Revenue Action用語集

定義: 購買シグナル検知から自動実行されるアクション（メール送信、カレンダー予約など）。従来の「提案」ではなく「実行」に焦点を当てた概念。

定義: Webアクセス、メール開封、案件ステージ変化などから購買意図シグナルをリアルタイムで検知する仕組み。

AIが提案するだけでなく自動で実行するシステム設計思想。「System of Record」（CRM）→「System of Engagement」（Sales Engagement）→「System of Action」への進化。

定義: すべてのAIアクションをUUIDで追跡し、ホールドアウトテストを用いて実際の売上貢献を帰属させる台帳システム。

AIアクションに帰属する売上の増分。AIが介入しなかったホールドアウト対照群との比較で測定。

リアルタイムの購買シグナルでトリガーされるAI生成タスク（コール、メール、ミーティング促し）を優先順位付きで1本化したストリーム。分散したアラートや静的タスクリストを、上から順に実行する「1本のレール」に置き換える。

案件サイクル、勝率、取引サイズ、担当者あたりパイプライン量を重み付けし、収益の「速さ」を測る複合指標。量ではなく動きの速さを可視化する。

定義: インテントシグナルを捕捉し、適切な担当へルーティングし、次善アクションをトリガーし、成果を自動計測するクローズドループのワークフロー。

シグナル検知、プレイブック選択、マルチチャネル実行、因果リフト計測を人手を待たず自律的に行うシステム。

定義: 単なるマルチタッチのクリック重み付けではなく、ホールドアウトや地域分割を用いて特定のプレイやシグナルに増分収益を因果帰属するフレームワーク。

定義: AIとワークフローツールを使用して、セールスプレイブック—特定のシナリオ（例：失注案件の再エンゲージ、料金ページフォローアップ）向けの事前定義されたアクションシーケンス—を自動的に実行すること。静的ドキュメントを生きた自己実行プロセスに変換。

特定のアウトバウンドシナリオ（コールドアウトリーチ、再エンゲージ、イベントフォローアップ）向けに設計された、事前構築・カスタマイズ可能なマルチタッチメール・コールシーケンス。タイミング、メッセージングフレームワーク、A/Bテストバリアントを含む。SDRチームの初回ミーティングまでの時間を加速するよう設計。

AIリード評価は、機械学習モデルを使用して、コンバージョンの可能性と潜在的価値に基づいて受信リードを自動的に評価・スコアリングする。ルールベースのスコアリングとは異なり、AIモデルはファームグラフィック、行動、エンゲージメントシグナルなど数百のデータポイントを分析し、どのリードが即座の営業対応に値するかを予測。営業チームが高確率の機会に集中し、価値あるリードを見逃さないことを確保。

自動フォローアップシステムは、手動介入なしでタイムリーでパーソナライズされたアウトリーチシーケンスを実行。見込み客の行動（メール開封、ページ訪問、フォーム送信）またはタイムベースルール（3日後に返信なし）に基づいてメール、電話、タスクをトリガー。現代の自動フォローアップはAI生成のパーソナライズとシグナルベースのタイミングを組み合わせ、手動作成のアウトリーチに匹敵する反応率を大規模に達成。

定義: レベニューインテリジェンスプラットフォームは、すべての収益関連活動—電話、メール、ミーティング、CRM更新—からインサイトを取得・分析・表面化し、営業チームがより多くの案件を成約させるのを支援。データを保存するCRMシステムとは異なり、レベニューインテリジェンスプラットフォームはAIを使用して会話を分析し、案件リスクを特定し、営業担当者をコーチングし、結果を予測。「なぜこの案件を失ったか？」「今四半期どの案件が成約するか？」などの質問に意見ではなくデータで回答。

収益サイクル全体でシグナル検知、自動アクション、ROI測定を統合的に調整するプラットフォーム。Forrester Wave 2024で新カテゴリとして登場。

リアルタイムシグナルと購買ジャーニーステージに基づき、複数チャネル（メール、電話、ソーシャル）にわたる自動収益創出アクションを調整すること。

静的なリードリストやスケジュールされたケイデンスではなく、リアルタイムの購買シグナルに基づいてアウトリーチを優先するセールス手法。

定義: 一定割合のアカウントがAIアクションを受けない（対照群）ことで、自動化の真の増分収益インパクトを測定するテスト手法。

見込み客が購買意図シグナルの急激な増加を示したときにマーケティング/セールスアクションを検知し即座に発動すること。

定義: 実験設計を用いてマーケティング/セールスアクションと収益結果の間の因果関係（相関だけでなく）を確立する統計手法。

近い将来の収益インパクトと相関する計測可能なデジタル行動（料金ページ再訪、提案書再開封、更新反論など）で、アクションをトリガーすべきもの。

自動化されたアクションをチャネルとロールをまたいで調整し、購買者が重複なく適切なタイミング・チャネルでタッチを受けるようにすること。

インテント、プロダクト利用、過去CRMデータを用い、案件結果、チャーンリスク、次善アクションを機械学習で予測すること。

ガードレールの下でインバウンド対応、ミーティング予約、返信ドラフトなどの営業タスクを自律/半自律で実行するエージェント。提案にとどまらず実行まで行う。

定義: マイルストーンとリスクシグナルに基づき、相互アクションプラン送付、次ステップ日程調整、関係者リマインドなどで案件をステージ間で前進させる自動化。

リードルーティング、エンリッチメント、フォローアップ、更新など収益重要ワークフローをツール横断で自動化し、手作業やツール渡りを排除すること。

検知したインテントシグナルが、迅速なルーティング、パーソナライズ、フォローアップを通じて有資格パイプラインに転換される割合。

定義: AIがメール・SMS・ソーシャルで自動生成しパーソナライズするアウトバウンドおよびフォローアップコミュニケーション。

案件に関与する全ステークホルダーの役割・影響力・エンゲージメントを特定し、ペルソナ別にアウトリーチやコンテンツを最適化すること。

定義: 収益データにプロセスマイニングを適用し、実際の購買ジャーニーを可視化、ボトルネックを検出し、コンバージョンとサイクル短縮を改善する自動化を提案すること。

セールスアクション（メール、コール、タスク）を下書き・実行し、学習まで行う収益スタック内蔵型AIアシスタント。HITLガードレール付きで実行まで踏み込む。

ステージ停滞、急な金額減少、関与者欠落など異常な案件パターンを検知し、四半期末前に介入できるようにするモデル。

重複、必須項目欠落、担当者の古さなど壊れたCRMレコードを検知し、エンリッチやバリデーション、ワークフロールールで自動修復する仕組み。

マルチスレッド状況、ステージ経過日数、値引き要望、競合言及などのシグナルから失注・スリップ確率を算出するモデル。

定義: セグメント・シグナル・ステージに基づき、メッセージや手順・資料を自動生成し、データ変化に応じて更新するプレイブック。

定義: セールスコールや商談を解析し、異議・インテント・次ステップ・コーチングポイントを抽出し、タスクとしてワークフローに戻すAI。

定義: ミーティングを記録・文字起こしし、決定事項・担当・期限・リスクを抽出して後続タスクに落とし込むAI。

料金ページ再訪、競合比較閲覧、提案書再開封、プロダクトドキュメント閲覧など購買意図を示す行動イベント。

従来人間のSDRが行っていたプロスペクティング、アウトリーチシーケンス、リード資格審査を自動化するAI搭載のセールス開発担当。チャットボットや単純な自動化とは異なり、AI SDRは自然言語処理を使用してメッセージをパーソナライズし、返信に応答し、自律的にミーティングを予約する。

定義: 案件サイクルを通じて売り手と買い手が協力する、セキュアでブランド化されたオンラインスペース。分散したメールスレッドや添付ファイルを置き換え、提案書、契約書、ステークホルダーのコミュニケーション、コンテンツ共有を1つの追跡可能な場所に集中。

定義: メール、通話、ミーティングを横断して顧客インタラクションをキャプチャ・分析し、収益チームにデータドリブンのインサイトを提供するソフトウェアのカテゴリ。会話インテリジェンス、案件分析、予測を組み合わせて、リスク、機会、コーチングの瞬間を浮き彫りにする。

初期認知から購入までの顧客ジャーニーを視覚化したもの。各ステージ（通常：認知、興味、決定、行動）に分け、セールスチームが各ステップでのコンバージョンを追跡・最適化するのに役立つ。

初期認知から購入、その後まで、顧客が企業と持つ完全な体験。マーケティング、セールス、カスタマーサクセスにわたるすべてのタッチポイントを含む。

定義: セールスチームが効果的に購買者とエンゲージし案件をクローズするために必要なリソース、ツール、コンテンツ、情報を提供するプロセス。

企業が顧客を時間とともに維持する能力。リテンション率（一定期間にわたってビジネスを継続する顧客の割合）として測定。

組織にとっての認識価値に基づいて見込み客をランク付けする方法論。人口統計/企業属性と行動シグナルを使用してセールスアウトリーチの優先順位を決定。

定義: メールアウトリーチ、フォローアップ、データ入力、リード割り当てなどの反復的なセールスタスクを自動化するソフトウェアの使用。担当者が高価値活動に集中できるようにする。

セールス機会がステージを移動する際に追跡・管理するプロセス。予測、優先順位付け、リスクのある案件の特定を含む。

複数チャネル（メール、電話、ソーシャル）にわたるセールス担当者と見込み客のインタラクション、およびこれらのインタラクションを可能にし、追跡し、最適化するプラットフォーム。

顧客データ、活動、案件、レポートを一元管理するシステム。近年のCRMは自動化・AIルーティング・分析を備え、手入力を減らす。

リードルーティング、シーケンス、パイプライン管理、予測など営業ワークフローに特化し、メール・カレンダーと密に連携するCRM。

定義: コール・メール・ミーティングなど活動、案件進行、成果を監視し、パイプライン可視性とSLA遵守を担保すること。

定義: 役職・所属・接点履歴・同意状況など人物データを正確に保持し、ツール間で同期すること。

ステージ、関係者、資料、次のアクションを調整し、案件をクローズまで進めること。

パイプライン、活動、SLA、予測を表示し、理想的にはアクションに直結してその場で作業できるビジュアルボード。

定義: パイプライン、活動量、コンバージョン率、収益を定期的に報告し、パフォーマンスを把握・意思決定に活用すること。

CRMをメール・カレンダー・MA・請求・DWHと接続し、データ同期とワークフロートリガーを可能にすること。

定義: リードからクロージングまでのステップ（ルーティング、アウトリーチ、資格審査、デモ、提案、フォローアップ）を定義した流れ。

CRMデータを用いた分析（パイプライン速度、Win率、活動効果など）で収益判断を支えること。

一定期間の新規顧客獲得数で営業・マーケ費用総額（媒体費、ツール、人件費、外注）を割ったもの。

リードや案件が成約（closed-won）に至る割合。デモ→提案→成約とステージ別に見ることが多い。

期間内の成約件数を、成約＋失注の合計で割った比率。

SQLなど初回有資格接触から成約/失注までの平均期間。

定義: 取引サイズ、Win率、サイクル長、担当者当たりパイプライン量を掛け合わせ、収益の動く速さを示す指標。

予測値と実績の乖離（|予測−実績|÷実績）で測る精度。

期間内に目標（クオータ）を達成した担当者の割合。

期間内の成約売上合計を成約件数で割った平均金額。

定義: コール、メール、ミーティング、起動したシーケンスなど営業アクションの件数。先行指標として用いる。

期間内の売上（またはARR）を営業担当者数で割った指標。

リードの最初のインタラクション（フォーム送信、デモリクエスト、料金ページ訪問）から営業担当者の最初の応答までの経過時間。調査では一貫して、応答時間がコンバージョン率における最大のコントロール可能な要因であり、最適なウィンドウは時間単位ではなく分単位で測定される。

リードが資格アクション（フォーム入力、チャット開始、デモリクエスト）を取ってから、営業担当者が最初のコンタクトを行うまでの測定された時間。このメトリクスはコンバージョン確率と直接相関し、営業パフォーマンスにおいて最もコントロール可能な要因と考えられている。

予測とリソース配分の精度を確保するために、セールスパイプラインデータを定期的に監査、更新、クリーニングするプラクティス。古い案件の削除、ステージ確率の更新、クローズ日の検証、チーム全体での一貫したデータ入力の確保を含む。

定義: 成約案件と失注案件を分析してパターンを特定し、成約ステータスに転換する商談の割合を増加させるために、営業プロセス、メッセージング、または資格基準の変更を実施する体系的なプロセス。

ミーティングの予約につながるアウトリーチ試行（メール、電話、LinkedInメッセージ）の割合。SDRとアウトバウンド営業チームの重要な効率メトリクスで、メッセージング、ターゲティング、タイミングの効果を示す。

定義: 見込み客の購入可能性を示す行動データ。Webアクティビティ、コンテンツ消費、調査パターンからファーストパーティおよびサードパーティソースを通じて収集。

生のインテントシグナルを自動化されたセールスおよびマーケティングアクションに変換するプロセス。リードルーティング、パーソナライズされたアウトリーチ、キャンペーンターゲティングを含む。

定義: ターゲットアカウントに関する包括的なデータとインサイト。企業属性、技術スタック、購買シグナル、組織構造、関係マッピングを含む。

定義: 過去のパターン、現在のシグナル、予測結果に基づき、特定の見込み客に対して特定の瞬間に担当者が取るべき最適なアクションをAIが推奨。

定義: AIを使用して営業電話やミーティングを録音、文字起こし、分析し、顧客の感情、競合への言及、異議パターン、担当者パフォーマンスに関するインサイトを抽出する技術。通話録音を超えて、実行可能なコーチング推奨と案件インテリジェンスを提供。

定義: マーケティング、セールス、カスタマーサクセスのオペレーションを統合し、共有データ、プロセス、目標を通じて効率的で予測可能な収益成長を推進。

総パイプライン価値と営業クオータの比率。過去のコンバージョン率を考慮して、収益目標を達成するのに十分な機会があるかを示す。

案件がパイプラインを通過し収益を生成する速度を測定する指標。計算式：（機会数 × 勝率 × 平均取引サイズ）/ セールスサイクル長。

定義: フォーム送信や直接連絡の前に関心・意図を示すオンライン行動（スクロール深度、再訪、閲覧コンテンツの組み合わせ）を指す。

Web・メール・プロダクトシグナルの最新性と強度に基づき、アカウント/リードを順位付けする重み付きスコアモデル。

定義: マーケティング・セールスの各接点に収益クレジットを配分する手法。最新手法ではマルチタッチモデルに因果テストを組み合わせ、リフトを検証する。

定義: 購買ジャーニーの複数接点にクレジットを分配するアトリビューション手法。ファースト/ラスト単独ではなく全体で評価する。

統計・機械学習モデルを用い、過去のCRM・インテントデータから案件結果、チャーンリスク、次善アクションを予測すること。

定義: 価格ページ滞在、再訪問、トライアル利用急増、競合ページ閲覧など、購買意図や関与を示す行動シグナル。

定義: 閲覧ページ、滞在時間、スクロール深度、再訪などサイト内行動を監視し、インテント推定やアウトリーチ/パーソナライズのトリガーに使う。

開封率、クリック率、返信率、バウンス、スパム判定など、メールへの反応を示す指標。

定義: 業界・ペルソナ・製品・異議内容ごとにメッセージ、資料、ステップを定義した実行手順書。

定義: 時間軸に沿ってメール・電話・ソーシャルを組み合わせる接触シーケンス。

定義: 自ら手を挙げていない見込み客に、リスト作成・エンリッチ・シーケンスで能動的にアプローチすること。

定義: フォーム、チャット、プロダクト活動などで手を挙げた見込み客に、迅速かつ個別化して対応すること。

定義: 特定のターゲットアカウント群に集中し、マルチスレッドで価値提案を最適化するセールス戦略。

定義: クオータ設計、コーチング、KPIトラッキング、報酬を収益成果に結びつける仕組みとツール。

パイプライン、コンバージョン率、サイクル、季節性、先行シグナルを用いて将来の収益を予測すること。

定義: 収益目標、担当者生産性ベンチマーク、立ち上げ時間、予想離職率に基づいて、必要な営業ヘッドカウントとクォータ配分を予測するプロセス。効果的なキャパシティプランニングは、人員不足（目標未達）と人員過剰（キャッシュ浪費）の両方を防ぐ。

特定の期間に担当者またはチームが実際に達成した割り当て営業クォータの割合。（実収益÷割り当てクォータ）×100として計算。個人パフォーマンスとクォータ設定プロセスの精度の両方の主要指標。

特定期間における予測収益と実収益の乖離率。1 - |実績 - 予測| / 実績として計算。高精度（5-10%以内）は健全なパイプライン可視性と担当者の規律を示す。低精度はデータ衛生の悪さや非現実的な予測を示唆。

定義: 営業チームが収益創出活動を実行するために使用するソフトウェアツールの完全なセット。通常はCRM、セールスエンゲージメントプラットフォーム、会話インテリジェンス、データエンリッチメント、分析を含む。現代のスタックは自動化とインサイトのためにAIネイティブツールをますます組み込んでいる。

定義: IBMが開発した営業資格判定フレームワーク。4つの基準を評価：Budget（予算があるか？）、Authority（意思決定者と話しているか？）、Need（解決する問題があるか？）、Timeline（いつ決断が必要か？）。リードを追求する価値があるか判断に使用。

定義: エンタープライズ営業の資格判定と方法論フレームワーク。MEDDIC：Metrics（指標）、Economic Buyer（経済的バイヤー）、Decision Criteria（判断基準）、Decision Process（意思決定プロセス）、Identify Pain（ペイン特定）、Champion（チャンピオン）。MEDDPICCは追加：Paper Process（調達）とCompetition（競合）。BANTより包括的で、複数のステークホルダーを持つ複雑なB2B営業向け。

SaaS企業がアクティブなサブスクリプションから毎月受け取ると予想される予測可能な収益。MRR = 顧客数 × 月額サブスクリプション価格の合計。年間契約と月間契約を単一指標に正規化し、成長速度を追跡する。

経常サブスクリプション収益の年間換算値。ARR = MRR × 12。成長も解約もない場合の年間ランレートを表し、バリュエーション、計画、投資家コミュニケーションに使用。

既存顧客からの拡張、縮小、解約を考慮した後の経常収益維持率。NRR = (期首MRR + 拡張 - 縮小 - 解約) ÷ 期首MRR × 100。NRR100%超は新規顧客なしでも成長することを意味。

顧客との関係全体を通じて単一顧客アカウントから期待される総収益。LTV = ARPU × 粗利率 × 顧客寿命（または ARPU × 粗利率 ÷ 解約率）。顧客を収益的に獲得するためにいくら支出できるかを決定。

顧客の粗利貢献を通じて獲得コストを回収するのに要する月数。CAC回収期間 = CAC ÷ (月次ARPU × 粗利率)。回収期間が短いほど成長への再投資が早い。

顧客契約あたりの平均年間収益。ACV = 総契約額 ÷ 契約年数。サブスクリプションビジネスでは、一回限り料金を除く年間サブスク価値を表す。ACVは営業戦略、報酬、市場ポジショニングを導く。

SaaS健全性指標で、収益成長率 + 利益率が40%以上であるべきとするもの。成長30% + 利益率10% = 40を達成。成長投資と収益性のバランスを取り、持続可能な事業パフォーマンスを示す。

既存顧客からのアップセル（上位層）、クロスセル（追加製品）、シート拡張による追加経常収益。拡張収益 = 既存顧客からの期末MRR - 同顧客からの期首MRR（解約除く）。

新しい営業担当者がフル稼働（通常は100%クォータ達成として測定）に到達するまでの期間。ランプタイムにはオンボーディング、トレーニング、テリトリー割り当て、パイプライン構築が含まれる。短いランプ = 営業採用のより速いROI。

営業＆マーケ支出1ドルあたりどれだけのARRを生成するかを測定するSaaS効率指標。マジックナンバー = (当四半期ARR - 前四半期ARR) × 4 ÷ 前四半期S&M支出。成長投資が効果を上げているかを示す。

パイプラインの1つのステージから次のステージに正常に移行するオポチュニティの割合。各ステージ（例：ディスカバリー → デモ → 提案 → 交渉 → 成約）には独自の転換率がある。これらを追跡することで案件がどこで脱落するかを特定。

各ステージでの成約確率で調整されたパイプライン価値。ウェイテッドパイプライン = Σ(案件価値 × ステージ確率)。50%ステージの10万ドル案件は加重5万ドルとしてカウント。生のパイプライン合計より現実的な収益予測を提供。

定義: 関連するが異なる2つの解約指標。ロゴチャーン（顧客チャーン）は解約した顧客の割合を測定。レベニューチャーンはキャンセルとダウングレードで失った収益の割合を測定。どの顧客セグメントが解約するかにより、大きく異なることが多い。

拡張収益を除く、既存顧客から維持された経常収益の割合。GRR = (開始MRR - 解約MRR - 縮小MRR) / 開始MRR。NRRとは異なり、GRRは維持のみを測定し成長は含まないため100%を超えることはない。

有料・オーガニック・リファラル・パートナーなど全チャネルの加重平均顧客獲得コスト。チャネル別CACと異なり、あらゆるソースからの真の顧客獲得コストを1つの数値で表す。計算式：営業・マーケ総支出 ÷ 新規顧客総数。

全ての直接・間接コストを含む顧客獲得コスト：広告費、営業・マーケ人件費、ツール/ソフト、代理店、イベント、按分間接費。単純なCAC（広告費÷顧客数）と異なり、真の顧客獲得コストを明らかにする。

顧客生涯価値と顧客獲得コストの比率で、獲得投資のリターンを測定。LTV:CAC = 顧客生涯価値 ÷ 顧客獲得コスト。3:1の比率は顧客獲得に1ドル使うごとに3ドル稼ぐことを意味。

定義: 自発的チャーンは顧客が能動的に解約を決断する場合（不満、競合への乗り換え、予算削減）。非自発的チャーンは支払い失敗—カード期限切れ、残高不足、請求エラー—でアクセスを失う場合。この区分の理解は重要で、防止戦略が全く異なるため。

既存アカウントからの新規ロゴ（紹介、子会社）を加味した、一定期間の顧客維持率。ネットロゴリテンション = (開始ロゴ数 - 解約ロゴ数 + 既存からの新規ロゴ) ÷ 開始ロゴ数。収益を追跡するNRRと異なり、顧客数を追跡。

チャーンリスクシグナルでトリガーされる文書化された再現可能なアクションセット。プレイブックが定義するもの：(1) アクションをトリガーするリスク指標、(2) 各リスクタイプへの具体的介入、(3) エスカレーションパス、(4) 成功指標。事後対応型リテンションと異なり、プレイブックは先制的・体系的。

定義: MRR（月次経常収益）は全定期購読収益を月額に正規化した合計。ARR（年間経常収益）はMRR×12で、年換算の価値を表す。ARRは投資家報告と評価に使用、MRRは月次オペレーションと予測に使用。

定義: ACV（年間契約額）は単一契約の年換算総額で、導入やセットアップなどの一時費用を含むことが多い。ARR（年間経常収益）は全顧客の経常サブスク収益合計で、一時費用を除外。ACVは案件レベル分析に使用、ARRは企業レベル指標に使用。

定義: GRR（グロスレベニューリテンション）は拡張を除く既存顧客からの収益維持を測定—保有の維持度を示す。NRR（ネットレベニューリテンション）は拡張収益（アップセル、クロスセル）を含み、既存顧客からの総収益変化を示す。GRRはチャーン健全性を、NRRは成長ポテンシャルを明らかにする。

定義: 事前定義された基準に基づき、マーケティングコンテンツへのエンゲージメントが十分で営業対応可能と判断されたリード。MQLは通常、デモグラフィックフィット（ICPマッチ）と行動閾値（ダウンロード、ページビュー、メールエンゲージメント）を満たす。マーケはMQLを営業にフォローアップのために引き渡す。

定義: 直接の適格化を通じて営業が受け入れ、追求価値ありと確認したリード。SQLは会話中にBANTまたは類似基準（予算、決裁権、ニーズ、タイムライン）を通過。SQLはオポチュニティとしてアクティブパイプラインに入る。

定義: マーケから受け取った後、完全な適格化前に営業がフォローアップに同意したリード。SALはMQLとSQLの中間ステージで、リードが調査価値のある基本基準を満たすという営業の承認を表す。

定義: 幅広いオーディエンスマーケティングではなく、定義されたターゲットアカウントセットにリソースを集中するB2Bマーケティング戦略。ABMは個々のアカウントを「1つの市場」として扱い、各アカウントの特定ニーズと関係者に合わせたパーソナライズキャンペーンを実施。

マーケティング活動を通じて1リード（名前 + コンタクト情報）を獲得するコスト。CPL = 総マーケティング支出 ÷ 生成リード数。トップオブファネル効率を測定するが、リード品質（MQL率、SQL率、成約率）と併せて評価すべき。

アウトバウンドによる営業ソースではなく、マーケティング活動から発生した営業機会の金額価値。マーケティングソースドパイプライン = ファーストタッチがマーケティングキャンペーンだったパイプライン合計。収益創出へのマーケの貢献を測定。

定義: 製品から最大の価値を得て、ビジネスに最大の価値を提供する企業タイプの詳細な説明。ICPはファーモグラフィック属性（業界、規模、地域、技術スタック）と行動特性（ペインポイント、購買トリガー、意思決定プロセス）を定義する。

定義: 市場調査と既存顧客の実データに基づく理想顧客の半架空の表現。デモグラフィック、行動パターン、動機、目標、課題を含む。B2Bペルソナは職務、責任、KPI、購買権限に焦点を当てる。

定義: 企業の製品やサービスへの認知と関心を創出することに焦点を当てたマーケティング機能。リードジェネレーション（連絡先情報の取得）とは異なり、デマンドジェネレーションは取得前に需要を創出する。コンテンツマーケティング、ソートリーダーシップ、ブランド認知、市場教育を含む。

定義: MQL（マーケティング認定リード）はマーケコンテンツにエンゲージし、基本的なデモグラフィック基準を満たすリード。SQL（セールス認定リード）は営業が精査し、予算・権限・ニーズ・タイムラインを確認したリード。MQLからSQLへのハンドオフで最もリード漏れが発生する。

定義: ICP（理想顧客プロファイル）は製品から最も価値を得る企業タイプを定義—通常、業界・規模・テックスタック・予算で記述。バイヤーペルソナはそれらの企業内で購買決定に影響または決定する個人を定義—役割・目標・課題・行動で記述。ICPは「どの企業？」に、ペルソナは「どの人？」に回答。