重要吗？资源规划者是否应该学习如何利用实时洞察来做出新的资源决策？对组织的CX目标有更深的理解是否有帮助？考虑到自助服务、自动化和主动服务的影响越来越大，规划者是否应该理解实时辅助服务的发展路径？

　　下一个挑战是什么？

　　与联络中心生态系统中的所有其他角色一样，资源规划也在不断发展。这是一个具有挑战性但也令人兴奋的机会。你准备好讨论了吗？