Auf dem Weg zum Kunden eines Unternehmens durchlaufen die Menschen verschiedene Phasen.
Eine dieser Phasen ist die eines Leads, so nennt man jemanden, der sich für ein Unternehmen interessiert, aber noch nicht bereit ist, sofort zu kaufen. Um einen Lead in einen Kunden zu verwandeln, müssen sich sowohl Ihr Marketing- als auch Ihr Vertriebsteam mit ihm auseinandersetzen.
Aber auch Leads durchlaufen mehrere Stadien, bevor sie zu Kunden werden, und wir sind hier, um über zwei der wichtigsten dieser Stadien zu sprechen - MQLs vs. SQLs, oder marketingqualifizierte Leads vs. vertriebsqualifizierte Leads. Aber was sind MQLs und SQLs, und was ist der Unterschied zwischen ihnen?
In this blog post, we’ll break down the distinction, as well as why both types matter. Keep reading to learn more!
To effectively compare MQLs and SQLs, we first have to establish what each one is.
Was sind MQLs?
MQL stands for marketing qualified lead. An MQL is a lead that is ready to be targeted by your marketing campaigns. They’ve expressed a base-level interest in your products, services, or company, but they haven’t engaged too much with you beyond that, nor have they revealed much detailed information about themselves.
Wenn Sie eine Person als MQL identifizieren, erkennen Sie, dass es sich um einen guten Lead handelt, an den Sie Marketing betreiben können. Sie können ihnen Marketingmaterialien schicken, sie in Werbekampagnen ansprechen und vieles mehr.
Was sind SQLs?
SQL stands for sales qualified lead. A lead becomes an SQL when they show a strong enough interest in your company—and a willingness to buy—that indicates it’s time for your sales team to start engaging with them directly. When a lead transitions from an MQL to an SQL, your marketing team hands them over to the sales team.
SQLs werden in der Regel durch direkte Konsultationen bearbeitet. Wo also ein MQL ein Ad-Targeting oder E-Mail-Marketing rechtfertigt, rechtfertigt ein SQL ein direktes Follow-up in Form eines Telefonats oder einer Besprechung.
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MQLs vs. SQLs: Wie man sie voneinander unterscheidet
Now that we’ve established that MQLs are ready to be marketed to while SQLs are ready to be sold to, let’s look at how you can tell them apart from one another. This will help you figure out the appropriate time to transition leads from one to the other.
Take a look at these three characteristics to determine whether a lead is MQL or SQL:
1. Lead behavior
Eine der zuverlässigsten Möglichkeiten, SQLs und MQLs zu unterscheiden, ist die Art und Weise, wie sie sich online mit Ihrer Marke beschäftigen. Wenn Leads gerade erst anfangen, mit Ihnen zu interagieren, handelt es sich wahrscheinlich um MQLs, wohingegen ein Lead, der Ihre Website routinemäßig besucht, bereit ist, in die SQL-Phase überzugehen.
To judge lead behavior, you can look at factors like how often someone visits your website and how long they spend there. If someone’s only been to your site once and only visited a couple of pages there, they’re definitely an MQL. But if they’ve been there 10 times and routinely browsed your service pages, it may be time to consider them an SQL.
Das Gleiche gilt für die Art und Weise, wie Leads mit Ihrem Marketing an anderer Stelle im Internet interagieren, z. B. durch das Öffnen von E-Mails und den Kontakt mit Ihnen in den sozialen Medien.
2. Lead score
Um festzustellen, wo sich die Leads in den Marketing- und Vertriebstrichtern befinden, können Sie ihnen eine Lead-Bewertung zuweisen. Ein Lead-Score ist einfach eine Zahl, die angibt, wie wertvoll sie für Ihr Unternehmen sind.
Ihre Lead-Bewertung kann auf verschiedenen Faktoren basieren, darunter viele der gleichen Komponenten, die auch im Lead-Verhalten enthalten sind, wie z. B. Website-Besuche. Unabhängig davon, welche Kriterien Sie verwenden, geht es darum, herauszufinden, welche Leads im Trichter am weitesten fortgeschritten sind.
Ein MQL kann eine anständige Lead-Bewertung haben, aber er wird nicht am oberen Ende des Spektrums liegen. Auf der anderen Seite können Sie SQLs identifizieren, indem Sie Leads mit extrem hohen Punktzahlen finden. Das sind die Leads, die kurz vor der Umwandlung stehen.
Denken Sie daran, dass sich die Lead-Bewertungen aufgrund von Änderungen im Nutzerverhalten ändern können und werden - wenn ein Lead beginnt, sich mehr mit Ihnen zu beschäftigen, steigt seine Bewertung, während sie sinkt, wenn er beginnt, sich weniger mit Ihnen zu beschäftigen.
3. Likelihood to buy
Schließlich können Sie zwischen MQLs und SQLs unterscheiden, je nachdem, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass sie zu Kunden werden.
Let’s say you have a lead who’s visited your site 10 times. By itself, that seems promising. And maybe it is promising if those visits have continued to demonstrate an interest in buying from you.
On the other hand, maybe the visits declined in frequency near the end, and after the last visit, the lead unsubscribed from your emails. Not so promising anymore.
Je nach Version des obigen Beispiels ist die Kaufwahrscheinlichkeit des Leads höher oder niedriger. Wenn ein Lead Interesse an einem Kauf bei Ihnen zeigt und sein Interesse mit der Zeit immer größer zu werden scheint, zeigt dies eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit, d. h. er ist wahrscheinlich als SQL qualifiziert. Wenn nicht, handelt es sich wahrscheinlich immer noch um einen MQL.
Warum MQLs und SQLs wichtig sind
Sie fragen sich vielleicht, warum Sie MQLs und SQLs verfolgen müssen. Warum sollten Sie sich die Mühe machen, Ihre Leads zu kategorisieren?
Die Antwort ist, dass die Verwendung von SQLs und MQLs Ihnen hilft, zu bestimmen, wann Ihre Leads bereit sind, vom Marketing in den Vertrieb überzugehen. Das ist ein wichtiger Schritt in der Customer Journey, denn er markiert den Übergang von Middle-of-Funnel-Inhalten wie E-Mails und Anzeigen zu einem Bottom-of-Funnel-Ansatz mit persönlicher Ansprache.
Das Letzte, was Sie wollen, ist, diesen Übergang zum falschen Zeitpunkt zu machen. Das würde dazu führen, dass Sie zu viel - oder zu wenig - Zeit in den Marketingprozess investieren, was Leads mit Sicherheit vergraulen würde. Der Versuch, einen MQL sofort zu einem Kauf zu drängen, wird wahrscheinlich nicht gut ausgehen.
Indem Sie jedoch jeden Lead als MQL oder SQL kategorisieren, können Sie sicherstellen, dass Sie sie auf die effektivste Weise ansprechen. Auf diese Weise können Sie langfristig mehr von ihnen konvertieren und so mehr Umsatz erzielen.
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Now that you know the difference between MQLs and SQLs, you might want to become better at converting the former into the latter.
While you can’t control how a lead will respond to your efforts, there are a few strategies you can use to turn MQLs into SQLs:
1. Know your audience
Whether you’re in marketing or sales, it’s crucial to understand your audience. When transitioning an MQL to an SQL, you need to be able to read the lead’s level of engagement to determine your next steps.
For example, if someone signs up to receive your email messages, you know you can target them with other marketing efforts. That person has gone beyond cursory interest in your product and has demonstrated that they want to receive more information or promotions.
However, that doesn’t necessarily mean it’s a good time to send them to your sales team. You need to be able to read a lead’s behavior — and understand what actions people typically take before speaking to the sales team at your company — before targeting them with your sales efforts.
2. Track the right data
You’re likely tracking various metrics as you work toward turning MQLs into SQLs — but are you tracking the right ones? Data is helpful when determining when to hand a lead over to sales, but only if it provides the answers you really need.
As mentioned above, a lead’s level of engagement with your company’s social media feeds isn’t by itself a good indicator of how likely they are to buy.
3. Improve your sales process
When you decide that an MQL has become an SQL, the efficiency of your sales process can make or break your success. You need a streamlined process for nurturing leads that breaks down silos and keeps your sales and marketing teams on the same page.
Have your sales and marketing teams agree on what a sales-ready lead looks like for your company. That way your marketing team will know what characteristics should be present before they pass a lead over to your sales reps.
Another great way to improve your sales process is to use a customer relationship management (CRM) platform. CRMs are popular tools that organize a company’s contact information, automate certain sales and marketing tasks, provide a clear picture of your relationships with leads, and make it easy for your entire team to see which steps should be taken next to make more sales.
Whenever you’re dealing with a lead—either MQL or SQL—you want to track them carefully to monitor their progress through the funnel. But that can be hard to do without the right tool. That’s why you need a CRM like Nutshell.
Nutshell ermöglicht Ihnen den automatischen Import und die Kategorisierung von Leads auf der Grundlage verschiedener Faktoren, einschließlich ihres Status als MQLs oder SQLs. Die Möglichkeit, sie auf diese Weise zu kategorisieren, erleichtert Ihnen die Arbeit ungemein.
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