不動産業界のデータ分析の方法は？具体的な手法や活用シーンを解説

不動産業界では、物件の価格査定や投資用不動産の将来的な価格予想、営業・マーケティング活動の効率化などにデータ分析が用いられています。データ分析によって投資用不動産の精査の質を向上させ、透明性を高めることも可能です。

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しかし、具体的な手法がわからないという方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、不動産業界におけるデータ分析の重要性や具体的な手法、活用シーンなどを解説します。加えて、不動産業界で効果的にデータ分析を行うポイントも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

不動産業界では、データ分析によって投資用不動産の精査の質を向上させ、透明性を高めようとする動きがあります。投資用不動産の大規模な不正取引をきっかけに、データ分析を重視する機運が高まり、リスク回避の点で業界内外から注目されています。

また、データ分析は、データ分析を駆使して顧客ニーズを的確に捉えたり、安定的に利益を確保したりするうえでも不可欠です。

詳しくは後述しますが、不動産の価格査定や投資用不動産の価格予想、営業・マーケティング活動の効率化などに役立てられています。

データをもとにした意思決定や経営判断は、不動産業界でDXを推進するメリットにもなります。詳しくはこちらの記事で解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。

不動産業界でデータ分析が活用されているシーンを紹介します。

• 不動産の価格査定
• 投資用不動産の価格予想
• 空室・空き家発生リスクの把握
• 営業・マーケティング活動の効率化
   

不動産の価格査定

不動産の価格査定は、実際の取引事例や築年数、駅からの距離、立地条件、人口動態など、さまざまな要素に影響されます。これらを自力で分析すると時間がかかるだけでなく、担当する人の経験や勘に左右されやすくなるため、根拠を持って妥当性のある価格設定を行うのは難しいでしょう。

価格に影響を与える多様なデータを分析することで、大量の過去の取引データやエリアごとの特性、物件の詳細情報に応じて信頼できるデータをもとに適正価格を算出できます。

また、価格査定をスピーディーに実行できるため、人件費やオペレーションコストの削減効果も期待できるでしょう。
 

投資用不動産の価格予想

投資用不動産の価格予想にも、データ分析が活用されています。

将来的な価格を予想するには、これまでの推移や他の不動産との優位性などさまざまなデータを分析する必要があります。これらを人の力だけで行うには膨大な労力と時間がかかるため、効率的なデータ処理やAIの活用が重要です。

過去の価格推移やトレンドなどのビッグデータをAIに学習させることで、収益性が高く、利益が見込める投資用不動産の情報を提供できるようになります。

また、顧客に確度の高い情報をスムーズに提供でき、より効果的な売却活動が行えるだけでなく、希望条件に応じた物件を迅速に提案できるため従業員の負担軽減にもつながるでしょう。

取引の透明性を高めるうえでも、データ分析をもとにした根拠のある不動産の価格査定は重要です。
 

空室・空き家発生リスクの把握

日本では少子高齢化により人口が減少し続けており、空き家問題が深刻化しているのが現状です。

不動産業界は物件の売買や貸出により利益を得るビジネスモデルなので、賃貸物件の空室や空き家が多いとその分だけ利益を得る機会が失われ、利益率が低下します。

データ分析を活用すると、エリアや建物ごとに空室発生のリスクを把握しやすくなります。空室になりやすい建物や時期などを明確にできるので、広告キャンペーンを実施する、季節に応じた特典を付けるなどの対策を取れるでしょう。
 

営業・マーケティング活動の効率化

営業・マーケティング活動を効率的に行う際にも、データ活用が役立てられています。

例えば、市場データを分析して需要のある土地や物件を発掘できれば、そのデータをもとに適切な提案を行い、購入につなげることが可能です。

また、見込み客の創出や醸成においても、データ分析は欠かせません。Webサイトではどのような物件情報が多く読まれているのか、SNSではどのようなコンテンツの需要が高いのかなど、見込み客の検討段階と合わせて分析することで、ターゲットに合わせたアプローチが可能になります。このようにデータに基づいた施策により、成約率を高められるでしょう。
 

不動産のデータ分析方法は、次のステップに従って進めていきましょう。

• 課題・目的を明確にする
• 視野を広げて仮説を立てる
• データを収集する
• データクレンジングを行う
• 仮説をもとに分析する

それぞれのステップを詳しく解説します。
 

課題・目的を明確にする

データ分析を行うにあたっては、現在課題となっていることやデータ分析を行う目的を明確にしておくことが重要です。

何か解決したいことがあり、データ分析が必要となるため、必ず課題が存在します。そこからデータ分析をする目的を明確にしておくことで、どのようなデータを集めると良いのか、どのような分析方法を採用するのかなどが決められるでしょう。

また、膨大な量のデータから優先順位が高いものを抽出することで、効率的に作業を進められます。優先順位を同定すれば、ターゲット顧客に対する適切なアプローチを実施するために顧客行動パターンを分析する、将来の不動産の価格推移を予想するために過去のデータを収集するなど、目的も明確になります。
 

視野を広げて仮説を立てる

課題や目的に対して、どのような解決策が適切かを導き出すためにも、まずは仮説立てが必要です。その際に、視野を広げて仮説を立てることを意識しましょう。仮説によって、収集すべきデータが変わってくるためです。

例えば、管理している物件の空室率が上昇したとしましょう。その理由としては、「周辺の新築物件増加」「建物が老朽化していて入居者にとって魅力的でない」「周辺エリアと比較して家賃が高い」などが考えられます。

ここで、物件実態の問題だけでなく、人口動態やマーケティング施策などの外部環境要因などを含めて、複数の事象を多角的に分析します。多くの仮説を立てそれぞれの可能性を探っていくことで、具体的な解決策を導くことが可能です。
 

データを収集する

課題に対してデータ分析をする目的を明確にし、これまでの経験から仮説を立てた後、必要となるデータを収集します。

家賃や入居率など自社で蓄積しているデータに加えて、官公庁が公表している路線価や人口動態の推移など外部データも収集すると、より詳細で精密な分析が可能となるでしょう。
 

データクレンジングを行う

データを収集するだけでは、今回の分析には適していない質の低いものも混じっている可能性が考えられます。そのままデータ分析を進めると、正確な分析結果が得られない可能性も高まります。

そのため、一度データを収集した後はデータクレンジングを行いましょう。データクレンジングとは、データの欠損値や重複、不正確な情報を取り除くことです。これによりデータの質が向上し、分析効率がよくなることに加え、信頼性の高い分析結果を得ることができます。
 

仮説をもとに分析する

事前準備が整ったら、事前に立てた仮説をもとに分析を開始します。データ分析を行ったら、表やグラフなどを用いて視覚的にわかりやすくし、誰が見ても直感的に理解できるようにしておきましょう。

よく用いられるデータ分析方法には、複数の変数間の関係を整理するクロス集計や独立変数と従属変数の関係を数式で表す分析手法、いくつかのグループに分けるクラスター分析などがあります。分析手法の特徴や実施方法を理解しておくと、より精度の高い分析が可能です。
 

分析結果をもとに検証・改善をする

データ分析を実際に行った後は、その結果をもとに検証・改善をしていきます。仮説に対する分析結果は適切だったのか、課題は解決したのかなどを深掘りしましょう。

必ずしも、目的の結果が得られるとは限りません。その場合は、なぜ期待したような成果が得られなかったのか、次回からどうすれば良いかも合わせて考察しましょう。

仮説を立て検証・改善するサイクルを繰り返していくことで、データ分析の精度と確度を高められるようになります。
 

高度なデータ分析を実施するには、BIツールやMAツールなどの活用がおすすめです。

BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）とは、膨大なデータを一元的に集約し、リアルタイムで視覚化できるツールです。時間と労力を削減しつつスムーズにデータ分析ができるので、トレンドや市場動向など顧客にとって有益な情報を提供できます。

MAツール（マーケティングオートメーションツール）とは、一連のマーケティング活動を自動化・効率化できるツールです。どのようなコンテンツが閲覧されているのか、流入経路はどこからかなどを把握でき、効果的なマーケティング施策の実施につなげられるでしょう。

不動産業界でのツール活用術はこちらで詳しく紹介しています。実際に導入し成功した事例も紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

【不動産業界向けDX推進ガイド】 CRMの活用で業務効率化・成果最大化を実現するには
 

不動産業界においても、膨大なデータ量が存在しており、それらの活用・分析が求められるようになっています。不動産の価格査定、投資用不動産の価格予想、営業・マーケティング活動の効率化などにデータ分析は活用できます。

実際にデータ分析を行う際は、現状の課題やデータ分析を行う目的を明確にして、最終的に分析結果をもとに検証・改善するところまでを一連の流れとして考えておきましょう。

効果的にデータ分析を行うためには、ツールの活用がおすすめです。

HubSpotのMAツールでは、リード管理やマーケティング施策のデータ分析が行えます。CRM（顧客関係管理）ツールが基盤になっているのが特徴で、顧客に関するデータをもとに営業やマーケティング活動を行うことで、ニーズに合った顧客体験の提供が可能です。データを基に、見込み客や顧客と良好な関係を築くための施策を実施できるので、ぜひ導入をご検討ください。