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Eine Sales-Cycle-Zahl ist zuerst eine Definition und erst danach ein Benchmark. Sie wird erst vergleichbar, wenn Start, Ende, Ergebniskategorien und der Umgang mit übersprungenen oder zurückkehrenden Phasen feststehen. Ohne diese Entscheidungen können zwei Teams korrekt rechnen und trotzdem verschiedene Wege vergleichen.
Das Problem steckt in der Alltagssprache. Die Aussage, dass der Zyklus sechs Monate dauert, kann Anfrage bis Vertrag, qualifizierte Chance bis Vertrag, erste menschliche Reaktion bis Vertrag oder erstes Gespräch bis irgendeine Entscheidung bedeuten. Die Zahl ist nicht an sich falsch, solange sie nicht so verwendet wird, als seien diese vier Wege identisch.
Warum verzerrt sich die Sales-Cycle-Kennzahl bei Phasenverschiebungen?
Marvasti und Kollegen modellieren vier B2B-Kaufzustände: No-Funnel, Early-Funnel, Middle-Funnel und Late-Funnel (Marvasti et al., 2021). Ihr Modell erlaubt, dass ein Zustand bestehen bleibt, voranschreitet oder zu No-Funnel zurückkehrt (Marvasti et al., 2021). Das ist für die Messung wichtig. Ein Weg zurück zu einem früheren Zustand ist nicht zwingend gescheitert. Ein Verbleib in einem Zustand führt nicht zwingend zu einem Vertrag.
Zählt eine Zykluskennzahl nur den abschließenden Vertragsweg, verbirgt sie Wartezeit, Rückkehr und Abbruch. Zählt sie jede Rückkehr als neuen Zyklus, kann sie einen Kaufprozess in mehrere Beobachtungen zerlegen. Die richtige Wahl hängt davon ab, welche Entscheidung die Kennzahl unterstützen soll.
Der Endpunkt verändert die Population
Virtanen, Parvinen und Rollins unterscheiden gewonnene, verlorene und abgebrochene Leads und modellieren die drei Ergebnisse getrennt (Virtanen et al., 2015). Dadurch verändert sich der Nenner. Ein Team, das abgebrochene Leads ausschließt, berichtet eine Dauer für Entscheidungen, die einen bestimmten Endpunkt erreicht haben. Ein Team, das sie einschließt, berichtet ein anderes Objekt. Keine der beiden Varianten ist automatisch besser.
In einem globalen IT-Unternehmen berichten die Autoren eine durchschnittliche Lead-Zeit von zwei Quartalen; 15 % der Leads dauerten länger als zwölf Monate (Virtanen et al., 2015). Diese Zahlen beschreiben die Daten und Definitionen dieses Unternehmens. Sie sind kein erwarteter Zyklus für einen anderen B2B-Markt. Der lange Ausläufer ist die nützlichere Lehre: Ein Durchschnitt zeigt nicht, ob kurze abgeschlossene Wege mit wenigen noch offenen oder ungewöhnlich langen Wegen vermischt sind.
| Messfeld | Festzulegende Option | Warum sich die Zahl ändert | Prüfung vor dem Vergleich |
|---|---|---|---|
| Start | Anfrage, qualifizierte Chance, erste menschliche Reaktion oder benanntes anderes Ereignis | Frühe Starts enthalten mehr Warte- und Erkundungszeit. | Wird das Ereignis einheitlich erfasst? |
| Zustandsweg | Gerade Folge, Rückkehr erlaubt oder Neustartregel | Rückkehr kann Fortschritt, Verzögerung oder neue Beobachtung sein. | Speichert das System Zustandswechsel? |
| Ende | Gewonnen, verloren, abgebrochen, Vertrag oder anderer Endpunkt | Endpunkte wählen unterschiedliche Populationen. | Sind offene Wege ausdrücklich ausgeschlossen oder zensiert? |
| Zeiteinheit | Kalendertage, Arbeitstage, Quartale oder vergangene Perioden | Einheit und Grenzregeln verändern die Dauer. | Werden Pausen, Wochenenden und Wartezeit gleich behandelt? |
| Ergebnis | Gewonnen, verloren, abgebrochen, offen oder getrennte Ergebnisse | Gemischte Ergebnisse können verschiedene Mechanismen verbergen. | Kann der Nenner nachgerechnet werden? |
Abbildung 1Definieren Sie den Zyklus vor dem Vergleich
Schreiben Sie die Ereignisdefinition neben jede Zykluszahl. Eine Dauer ohne erklärten Weg ist noch nicht vergleichbar.
Quelle: Eigene Messtabelle auf Grundlage von Marvasti et al. (2021), Virtanen, Parvinen und Rollins (2015) sowie Goodman (1972).
Auch Prognosen haben ein Grenzproblem
Goodman trennt Marktpotenzial von einer Prognose, die von Marketingentscheidungen abhängt (Goodman, 1972). Diese Unterscheidung gilt auch für Zyklusberichte. Eine potenzielle Zyklusdauer beschreibt, was unter bestimmten Bedingungen geschehen könnte. Eine Prognose beschreibt, was der aktuelle Prozess, die Abdeckung und die Entscheidungen plausibel machen. Keine der beiden Zahlen kann ohne ihre Bedingungen gelesen werden.
Darum sollte eine Zykluskennzahl ihren Nenner und ihre Zensierungsregel tragen. Werden offene Chancen entfernt, beschreibt die Kennzahl abgeschlossene Wege. Werden sie als rechtszensierte Fälle einbezogen, enthält sie Information über noch nicht aufgelöste Zeit. Werden sie stillschweigend zwischen Phasen verschoben, verliert die Zahl ihren Weg.
Verwenden Sie die Zahl für eine Entscheidung
Beginnen Sie mit der Entscheidung. Geht es um Reaktionszeit, beginnen Sie bei der ersten menschlichen Handlung. Geht es um den Zeitpunkt einer Prognose, beginnen Sie bei der Chancendefinition, die das Prognosesystem besitzt. Geht es um Prozesslernen, erhalten Sie Rückkehr und Abbruch, statt sie in gewonnen oder verloren zu zwingen.
Schreiben Sie die Definition neben das Ergebnis. Eine Zykluszahl ohne diesen Satz sollte als Label und nicht als Evidenz gelten. Der beste Vergleich ist nicht der mit der präzisesten Dezimalstelle, sondern der, bei dem eine Leserin erkennt, welche Wege gezählt und welche nicht gezählt wurden.
Das Startsignal ist eine Auswahlregel
Die Wahl des Startsignals setzt nicht nur einen Zeitstempel. Sie bestimmt, welcher Teil des Kaufprozesses sichtbar wird. Eine Messung von Anfrage bis Vertrag enthält Wartezeit, Qualifizierung, Informationssuche und Reaktion des Verkäufers. Eine Messung von qualifizierter Opportunity bis Vertrag schließt alles vor der Qualifizierung aus. Eine Messung ab der ersten menschlichen Aktion erfasst vielleicht Reaktionsarbeit, lässt aber die Zeit aus, in der der Käufer noch über Engagement entschied.
Keine dieser Entscheidungen ist automatisch richtig. Richtig ist sie nur für die Entscheidung, die die Messung unterstützen soll. Das Zustandsmodell von Marvasti und Kollegen zeigt das auf andere Art: Die Journey kann in einem Zustand bleiben, fortschreiten oder zurückkehren (Marvasti et al., 2021). Eine Startregel, die diese Zustände ignoriert, kann Wartezeit in fehlende Daten verwandeln oder eine Rückkehr ohne entsprechende Erklärung als neuen Anfang behandeln.
Dasselbe gilt für das Endsignal. Vertragsunterzeichnung, gewonnene Entscheidung, verlorene Entscheidung und Stornierung sind keine austauschbaren Endpunkte. Virtanen und Kollegen modellieren gewonnene, verlorene und stornierte Leads getrennt (Virtanen et al., 2015). Wenn ein Bericht sie zusammenfasst, sollte er den Grund nennen. Wenn offene Pfade entfernt werden, sollte er das ebenfalls sagen. Stille Auswahl macht eine präzise Zahl irreführend.
Dauer braucht ihre Verteilung
Ein Durchschnitt ist nur dann eine nützliche Zusammenfassung, wenn Grundgesamtheit und Streuung sichtbar sind. Die Beobachtung von zwei Quartalen durchschnittlicher Lead-Zeit und 15 % mit mehr als zwölf Monaten in einem globalen IT-Umfeld eines Unternehmens zeigt das Problem (Virtanen et al., 2015). Der lange Schwanz kann eine kleine Gruppe ungewöhnlich komplexer Entscheidungen, noch offene Pfade oder eine Mischung von Ergebnissen darstellen. Ohne Ereignisdefinition und Verteilung lässt sich nicht sagen, welche Erklärung zutrifft.
Ein Messprotokoll sollte deshalb mehr als den Mittelwert bewahren. Berichten Sie die Zahl abgeschlossener Pfade, die Zahl noch offener Pfade, die Ergebniskategorien und, wenn die Daten es erlauben, ein Streuungsmaß wie Median oder ein deklariertes Perzentil. Das ist eine Methodenempfehlung und keine Aussage über eine universelle Sales-Cycle-Verteilung. Sie verhindert, dass ein einzelner Durchschnitt die Auswahlregel verbirgt, die ihn erzeugt hat.
Die Verteilung hilft auch, Prozessfragen zu trennen. Ein längerer oberer Schwanz kann auf einen Rückkehrpfad, eine Wartezeit, eine komplexe Käufergruppe oder einen zu früh beginnenden Messzeitraum weisen. Ein kürzerer Durchschnitt kann schlicht bedeuten, dass langsame Pfade ausgeschlossen wurden. Die Zahl wird nützlicher, wenn die möglichen Mechanismen neben ihr sichtbar bleiben.
Eine Phasenänderung ist eine Messänderung
Nehmen wir an, ein Team fügt zwischen Anfrage und Opportunity eine Qualifizierungsphase ein. Die nächste Kohorte kann eine längere Zeit von Anfrage bis Vertrag zeigen, weil zuvor implizite Arbeit jetzt aufgezeichnet wird. Die Zeit von qualifizierter Opportunity bis Vertrag kann stabil bleiben, während die End-to-End-Zahl steigt. Das beweist keine Verschlechterung des Prozesses. Es zeigt, dass die Ereignisfolge geändert wurde.
Das Modell von Marvasti ist hilfreich, weil es Zustände als Teil der Journey und nicht als dekorative Labels behandelt (Marvasti et al., 2021). Eine neue Phase kann einen neuen Zustand, eine neue Beobachtung eines alten Zustands oder eine Regel zur Auswahl der Grundgesamtheit darstellen. Das Berichtssystem sollte sagen, welches davon gilt. Sonst wird eine Prozessänderung später als Markttrend gelesen.
Historische Vergleiche brauchen dieselbe Warnung. Wenn Start, Ende, Phase oder Neustartregel wechseln, setzen Sie eine Grenze in die Zeitreihe. Bewahren Sie alte und neue Definition, statt sie in eine Trendlinie zu zwingen. Ein Bruch der Vergleichbarkeit ist ein zu dokumentierendes Ergebnis und kein Fehler, der geglättet werden sollte.
Wie baut RevOps ein einheitliches Sales-Cycle-Wörterbuch auf?
Schreiben Sie vor der Berechnung ein kleines Wörterbuch, das eine andere Person ohne mündliche Erklärung verwenden könnte:
- Grundgesamtheit. Welche Leads oder Opportunities gehen in die Messung ein und welche nicht?
- Start. Welches beobachtbare Ereignis startet die Uhr?
- Pfad. Kann ein Datensatz bleiben, fortschreiten, zurückkehren oder neu beginnen, und wie wird jede Aktion gezählt?
- Ende. Was beendet die Uhr, und werden offene Datensätze zensiert oder entfernt?
- Ergebnis. Welche Endpunkte werden getrennt berichtet?
- Version. Welche Phasen- und Felddefinitionen galten im Zeitraum?
Das Wörterbuch ist klein genug, um neben einem Dashboard zu stehen. Es ist zugleich stark genug zu erklären, warum zwei Zahlen voneinander abweichen. Zugleich stellt eine klare Phasendefinition sicher, dass eine Win-Loss-Analyse ein Ergebnis braucht, bevor Vertriebsteams Gründe für verlorene Abschlüsse interpretieren. Goodman formuliert den breiteren Messgedanken als Trennung von Marktpotenzial und einer von Entscheidungen abhängigen Prognose (Goodman, 1972). Eine Zyklusmessung braucht dieselbe Bescheidenheit. Sie ist eine bedingte Beobachtung eines erklärten Pfades und keine Eigenschaft, die der Markt für uns mitführt.
Grenze
Die gehaltene Forschung stützt zustandsabhängige Journeys, getrennte Ergebnisse und die Unterscheidung zwischen Potenzial und bedingter Prognose. Sie stützt keinen allgemeinen B2B- Benchmark und keine Kausalbehauptung, dass ein längerer Durchschnitt schwächere Leistung erzeugt. Legen Sie zuerst den Weg fest. Entscheiden Sie erst danach, ob zwei Zahlen in denselben Vergleich gehören.
Das Abgrenzungsproblem verbindet sich mit Pipeline-Abdeckung und Konversionsverteilung und Forecast Value Added als Prozessaudit, wo die Definition hinter einer Zahl sichtbar bleibt.
References
- Goodman, C. S. (1972). Measuring industrial markets: Uses and limitations of available data for market measurement. Industrial Marketing Management, 3, 279-293. https://doi.org/10.1016/0019-8501(72)90020-X
- Marvasti, N. B., Huhtala, J. P., Yousefi, Z. R., Vaniala, I., Upreti, B., Malo, P., Kaski, S., & Tikkanen, H. (2021). Is this company a lead customer? Estimating stages of B2B buying journey. Industrial Marketing Management, 97, 126-133. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2021.06.003
- Virtanen, T., Parvinen, P., & Rollins, M. (2015). Complexity of sales situation and sales lead performance: An empirical study in business-to-business company. Industrial Marketing Management, 45, 49-58. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2015.02.024
