AIというレンズで、 営業の「流れ」と 「受注までの道筋」を見通す。

01どんなリードが商談につながるのかを見る

リード分析

リード数が多ければ、必ず受注が増えるわけではありません。リード数は多いが商談化率が低い流入元もあれば、リード数は少ないが商談化率や受注率が高い流入元もあります。

LensTech AI Salesでは、流入元、Lead Score、MQL、商談化率、受注率、受注額などを組み合わせ、

リードの「量」と「質」を分けて見ます。

さらに、リード獲得後、どれくらい早く初回対応したかと、その後の商談化率を比較することもできます。

02どこで商談へ進み、どこで落ちているのかを見る

商談化・営業ファネル分析

営業では、リードが商談になったかだけを見るのでは不十分です。Lead → Opportunity → Proposal → Negotiation → Won まで、各段階の到達率を確認します。

さらに、流入元、業種、地域、企業規模、顧客Tier、サービス、営業チームなどで切り替えながら、「どの属性が受注まで進みやすいのか」を見ることができます。

「量が多い」と
「成果につながる」は違う。

リード数は非常に多いが、受注までの転換率は低い顧客層もあります。逆に、件数は少なくても、高い確率で商談・受注へ進む層もあります。

量×質×金額

横軸をリード数、縦軸をリード→受注率、円の大きさを受注額にすることで、3つを同時に見ることもできます。

03どのStageで案件が止まっているのかを見る

パイプライン・停滞分析

パイプライン総額が大きくても、案件が動いていなければ、将来の売上とは限りません。

• 案件数
• 案件金額
• 加重金額
• Stage
• 滞留日数
• 次のステップ
• クローズ予定日

などを確認し、同じStageに長期間留まっている案件を抽出できます。

Pipelineを見るだけではなく、
Pipelineが「動いているか」を見る。

Discovery、Proposal、Negotiationのどこで止まっているのか。業種、担当者、サービス、案件金額によって停滞傾向が違わないかを比較します。

• 金額が大きく、長期間止まっている案件。
• クローズ予定日を過ぎている案件。
• 次のアクションが止まっている案件。

を優先的に確認することで、営業フォローの候補を見つけることができます。

04なぜ受注し、なぜ失注したのかを見る

Win / Loss分析

受注率を見るだけでは、営業改善にはつながりません。重要なのは、「どの案件が勝ち、どの案件が負けたのか。」を分解することです。

業種、企業規模、地域、サービス、担当者、案件金額、値引率などによってWin Rateを比較し、失注案件については失注理由と競合を組み合わせて分析します。

値引きしたから、
受注したのか。

値引率が高い案件のWin Rateが高いという結果が出ても、値引きをしたから受注したとは限りません。受注可能性の高い案件だから、最後に値引きを提示した可能性もあります。

LensTech AI Salesでは、「数字に関係がある」ことと「それが原因である」ことを分けて考えます。

05受注まで、どれくらい時間がかかっているのかを見る

Sales Cycle分析

受注件数だけでなく、受注までの時間も重要です。商談作成からクローズまでの日数を、Discovery、Proposal、Negotiationなどの段階に分けて見ます。

さらに、企業規模、業種、サービスなどで比較することで、どの案件でSales Cycleが長くなりやすいかを確認できます。

受注率が同じでも、30日で決まる案件と90日かかる案件では、営業資源の使い方が異なります。

「勝った・負けた」だけでなく、
「どれくらいの時間を使って成果を出したか」まで見る。

06担当者による違いを見る

営業担当者分析

• 新規商談数
• 受注件数
• Win Rate
• 受注額
• 平均受注額
• Sales Cycle
• 営業活動数
• 初回対応時間

などを担当者別に比較します。ただし、単純に受注額だけで担当者を評価するのではありません。

受注額は高いが、数件の大型案件への依存度が高いケースもあります。逆に、受注額は中程度でも、安定して多くの案件を受注している担当者もいます。

「誰が一番売ったか」だけではなく、
「どのように成果を作っているか」を見る。

案件数、Win Rate、単価、活動量、初動、大型案件依存などを組み合わせることで、営業担当者ごとの特徴をより立体的に捉えます。

07営業活動の「量」と「成果」の関係を見る

活動・提案分析

電話、メール、打合せ、デモ、訪問。営業活動が多ければ、受注率は高くなるのでしょうか。

LensTech AI Salesでは、商談あたりの活動回数とWin Rateを比較し、活動の種類、顧客との商談回数、担当者別の活動量なども確認します。

活動量が多い ＝ 成果が高い、
とは限りません。

必要なのは「もっと活動する」ではなく、どのStageで、どんな顧客に、どんな活動を行っているのかを見ることかもしれません。

提案書についても、作成開始から送付までの日数とWin Rateを比較できます。未着手・完了・期限切れ・取消などのタスク状況から、営業活動が止まっている場所を探すこともできます。

08Forecastは、どこまで当たっているのかを見る

Forecast・目標分析

営業管理では、今月いくら受注したかだけでなく、「来月・今四半期に、いくら受注できそうか。」も重要です。しかし、Forecastが常に実績より大きければ、経営判断には使いにくくなります。

LensTech AI Salesでは、Forecast、Commit、Best Case、実績を比較し、Forecast ÷ 実績から予測のズレを確認します。

Forecastを見るだけではなく、
Forecastの「精度」を見る。

• 常に強気なForecastになっていないか。
• Commitが保守的すぎないか。
• 特定月だけズレが大きくないか。

目標値と実績を比較し、目標達成率や受注件数目標も確認します。ただし、目標値そのものの単位や設定が正しいかという、「データ自体の妥当性」も同時に確認することが重要です。

09どんな顧客・サービスが成果につながるのかを見る

顧客・サービス分析

すべての顧客が、同じように受注するわけではありません。業種、企業規模、地域、顧客Tier、新規／既存などから、Win Rate、受注額、平均受注額、Sales Cycleを比較します。

受注率は高いが案件単価が低い層、受注率は平均的だが単価が高い層、大きな案件になるがSales Cycleも長い層など、顧客属性によって特徴が異なることがあります。

「どこが受注しやすいか」だけでなく、
「どんな受注になりやすいか」まで見る。

複数のサービスを営業している場合は、サービス別に受注件数、Win Rate、平均受注額、月次受注額などを比較し、営業分析を「何を売っているか」まで広げることができます。