Padrão de reserva por região
Com a análise de zona, você pode identificar padrões nas reservas com base na região. Por exemplo, se você trabalha para uma agência de viagens, pode ver o número de reservas para um determinado destino e tomar medidas proativas para otimizar o aumento ou a diminuição da demanda.
Se o número de reservas para um destino estiver aumentando, talvez seja necessário entrar em contato com os hotéis desse destino para informá-los sobre o aumento e confirmar se eles têm capacidade suficiente para que as reservas não sejam canceladas no último minuto. Da mesma forma, se você observar uma queda nas reservas, poderá informar os parceiros relevantes para que eles possam se planejar conforme a situação e seu acordo com eles possa continuar sendo econômico.
Tipos de análise de zona
Existem dois tipos de análise de zona que representam pontos de dados de forma diferente no gráfico.
Padrão
No gráfico padrão, os pontos de dados são espalhados pela área gráfica com base em sua posição nos eixos x e y. Dependendo da forma como as zonas são configuradas, um ponto de dados pode cair na zona mais escura ou mais clara, indicando condições mais ou menos ideais, respectivamente.
Avançado
O gráfico avançado indica o número de ocorrências de cada ponto de dados pelo tamanho do ponto de dados no gráfico. Por exemplo, se a receita média gerada pelos negócios fechados por um determinado vendedor for maior, o ponto de dados desse vendedor será maior, enquanto um ponto de dados menor aparecerá para um vendedor que fechou negócios com uma receita média menor.
O uso da área de plotagem para indicar o número de ocorrências facilita a compreensão do gráfico.
Configurando análise de zona
A configuração da análise de zona envolve as seguintes etapas:
Escolhendo o objeto para análise: os dados que você deseja analisar podem ser armazenados em um módulo padrão ou personalizado. Selecione o módulo que contém os dados que deseja analisar.
Agrupando os dados: os dados que precisam ser analisados devem ser agrupados usando parâmetros específicos. Por exemplo, os leads podem ser agrupados por status, setor ou data de criação. Da mesma forma, os negócios podem ser agrupados por data de fechamento, estágio ou tipo. Valores padrão e personalizados de campos de data e lista de opções podem ser usados para agrupar os dados.
Filtrando tipos de dados: critérios como leads da América do Norte, leads do setor de TI, negócios que precisam de análise ou negócios criados em janeiro podem ser usados no filtro de critérios se você precisar analisar um subconjunto específico dos dados. Se forem definidos critérios, apenas os registros que satisfaçam os critérios serão incluídos na análise.
Definindo os parâmetros dos eixos X e Y: os pontos de dados são plotados nos eixos X e Y. Os parâmetros para esses eixos podem ser contagem de registros, valor total, receita mínima ou média de qualquer moeda. Campos padrão e personalizados de data, hora e moeda serão listados aqui.
Definindo instâncias positivas e negativas: dependendo dos dados que estão sendo analisados, o aumento ou diminuição do número deve ser definido como positivo ou negativo. Por exemplo, ao analisar o número de tickets resolvidos, um aumento deve ser considerado um crescimento positivo. No entanto, ao analisar o número de reclamações ou casos apresentados, uma diminuição deve ser considerada positiva. O objetivo é definir a posição da zona ideal, com base na qual as zonas de dados reais são plotadas.
Configuração da divisão da zona: as zonas podem ser divididas igual ou desigualmente. Em uma divisão igual, as zonas são plotadas unindo as coordenadas X e Y em distâncias iguais, de modo que cada zona tenha uma área igual. No entanto, se desejar que as áreas da zona sejam divididas de forma desigual, você pode definir valores personalizados para definir os eixos X e Y para determinar a área da zona.
Valores personalizados podem ser inseridos para os eixos X e Y para definir a área de plotagem das zonas. Isso pode ser útil se você quiser que pontos de dados que, de outra forma, seriam menos ideais sejam considerados como dados melhores ou com bom desempenho. Por exemplo, se a popularidade da campanha for plotada nas linhas de produtos e a equipe de marketing já estiver ciente de que as pesquisas não são tão populares entre sua base de clientes, eles poderão usar valores personalizados para a análise de zona para que as pesquisas caiam na zona menos popular ou mais leve em vez de não mostrar nenhum ponto de dados devido à falta de valores ideais.
Para configurar a análise de zona
- Acesse o módulo Analytics;
- Clique em Adicionar componente e escolha Zona;
3. Em Escolher estilo de componente de zona, selecione Padrão ou Avançado;
4. Na página Configuração da zona: