Pipeline velocity is de snelheid waarmee gekwalificeerde opportunities door je salespipeline gaan en omzet worden. Meestal druk je het uit als geld per dag: het aantal opportunities × de gemiddelde dealwaarde × de win rate ÷ de lengte van de salescyclus in dagen.

De meeste CRM-leveranciers en analisten publiceren diezelfde formule onder de naam sales velocity, en veel teams gebruiken de twee termen voor hetzelfde getal. Wij gebruiken pipeline velocity voor een smallere taak: in de pipeline kijken hoe lang deals in elke fase blijven staan en hoeveel er doorgaan naar de volgende. Het hoofdcijfer vertelt je dat de omzet traag binnenkomt. De cijfers per fase vertellen je waar het vertraagt.

Die tweede blik telt, omdat een pipeline vol kan lijken en toch laat uitbetaalt. Twintig deals die al twee maanden in "offerte verstuurd" geparkeerd staan, laten het bord er gezond uitzien terwijl ze niets opleveren, en één gemengd velocitycijfer laat niet zien in welke fase ze vastzitten.

TL;DR

• Pipeline velocity en sales velocity delen meestal één formule: opportunities × gemiddelde dealwaarde × win rate ÷ cyclusdagen. Behandel ze als synoniemen voor het hoofdcijfer, en gebruik pipeline velocity om naar de fases eronder te kijken.

• Je win rate is het product van je conversieratio's van fase naar fase, en je cycluslengte is de som van de dagen in elke fase. In ons voorbeeld geeft 60% × 50% × 50% een win rate van 15%, geven 12 + 18 + 24 dagen een cyclus van 54 dagen, en komen 36 deals van €18.000 uit op €1.800 per dag.

• Los de traagste fase op voordat je volume toevoegt. Breng je de offertefase terug van 24 naar 15 dagen, dan stijgt dezelfde pipeline naar €2.160 per dag. Voeg je 20% meer opportunities met een zwakkere fit toe, dan kom je maar tot €1.980.

• Little's Law geeft je met een simpele telling een check op vastgelopen deals: het aantal deals in een fase is gelijk aan het aantal deals dat er per dag binnenkomt × het gemiddelde aantal dagen dat ze er blijven. Staan er in een fase veel meer deals dan die som voorspelt, dan blijven deals daar liggen.

• Geef elke fase een tijdslimiet op basis van hoe lang gewonnen deals erin stonden, en herstart, herkwalificeer of sluit alles wat daaroverheen gaat. Met de stage calculated properties van HubSpot en het veld Stage Duration in Salesforce wordt dit een rapport in plaats van een project.

• Trage fases beginnen meestal eerder in het proces. Deals met een slechte fit converteren slechter en slepen zich door elke fase, dus strakkere kwalificatie en snelle eerste reacties versnellen meerdere fases tegelijk.

• Vermenigvuldig in de wekelijkse forecast het bedrag per dag met het aantal dagen dat nog over is in het kwartaal om de commit te toetsen, en splits velocity uit per bron en segment, zodat een trage motion zich niet kan verstoppen in een gemengd cijfer.

Pipeline velocity en sales velocity: één formule, twee invalshoeken

Zoek een van beide termen op en je vindt dezelfde rekensom. De metricdefinitie van Count geeft pipeline velocity bijvoorbeeld als aantal opportunities × gemiddelde dealgrootte × win rate, gedeeld door de lengte van de salescyclus. Dat is precies hoe sales velocity elders wordt gedefinieerd. Vermenigvuldig de eerste drie en je krijgt de omzet die je verwacht uit de deals die lopen. Deel door de cyclus en je krijgt die omzet verdeeld over de dagen die het duurt voordat hij binnenkomt.

Hoe je elke input definieert, en waarom externe benchmarks weinig helpen, staat in het artikel over sales velocity. Deze pagina gaat verder waar dat artikel ophoudt. Neem voor deze pagina één B2B-softwareteam met 36 open gekwalificeerde opportunities, een gemiddelde gewonnen deal van €18.000, een win rate van 15% en een cyclus van 54 dagen.

36 × €18.000 = €648.000 aan open pipeline. Vermenigvuldig dat met 0,15 en je krijgt €97.200 die het team kan verwachten te winnen. Deel door 54 dagen en de pipeline levert €1.800 per dag op.

Dat is een nuttig getal om te volgen, maar op zichzelf vertelt het de salesleider niet wat hij maandag moet doen. Nog een SDR aannemen? Demo's coachen? Legal achter de broek zitten? Alle drie zouden de €1.800 veranderen, en het cijfer geeft geen hint welke van de drie de bottleneck is. Daarvoor moet je de pipeline openbreken.

Elke win rate is een keten van conversies per fase

Een win rate van 15% is nooit één gebeurtenis. Het is het aandeel deals dat elke fase overleeft, met elkaar vermenigvuldigd, en een cyclus van 54 dagen is de tijd in elke fase bij elkaar opgeteld. Hier is hetzelfde team, fase voor fase:

Zo gelezen bestaat de formule niet langer uit vier abstracte inputs. De win rate is opgebouwd uit je pipeline conversion rate bij elke stap, en de lengte van de salescyclus is de som van je tijd per fase. Verander één cel en je kunt precies uitrekenen wat er met het bedrag per dag gebeurt.

Twee meetkeuzes houden de tabel in lijn met de formule. Haal de tijd per fase uit gewonnen deals, zodat die optelt tot dezelfde cycluslengte waardoor je deelt. En tel conversie vanaf de fase waarin een deal staat naar de volgende fase, inclusief deals die er een overslaan, anders zien je latere fases er beter uit dan ze zijn. Verloren deals krijgen een eigen kolom als je die wilt: hoe lang een deal stilstaat voordat hij verloren gaat, is goed om te weten, en het is meestal langer dan iemand verwacht.

Welke fase kost je de meeste dagen?

In het voorbeeld neemt de fase offerte en onderhandeling 24 van de 54 dagen in beslag, bijna de helft van de cyclus, en verliest ze de helft van de deals die er aankomen. In onze ervaring bestaan de dagen in die fase vooral uit wachten: een korting die wacht op goedkeuring, een contract dat bij legal ligt, een champion die de financieel directeur nog niet aan tafel heeft gekregen.

Stel dat het team die fase terugbrengt van 24 naar 15 dagen. De cyclus wordt 12 + 18 + 15 = 45 dagen, en €97.200 ÷ 45 = €2.160 per dag. Dat is 20% meer omzet per dag uit precies dezelfde deals.

Zet dat naast het reflexmatige antwoord: meer pipeline. Om €2.160 alleen via volume te halen, heeft het team 20% meer open deals nodig, gemiddeld 43,2 in plaats van 36. Opportunities die je in haast toevoegt, zijn alleen zelden even goed gekwalificeerd. Zakt de conversie uit discovery van 60% naar 55%, dan wordt de win rate 0,55 × 0,50 × 0,50 = 13,75%, en de som 43,2 × €18.000 × 0,1375 ÷ 54 = €1.980 per dag. Meer werk voor de SDR's, een voller bord, en nog steeds minder dan wanneer je één fase oplost.

De oplossingen voor een trage late fase zijn meestal heel gewoon. Spreek een mutual action plan af met datums aan beide kanten voordat de offerte de deur uitgaat. Laat kortingen en voorwaarden via je deal desk goedkeuren voordat de koper erom vraagt, en dus niet erna. En zet vroeg in op multi-threading, zodat de offerte niet afhangt van één persoon die hem binnen zijn bedrijf moet rondbrengen.

Als je de deals in een fase telt, zie je hoe snel die beweegt

Er is een snelle manier om een trage fase te vinden zonder speciale rapportage, geleend uit operations research. Little's Law zegt dat het gemiddelde aantal items in een systeem gelijk is aan het tempo waarin ze binnenkomen, vermenigvuldigd met de gemiddelde tijd die elk item er doorbrengt. In zijn eigen paper bij het vijftigjarig bestaan van de wet merkt John Little op dat die geldt voor losse wachtrijen en ook voor hele netwerken. Een salespipeline is precies dat: een keten van wachtrijen.

Pas het toe op één fase. Stel dat er ongeveer om de dag een nieuwe deal in de offertefase komt (0,5 per dag) en dat er normaal 24 dagen overheen gaan voordat over een offerte een beslissing valt. Dan verwacht je op elk moment ongeveer 0,5 × 24 = 12 deals in die fase.

Open nu het pipelinerapport en tel er 20. Is de instroom niet veranderd, dan is 20 ÷ 0,5 = 40 dagen: deals staan ongeveer 16 dagen langer in de offertefase dan vroeger. Je hebt de vertraging gevonden, weken voordat die zichtbaar wordt als een gemist kwartaal of een stapel redenen voor closed lost.

De wet geldt voor gemiddelden over een redelijk stabiele periode. Over een losse deal zegt hij niets, dus gebruik hem als rookmelder en verwacht er geen forecast van. Hij verklaart ook waarom een volle fase geruststellend voelt terwijl ze dat niet is. Een hoge telling in één fase betekent dat er veel deals binnenkwamen of dat deals niet meer doorstromen, en alleen het tweede is slecht nieuws. Je instroom vertelt je welke van de twee het is.

Geef elke fase een tijdslimiet en handel op wat erover gaat

Weet je hoe lang gewonnen deals meestal in elke fase staan, dan kun je per fase een limiet zetten. Wij beginnen bij ongeveer twee keer het gemiddelde van gewonnen deals en stellen het daarna bij. Voor het voorbeeldteam betekent dat: discoverydeals ouder dan 24 dagen markeren, evaluaties ouder dan 36 en offertes ouder dan 48.

Beide grote CRM's kunnen dit zonder add-ons. De stage calculated properties van HubSpot bevatten "Time in current stage" en "Cumulative time in" per fase op Professional- en Enterprise-plannen, zodat een rapport of workflow er direct op kan filteren. De Trailhead-unit van Salesforce over vastgelopen deals raadt een filter aan op Stage Duration groter dan de drempel van je bedrijf, en merkt op dat stagnerende opportunities meestal zo'n 10 tot 15 procent van de gemiddelde pipeline uitmaken.

De markering heeft alleen zin als er daarna iets gebeurt. Een gemarkeerde deal krijgt binnen de week een van deze drie uitkomsten:

• een volgende stap met een datum waar de koper mee heeft ingestemd, vastgelegd op het record

• een herkwalificatie, wat kan betekenen dat de deal een fase terug gaat

• closed lost, met een reden

De derde optie is degene die reps vermijden, en degene die het zwaarst weegt voor de cijfers. Verouderde deals blazen je aantal open deals op, flatteren je pipeline coverage en stellen de verliezen uit die al in je win rate hadden moeten zitten. Regelmatige CRM-hygiëne houdt de tellingen per fase betekenisvol, en een workflow voor dealmanagement kan de markeringen automatisch naar de juiste rep sturen, zodat je niet afhangt van iemand die het rapport draait.

Snelle fases beginnen bij wie er in de pipeline komt

Veel trage fases zijn een targetingprobleem dat pas laat zichtbaar wordt. Een deal van een account dat nauwelijks in je ideal customer profile past, sleept in discovery omdat de behoefte vaag is, loopt vast in de evaluatie omdat het budget er niet is, en sterft in de onderhandeling over de prijs. Eén los toelatingscriterium vertraagt elke fase die erna komt.

De eerste snelheidswinst zit dus vóór de pipeline. Lead scoring, met fit los van intent beoordeeld, voorkomt dat zwakke deals überhaupt opportunities worden. Bronnen die warmere kopers binnenbrengen helpen ook: een inbound-led outbound-motion en goed uitgevoerde multi-channel outreach leveren meestal deals op die sneller door discovery komen dan een koude lijst.

De vroege fases reageren ook op gewone snelheid. Reageren terwijl de interesse vers is, het punt van speed to lead, voorkomt dat een deal dagen verliest voordat discovery zelfs maar begint. Outreach timen op echte buying signals betekent dat het eerste gesprek verder begint. En een eerste meeting die vooraf is voorbereid, zoals een inbound meeting workflow dat opzet, kan een hele ronde discovery schelen.

Automatisering helpt aan de rand, door reps hun uren terug te geven. Dezelfde systemen waarmee je sales prospecting automatiseert, nemen onderzoek en data-invoer weg bij de mensen die deals van fase naar fase zouden moeten brengen.

Pipeline velocity lezen in de wekelijkse forecast

Omdat velocity een tempo per dag is, geeft het je een snelle check op de forecast. Vermenigvuldig het cijfer van deze week met het aantal dagen dat nog over is in het kwartaal en vergelijk de uitkomst met wat het team heeft gecommit. Ligt de commit ver boven dat getal, dan moet iemand het verschil kunnen uitleggen, en de leeftijd van deals per fase is vaak waar die uitleg zit: deals die over hun tijdslimiet heen zijn, sluiten zelden op schema. Dat maakt het een nuttige kruiscontrole op je forecast accuracy.

De weergave per fase maakt het gat ook bruikbaar. Heb je €2.160 per dag nodig en zit je op €1.800, dan laat de tabel zien of dat moet komen uit een snellere offertefase, een betere conversie van demo naar offerte of meer deals die discovery binnenkomen, en elk daarvan hoort bij een andere persoon. Bewust aan die fases werken is wat mensen bedoelen met pipeline acceleration. Velocity is hoe je meet of het heeft gewerkt.

Splits het cijfer ook uit per dealbron en segment, want een gemengd getal kan een snelle inbound-pipeline verbergen die naast een trage outbound-pipeline staat. En lees het naast net revenue retention: deals sneller sluiten loont alleen als de klanten blijven.

Tot slot

De hoofdformule voor pipeline velocity is dezelfde die je onder sales velocity vindt, en hij is het volgen waard om dezelfde reden: hij maakt van vier getallen één tempo. Waar pipeline velocity iets toevoegt, is de uitsplitsing. Een win rate is een keten van conversies per fase, een cyclus is een som van tijden per fase, en zodra je dat ziet, verandert de vraag van "waarom komt de omzet zo traag binnen?" in "waarom duren offertes 24 dagen?"

Die vraag heeft eigenaren en antwoorden. Een telling van de deals in elke fase, afgezet tegen hoe snel ze binnenkomen, vertelt je waar het trager is gaan lopen. Een tijdslimiet per fase vertelt je welke deals deze week aandacht nodig hebben. En de blik stroomopwaarts herinnert je eraan dat de goedkoopste manier om een late fase te versnellen vaak is om strenger te zijn over wat de eerste fase binnenkomt.

Wil je dat de data per fase in rapporten terechtkomt zonder dat iemand spreadsheets exporteert, dan helpt het om die te behandelen als onderdeel van de GTM-leidingen die je pipeline voeden, in plaats van als een los dashboardproject.

Heeft niemand intern daar de uren voor, dan zet Nebor de tijdstempels per fase, de markeringen voor verouderde deals en een wekelijkse weergave van velocity per fase op in het CRM dat je nu gebruikt. Elke limiet wordt gedocumenteerd, zodat je RevOps-lead ze na de overdracht kan aanpassen.

Veelgestelde vragen