【Salesforce】レポートのバケット機能とは?メリットと制限事項
まえがき
Salesforceのレポート機能は、データを効果的に分析し、意思決定をサポートする重要なツールです。
しかし、データが複雑になると見やすく整理されたレポートを作成するのが難しくなります。
そこで役立つのが今回ご紹介するバケット機能です!
このを使うことで、データを簡単に分類し、わかりやすいレポートを作成できるようになります。
それでは早速バケット機能への理解を深めていきましょう。
バケット機能とは?
バケット機能とは、特定のフィールドを基にデータをグループ分けし、カテゴリに分類することができる機能です。
たとえば、商談の金額を「小」「中」「大」のように金額範囲でグループ化したり、顧客の業種をまとめて分析することができます。
この機能を使えば、カスタムフィールドを作成せずにデータを整理できるため、短時間で柔軟なレポートを作成することができます。
バケット機能のメリット
バケット機能を使用することで、いくつかのメリットがあります。
メリット💡
カスタムフィールド作成の手間が不要
通常であれば、新しい項目を追加してデータを整理するにはカスタム項目を作成する必要があります。
しかし、バケット機能を使えば項目を追加せずに簡単に分類できます。
手軽にデータを整理・分析できる
項目の値を直接指定してデータをグループ分けできるため、手間をかけずに視覚的に整理されたレポートを作成できます。
瞬時にデータをグループ化できる
レポート内でリアルタイムにデータをグループ化できるため、レポートの再利用性が向上します。
バケット機能を使ったレポート活用例
バケット機能を使うことで、さまざまなレポートを簡単に作成・分析できます。いくつかの具体例を紹介します。
営業成績を金額別に分類して分析
営業担当者ごとの商談金額を「Small」「Medium」「Large」に分類し、パフォーマンスを金額ベースで可視化できます。これにより、どの商談が高額でどの商談が少額なのかが一目でわかるようになり、営業成績の分析を効率的に行うことができます。
カスタマーサポートの対応時間を時間帯別に分類して分析
カスタマーサポートチームの対応時間を「短時間」「中時間」「長時間」とバケット化して分析すれば、どの時間帯に顧客対応が多いのか分析でき、結果を踏まえて効率的なリソース配分が可能になります。
顧客の地域や業種に応じたデータ分析
顧客を地域や業種ごとに分類し、それぞれのグループでの売上や成約率を分析できます。こうすることで、特定地域や業種に対するマーケティング戦略の最適化が図れます。
バケット機能の制限事項
バケット機能は便利なツールですが、いくつかの制限があります。これらを把握しておくことで、適切に機能を利用し、より効率的なレポート作成が可能になります。
バケットの最大数
一つのバケット列で作成できるバケットの数には制限があります。Salesforceでは、最大20個のバケットまでしか作成できません。この制限を超える分類が必要な場合は、バケット列を複数追加する必要があります。
バケット列の数
レポート内で作成できるバケット列の数も制限されています。1つのレポートにつき、最大5つのバケット列を作成することが可能です。それ以上の分類が必要な場合は、カスタム項目や他のレポート手法を併用する必要があります。
複数の項目をバケット化できない
バケット機能は一度に1つの項目に対してのみ適用できます。複数の項目を同時にバケット化することはできないため、異なる項目をグループ化する場合は、別々にバケット列を作成する必要があります。
データ型による制約
バケット化できるデータ型には制限があります。たとえば、日付型項目やチェックボックス型項目など、一部のデータ型はバケット機能の対象外となります。
バケット機能を使用する際にはこれらの制限を考慮して、シンプルで視覚的にわかりやすいレポートを作成することが重要です。バケットの数が多すぎたり、複数のバケット列を作成しすぎると、データが複雑になりレポートの見通しが悪くなる可能性があります。
また、バケット機能が使えない項目やオブジェクトがある場合は、カスタム項目や他のSalesforce機能を活用して、必要なデータを整理・分析する工夫が必要です。
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まとめ
今回ご紹介した通り、バケット機能は複雑なデータを簡単に分類・整理できる強力なツールです。
いくつか抑えておくべき制限事項はありますが、制限を踏まえて効果的に活用することができれば、多用なシチュエーションで役に立つことでしょう。
実際の作成方法の記事も関連記事としてアップしているので、ぜひチェックしてみてください。
バケット機能の使い方を理解して、ビジネス上の課題を解決に更にSalesforceを活用してもらえたらと思います!
また次回の記事もお楽しみに!