毎日入力しているのに、経営に使えていない
1年の受付をこなせば1,000件超のデータが手元に残ります。それでも「どの機種が一番利益を出しているか」「どの年代が売上に貢献しているか」と聞かれると、多くの店舗では答えに詰まります。
- 件数は多いのに粗利が薄い修理が混じっていても気づけない
- 売上に貢献している年代が分からず、集客施策が的外れになっている
- よく使う部品の感覚はあっても、機種別に見ると在庫の優先度が違う
データは保存するだけでは資産になりません。分析できて初めて、仕入れ・価格・集客の判断に使えます。
修理履歴が「経営資産」に変わる3つの理由
修理記録には、経営判断に直結する情報が含まれています。
- 年代×修理内容：どの世代に何の修理が集中しているか → スタッフ研修の優先度が決まる
- 機種×売上：件数トップと利益トップは別の機種 → 在庫の偏りをなくせる
- 年代×売上：来店数が少なくても単価が高い層がいる → 価格戦略を見直せる
日々の修理記録を「見える形」にするだけで、感覚ではなく数字で判断できるようになります。
データで見えること・できること・儲かること
以下のグラフはRepairOSに日々の修理受付を入力するだけで自動生成されます。特別な集計作業は不要です。それぞれ「わかること→できること→儲かること」の3段階で解説します。
日々の入力だけで、ここまで見える
RepairOSでは、日々の修理受付・売上・使用部品を入力するだけで、年代・地域・機種・売上傾向を自動で可視化できます。手作業でExcel集計を行う必要はなく、日々の入力がそのまま経営判断に使えるデータへ変わります。
- 来店地域ランキング
- 年代別の修理傾向
- 機種別売上分析
- 月次売上レポート
- 在庫・粗利連動
① 年代別修理内容：どの世代が何を依頼しているか
20代と40代では、依頼される修理の内容がはっきり違います。バッテリー交換が多い世代、画面修理が多い世代——この傾向を把握するだけで研修計画が変わります。
年代別 修理内容の傾向 年代ごとに依頼される修理の種類が異なります。どの世代に何の修理が集中しているかが一目で分かります。
わかること
若年層はバッテリー交換、中高年層は画面修理の比率が高い傾向が可視化される
できること
需要が高い修理をスタッフ研修の優先項目に設定し、対応スピードを上げられる
儲かること
修理断りが減り、機会損失を防げる。技術力向上で単価交渉力も上がる
修理受付時に年代を入力するだけで、このような傾向が自動で蓄積されます。データが増えるほど自店の傾向が明確になります。
② 年代別機種カテゴリ：在庫の優先度を数字で決める
iPhone・Android・iPad・PCのどれが多いかは年代によって偏ります。感覚で「iPhoneが多い」と思っていても、実際は中高年層にAndroidやPCの比率が高い場合があります。
年代別 修理機種カテゴリの傾向 iPhone・Android・iPad・PCのどれが多いかが年代別に分かります。在庫計画や仕入れ判断の根拠になります。
わかること
若年層はiPhone比率が高く、中高年層はAndroid・PCの比率が上がる傾向が見える
できること
来客年代に合わせた部品仕入れの優先度を変え、過剰在庫と欠品を同時に減らせる
儲かること
在庫ロスが減り、仕入れ資金の回転が改善。欠品による機会損失もなくなる
年代・機種の集計は修理記録の積み重ねで自動更新されます。月ごとの変化を追うと、機種需要のシフトにも早く気づけます。
③ 年代別売上：値下げ競争から抜け出す根拠を持つ
来店件数が多い年代と、売上に貢献している年代は必ずしも一致しません。件数は少なくても高単価修理を依頼する層があれば、そこを強化するだけで粗利が改善します。
年代別 売上の傾向 来店件数と売上は必ずしも比例しません。売上に貢献している年代を把握することで、価格戦略や集客施策に活かせます。
わかること
来店数が多い層と売上金額が高い層が異なる。年代別の平均単価も把握できる
できること
高単価修理が集まる年代向けにメニューと価格を最適化。集客SNSのターゲットも絞れる
儲かること
同じ件数でも粗利が上がる。値下げ競争に参加せず、価値で選ばれる店舗になれる
④ 機種別売上：在庫ロスをゼロに近づける
件数トップの機種と売上トップの機種は別の場合があります。部品を同じ優先度で仕入れていると、売れない機種の在庫が積み上がりながら、売れる機種が欠品するという最悪の状態になります。
機種別 売上の傾向 修理件数と売上への貢献度を機種別に比較できます。在庫を持つべき部品の優先度や、価格調整の判断材料になります。
わかること
件数ベースと売上ベースで上位機種が異なる。利益率の高い機種がひと目で分かる
できること
売上貢献度の高い機種の部品を優先仕入れし、仕入れ計画に数字の根拠を持てる
儲かること
在庫ロスが減り、売上上位機種を取りこぼさなくなる。資金効率が改善する
機種別の売上・件数データはCSVで出力できます。スプレッドシートやAIツールと組み合わせてさらに深く分析することも可能です。
「保存している」だけでは粗利は上がらない
Excelやメモ帳に蓄積されたデータを年代別・機種別に集計しようとすると、相当な手間がかかります。忙しい現場でデータ分析は後回しになり、「データはあるが使っていない」状態が続きます。
1,000件のデータが眠ったままより、500件でも毎月の仕入れ・価格判断に使えるほうが価値は高い。重要なのは「見える形になっていること」です。
入力するだけで分析基盤になる
RepairOSは修理受付に特化して設計されており、修理内容・使用部品・金額を入力するだけで売上と在庫が自動更新され、年代・機種・売上の傾向が自動で積み上がります。
月が変わるたびに「先月はどの機種が多かったか」「どの年代の売上が伸びたか」をグラフで確認できます。特別な集計作業は不要で、日々の入力が経営判断の根拠に変わります。
在庫ロス削減・粗利改善をすぐ始められます
RepairOSなら日々の修理記録を入力するだけで、年代・機種・売上別の傾向を自動で可視化できます。集計作業は不要。メールアドレスだけで今すぐ登録できます。
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まとめ：データが経営を変える3つのポイント
- 在庫ロス削減：売上に貢献している機種・年代が分かれば、仕入れを集中できる
- 粗利改善：高単価修理が集まる層に価格戦略を合わせると、件数が同じでも粗利が上がる
- 機会損失ゼロ：欠品が減り、修理断りが減る。対応力が上がると単価交渉力も上がる
日々の修理入力が、そのまま店舗の分析基盤になる。集計作業を増やさずに経営判断の材料を積み上げていく——これがRepairOSの使い方です。