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LinkedInアウトリーチ実績レポート|35,292件のアプローチ結果

Kachiluでは、35,292件のLinkedInアプローチのうち29%がキャンペーンで定めた次の段階まで進みました。投稿への反応を行わずにメッセージ付きのつながり申請を送っていた前身のKachilu Scoutは約10%で、Kachiluの移行率は2.9倍です。

公開日: 2026年8月19日更新日: 2026年8月20日読了目安 6分

35,292

Kachiluアプローチ数

ベータ期間中にKachiluのLinkedInアウトリーチ対象となった見込み客数。

29%

Kachilu 次ステップ移行率

開始したアプローチのうち、キャンペーンで定めた次の段階まで進んだ割合。

約10%

Scout 次ステップ移行率

前身のKachilu Scoutで、開始したアプローチから同じ段階まで進んだおおよその割合。

分母はいずれもアプローチ開始数

次ステップ移行率は約10%から29%へ

差は約19ポイント、Scout比で2.9倍です。大きく変えたのは、つながり申請の前に相手ごとにカスタマイズしたエンゲージメントを行うかどうかでした。

2.9倍

次ステップ移行率

直接アプローチ型

Kachilu Scout

  1. 1見込み客を選定する
  2. 2メッセージ付きのつながり申請を送る
  3. 3ジョブディスクリプションをCTAとして送る

エンゲージメント先行型

Kachilu

  1. 1相手と関連投稿を調査する
  2. 2投稿へ個別のいいね、または返信を行う
  3. 3個別化したメッセージ付きのつながり申請を送る
  4. 4文脈に合うCTAを提示する
両プロダクトともアプローチ開始数を分母にしています。Scoutは過去運用のおおよその値、Kachiluは35,292件を対象としたベータ期間の集計値です。

この記事の要点

  • 次ステップ移行率はScoutの約10%からKachiluの29%へ、約19ポイント、相対値で2.9倍向上しました。
  • Scoutは投稿への反応を行わずにメッセージ付きのつながり申請とジョブディスクリプションを送り、Kachiluは個別のいいね・返信で接点を作ってから申請します。
  • エンゲージメント先行型が改善に寄与したと考えていますが、異なる期間・プロダクト間の比較であり、因果関係を単独で証明するものではありません。

執筆

Kachilu Research

プロダクト調査・編集チーム

監修

Tatsuro Matsuzaki

CTO at Kachilu

LinkedInで1,000人以上のフォロワーを持ち、LinkedInを活用した採用・営業アプローチの設計と実践に精通。

結論:次ステップ移行率は約10%から29%へ

Kachiluでは、35,292件のアプローチのうち29%がキャンペーンで定めた次の段階まで進みました。同じくアプローチ開始数を分母にしたKachilu Scoutの過去実績は約10%です。

約19ポイントの上昇で、相対値では2.9倍です。Kachiluの35,292件に29%を掛けると、次ステップ移行数は約10,235件になります。

プロダクト次ステップ移行率つながり申請前の動き
Kachilu Scout約10%投稿への反応を必須とせず、メッセージ付きのつながり申請を送信。
Kachilu29%投稿へ個別のいいね・返信を行い、その後に個別化したつながり申請を送信。

ScoutからKachiluへ、何を変えたのか

前身のKachilu Scoutは、相手の投稿へいいねや返信を行わず、メッセージ付きのつながり申請を送り、その後にジョブディスクリプションをCTAとして案内する直接アプローチ型でした。

Kachiluでは、相手と関連投稿を調査し、投稿へ個別化したいいねまたは返信を行ってから、メッセージ付きのつながり申請を送ります。CTAは、その接点と会話の文脈に合わせて提示します。

個別のエンゲージメントが改善に寄与したと考える理由

関連する投稿へのいいねや返信があると、つながり申請が届く前に、相手にとって認識できる接点が生まれます。その後のメッセージも、相手の役割や投稿内容を踏まえた文脈から始められます。

この個別化された接点が、次ステップ移行率の改善に大きく寄与したと考えています。ただし、データが示しているのは両プロダクト間の相関であり、エンゲージメントだけが全差分の原因だったと断定はできません。

自社のLinkedIn営業で検証する方法

  1. 1.測定する次ステップを1つ決め、アプローチ開始数を共通の分母にする。
  2. 2.つながり申請前に、相手自身の投稿を使って自然な接点を作る。
  3. 3.役割、企業、投稿内容を踏まえてつながり申請の文面を個別化する。
  4. 4.直接アプローチ型とエンゲージメント先行型を分け、次ステップ移行率を比較する。

比較方法と注意点

Kachiluの29%は、2026年8月19日までに集計可能なベータ期間の実行記録を対象とし、35,292件のアプローチ開始数を分母にしています。Scoutの約10%も、同じファネル段階でアプローチ開始数を分母とした過去実績です。

異なるプロダクト・期間の比較であり、ランダム化した対照実験ではありません。次ステップには、ジョブディスクリプション、商談、デモ、サービスページなどキャンペーンごとに定めた案内を提示する段階が含まれます。キャンペーンで別途定義しない限り、クリックや商談予約の完了を意味しません。個人を特定できる情報は公開していません。

  • 絶対差:約19ポイント。
  • 相対差:29% ÷ 10%で約2.9倍。
  • Kachiluの次ステップ移行数:35,292件の29%を整数へ丸めた約10,235件。
  • 対象者、オファー、アカウント状態、時期、文面の影響は個別に切り分けていません。

FAQ

よくある質問

ScoutからKachiluで次ステップ移行率はどれくらい改善しましたか?

アプローチ開始数を分母にすると、Scoutの約10%からKachiluの29%へ、約19ポイント改善しました。相対値では2.9倍です。

アプローチ開始数には何が含まれますか?

調査・選定された見込み客が、管理されたLinkedInアウトリーチの実行対象になった記録です。最初から営業文面を送信した件数という意味ではありません。

このレポートの次ステップ移行とは何ですか?

ジョブディスクリプション、商談、デモ、サービスページなど、キャンペーンで定めた案内を提示する段階までアウトリーチが進んだ状態です。クリックや予約の完了とは限りません。両プロダクトともアプローチ開始数を分母にしています。

いいねや返信が改善の原因だと証明できますか?

証明はできません。個別のエンゲージメントは中心的な変更点であり、改善へ寄与したと考えていますが、異なる期間・プロダクト間の比較のため、ターゲット、アカウント、オファー、文面、タイミングなどの影響を切り分けていません。

個人のLinkedInデータは含まれていますか?

公開しているのは集計値と指標の定義のみです。氏名、プロフィールURL、送信文面など、個人を特定できる情報は掲載していません。

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