MuseでCallTrackingMetricsの通話対応レポート

CALLTRACKINGMETRICSをMUSEに接続

Muse で CallTrackingMetrics レポートを設定する

Adzviser は、MCP レポートツールを通じてソースデータを取得します。 Muse は、これらの結果を使用して質問に答えます。 Adzviser でソースを接続し、Muse がその接続を使用することを許可します。

CallTrackingMetricsをAdzviserに接続

アクセスキー API と秘密鍵を使って CallTrackingMetrics に接続します。 Muse で使用するワークスペースにソースを追加します。

Muse で Adzviser を承認する

開く Muse.ai 「https://mcp.adzviser.com/http でカスタム Adzviser MCP に接続できますか?」と送信します。 Adzviser カードで [接続] を選択し、Adzviser にサインインして、MCP 経由で [認証を完了] を選択します。 Museに戻ります。

ADZVISER MCP サーバー URLhttps://mcp.adzviser.com/http

スクリーンショットのウォークスルー ↗Muse コネクタのヘルプ ↗

最初の結果を確認する

Muse に、Adzviser ワークスペースとそのソースをリストするよう依頼します。ワークスペースを選択し、アカウントを確認します。分析を拡大する前に、既知の期間についての小規模なレポートをリクエストします。

Adzviser レポート接続は読み取り専用です。分析用のデータを取得できます。ソースレコードやキャンペーンを編集することはできません。

まず試したいCALLTRACKINGMETRICSレポート

リードパフォーマンスを解釈する前に呼び出し処理を確認します

01作成するレポートと依頼内容

確認できるレポートを作成する

本日を除く直近7日間と、その前の1週間について、組み合わせ可能な流入元別の内訳で、通話数、応答数、不在着信数、放棄呼数、平均通話時間を取得してください。着信と発信は分けてください。未応答の件数や割合が増えた流入元を特定し、その根拠となる通話件数を示してください。

02結果の読み方

品質判定ではなく、持続時間をコンテキストとして使う

長い会話は価値があるかもしれませんが、その期間だけでは見込み顧客や販売の資格があることを証明することはできません。短い通話でも成功する可能性があります。設定された結果や売上の測定値は通話処理とは別にして、Muse にリードの質の評価を依頼する場合は、チームの実際の資格定義を使用してください。

03次の調査

次のオペレーションの質問を識別

Muse に最大のミスや放棄コール増加のソースの日時や時間の詳細を問い合わせます。原因を割り当てる前に報告された数字と必要な証拠を含むルーティング、カバー、またはフォローアップのレビューを準備します。

このレポートの指標: Calls; Answered calls; Missed calls; Abandoned calls; Avg. talk time (sec).

関連する内訳: Tracking source; Call direction.

ここで挙げた項目は分析の出発点です。すべての組み合わせを1つのレポートで取得できるとは限りません。レポートの集計レベルが異なる場合は分けてリクエストしてください。その他の項目は、完全なフィールドカタログでご確認ください。

CallTrackingMetrics フィールドの定義 ↗その他の CallTrackingMetrics レポートプロンプト →

MUSEにコピー

最初の CallTrackingMetrics 分析を実行する

接続後にこれを貼り付けます。質問に合わせて期間や研究テーマを変更し、結果を取得する前にMuseに選択を確認させます。

リードパフォーマンスを解釈する前に呼び出し処理を確認しますレポート用プロンプト

Adzviserを使ってCallTrackingMetricsを分析してください。ワークスペースの一覧を表示し、接続済みのどのアカウントを使うか確認してください。本日を除く直近7日間と、その前の1週間について、組み合わせ可能な流入元別の内訳で、通話数、応答数、不在着信数、放棄呼数、平均通話時間を取得してください。着信と発信は分けてください。未応答の件数や割合が増えた流入元を特定し、その根拠となる通話件数を示してください。対応するレポートで次の指標を使用してください：Calls, Answered calls, Missed calls, Abandoned calls, Avg. talk time (sec)。内訳に使う項目：Tracking source, Call direction。組み合わせて取得できる項目を確認し、集計レベルごとに表を分けてください。実際のレポート対象日または観測期間を明記してください。根拠となるデータ行を示し、結論を簡潔にまとめたうえで、次に調べることを1つ提案してください。欠損データを明示し、観測された変化と考えられる原因を区別してください。

取得できるレポートデータ

Museで利用できるCallTrackingMetricsのレポートデータ

40サポートされている指標

105サポートされている内訳

全フィールド一覧すべての指標と内訳を見る（CallTrackingMetrics）

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CallTrackingMetrics から Muse への統合に関するよくある質問

Adzviser の MCP 接続は、読み取り専用レポートを提供します。 Muse は、サポートされているデータを取得して分析できますが、この接続を通じてキャンペーン、注文、連絡先、またはその他のソースレコードを編集することはできません。

Muse から Adzviser への接続では、Adzviser サインインと OAuth 認証が使用されます。アプリを登録したり、Adzviser API キーを Muse に貼り付けたりする必要はありません。基になるデータソースを Adzviser に接続するには、ソース固有の認証情報が必要になる場合があります。 Museセットアップガイドに従ってください→

Muse に https://mcp.adzviser.com/http に再接続するよう依頼し、Adzviser カードで [接続] を選択し、接続を再度承認します。予期したデータが欠落している場合は、再試行する前に、Adzviser でソース接続と選択したワークスペースを確認してください。

Museへのアクセスと、分析対象のデータにアクセスできるAdzviserアカウントが必要です。コネクタを利用できるプランは、Adzviserの最新のプラン情報をご確認ください。Museの利用料金やMuseの料金は別途必要です。 Adzviser プランを表示 →

はい！ Adzviser は、CallTrackingMetrics 用に特別に設計された、すぐに使用できる AI プロンプトのライブラリを提供します。これらのプロンプトは、レポート、最適化、分析、監査をカバーしています。アカウント名と日付範囲を使用してカスタマイズし、Muse に貼り付けます。 CallTrackingMetrics AI プロンプトを参照する →

CallTrackingMetrics に API アクセスキーと秘密鍵を使って接続します。ソースを Adzviser ワークスペースに追加します。Muse で https://mcp.adzviser.com/http に接続を要求し、Adzviser カードで接続を選択し、Adzviser 認証を完了します。全分析を実行する前に選択を小さなリクエストで確認してください。Muse スクリーンショット付きの設定ウォークスルー →

まず CallTrackingMetrics API アクセスキーと Adzviser にある秘密鍵を入力し、ワークスペースにソースを追加します。次に Muse にある Adzviser を MCP 接続を通して認証します。アカウント、方向フィルタ、報告範囲を確認するために、小さな既知周期呼び出しレポートを実行します。

上記のレポートレシピでは、開始点としてサポートされているフィールドに名前を付けています。以下の完全なカタログには、追加の指標と内訳がリストされています。フィールドの利用可能性と有効な組み合わせは、レポートとアカウントのアクセスによって異なります。フィールドが異なるレポートレベルに属している場合は別のテーブルを要求し、利用できない結果は欠落としてラベル付けされたままになります。 CallTrackingMetrics レポートフィールドを調べる →

Muse に Adzviser ワークスペースをリストし、目的のアカウントを含むワークスペースを選択するよう依頼します。正しい Adzviser アカウントを承認したことを確認してください。ソースの再認証が必要な場合は、Adzviser で再接続します。 Muse 認証の有効期限が切れた場合は、[接続] を選択して、再び Adzviser を認証します。次に、既知の期間にわたって小規模なレポートを再試行します。接続のトラブルシューティング →

概要では、Adzviser と連携する AI ツール、それらの接続方法、分析できる内容を示します。このページでは、CallTrackingMetrics を Muse に接続することに重点を置きます。 CallTrackingMetrics MCP サーバーを探索する →

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