Pour devenir clients d'une entreprise, les gens passent par différentes étapes.
L'une de ces étapes consiste à devenir un "lead", c'est-à-dire une personne qui s'intéresse à une entreprise mais qui n'est pas encore prête à acheter sur-le-champ. Pour transformer un prospect en client, vos équipes de marketing et de vente doivent s'engager auprès de lui.
Mais même les leads passent par plusieurs étapes avant de devenir des clients, et nous sommes ici pour parler de deux des étapes les plus importantes : les MQLs et les SQLs, ou les leads qualifiés marketing et les leads qualifiés vente. Mais que sont les MQL et les SQL, et quelle est la différence entre eux ?
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.
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.
Lorsque vous identifiez une personne en tant que MQL, vous identifiez qu'il s'agit d'un bon lead pour commencer à faire du marketing. Vous pouvez lui envoyer des documents marketing, le cibler dans des campagnes publicitaires, etc.
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.
Les SQL sont généralement traités par des consultations directes. Ainsi, alors qu'un MQL peut justifier un ciblage publicitaire ou un marketing par courrier électronique, un SQL justifie un suivi direct sous la forme d'un appel téléphonique ou d'une réunion.
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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:
L'un des moyens les plus fiables de distinguer les SQL des MQL est la façon dont ils s'engagent avec votre marque en ligne. Si les prospects commencent à peine à interagir avec vous, il s'agit probablement de MQL, alors qu'un prospect qui visite régulièrement votre site peut être prêt à passer à l'étape du SQL.
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.
Il en va de même pour la manière dont les prospects s'engagent avec votre marketing ailleurs en ligne, comme l'ouverture des courriels et l'engagement avec vous sur les médias sociaux.
Pour vous aider à déterminer où se trouvent les prospects dans les entonnoirs de marketing et de vente, vous pouvez leur attribuer à chacun une note. Le score d'un lead est simplement un nombre qui représente la valeur qu'il a pour votre entreprise.
Votre score de prospects peut être basé sur différents éléments, y compris ceux qui sont inclus dans le comportement des prospects, comme les visites sur le site. Quels que soient les critères utilisés, l'idée est de vous aider à identifier les prospects les plus avancés dans l'entonnoir.
Un MQL peut avoir un score décent, mais il ne se situera pas dans la partie supérieure du spectre. D'un autre côté, vous pouvez identifier les SQL en trouvant des prospects avec des scores extrêmement élevés. Il s'agit des prospects qui sont sur le point de se convertir.
Gardez à l'esprit que les scores des prospects peuvent changer et changeront en fonction des changements de comportement des utilisateurs - si un prospect commence à s'engager davantage avec vous, son score augmentera, tandis que s'il commence à s'engager moins avec vous, il diminuera.
Enfin, vous pouvez faire la distinction entre les MQL et les SQL en fonction de leur probabilité de devenir des clients.
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.
Selon la version de l'exemple ci-dessus, le client potentiel peut être plus ou moins susceptible d'acheter. Si un prospect manifeste un intérêt pour un achat chez vous et que cet intérêt semble augmenter au fil du temps, il y a de fortes chances qu'il achète, ce qui signifie qu'il est probablement qualifié de SQL. Si ce n'est pas le cas, il s'agit probablement d'un MQL.
Vous vous demandez peut-être pourquoi vous devez suivre les MQL et les SQL. À quoi bon catégoriser vos prospects ?
La réponse est que l'utilisation des SQL et des MQL vous aide à déterminer le moment où vos prospects sont prêts à passer du marketing à la vente. Il s'agit d'une étape importante dans le parcours du client, car elle marque une transition entre le contenu du milieu de l'entonnoir, comme les courriels et les publicités, et une approche du bas de l'entonnoir impliquant une prise de contact personnelle.
La dernière chose que vous souhaitez, c'est de faire cette transition au mauvais moment. Vous passeriez alors trop de temps - ou trop peu - sur le processus de marketing, ce qui ferait certainement fuir les clients potentiels. Essayer de pousser un MQL à l'achat tout de suite ne se terminera probablement pas très bien.
En classant chaque prospect dans la catégorie MQL ou SQL, vous pouvez vous assurer que vous leur proposez le marketing le plus efficace possible. Cela vous aidera à convertir un plus grand nombre d'entre eux à long terme, ce qui vous permettra d'augmenter votre chiffre d'affaires.
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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:
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.
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.
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.
The best CRM has features like:
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 vous permet d'importer et de classer automatiquement les prospects en fonction de divers facteurs, y compris leur statut de MQL ou de SQL. Le fait de pouvoir les classer de cette manière vous facilite grandement la tâche.
Bien sûr, vous ne voulez probablement pas vous lancer tout de suite sans avoir vu comment fonctionne notre CRM. C'est pourquoi nous vous proposons une version d'essai gratuite de 14 jours sur Nutshell. Commencez dès aujourd'hui !
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