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コールセンターにおけるBIツール活用事例:Amazon QuickSightの使い方

コールセンターにおけるBIツール活用事例:Amazon QuickSightの使い方

コールセンターにおけるBIツール活用事例:Amazon QuickSightの使い方コールセンターにおけるBIツール活用事例:Amazon QuickSightの使い方

データ分析は現代のビジネスにおいて欠かせないものです。特にコールセンターの効率を上げるためには、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールの活用が重要です。今回は、Amazon QuickSightの機能の一つであるポイントマップの活用事例をご紹介します。地理的な情報を見やすくすることで、ビジネスの意思決定をより効果的に行うことができます。

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視覚的な直感性の向上

データを地図上に表示することで、地域ごとのデータの違いが一目でわかるようになります。例えば、自社で運営しているコールデータを地図に表示することで、どの地域でコールの成功率が高いか、逆に低い地域はどこかを簡単に把握できます。これにより、直感的にデータを理解することができます。

地理的パターンの発見

地理的なデータを見やすくすることで、地域ごとのパターンやトレンドを発見できます。例えば、特定の地域で売り上げの高い商品や低い商品の理由を分析し、その地域に特有の要因(気候、文化、経済状況など)を特定することができます。これにより、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を立てることができます。

リアルタイムでの状況把握

Amazon QuickSightはリアルタイムでデータを更新できるため、地図上に表示される情報も常に最新の状態を保つことができます。これにより、ビジネスの意思決定を迅速に行い、状況の変化に即座に対応することが可能です。

複数のデータセットの統合

地図上にデータを表示する際、複数のデータを一緒に表示することができます。例えば、人口統計データとコールデータを組み合わせて表示することで、人口密度とコール成功率の関係を視覚的に分析することができます。このようなデータの見せ方は、より深い理解を助けます。

(ポイントマップの参考画像)

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まとめ

オムニコンタクトでは、Amazon QuickSightのポイントマップを活用し、コール数に対する成功率や獲得率を月別、日別、ユーザー別など様々な視点から分析することができます。これにより、期待値の高い地域を選択したり、除外することで、より効率的な営業活動を実現できます。

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