MuseでCallRailの不在着信と流入元のレポート

CALLRAILをMUSEに接続

Muse で CallRail 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。

CallRailをAdzviserに接続

CallRail を API キーで接続し、ワークスペースの会社を選択します。 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のリストを要求します。ワークスペースを選択し、会社を確認します。分析を拡張する前に、既知の期間の小さなレポートを要求します。

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CALLRAILレポート

失われた通話量が増加しているソースを見つける

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

接続済みのCallRail企業を1つ選び、本日を除く直近7日間と、その前の1週間を比較してください。対応する流入元別の内訳で、通話数、応答数、不在着信数、初回発信者数、応答率を取得してください。不在着信の増加件数で流入元を順位付けし、率とともに総通話件数を示してください。

02結果の読み方

需要とリード品質を区別する

電話は自動的に見込み客や営業として認定されるわけではありません。初めて電話をかけてきた人は、すべての電話とは異なるグループを説明し、これには繰り返しの連絡が含まれる可能性があります。リードの分類とは別に応答パフォーマンスを確認し、追加の結果の証拠がない限り、失われた収益を不在着信に割り当てないでください。

03次の調査

応答の準備とスタッフの見直し

Muse を問い合わせ、最大の未受信電話の変化を利用可能なタイミングの詳細で絞り込み、フォローアップを開始する場所を特定します。ソース、報告された音量の変化、チームが調査する質問を返します。例えば、その期間中に呼び出し処理が変化したかどうか。

このレポートの指標: Calls; Answered calls; Missed calls; First time callers; Answer rate.

関連する内訳: Call source; Company name.

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。

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

MUSEにコピー

最初の CallRail 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。

失われた通話量が増加しているソースを見つけるレポート用プロンプト

Adzviserを使ってCallRailを分析してください。ワークスペースの一覧を表示し、接続済みのどの企業を使うか確認してください。接続済みのCallRail企業を1つ選び、本日を除く直近7日間と、その前の1週間を比較してください。対応する流入元別の内訳で、通話数、応答数、不在着信数、初回発信者数、応答率を取得してください。不在着信の増加件数で流入元を順位付けし、率とともに総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, First time callers, Answer rate。内訳に使う項目：Call source, Company name。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CallRailのレポートデータ

17サポートされている指標

106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（CallRail）

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CallRail 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、CallRail 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。 CallRail AI プロンプトを参照する →

CallRail に API キーを使って接続し、ワークスペースの会社を選択します。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。選択を確認する前に小さなリクエストを実行します。Muse スクリーンショットを含む設定ウォークスルー →

Adzviser 接続はワークスペースの CallRail 会社を選択します。Muse が使用している会社とワークスペースを確認し、 Adzviser で希望する会社を接続または選択します。一つの会社の報告は、 CallRail アカウント全体の総合として扱われるべきではない。

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。 CallRail レポートフィールドを調べる →

Muse に Adzviser ワークスペースのリストを要求し、希望する会社を含むものを選択します。 Adzviser アカウントを正しく認証したことを確認します。ソースに再認証が必要な場合は Adzviser で再接続します。 Muse 認証が失効した場合は接続して Adzviser を再認証を選択します。その後、知られた期間の小さなレポートを再試してください。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、CallRail を Muse に接続することに重点を置きます。 CallRail MCP サーバーを探索する →

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