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データ分析 · 6分で読了

専門サービスにおける 収益性のためのデータ分析

ほとんどの事務所は総売上を把握しています。実際の工数を数えたうえでどの案件と顧客が本当に収益性が高いのかを知っている事務所は、はるかに少数です。

要点
  • 顧客あたりの総売上は、その下にある実際の収益性の差を覆い隠します。
  • 案件単位の収益性は、請求額だけでなく実際にかかった工数を織り込みます。
  • 最も「格のある」顧客が、詳しく見ると必ずしも最も収益性が高いとは限りません。
  • 収益性データは、事務所がどの新規案件を追うかを直接方向づけるべきです。

売上だけでは実際の収益性が見えない

同じ売上を生む2つの顧客でも、未請求の時間やスコープの拡大を含む実際の工数を織り込むと、収益性は大きく異なることがあります。実質的なコスト側のない売上だけの報告は、どの関係が本当に価値があるのかについて誤解を招くほど楽観的な絵を描きます。

案件単位の分析が実像を明らかにする

収益性を個々の案件レベルまで分解すること — 実際にかかった工数と実際に回収した報酬 — によって、どの種類の業務が本当に収益性が高く、どれが他から静かに補填されているのかが見えてきます。事務所全体の平均値は、この違いを完全に覆い隠します。

売上 ≠ 利益
実際の工数を数える必要がある、請求額だけではなく
案件単位
の分析が、事務所平均ではなく真実を明らかにする
データ主導
の案件開拓が、格を追いかけることに勝る

格と収益性はしばしば一致しない

事務所の最も格があり目立つ顧客が、実際の時間投資を正しく計上すると必ずしも最も収益性が高いわけではない — これはよくある、居心地の悪い発見です。スコープの拡大や常時対応の要求を考慮すると、時にはむしろ逆になります。

「よくある、居心地の悪い発見 — 最も格のある顧客が、常に最も収益性が高いとは限らない。」

収益性データに次の一手を決めさせる

どの案件タイプと顧客プロファイルが本当に収益性が高いのかについて事務所が本物の可視性を得たなら、そのデータが案件開拓の優先順位を直接方向づけるべきです — 単に見栄えのするものではなく、収益性が実証されたものをより多く追いかけることです。

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