前回(１年前)はデータテーブルの作り方と集計の仕方をお話しました。
今回はいざ集計をしようとなったとき、どういった手順で進めていくかを語ってみます。

今回は前回の続きで反響のデータをもとに需要のある条件を探っていくとして話を進めます。
前回で作ったデータテーブルには以下の項目が並んでいます。

・反響日
・顧客名
・性別
・問い合せ物件
・問い合わせ物件の属性（エリア、間取り、築年数、金額）

今回はここから問い合わせ物件についての分析を行います。
問い合わせの傾向を見るとなると今回使うデータはエリア、間取り、築年数、金額の４つの項目が主になります。
これらを使って、今後増やしていきたいのはどういう物件なのかを考えたいとします。

【１．それぞれの項目についてある程度のグループ分けをする】
例えば間取りなら単身向け、カップル向け、ファミリー向け、などなど。
あるいはK、DK、LDKで分けるのもありかもしれません。
これを４つの項目で見ていきます。
大雑把すぎても細かすぎても傾向は見えないので、いい塩梅を探してください。
今回は単身向け、カップル向け、ファミリー向けでグループ分けしたとします。

【２．集計する】
グループ分けができたらそのグループに沿って件数や問い合わせ件数をまとめていきます。
すると単身向けは問い合わせが多いけどファミリー向けは少ないな、といった大まかな傾向が見えてきたりきます。

【３．詳細を調べる】
大まかな傾向が見えてきたら、次にそのグループについてくわしく見ていきます。
今回は単身が多いということなので、単身の物件のなかでさらにエリアや築年数でグループ分けして・・・という感じです。
すると単身でも葵区よりも駿河区の方が問い合わせが多い、といったより詳細な傾向が見えてきます。
であれば駿河区の単身の物件を増やしたいね、といった作戦をたてられるようになります。

大まかにはこの流れになります。
気をつけたいのは先入観にとらわれないこと。
こういう分析を進めていくと、需要があると思っていた条件よりいい条件が見つかったり、実は大して需要がなかったりしたことがわかることもあります。
基本的に現場の感覚と大きくズレることは少ないですがよりよい条件が見つかることはあります。

ここまですると、今まで感覚で話していたことがより説得力のある言葉に変わったり、今まで気づかなかった需要を見つけ出したりします。

分析の話は突然降ってくるので、その時の参考になればと思います。