Zia分析
Zia分析は、高度な分析技術と機械学習アルゴリズムを活用してレポートとダッシュボードを分析し、有意な情報を発見して提供する生成AIツールです。
Zia分析は、説明（Descriptive）、予測（Predictive）、診断（Diagnostic ）による分析結果を提供することで、データを解釈し、意味のある結論を導き出そうとする際に生じる様々な疑問に対する答え（ナラティブ）を提示します。
- 説明的分析は、特定のデータの過去の実績と傾向の概要を提供します。
- 予測的分析は、ある一つの傾向がどのように進展してきたか、また将来変更する可能性を示します。
- 診断的分析は、イベントパターンや異常値の背後にある原因を特定することに焦点を当てます。Key Driver Analysis（主な分析情報）は、統計的手法を使用して、特定の指標に影響を与える最も重要な要因を特定します。
目次
Zia分析の起動
Zia分析は、個別レポートから、またはダッシュボードに埋め込まれたレポートから起動することができます。
レポートから開始
レポート上の分析情報にすぐにアクセスするには、必要なレポートを開き、右上隅にある［Zia分析］ボタンをクリックします。ポップアップが表示され、必要な情報が表示されます。
ダッシュボードから開始
ダッシュボードに埋め込まれたレポートの分析にアクセスするには、ダッシュボードを開き、必要なレポートを展開し、右上のZiaアイコンをクリックします。ポップアップが表示され、選択したレポートの詳細な分析が表示されます。
Zia分析の使用
ナラティブの種類
テキスト分析
「Ziaに質問」では、すべてのビジュアリゼーションからの重要な分析情報を平易な言葉で要約した説明文が表示されるため、ユーザーは表面上ではわからない潜在的なパターンを発見しやすくなります。また、これらの説明をプレゼンテーションにシームレスに追加することで、データのストーリーテリングをより効果的に行うことができます。
ビジュアル分析
Ziaのビジュアル分析は、レポート内のKPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）のうち、観察された傾向の一因となるものを特定します。これらのKPIに焦点を絞った分析を提供し、エンドユーザーが特定の傾向や異常値の要因をより深く理解できるようにします。
詳細度
Zia分析では、3つのナレーションレベルを用意し、分析結果の表示方法をカスタマイズすることができます。
- 低：レポートから直接推論された分かりやすい分析情報を提供します。
- 中：追加階層として日付を組み込み、時系列や季節性に基づいた分析情報を作成します。
メモ：レポートに数式列が含まれている場合、不正確さを避けるために日付系列は追加されません。
- 高： 時系列の分析と各サブセクションの分析の両方が含まれます。
言語
Zia分析は、英語、スペイン語、フランス語に対応しています。Analytics Plusアカウントで指定した言語が、Zia分析の初期設定言語となります。ただし、Zia分析ダイアログの言語設定オプションを使用して変更することができます。
凡例に基づく動的分析
Zia分析は、凡例フィルターで選択された内容に基づいて動的に分析情報を提供し、選択内容に従って関心のある分野やカテゴリーを深く掘り下げ、有益な情報を導き出すのに役立ちます。
データの説明 - Zia分析
データの説明 - Zia分析では、KPIに固有の分析情報をすばやく明らかにすることができます。選択したデータポイントをその他のデータポイントと比較し、データの相関、傾向、要因、異常値を理解するのに役立ちます。次の手順に沿って実施します。
- 対象レポートを表示モードで開きます。
- レポート内のデータポイントをクリックし、［データの説明 - Zia分析］を選択します。
- 選択したデータポイントの分析が右側に表示されます。生成される分析の種類については、「分析情報のカテゴリー」を参照してください。
Zia分析のカスタマイズ
Analytics Plusでは、分析情報の生成に使用する要因をカスタマイズし、制御することができます。
用語の説明
- 測定基準：顧客満足度、収益などの数値を保持します。
- 指標：測定基準に基づいて計算された具体的な値や量です。例：総合顧客満足度、総チケット数、合計売上など。
- 軸：この列の値はデータの整理と分析に役立ちます。例：チケットステータス、製品タイプ、場所、時刻、連絡先名など。
- 時系列：日付、日時、タイムスタンプなど、特定の時間間隔で記録されたデータポイントを含む列です。
列に基づいて説明する
このオプションでは、Zia分析の生成に使用する列を選択することができます。効果的な分析情報を得るためには、少なくとも1つの指標の列と1つの軸の列を選択することを推奨します。
- 目的のレポートを開きます。例：「エージェント別エスカレーションチケット上位10件」というグラフを使用して、Zia分析をカスタマイズしてみましょう。最初のZia分析は、連絡先名と エスカレーションされたチケット列に基づいて作成されます。
- 右上の設定アイコンをクリックします。
- 表示されるダイアログで、「Zia分析」タブに移動し、「列に基づいて説明する」オプションを展開します。デフォルトでは、レポートで使用されるすべての列が選択されています。
- ［列を追加する］をクリックして、分析情報を生成するために使用する関連指標または軸の列を含めます。この例：評価列を使用して、エスカレーションされたチケットの数が最も多いエージェントの満足度を評価します。
- 保存をクリックしてレポートを保存します。
選択した列（評価）がZia分析情報の生成に使用されます。
分析情報のカテゴリー
Analytics Plusでは、レポートに作成する分析の種類を選択することができ、必要な分析のみに集中することができます。Zia分析は、次の5つの分析に分類されます。
貢献度分析
貢献度分析では、データをセグメント化し、全体の結果に大きく寄与する要因を特定することができます。貢献度分析には、少なくとも1つの値と1つの軸が必要です。以下は、貢献度分析の異なるカテゴリーです。
- 貢献度の合計：これは、軸の列内に存在する指標列の累積合計を示す。例：この列に含まれる指標の累積合計を示します：エスカレーションされたチケット数の多い上位10エージェント（列：軸）の合計評価（指標）。
- 最大値と最小値:最も 成績の良い要因と最も成績の悪い 要因を強調し、範囲と変動性を明確に理解することができる。例： エスカレーションチケット数が最も少ないエージェント名と最も多いエージェント名を表示します：エスカレーションチケット数が最も少ないエージェント名と最も多いエージェント名を表示します。
- 貢献度が上位の要因：指標の全体的な結果に最も貢献している要因を表示します。例： トップエージェントの名前を入力します：例： 全体のエスカレートチケット数に貢献度が上位のエージェントの名前を提供します。
- 基準値の超過：事前に定義された基準値を超過した指標または値をリストします。例： エスカレーションされたチケット数に貢献したエージェントの総数を表示します：延滞チケットが基準値の超過したエージェントの合計数を表示します。
- カテゴリー／軸の値：これは、1つの軸に存在する異なる値またはカテゴリの数を示します。例：このグラフには、8つの異なる満足度があります。
- 貢献度の分散（カテゴリー別）：これは、すべての軸にわたって乖離している指標を識別します。
時系列の分析
時系列の分析は、一定の時間間隔で収集されたデータの傾向、パターン、変動を特定することに重点を置きます。これは、傾向の識別、異常値の検出、および過去のパターンに基づく今後の値の予測など、分析情報の発見に役立ちます。時系列分析を作成するには、少なくとも1つの時系列列（日付など）が必要である。
以下に時系列の分析の種類を示します。
- 傾向：ある期間にわたって、特定の尺度がどのように変化しているか、増加しているか、減少しているか、あるいは横ばいであるかを表示する。例：サーバー管理ツールの平均解決時間：サーバー管理グループの平均解決時間は、時間の経過とともに減少しています。
- 周期変動：周期変動：季節的要因によって一定の間隔で繰り返し発生するデータのパターンまたは変動を理解するのに役立ちます。例：解決したチケットの月別傾向レポートでは、季節性が示されています：解決したチケットの月間傾向レポートでは、7か月ごとに周期変動が見られ、4か月目に高値、6か月目に低値を示します。
- 予測：過去のデータに基づいて将来の値を予測します。例：チケットの平均解決時間を予測します：次の3ヶ月の平均解決時間を予測します。
- 異常値：観測された傾向から大きく外れたデータポイントを強調します。例：平均解像度が低下した月を示します：次の値と等しい：平均解決時間が標準より高い月を示す。
時系列の分析（診断的分析が有効）
時系列の分析は、データの傾向、パターン、変動を特定するのに役立ちます。さらに、「主な分析情報」セクションで行った設定に基づいて、特定の傾向や偏差の原因（何（What）となぜ（Why））を突き止め、理解することもできます。利用可能な分析は以下のとおりです。
- 増減の最大値:指定された期間における指標の最も顕著な増加（傾斜）または減少（減少）を示します。例：「上昇」：次に含まれるのは、解決時間の大幅な低下および上昇が発生した月です。
- 最新の期間の分析：指標が最近の時間枠でどのように変更されたかを強調します。例：最近の期間分析：平均解決時間の増加月かつ増加割合を表示します。
- 特定の期間における変化の分析：特定の指標が、設定した期間の開始時点から現在または終了時点までにどのように変更されたかを強調します。例：平均解決時間は、最初の期間と比較して最近の期間では12%増加しています。
- 一定期間における変化の分析：時系列で連続する期間を比較することにより、目標指標の最高率と最低率を強調する。例：満足度分析比較対象：毎月と年と年を比較することで、満足度の最高値と最低値を示します。
軸の比較
このオプションは、データセットの異なる部分を比較し、それらがどのように関係し、全体的な結果に影響するかを確認します。軸の比較に基づいて分析情報を作成するには、少なくとも 1つの指標列と 2つの軸の列が必要です。
- 一定期間の値の傾向：時系列での各値のパフォーマンス傾向を表示する。例：最も高いエージェントと最も低いエージェント：解決時間に基づいて、最も実行されたエージェント名と最も実行されなかったエージェント名を提供します。
- 一定期間の値の分散：期間にわたる軸内のカテゴリ値の変動の度合いを示します。
指標の分析
指標の分析は、さまざまな指標とそれぞれの割合の間の関係を計算します。軸間の比較に基づいて分析情報を生成するには、少なくとも 1つの指標列と 2つの軸の列が必要です。
- 1対1指標の他方に対する比率: 1つの指標の他方に対する比率を示します：1対1の割合（%）： 1つの指標と他の指標の割合を示します。例：総費用と他の指標の比較：利益に対する合計コストの割合を示す。
- 指標の相関関係：2つの尺度の間の関係の程度を説明する。例：コストと利益の相関度を示す：表示中：コストと利益の相関の度合いを表示します。
主な分析情報 (診断分析情報)
主な分析情報は、測定基準に大きく影響する要因、およびこれらの要因が結果に与える影響の程度を特定し、理解するために使用される統計方法です。
ここで設定した内容に基づいて、Analytics Plusではこのセクションで定義した時系列の分析（診断的分析が有効）を解釈することができます。
主な分析情報の設定の詳細はこちらをクリックしてください。