No processo de se tornarem clientes de uma empresa, as pessoas passam por algumas fases diferentes.
Uma dessas fases é tornar-se um potencial cliente, que é o que se chama a alguém que tem interesse numa empresa, mas que ainda não está pronto para comprar nesse momento. Para transformar um lead num cliente, as equipas de marketing e de vendas têm de interagir com ele.
Mas mesmo os leads passam por várias etapas antes de se tornarem clientes, e estamos aqui para falar sobre duas das etapas mais importantes - MQLs vs. SQLs, ou leads qualificados de marketing vs. leads qualificados de vendas. Mas o que são MQLs e SQLs, e qual é a diferença entre eles?
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.
O que são 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.
Quando identifica alguém como um MQL, está a identificar que se trata de um bom cliente potencial para começar a fazer marketing. Pode enviar-lhes materiais de marketing, direccioná-los para campanhas publicitárias e muito mais.
O que são 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.
Os SQL são normalmente tratados através de consultas directas. Assim, enquanto um MQL pode justificar a segmentação de anúncios ou o marketing por correio eletrónico, um SQL justifica um acompanhamento direto sob a forma de uma chamada telefónica ou de uma reunião.
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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:
1. Lead behavior
Uma das formas mais fiáveis de distinguir SQLs e MQLs é pela forma como interagem com a sua marca online. Se os clientes potenciais estão apenas a começar a interagir consigo, provavelmente são MQLs, enquanto um cliente potencial que visita regularmente o seu site pode estar pronto para passar à fase de 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.
O mesmo se aplica à forma como os clientes potenciais interagem com o seu marketing noutros locais online, como abrir e-mails e interagir consigo nas redes sociais.
2. Lead score
Para o ajudar a determinar a posição dos leads nos funis de marketing e vendas, pode atribuir-lhes uma pontuação de lead. A pontuação de um lead é simplesmente um número que representa o seu valor para a sua empresa.
Sua pontuação de lead pode ser baseada em várias coisas, incluindo muitos dos mesmos componentes que estão incluídos no comportamento do lead, como visitas ao site. Seja qual for o critério utilizado, a ideia é ajudá-lo a identificar os leads que estão mais avançados no funil.
Um MQL pode ter uma pontuação de lead decente, mas não estará na extremidade superior do espetro. Por outro lado, é possível identificar SQLs encontrando leads com pontuações extremamente altas. Esses são os leads que estão quase prontos para serem convertidos.
Tenha em atenção que as pontuações dos leads podem e irão mudar com base nas alterações do comportamento do utilizador - se um lead começar a interagir mais consigo, a sua pontuação irá subir, enquanto que se começar a interagir menos consigo, irá descer.
3. Likelihood to buy
Por último, é possível distinguir entre MQLs e SQLs com base na probabilidade de se tornarem clientes.
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.
Dependendo da versão do exemplo acima, o lead pode ter maior ou menor probabilidade de comprar. Se um lead demonstra interesse em comprar de você e esse interesse parece estar aumentando com o tempo, isso mostra uma forte probabilidade de compra, o que significa que ele provavelmente se qualifica como um SQL. Caso contrário, ele provavelmente ainda é um MQL.
Porque é que as MQLs e as SQLs são importantes
Poderá estar a perguntar-se porque é que precisa de acompanhar os MQLs e os SQLs. Porquê preocupar-se em categorizar os seus contactos?
A resposta é que a utilização de SQLs e MQLs ajuda-o a determinar quando é que os seus clientes potenciais estão prontos para passar do marketing para as vendas. Esse é um grande passo na jornada do cliente, pois marca uma transição do conteúdo do meio do funil, como e-mails e anúncios, para uma abordagem do fundo do funil que envolve contato pessoal.
A última coisa que se quer é fazer essa transição na altura errada. Isso resultaria em gastar muito - ou pouco - tempo no processo de marketing, algo que certamente afastaria os clientes potenciais. Tentar empurrar um MQL para uma compra imediata provavelmente não vai acabar muito bem.
No entanto, ao categorizar cada lead como um MQL ou SQL, pode garantir que os comercializa da forma mais eficaz. Isso ajudará a converter mais deles a longo prazo, gerando mais receita.
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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 permite-lhe importar e categorizar automaticamente os contactos com base em vários factores, incluindo o seu estado como MQLs ou SQLs. Poder categorizá-los dessa forma facilita muito o seu trabalho.
