不動産業界におけるビッグデータの活用領域と注意点

2023-03-16 02:11Business 編集部マーケティング

スマートフォンの普及やIoTの進展など、デジタル化が進む現代では、多様かつ膨大なデジタルデータ、通称“ビッグデータ”がインターネット上に生成・蓄積されています。
ビッグデータを活用することで、顧客のニーズに応じたサービスの提供や業務の効率化、新たなビジネスモデルの創出などにつながると期待されています。
DX化の推進も追い風となって、さまざまな分野でビッグデータの活用が注目されており、不動産業界も例外ではありません。

不動産仲介会社のなかには、ビッグデータを「自社でどのように活用できるのか」「活用する際はどのようなことに気をつけたらよいか」と悩んでいる方もいるのではないでしょうか。
この記事では、ビッグデータとは何か、不動産業界における活用領域や注意点について解説します。

目次[非表示]

1.ビッグデータとは
2.不動産業界でのビッグデータの活用領域

2.1.①営業活動の効率化
2.2.②不動産価格の査定
2.3.③投資用不動産の価値予測

3.ビッグデータを活用する際の注意点

3.1.データ分析の目的を定める
3.2.仮説検証を繰り返す

4.まとめ

ビッグデータとは

ビッグデータとは、スマートフォンやIoT関連機器、インターネット、テレビなどで得られる膨大なデータのことです。たとえば、位置情報や行動履歴、視聴・消費行動に関する情報などが挙げられます。

ICT・IoTの進展に伴い、さまざまなデジタル端末やモノがインターネットとつながる時代となり、多種多量なデータの生成・収集・蓄積をリアルタイムで行えます。

総務省が公表している『平成29年版情報通信白書』では、ビッグデータの範囲を大きく4つに分類しています。

▼ビッグデータの分類

	分類	内容
1	国や地方公共団体が提供するオープンデータ	『官民データ活用推進基本法』を踏まえた公共情報
2	企業のノウハウをデジタル化・構造化したデータ	ビジネス活動や産業活動などによって企業が持ち得るノウハウ
3	M2M（モノ同士のデータ通信）により収集・生成されるデータ	橋梁（きょうりょう）に設置されたIoT機器からのセンシングデータ（歪み、振動、通行車両の重量など）
4	個人の属性に関わるパーソナルデータ	属性情報、行動・購買履歴、ウェアラブル機器から収集された情報など

総務省『平成29年版情報通信白書』を基に作成

出典：総務省『平成29年版情報通信白書』

不動産業界でのビッグデータの活用領域

不動産業界でビッグデータを活用できる領域として、以下の3つが挙げられます。

①営業活動の効率化

WebサイトやSNSなどで生成されるパーソナルデータは、不動産営業の効率化に役立ちます。

Webサイト・SNS・メール・Web広告などの閲覧状況や行動をビッグデータとして蓄積・分析することで、以下のような情報をリアルタイムで把握できるようになります。

▼リアルタイムで把握できる情報例

閲覧した物件情報
メール開封後の行動
Webサイトに訪れているユーザー情報

このような情報を基に、顧客の潜在的なニーズを把握したり、適切なアプローチタイミングを見極めたりすることが可能です。

顧客のニーズや検討段階に合わせて営業アプローチを行うことで、成約につながる可能性を高めることが期待されます。

なお、成約率の向上が期待できる不動産営業の方法として、反響営業が挙げられます。詳しくは、こちらの記事で解説しています。
≫ 不動産の反響営業とは？メリットや手法、コツなどを解説

②不動産価格の査定

不動産業界でビッグデータが活用される領域には、不動産価格の査定も挙げられます。

不動産売買・賃貸の仲介では、物件の売却価格・販売価格、賃料の査定が必要です。その際、立地や築年数、周辺環境など多数の情報を考慮する必要があり、専門的な知識・ノウハウが求められます。

ビッグデータを用いることで、類似物件や取引実績などの情報を踏まえて、迅速に不動産査定を行えるようになります。

③投資用不動産の価値予測

投資用不動産の価値を予測する際にも、ビッグデータが活用されています。

不動産投資では、“どれほどの収益になるのか”という点が重要です。しかし、物件に関するさまざまな情報を収集・比較するには膨大な時間がかかります。

そこで、AIにビッグデータを学習させることで、収益につながる価値の高い不動産情報を顧客に提供できます。迅速に情報を提供できるだけでなく、担当者の業務負担軽減にもつながります。

ビッグデータを活用する際の注意点

不動産業界でビッグデータを活用する際は、以下の2点に注意が必要です。

データ分析の目的を定める

ビッグデータをどのように活用するのか、目的を定めたうえでデータの取得場所・方法の決定が必要です。

目的を定めずにデータを収集すると、不要なデータが蓄積されるほか、分析途中で方向性を見失い、正しい分析を行えない可能性があります。

営業ノウハウを分析して組織のスキル向上を図るのか、顧客情報を分析してアプローチ精度を高めたいのかなど、分析の目的を定めることで、取得が必要なデータの見当がつきます。

仮説検証を繰り返す

必要なビッグデータを収集・蓄積したあとは、仮説検証を繰り返して分析を行うことも重要です。

収集したデータの特性について事前に仮説を立て、分析することで、問題解決に向けた打ち手を検討できるようになります。

仮説検証の例として、以下が挙げられます。

▼仮説検証の例

①目的設定	Webサイトからの物件問合せ数を増やしたい
②仮説	不動産ポータルサイトに広告を掲載すれば、自社への流入が増えるのではないか
③データの取得	問合せにつながったユーザーの流入経路、滞在時間など
④検証	不動産ポータルサイトからWebサイトに流入して問合せに至った・至らなかったユーザー情報を分析する