Pipeline Management
パイプライン管理
Companies with effective pipeline management achieve 28% higher revenue growth. 44% of executives say their pipeline is not accurate.
💡TL;DR
パイプライン管理は機会からクローズまでの案件を追跡。SMBにとっての課題は可視性ではなく行動。ほとんどのCRMは素敵なパイプラインチャートを表示するが、今日どの案件に注意が必要かを教えない。効果的な管理とは：正確なステージ定義、定期的な衛生（デッド案件の削除）、案件停滞時のトリガーアラート。目標は素敵なダッシュボードではなく予測可能な収益。
定義
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。
🏢SMBチームにとっての意味
パイプラインの腐敗はサイレントキラー。案件は活動なしで60日間「提案」に留まる。SMBには手動パイプラインレビューではなく、案件停滞時の自動アラートが必要。
📋実践例
製造業セールスチーム（25人）は$2.1Mのパイプラインを持っていたが、四半期で$400Kしかクローズしなかった（19%コンバージョン）。分析で判明：「アクティブ」案件の45%が30日以上活動なし。導入：14日活動なしで自動アラート、30日で自動「停滞」移動。担当者は再エンゲージするかデッド案件をクローズアウト。実パイプラインは$1.4Mに減少したがコンバージョンは31%に上昇（$434K）。
🔧実装ステップ
- 1
明確なステージ基準を定義：どのアクションが案件を次のステージに移動？
- 2
停滞閾値を設定：アラート前に各ステージにどのくらい留まれる？
- 3
衛生を自動化：活動なし案件を自動フラグ、自動で停滞に移動
- 4
週次パイプラインレビュー：合計だけでなく停滞案件と次のアクションに焦点
- 5
測定：ステージ別コンバージョン率、ステージ内平均時間、パイプライン精度
❓よくある質問
パイプライン精度をどう改善？
3つの実践：（1）厳格なステージ定義（直感ではなく）、（2）定期的な衛生（デッド案件を削除）、（3）検証（予測と実績を比較）。ほとんどの不正確さは数ヶ月前にクローズロストすべきだった案件から。
適切なパイプラインカバレッジ量は？
3-4倍のクオータが標準的なガイダンスだが、コンバージョン率による。25%でクローズするなら4倍が必要。33%なら3倍。計算：クオータ / 過去の成約率 = 必要パイプライン。
⚡Optifaiでの活用
パイプラインダッシュボードがリアルタイムの案件健全性を表示。停滞案件の自動アラート、AIが案件を進める次のアクションを提案。
Pipeline Dashboard📚参考文献
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関連用語
Sales Funnel
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。
Pipeline Coverage
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。
Sales Velocity
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。
Revenue Lift
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。