分析
ベストプラクティス:
- インタラクティブなチャート探索：フィルター、ズームイン/ズームアウト、インタラクティブ機能を積極的に活用して、データをより深く掘り下げることができます。これにより、特定の傾向をより明確かつ詳細に理解し、さまざまな角度から情報を探索できます。
- ロケーションパフォーマンス分析：グラフの「ピーク」機能を活用することで、パフォーマンスの急上昇や急降下の原因となっているロケーションを特定できます。散布図グラフは、パフォーマンスの高い／低いロケーションを正確に特定するのに役立ち、ビューグラフは、最も高い可視性を持つロケーションを示します。これらのインサイトを組み合わせることで、パフォーマンスの低いロケーションを最適化する戦略を立てることができます。
- 最適化とプロファイルの完全性：プロファイルの完全性グラフを定期的に監視してください。プロファイルを完全化することで、ロケーションの可視性と精度が向上します。ギャップを特定し、各ロケーションのプロファイルが可能な限り包括的になるように、具体的な対策を講じてください。
-
顧客インサイトマイニング：キーワード（以前のクエリ）グラフと電話追跡グラフを分析します。これにより、顧客行動をより深く理解できます。どの店舗がロイヤルティの高い顧客、新規顧客、あるいは決断力のない顧客を惹きつけているかを特定し、営業時間外の顧客からの通話パターンに基づいてビジネスチャンスを特定します。
アナリティクスプロのヒント
- セグメンテーション分析：一般的な指標にとどまらず、地域、規模、サービス内容といった基準に基づいて拠点をセグメントに分割します。セグメントに基づいてパフォーマンスを評価することで、特定のグループに合わせた戦略を策定し、特定のセグメントに固有の傾向を特定し、リソースをより効果的に配分することが可能になります。
- トレンドと異常検出：アナリティクスを活用することで、パフォーマンスの急激な上昇、下降、あるいはパターンを経時的に特定できます。異常を早期に検出することで、潜在的な問題や機会に迅速に対応できます。同時に、季節性や定期的なパターンを理解することで、予測や計画策定に役立ちます。
- Uberall Analytics モジュールの詳細をご覧ください。
Insightsのベストプラクティス:
- フィードバックとレビュー管理：定期的に評価グラフを確認し、顧客満足度を総合的に評価します。最も評価の高い店舗を特定すると同時に、レビュー向上のために改善が必要な店舗も特定します。これにより、全店舗でポジティブなブランドイメージを醸成することができます。
- チームのパフォーマンスとエンゲージメント：返信率のアクティビティを継続的に追跡します。やり取りと応答性を監視することで、サポートチームの有効性に関する洞察が得られます。返信率が低下したり、一貫性がなかったりする場合は、潜在的なトレーニングの必要性を示す指標として検討してください。
インサイトプロのヒント
- 感情分析：自然言語処理ツールを活用し、レビューやフィードバックの感情を自動分析します。評価だけを見るのではなく、感情分析によってフィードバックの背後にある感情を理解することができます。これにより、顧客満足度や懸念事項についてより深い洞察が得られます。
-
チームエンゲージメント指標：返信率だけにとどまりません。返信の質、チームが積極的に行うインタラクションの頻度、従業員のネット・プロモーター・スコア（eNPS）といった指標を追跡しましょう。これらの指標は、チームのパフォーマンスとエンゲージメントを包括的に理解し、トレーニングやモチベーション向上のための領域を特定するのに役立ちます。