コンテンツまでスキップ
  • 検索フィールドが空なので、候補はありません。

説明会分析(週次) /AI分析

先週の説明会実績を直近平均・前年と比較し、すぐ打てる改善策を提案します。

  ■このテーマで解決できること

説明会の集客・参加率を、こまめに振り返って改善したい
そんな課題に対し、先週の説明会実績を集計し、直近の平均や前年同時期と比較したうえで、すぐ打てる改善提案を提示します。

 ■何がわかるか

  • 先週の開催数・予約数・参加数・参加率などの実績
  • 直近8週間平均・前年同週との比較
  • 曜日・時間帯による集客や参加率の偏り
  • すぐ対応できるレベルの軽い改善提案

 ■出力サンプル

  1. 全体まとめ(先週の数値データ)
  2. ベンチマーク比較(直近8週平均・前年同週比)
  3. 説明会別/曜日・時間帯別の結果
  4. 先週の気づき/良かった点/気になる点
  5. 今後の対応(即時に打てる軽めの提案)

 ■活用シーン・次のアクション

  • リマインド・出欠確定運用の見直し
  • 参加率の低い曜日・時間帯枠の調整
  • 週次での素早いPDCA

 ■使うデータ・対象・頻度

  • 使うデータ:説明会の開催情報/学生の説明会参加登録/学生情報(エントリー経路・大学群など)
  • 対象年度:新卒(27・28卒)
  • 更新頻度:週1回

 ■注意点

  • 学生の「参加登録」がないと、参加数が0としてカウントされます。 参加実績が実態と大きくずれている場合は、参加登録の運用状況をご確認ください。生成結果は参考情報です。

  • 生成結果は参考情報(補助的な情報)です。
    • 必ず担当者が内容を確認し、最終判断にご活用ください。
    • 不自然な表現や実情にそぐわない内容が含まれる場合があります。そのまま利用せず、参考としてご利用ください。
  • 分析対象の情報が不足している場合、正しく結果が出力できない場合があります。