Expansion Playbooks
拡張プレイブック
💡TL;DR
拡張プレイブックは場当たり的なアップセルを体系的な収益創出に変換。主要コンポーネント：（1）トリガー定義—拡張準備を示すシグナル（使用制限到達、チーム成長、機能リクエスト）、（2）シーケンス設計—いつリーチ、何を言う、何を提供、（3）異論処理—予算、タイミング、価値正当化スクリプト、（4）ハンドオフルール—CSが営業に渡す vs セルフサーブアップグレード。一流SaaS企業は3-5プレイブックを持つ：シート拡張、ティアアップグレード、アドオン購入、複数年コミットメント。
定義
既存顧客を上位ティアにアップセルするか、追加製品をクロスセルするための文書化された再現可能なシーケンス。トリガー条件、トークトラック、異論処理、成功指標を含む。拡張プレイブックはトップパフォーマーが自然に行うことを体系化。
🏢SMBチームにとっての意味
SMB SaaSはしばしば拡張を偶然に任せる—CSが機会に気づき、言及するかもしれないし、しないかもしれない。プレイブックはすべての拡張シグナルが応答を得ることを確保。純収益維持率（NRR）がSaaSの主要指標である以上、体系的な拡張は95% NRR（減少）と115% NRR（新規ロゴなしで成長）の違いを生む。
📋実践例
35人のバーティカルSaaS（$4.5M ARR）はNRR 102%—既存顧客からほとんど成長していなかった。3つの拡張プレイブックを構築：（1）シート拡張—アカウントがシート制限の80%に達したらトリガー、（2）ティアアップグレード—高度機能が2回以上リクエストされたらトリガー、（3）年間コミット—月額契約の10ヶ月目にトリガー。CSがスクリプト化されたアウトリーチでプレイブックに従った。12ヶ月後：NRRは118%に到達、新規営業採用なしで既存顧客から$540K収益を追加。
🔧実装ステップ
- 1
拡張パターンを分析：どの顧客が拡張した？アップグレード前に何をした？3-5の一般的なトリガーを特定。
- 2
トップパフォーマーの行動を文書化：最高のCSM/AEはどのように拡張にアプローチする？何を言う？いつリーチする？
- 3
プレイブックテンプレートを構築：トリガー条件→アウトリーチタイミング→メッセージスクリプト→異論応答→成功基準。
- 4
トレーニングと有効化：CSチームはプレイブックを練習し、各ステップの「なぜ」を理解し、スクリプトに簡単にアクセスできるように。
- 5
測定と反復：プレイブック実行率、転換率、平均拡張価値を追跡。機能するものに基づいて改善。
❓よくある質問
拡張プレイブックはいくつあるべき？
3つから始める：シート/使用量拡張（最も一般的）、ティアアップグレード（最高価値）、年間コミットメント（キャッシュフローに最良）。コア3が機能した後にのみクロスセルとマルチプロダクトのプレイブックを追加。プレイブックが多すぎる=どれもうまく実行されない。
CSと営業どちらが拡張を担当すべき？
取引の複雑さによる。セルフサーブアップグレード：プロダクトレッド、人間不要。小規模拡張（<20% ACV増加）：スクリプト付きCS主導。大規模拡張（>20% ACVまたは新製品）：CS紹介付き営業主導。混乱と取りこぼしを避けるために閾値を明確に定義。
⚡Optifaiでの活用
Optifaiはシグナル発火時に自動的に拡張プレイブックをトリガー—使用制限が近づく、機能リクエストがログされる、エンゲージメントが急増。自律アクションエンジンが適切なタイミングで適切なメッセージを送信し、ROI Ledgerがどのプレイブックが最も拡張収益を生むかを追跡し、継続的な最適化を可能に。
📚参考文献
- •
- •
関連用語
Sales Playbook Automation
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。
Customer Retention
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。
PQL Scoring
プロダクトクオリファイドリード（PQL）スコアリングは、コンバージョン可能性と相関する製品内行動に基づいてユーザーに数値を割り当てる。MQLスコアリング（マーケティングエンゲージメント）とは異なり、PQLスコアリングは実際の製品使用—機能採用、頻度、深さ—を使用して営業準備の整ったアカウントを特定。
Next Best Action
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。