リフォーム・工務店のための売上分析・顧客データ活用手法5選

エクセルや管理システムに入力された顧客情報などのデータ、蓄積したまま放置してしまってはいませんか？データはすべて貴重な資源です。作業効率化の過程で管理システムに蓄積したままにしておくのはもったいない！

今回は、蓄積された顧客情報データなどを活用して行う「データ分析」「データ活用」をご紹介します。

データ活用（売上分析・顧客分析）とは

エクセルや管理システムを利用していれば、入力作業を通じてたくさんのデータが蓄積されているはずです。
それらのデータはたいてい「履歴」「過去情報」として蓄積されて眠っていますが、これらを分析して販路拡大・利益向上など様々な経営計画に活かすのがデータ活用です。

なぜデータ活用が必要なのか

ではなぜ、上述したような眠っているデータを分析することが重要なのでしょうか。
データを活用することで、出来ることを3つご紹介します。

イメージや感覚に囚われない現状把握と戦略立案ができる

データを正しく分析・活用できていれば、どんな対応がどんな成果を得ているのかを正確に把握することができます。

例えば自社の「売れ筋商品」やイベントの成果、もしかすると想像もしていなかった「自社の強み」を見つけることができるかもしれません。数字を正しく把握していくことで、イメージや感覚に囚われない正確な戦略を作り出すことができるのです。

仮説・実証・改善のサイクルを回せるようになる

データが把握できれば、状況を正しく捉えることができます。データに基づき計画を立て、実行の結果を再度データから確認します。
そうすることで自分がやったことの効果を正しく把握し、「効果があるなら続ける」「なければ別の方法を探す」という改善サイクルを業務に取り入れられるでしょう。

競合他社との差別化ができる

コロナ禍の影響もありリフォーム会社・工務店などの建築業者でも「デジタルシフト（企業活動のIT化）」が進んでいるものの、まだまだ作業効率化・情報蓄積するまでの段階に留まり「データ分析・活用」まで手を出せずにいる企業がほとんどです。
今のうちにデータ活用ノウハウを乗り入れることで、競合他社に差をつけることができるはずです。

リフォーム・工務店に必要なデータ分析・活用の手法

データ分析には、あまり馴染みのない単語や内容が頻繁に登場します。慣れるまで時間がかかるものの、理解すればエクセルアドイン「分析ツール」で利用できる分析手法もあります。

売れている理由や要素を探す「重回帰分析」

重回帰分析とは、１つの目的変数（結果）を複数の説明変数（理由）で関係性を予測するための売上分析手法です。

例えば「契約」という結果に対して、「接触回数」「価格」などの理由・要素がどの程度影響を与えているかを数値的に分析することで、「なぜ契約に至ったのか」を予測することができます。

売れる商品・サービスの関連性を見出す「アソシエーション分析」

アソシエーション分析とは、お客様の契約パターンや履歴の分析を通じてさまざまな商品・サービス売れ行きの関連性を見出す売上分析手法です。

例えば浴室と洗面脱衣所の工事をまとめて契約するケースはままあるだろうと思いますが、分析することで意外なもの同士が一緒に契約になっているかもしれません。
関連性のあるサービスがあれば、抱き合わせ商品としてパッケージ販売したり、着工中や引渡後に提案するなどしてクロスセル・アップセルに繋げる施策検討ができます。

売れてる商品・売れてない商品を明確化して行動を効率化する「ABC分析」

ABC分析は「重点分析」とも呼ばれ、売上高や粗利に応じてA・B・Cの３つのランクを用意して商品・サービスを分類することで「売上に貢献している商品・サービス」「貢献していない商品・サービス」などを分類することのできる売上分析手法です。

最も高いAランクに属する工事が自社の「売れ筋」と言えるとともに、最も低いCランクに属する工事種類は「受注機会の少ない工事」と判断できます。売上に貢献する「重点工事」が把握できるだけでなく、受注機会の少ない工事で利用する材料などの在庫を減らして余計なコストを削減することも可能です。

より細かく顧客を分類しリピート契約を狙う「デシル分析」

デシル分析とは、顧客を売上順に10等分してランク付けすることで売上高構成比を把握する分析手法です。

例えばDMを発行する際にも全顧客に同じ情報を発信するよりもデシル分析で分類したランク毎に最適な情報を発信することで、より効果的なアプローチができるようになります。
リフォーム工事であれば、「このランクに属する顧客が次に工事したがる場所」を予測して案内を送る等の対応ができますね。

接触頻度や金額などの視点で分類して施策する「RFM分析」

RFM分析は、前述したデシル分析とは異なる角度から顧客を分類して施策を検討するマーケティング分析手法です。Recency(最も近い契約日がいつか)、Frequency(どれくらいの頻度で契約しているか)、Monetary(合計でいくらお金をつかってくれたか)の3つの情報を各顧客から抽出し、それぞれランク付けします。

R、F、Mそれぞれが高水準の顧客を「優良顧客」、中程度の顧客を「ランクアップが必要な顧客」または「離れていかないようにつなぎとめておく顧客」、低程度でほとんど接点がなくなっている顧客を「離反顧客」などと設定しましょう。

デシル分析よりも独自の視点が必要で、かつリフォーム工事などはそう頻繁にやるものでもないので「イベント参加」などに手段を置き換えて分析するとより良い結果が得られるかもしれません。
▶ 参考：NEC「RFM分析とは？顧客分析の基本手法と施策例を解説」

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おわりに

リフォーム会社や工務店が使える売上や顧客情報のデータ分析について紹介しました。今回は手法の紹介に留まりましたが、データを収集・分析する前に「何を知りたいのか」をあらかじめ整理することが重要です。

「何が知りたいか」を考えるためには「どんなことが知れるのか」を理解する必要があるので、これを機にぜひ売上分析や顧客分析への知識を深めてみてくださいね。