新浪博客

一文搞懂MQL与SQL的精要，提升AI时代数字化营销与销售的核心武器，让客户旅程引领营销线索和销售线索。

2023-07-29 17:28阅读：

http://blog.sina.cn/dpool/blog/u/1315741643

从客户旅程的角度看B2B的数字化营销与数字化销售相对来说有一定的时间间隔，为此形成系统化流程 B2B销售CRM数字化的行业兴起，同时引入营销合格线索MQL （Marketing Qualified Lead）和 销售合格线索SQL （Sales Qualified Lead）的概念。
对B2C而言一方面有品牌曝光等诉求，另一个方面直接销售等述求，相对而言时间间隔短，之前更多是以流量的转化率，跳出率等追踪访问者行为来驱动转化。数字化加速压缩时间驱动即时性满足，MQL和SQL依然是个有价值思维与流程管理。

为什么 MQL 和 SQL 很重要？

如果没有明确的参数来概述谁是 MQL，谁是 SQL，整个数字化销售过程将是一场混乱的混战，不同的团队从不同的角度轰炸相同的潜在客户。
你不会雇佣营销人员来完成销售。你不会雇佣销售人员来提高知名度或兴趣。
潜在客户资格可确保营销和销售团队有明确的界限。让他们知道要追求哪些潜在客户以及买方旅程所处什么阶段。
通过正确评分和分配 MQL 和 SQL，将让你数字化销售和数字化营销引擎井井有条且有效。

MQL线索特征与评分

MQL是在营销投入的基础上，表现出对品牌的产品或服务感兴趣的线索，也就是更容易转变成客户的线索。MQL是通过查看特定行为或参与程度来跟踪的，通过具体的用户行为触发将销售线索提升为MQL。
营销合格线索 (MQL) 表现出对通过以下行动了解你的产品或解决方案的兴趣：
提供基本联系信息；
在线观看你
的产品的视频演示；
下载免费赠品，如电子书或试用软件；
订阅你的电子邮件通讯；
参加网络研讨会；
你的MQL可能会在你的网站上花费一定的时间，查看购买指南、对比表格或常见问题（FAQ）页面。在MOFU漏斗阶段的营销活动，如提供免费样品、按需演示或客户评价，有助于MQL采取下一步行动。

SQL销售合格线索及评分

SQL 比 MQL 更深入漏斗，
MQL尚未准备好进入购买阶段，而SQL处于购买阶段。一旦他们对你的产品表现出浓厚的兴趣，数字化销售团队（功能）的工作就是转化。2C就是要在转化流程上下类似功夫。
从MQL转化为SQL是数字化营销和销售之间的重要协同。根据美国营销自动化企业Hubspot的研究，数字化营销和销售部门配合一体化的公司，他们的年销售额平均可以增长20%。通过调整数字化销售和市场营销的合作方式，将重点放在高质量的销售线索上有利于企业提高客户转化率。
销售合格线索 (SQL) 通过以下操作表明购买解决方案的意图：
  • 下载试用产品；
  • 请求演示；
  • 访问你的定价页面；
  • 索要报价方案；
  • 要求与销售人员联系；

MQL、SQL评分与有效实践

通过销售线索质量标准来划分MQL和SQL之前，你需要先定义公司的目标客户画像。
1）定义目标客户画像
不是所有的销售线索都能成为MQL，进而转化为SQL，所以不能只注重线索的数量，必须关注线索的价值性。高价值线索转化成最终订单的转化率才会高。公司要在销售线索质量和数量上取得一个平衡，若质量要求高，数量就会偏少，质量要求降低，合格的线索可会多一些。
在定义销售线索质量标准来划分MQL和SQL之前，需要先定义公司目标客户画像。例如清晰理解目标客户，挖掘客户的需求，紧紧围绕数字化客户旅程。你要知道定义线索的质量标准与分值不是一劳永逸的，是动态变化的过程。
2）引入线索评分机制，对线索进行优先级排序
基于线索的质量和属性值对所有销售线索进行积分排序，可以提高分析线索的效率。评分模型需要综合考虑销售线索本身的基本信息和交互行为，例如为访问高价值页面（销售指南），填写高价值表格（直接销售演示请求）或多次查看企业的网站的人提供更高的分值。评分机制在销售和营销协同下时才更有效。
示例，你对访问者的数字化行为分值评估：
下载技术白皮书，+5分
访问定价页面，+10 分
点击付费广告找到你的网站，+5 分
访问知识库（针对产品），+5 分
访问了“正在招聘”页面——除此之外，-10 分
将负数给到相关行为是非常重要的，你需要将访问者的意图数字化以有效匹配商业销售及转化。目的是总分能够反映出潜在客户的价值，使你能够优先将资源给到关键客户并制定未来的数字化策略。

从 MQL 到 SQL，数字化营销与销售协同

需要打破部门深井，以客户体验为标准融合数字化营销与销售。
从本质上讲，MQLs 和 SQLs 并没有什么不同。它们描述了一个对你的公司表现出兴趣但由于某种原因尚未成为客户的一群人。
主要区别在于他们在买家的旅程中走了多远，以及什么团队负责处理他们。
营销团队负责 MQL，漏斗顶部或中间的潜在客户，他们在买家的旅程中并没有走得太远。与在销售漏斗中走得更远的潜在客户相比，他们需要一种更温和、更通用的沟通方法。
从 MQL 到 SQL 的平稳过渡取决于销售团队和营销团队共享数据的程度。销售团队常常会发现信息无效的潜在客户或尚未准备好购买的潜在客户。如果营销部门对最终客户了解得越多，就可以在销售人员联系潜在客户之前帮助清理。
数字化营销和销售部门之间的协调可以通过最大限度地减少不合格的销售线索以减少浪费。
数字化营销与销售团队对同一目标（即销售收入）相互负责，为此营销部门努力提供高质量的线索，而销售部门在营销部门基础上自然顺滑地跟进这些线索，以促成转化。
你会问B2C类型企业数字化营销与销售呢？其实与B2B类似，也需要跨越部门（营销、技术、销售、客服、在线导购等）从消费者的行为阶段来有效沟通，区别对待，直至完成订单。
内容摘抄自《数字化战略》一书，2023年7月 新鲜上市：
一文搞懂MQL与SQL的精要，提升AI时代数字化营销与销售的核心武器，让客户旅程引领营销线索和销售线索。

我的更多文章

下载客户端阅读体验更佳

APP专享