电话呼入量的预测，是呼叫中心管理的一个重要步骤。比如，预测明天或者下周某个时刻将有多少呼入量。
一般来说，预测根据它的功能，可以分成三种，长期（long-term），中期（middle-term）和短期（short-term）。长期预测主要是预测长期的一个趋势，用于制定长期的目标，比如像确定招聘人数和培训时间；中期预测一般是以未来一周到一个月为预测时间，目的是做排班管理；短期预测一般是一半天为预测时长，主要是做短期的排班的更改，比如，上午很忙，这样极有可能下午也会有很多通话量，这样，中午的时候，管理者可以要求一些非全职员工来下午加班。
预测的方法有很多种，从简单的线性回归 到复杂的 ARIMA。一般来说，预测者会用所有历史数据来进行预测。但是经过研究发现，通过使用所有历史数据的预测并不准确。因为服务水平好（SL）的呼叫中心，收到的通话也会少一些。
举个例子，有两个呼叫中心 A 和 B，两个每天都收到100通电话，A 中心员工够多，B 中心员工不够。这样导致 A 根本没有放弃的通话（abandonment）， 而 B 却有30通放弃的通话。 这30个客户最终还是会呼叫回来。这样导致在最后的数据中，A 中心收到100 通电话，而B 中心收到130 通，因为有30个客户是重拨的。
如果我是预测者，看到数据，我会以为 B 中心会更繁忙，但是实际上，刚开始的时候， A 和 B 的呼入量是一样的，都是100 通。
所以在做预测时，要在数据中尽量去除那些重拨的客户，这样的数据才能体现“真正”的呼叫量。
当然，实际生活中，还有一些其他的因素来影响预测的准确度，比如上面的例子，30个客户中到底是不是所有的都重拨了，还是只有部分选择重拨，所以很有必要通过数据来计算重拨率；另外，客户不仅在未接通时重拨，在通话之后也有一部分客户会重拨。这些因素，在这里我们就先不赘述了。
