見覚えのある課題 · フロアとスペース
平均利用率60%のフロアでも、毎週火曜は人を断ることがある。必要なのは平均ではなく分布。
Booking Analytics はフロアと部屋別にピーク日・ピーク時間の使用を表示 — 火曜の逼迫と、平均では問題なさそうだが最忙日に破綻する部屋を見つける。
最初は不要です。Booking とチェックインで意図と使用は既に分かれます。判断が接戦や争点になる場所でセンサーが精度を加えます。
バッジ人数と挙手でフロア面積を決めると、両方向に高くつく — スペースが多すぎても、少なすぎても。
記事全文 ›Booking データは人々の意図を示す。チェックインやセンサーがなければ実使用を過大評価し、そこから導く結論はすべて楽観的になる。
このガイドを読む ›入退ログは誰かが来たことを証明する。不足がデスクなのか部屋なのか、みんなが欲しがる2つの大会議室なのかは分からない。
このガイドを読む ›利用率、占有率、出席、予約率は異なる質問に答える。混ぜると反論に耐えない資料になる。
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