Stage Conversion Rate
ステージ転換率
Improving Stage 2→3 conversion by 10 percentage points often has 2x the revenue impact of adding more top-of-funnel leads (Gartner 2024).
💡TL;DR
ステージ転換 = (次ステージに進んだ案件数 / 現ステージの総案件数)。各遷移で計算：MQL→SQL、SQL→デモ、デモ→提案、提案→成約。ベンチマークはステージにより異なる：SQL→デモ 50-70%、デモ→提案 40-60%、提案→成約 25-40%。どのステージでも低い転換 = コーチング機会。担当者別に追跡しトレーニングニーズを特定。
定義
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。
🏢SMBチームにとっての意味
SMB案件はサイクルが速いことが多いが、提案ステージでの脱落が急（価格感度）。デモ→提案を詳しく追跡—40%未満なら価値デモンストレーションと異議対応に取り組む。
📋実践例
30人の営業チームの全体勝率は28%だったが、案件がどこで消滅するか不明。ステージ分析：ディスカバリー→デモ 75%（良好）、デモ→提案 32%（問題）、提案→成約 70%（良好）。ボトルネックはデモ→提案。調査：デモが価値ではなく製品に焦点。顧客成功事例を使ったROI重視デモに再トレーニング。デモ→提案は51%に改善、全体勝率は38%に上昇。
🔧実装ステップ
- 1
入口/出口基準を持つ明確で相互排他的なパイプラインステージを定義。
- 2
各ステージ遷移の転換率を月次計算。
- 3
担当者、案件サイズ、セグメント別にセグメント化しパターンを特定。
- 4
各ステージのベンチマークを設定、10%超の乖離を調査。
- 5
ベンチマークとの転換ギャップが最大のステージへのコーチングを優先。
❓よくある質問
パイプラインステージはいくつ持つべき？
4-7ステージが典型的。少なすぎ（3）は案件停滞を隠す。多すぎ（10以上）はノイズと担当者の混乱を生む。各ステージは意味のある購買者コミットメントを表すべき。
ステージ滞在時間も追跡すべき？
はい。転換率は案件が進むかを示す。ステージ滞在時間は速度を示す。1つのステージに長く留まる案件は問題のシグナルが多い。過度の滞在時間に「停滞案件」アラートを設定。
⚡Optifaiでの活用
Optifaiはステージ転換率を自動計算し、ボトルネックを特定。停滞案件はステージ滞在時間閾値に基づき、自動フォローアップシーケンスまたはマネージャーアラートをトリガー。
📚参考文献
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