MQL 突合レポート

realtime_lead / KPI Book (fact_mql) — 全期間比較

realtime_lead MQL
119,755
KPI Book比 +1,963 (+1.7%)
KPI Book (fact_mql)
117,792
スナップショット基準
差分(月次合計)
+1,963
合計 +1.7% 月別は ±2,000 級で入り繰り
realtime_lead KPI Book (fact_mql)
セグメント別 差分詳細 (realtime_lead vs KPI Book)
セグメントrealtime_leadKPI Book差分%乖離度
チャネル別 差分詳細 (realtime_lead vs KPI Book)
チャネルrealtime_leadKPI Book差分%方向
構造的乖離のまとめ
FY25前半 (2024-05〜12): realtime_lead < KPI Book — スナップショット時点MQLが後から除外。月次 -160〜-1,483件。
転換点: 2025-01 — 差分ほぼゼロ(+9件)。
FY25後半〜FY26: realtime_lead > KPI Book — スナップショット後の新規追加が累積。直近ほど拡大(2026-03: +2,103件 / +37.1%)。
合計 +1,963件 (+1.7%) は月別入り繰りの相殺。推奨: fact_mql の値をそのまま保持するのが安全。
乖離メカニズム(3パターン)
① 自アポ +1,140件 (+69.1%) realtime_lead 過大
ビジネス背景:ISR・フィールドセールスが自発的に設定する商談。CRM入力が営業担当に委ねられ月末〜翌月初にまとめて登録される傾向がある。
技術的原因:スナップショット(月初)時点では daily0_label = NULL のためMQL不成立。後から手動付与 → realtime_leadでカウントされるがKPI Bookには未反映。
影響:全23ヶ月例外なく realtime_lead > KPI Book。KPI Bookはこのチャネルを構造的に過小評価している。
② expo系(名刺交換 +2,675 / 当日商談 +1,315) realtime_lead 過大(FY25後半〜)
ビジネス背景:展示会後の名刺データ取り込みは外部業者・内部オペレーションが担当し、終了から数週間かけて入力完了するのが通常運用。大型展示会翌月は遅延が顕著。
技術的原因:月初スナップショット時点で入力未完了 → KPI Bookに不在。後日入力完了後にrealtime_leadに反映。
FY25前半の逆転:当時はapproach_status変更・重複統合処理により一度KPI Bookに入ったリードがrealtime_leadから除外されたケース。プロセス成熟とともにFY25後半以降は正方向に安定。
③ CRM -2,873 / hrnote -652 / organic_ebook -1,139 realtime_lead 過小
ビジネス背景:CRMはインサイドセールスが既存接点からナーチャリングするチャネル。hrnoteはメディア経由オーガニック。スナップショット後のリード精査・重複名寄せ・ターゲット外判定で除外されるケースが多い。
技術的原因:KPI Bookはスナップショット時点の状態を固定保持するため後からの無効化が未反映。realtime_leadは現在のapproach_statusを参照し除外済みリードを含まない。
KPI上の含意:CRM経由MQLがKPI Book上では37%多く見える。チャネルミックスの実力評価に注意が必要。
結論 — KPI管理・データ設計への示唆
合計 +1.7% は「ほぼ一致」ではなく「相殺」。expo/自アポの増加 (+5,130) と CRM/ebook/hrnoteの減少 (-4,664) が打ち消し合っており、チャネル別では大きく乖離している。
KPI Book(スナップショット)は月次レポートの確定値として信頼できる一方、チャネル別の実力評価にはrealtime_leadも併用すべき。特に自アポ・expoはKPI Bookが構造的に過小評価しており投資配分の意思決定に影響しうる。
設計方針:canonical VIEWではfact_mqlのlead_countをLEFT JOINで保持しつつ、realtime_leadベースの現在値も導出できる構造が正解。スナップショット再現はBQジョブ+マニュアル除外が介在するため不可能。
realtime_lead の脱落率 — 時間経過による approach_status 変更
各月の agg スナップショット時点リードが現在どれだけ realtime_lead から脱落しているか。直近月ほど暫定値であり将来さらに脱落が進む。
古い月(18ヶ月+)
27〜30%
脱落率(確定済)
中間(6〜12ヶ月)
16〜23%
脱落率(進行中)
直近(1〜3ヶ月)
15〜17%
脱落率(暫定・今後増加見込み)
直近月の realtime_lead は「暫定値」
2026-03 は既に 15.8%(1,450件)が脱落済みだがステータス変更はまだ 0。過去パターンから半年〜1年後にさらに 5〜10% 追加脱落が見込まれる。
ダッシュボードで直近月を表示する場合は「暫定」ラベルを付与するか、fact_mql確定月のみを表示する設計が安全。KPIレビューでは直近1〜3ヶ月を過信しないこと。