Levela営業採用の指針｜何が成約率を分けているか

結論

検証できた9つの軸のうち、成約率を実際に分けていたのは3つだけでした。世間的に語られやすい「SNSCLUB生かどうか」「勤続の長さ」は、成約率をまったく説明しませんでした。

採用で見るべきは ①オフィスに通えるか　②フルコミットできるか　③（紹介なら）誰の紹介か
見なくてよいのは SNSCLUB生かどうか・勤続の長さ・出社日数の多さ

出社組の成約率

30.5% / 32名

オンライン組の成約率

26.4% / 12名

フルコミット

30.1%

副業

21.5% 到達者0名

1. 検証した9軸と、その結果

対象は営業プレイヤー44名（統括・管理部を除く、期間内に着座実績のある人）。成約率＝成約(着金)÷着座。「30%到達率」は成約率30%以上に届いた人の割合です。

軸	結果	差	中身
出社できるか＝通える距離に住んでいるか	効く	+4.1pt 到達率+19pt	出社組30.5%（30%到達44%）vs オンライン組26.4%（同25%）
フルコミットか副業か	効く	+8.6pt	フルコミット30.1% vs 副業21.5%。副業4名は全員30%未達
採用チャネル	効く	3.1倍	採用1名あたり成約：Instagram 20.0件／SnsClub 13.0件／リファラル 6.4件
誰の紹介か	効く（要注意）	0〜33%	紹介者別に被紹介者の成約率0〜33%、退職率0〜100%と極端に割れる
性別	弱い	+1.3pt	女性30.2%（到達率50%）vs 男性28.9%（同27%）。到達率の差は大きいが要検証
SNSCLUB生かどうか	効かない	−1.3pt	SNSCLUB生28.9% vs 非SNSCLUB30.1%。ほぼ同じ（ただし到達率は33%対43%）
勤続の長さ	効かない	0.7pt	6ヶ月未満28.7%／6〜11ヶ月28.0%／12ヶ月以上28.0%と横一線
出社日数の多さ	効かない	r=−0.18	0〜1日31.4%／2〜4日29.8%／5〜7日30.5%。日数と成約率は無関係
年齢	効かない	5.1pt	24歳以下27.0%／25〜29歳30.7%／30〜34歳32.1%／35歳以上26.8%（相関 r=+0.06）。年齢判明34名

2. 出社の仮説検証：「近い人は成約率が良い」は半分正しい

ご指摘のとおり出社しているメンバーの方が成約率は高いという結果でした。ただし「出社日数が多いほど良い」わけではありません。この2つは意味がまったく違います。

出社しているかどうかでは、成約率で4.1pt、30%到達率で19ptの差がついた。

日数を増やしても成約率は動かない（相関係数 −0.18）。ほぼ横一線。

右に行くほど（出社が多いほど）上に上がる、という傾向は見られない。大きい円＝母数の多い人も上下に散らばっている。

読み方：差がついたのは「出社という働き方が取れるかどうか」であって、「出社の頻度」ではありません。つまりこれはマネジメントで増やす変数ではなく、採用時点で決まっている条件です。通える距離に住んでいる人を採ることには意味がありますが、既存メンバーの出社日数を増やしても成約率は上がらない可能性が高い、ということになります。

この結論の限界：出社データは8/1〜8/7の1週間分、成約率は5〜7月の3ヶ月分で、期間が一致していません。また出社組にはフルコミットが多いなど属性が偏っており、「出社の効果」と「フルコミットの効果」を分離できていません。方向性の参考にはなりますが、因果の証明ではありません。

3. Levelaの営業に向いている人（採用ペルソナ）

必須条件（外すと成約率が明確に落ちる）

オフィスに通える距離に住んでいる ─ 出社組は+4.1pt、30%到達率は19pt高い。週何日来るかは問わない
フルコミットできる ─ 副業メンバーは成約率21.5%で、4名中30%到達がゼロ。8.6ptの差は今回検証した中で最大

見なくてよい条件（成績と関係がなかった）

SNSCLUB生かどうか ─ 28.9% vs 30.1%。出身で成績は決まらない。SNSCLUB生を優遇も冷遇もする根拠はない
経験の長さ ─ 入社6ヶ月未満と12ヶ月以上で成約率が同じ。長くいれば上がるわけではない

採用チャネルの優先順位

「採用1名あたりが3ヶ月で生む成約数」で比べると差は3倍あります。

チャネル	採用数	1名あたり成約	退職率	30%到達率	評価
Instagram	14	20.0件	14.3%	50.0%	全指標で最良。ただし平均在籍8.4ヶ月と長く、その分を割り引く必要あり
SnsClub	22	13.0件	22.7%	21.4%	在籍4.9ヶ月でこの生産性。母集団として有望
リファラル	53	6.4件	30.2%	26.7%	最多だが3指標すべて最下位。量に頼りすぎている

最大の課題：採用の44.5%を占めるリファラルが、生産性も定着率も最下位です。ただし「リファラルが悪い」のではなく「誰の紹介か」で決まっています。山口有紗の紹介4名は成約率32.3%だが退職率50%、足立智弥の紹介7名は成約0件、下田祐菜の紹介3名は退職ゼロだが成約率18.6%。紹介者単位で見ないと判断を誤ります。

4. 採用KPI（3つの関門）

1つでも下回ったら、その採用は失敗と見なす設計です。数を採っても辞められたら意味がなく、残っても30%に届かなければ戦力になりません。

関門	KPI	現状	合格ライン	下回ったときの手
① 量	チャネル別の採用数と構成比	リファラル50.0%／SnsClub22.6%／Instagram19.4%（稼働62名）	単一チャネルが50%を超えない	依存チャネルが細る前に第2チャネルを作る
② 定着	退職率（採用〜現在）	リファラル30.2%／SnsClub22.7%／Instagram14.3%	チャネル別25%以下	紹介者別まで分解して原因を特定する
③ 戦力化	30%到達率／採用1名あたり成約	到達率：リファラル26.7%／SnsClub21.4%／Instagram50.0%	到達率35%以上・1名あたり3ヶ月10件以上	採用の問題か育成の問題かを切り分ける

選考プロセスへの落とし込み

書類段階で通勤時間を必須項目にする ─ 今回いちばん効いた条件が、現在の選考で確認されていない
フルコミット可否を合否条件として明示する ─ 副業前提の応募は、成約率が8.6pt低い前提で判断する
リファラルは紹介者の過去実績を添えて起票する ─ 退職率50%超の紹介者からの応募は、通常より慎重に見る
SNSCLUB生かどうかは合否判断に使わない ─ 成績と無関係であることがデータで出ている

5. 採用か育成か：同じ物差しで比べる

成約を増やす手段は採用だけではありません。既存メンバーの底上げと同じ単位で比較すると、判断が早くなります。

既存の底上げ（10〜29%帯14名を30%へ）

+52件 / 3ヶ月

同じ量を採用で作る場合

5〜6名の採用が必要

1名あたり成約を10件（合格ライン）として計算。採用は定着リスクと立ち上がり期間を伴うため、既存14名の底上げの方が確実性は高いと言えます。採用はチャネルの質を上げてから量を増やす順序が合理的です。

6. 次に取るべきデータ

今回「測定不能」だった軸は、名簿に列が無いことが原因です。項目を足せば次回から検証できます。

項目	なぜ要るか	取得方法
年齢（残り10名）	②メンバー一覧に年齢列が追加され34名分が判明。残り10名が埋まれば年齢の結論が確定する	未入力：大谷みくに・関口愛里・三浦拓迪・和佐田舞緒・西岡駿ほか。名簿にも列を追加して一元化したい
通勤時間・最寄駅	今回いちばん効いた条件なのに、代理指標（出社日数）でしか測れていない	入社時アンケート。既存メンバーは1回の全員回答で揃う
応募区分の細分	本人応募／社員リファラル／講師リファラルが「採用種別」に混在している	流入元（上位）と応募区分（下位）の2階層に分ける
面接評価スコア	選考で何を見れば戦力化するのかが検証できない	面接シートを構造化し、項目別スコアを名簿に転記

数字の出どころ：成約率は sales-kpi（app.levela.co.jp/data「営業分析」と同一ロジック）2026/05/01〜07/31、面談日ベース、営業代行除外。属性は営業メンバー一覧SS「属性別リスト」。出社は8/1〜8/7の提供データ。対象は営業プレイヤー44名（統括・管理部を除く）。詳細データは「営業組織図 × 成約率分析」スプレッドシートの①〜⑥タブ。