Predictive Analytics (Sales)
予測分析（セールス）
Teams using predictive scoring see 10-20% higher win rates on prioritized deals (Forrester B2B Benchmark 2024).
💡TL;DR
予測分析はどの案件が成約し、どのアクションが効果的かを示す。成約確率、チャーンリスク、プロダクト関心をスコアリングし、営業を受動から能動に変える。SMBは限られたリソースを収益の80%を生む可能性のある20%の案件に集中できる。
定義
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。
🏢SMBチームにとっての意味
パイプラインが薄いほど精度が重要。予測モデルは低確率案件への時間浪費を防ぐ。
📋実践例
従業員70名、売上8,500万ドルの貨物ブローカーが、レーン履歴、入札タイミング、燃料サーチャージ、顧客の返信速度を使って予測モデルを構築。導入前：受注率19%、2時間以内に対応できた入札は52%。90日後、モデルが毎時スコアリングし、担当者は上位35%のみを優先し、低スコアには自動レートカードで返信。受注率は27%に上昇、2時間内対応は88%に拡大し、月次粗利は人員追加なしで260万ドルから310万ドルに増加。
🔧実装ステップ
- 1
12〜18ヶ月のCRM・業務データ（ステージ日付、タッチ、価格、速度）をクリーンな学習データに統合。
- 2
ユースケース別にラベルを定義：案件の勝敗、アカウントの解約、シーケンス返信確率など。
- 3
最新性・強度の特徴量（最終タッチからの日数、関与ステークホルダー数、価格差）を作成し、リーケージに注意して前処理。
- 4
ロジスティック回帰やXGBoostでベースモデルを作成し、確率をキャリブレーションして担当者の勘とのリフトを比較。
- 5
スコアを日次でAction Feedに配信し、上位X%は担当者対応、中位はナーチャー、下位は自動応答といったシンプルな運用ルールを設定。
❓よくある質問
有用な予測にはどの程度のデータ品質が必要？
ステージ日付、タッチのタイムスタンプ、結果フィールドが一貫していることが必要。勝敗データが欠損している場合は、返信確率モデルから始め、データ整備を並行して進める。
モデルが現場にとってブラックボックス化しないようにするには？
スコアごとの主要要因（例：「直近のマルチスレッド」「ベンチマークより6%低い価格」）を表示し、各タスクに平易な理由を添える。透明性が信頼と活用を高める。
⚡Optifaiでの活用
OptifaiはインテントとCRM履歴を用いて案件を日次スコアリングし、高リフトアクションをAction Feedに送る。
📚参考文献
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関連用語
Deal Risk Scoring
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。
Pipeline Anomaly Detection
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。
Revenue Forecasting
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。
Revenue Velocity Index
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。