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EMSL Analytical [iPhone]

ERBLUE, INC.が配信するiPhoneアプリ「EMSL Analytical」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「ビジネス」「仕事効率化」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「EMSL Analytical」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

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ERBLUE, INC.のビジネスアプリ

「EMSL Analytical」は、ERBLUE, INC.が配信するビジネスアプリです。

ビジネス 仕事効率化

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン5.0.3が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(10/25)


  • 2019年4月23日(火)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version5.0.3が、2024年10月25日(金)にリリース

Major improvements and bug fixes

使い方や遊び方

The EMSL app will help streamline the sampling activities and field data collection configured for inspections/surveys associated with Asbestos-, Lead-, and Mold-related projects. Featuring an easy and intuitive process flow that has been designed to help save time while improving the quality of the work by the field inspectors, the app allows users to combine any of the following key process mechanisms:



- Collection of Inspection field data (materials, photographs, quantities, damage conditions, etc.).
- Create electronic COC
- Lab Capacity Reservation
- Generate an overnight shipping label



After samples are submitted to the EMSL lab, data analysis reports and data are automatically integrated with the project. This allows reports to be customized to client specifications including all of the information captured by the survey team including materials, photographs, damaged conditions, etc.



Please Note: This application will only work for samples submitted to EMSL Analytical, Inc. User must be an EMSL customer in good standing with a LabConnect™ user account. If you do not have or know your LabConnect™ username and password, please contact customer service at customerservice@emsl.com.

最新ストアランキングと月間ランキング推移

EMSL AnalyticalのiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
13.0 以降
容量
56.6 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2024/10/25

リリース日
2019/04/23

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果はEMSL Analyticalのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

気合だっ!気合だっ!気合だーーー!!!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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