Pour optimiser l’entonnoir et remporter plus de contrats, vous devez accompagner chaque lead de manière appropriée. Toutefois, la transformation digitale et les stratégies omnicanal multiplient les opportunités, et compliquent la tâche des équipes commerciales et marketing devant gérer une plus grande variété de leads.

La première grande étape consiste à séparer les MQL des SQL,

mais ces deux désignations sont faciles à confondre. Ce guide vous explique les principales différences entre les MQL et les SQL. Vous pourrez ainsi optimiser vos actions marketing et commerciales, dissuader les leads de se tourner vers la concurrence et, au final, acquérir une clientèle satisfaite et fidèle.

Voici les points abordés :

• Différence entre MQL et SQL.
• Pourquoi la différence entre MQL et SQL est-elle importante ?
• Comment transformer un MQL en SQL ?

Quelle est la différence entre MQL et SQL ?

Un MQL, ou Marketing-qualified lead, a manifesté de l’intérêt pour vos produits ou solutions. Un SQL, ou Sales-qualified lead, a manifesté de l’intérêt ou l’intention d’effectuer un achat. La principale différence entre les deux réside dans l’intention d’achat. Chaque type nécessite donc des campagnes publicitaires, des stratégies de communication et d’autres messages de marque distincts.

Qu’est-ce qu’un MQL ?

Un MQL est une personne ou une entreprise qui a réagi à vos actions marketing et pourrait devenir une cliente ou un client si vous agissez en conséquence.

Il peut s’agir d’un prospect qui visite votre site, clique sur une publicité programmatique ou télécharge un e-book sur un sujet général de votre secteur d’activité. Son comportement n’indique pas d’intention d’achat directe, souvent par manque d’informations sur la réponse à son problème ou sur votre solution. Toutefois, son comportement place le MQL en haut de l’entonnoir de marketing, ce qui indique son envie d’en savoir plus de votre marque.

Qu’est-ce qu’un SQL ?

Un SQL est un contact ou un compte ayant une intention d’achat, qui manifeste de l’intérêt pour votre entreprise et pourrait effectuer un achat. Il a probablement interagi avec votre marque à plusieurs reprises et manifesté de l’intérêt pour du contenu plus détaillé, comme des études de cas, des comparaisons de produits et des tarifs.

On nomme « SQL » une personne qui :

1. Dispose des informations nécessaires pour prendre une décision
2. Dispose du budget et des ressources nécessaires pour réaliser l’achat
3. A obtenu l’accord de la direction

Au bout de plusieurs interactions, l’équipe marketing décide quand il faut transférer l’acheteur ou l’acheteuse à l’équipe commerciale qui le ou la fera progresser vers la partie basse de l’entonnoir. Lorsqu’un MQL devient un SQL, une consultation individualisée avec une personne du service commercial permet de transformer ces leads en opportunités de chiffre d’affaires.

Pourquoi la différence entre MQL et SQL est-elle importante ?

Les MQL et les SQL se trouvent à différentes étapes de leur parcours d’achat. En les qualifiant correctement, vous pouvez déterminer le message marketing ou commercial adapté. Les leads qualifiés pour le marketing et ceux qualifiés pour les ventes se trouvent à différentes étapes de leur parcours d’achat. En sachant comment les qualifier, vous pouvez déterminer le message marketing ou commercial que chacun d’eux doit recevoir.

Un système de MQL et de SQL coordonne les ventes et le marketing en définissant un système de lead scoring ou un point de référence qui indique qu’un lead peut être transmis au service commercial. Les équipes devront également communiquer régulièrement pour transmettre les leads et évaluer les métriques qu’elles utilisent.

Comment associer les MQL et SQL à l’entonnoir de vente ?

Les MQL en sont au stade de la sensibilisation et de l’intérêt, tandis que les SQL ont généralement atteint le stade de la décision et de l’action. Pour identifier la position des MQL et des SQL dans l’entonnoir de vente, commencez par examiner deux jeux de données particuliers : le comportement des leads et leur score.

Comportement des leads.

Le comportement des leads correspond à l’ensemble des actions d’un prospect, d’un client ou d’une cliente dans ses interactions avec votre marque. Observer les interactions d’un prospect avec votre site web, vos réseaux sociaux et d’autres plateformes peut vous révéler beaucoup de choses sur sa position dans le parcours d’achat.

Vous pouvez extraire les analyses comportementales de votre plateforme de suivi du site web et examiner des actions spécifiques, par exemple :

• Les pages que le lead a consultées, et dans quel ordre
• Le temps passé sur votre site web
• Les formulaires remplis

Une fois que vous connaissez les habitudes d’un lead sur votre site, vous pouvez déterminer s’il correspond à l’un de vos personas client et s’il est susceptible de devenir un lead qualifié pour les ventes.

Pour ce faire, vous pouvez utiliser le système d’évaluation BANT (Budget, Authority, Need and Timeline).

• Budget. Le prospect dispose-t-il du budget nécessaire pour effectuer un achat ?
• Authority. Le prospect est-il habilité à prendre des décisions d’achat ?
• Need. Votre solution résout-elle les difficultés des prospects et répond-elle à un besoin ?
• Timeline. Combien de temps faut-il à l’entreprise du prospect pour prendre une décision d’achat ?

En automatisant ces étapes, certains outils marketing peuvent même vous éviter de les effectuer manuellement.

Lead scoring.

Le lead scoring est le processus consistant à évaluer la maturité commerciale d’un lead en lui attribuant des points en fonction d’une liste des qualifications et des actions qu’il a effectuées. Dès lors qu’un contact atteint un certain score de lead, il est prêt à passer au service commercial.

Les leads ne sont pas tous prêts pour la vente, mais vous pouvez les y amener. Si votre équipe marketing se met à envoyer chaque demande à l’équipe commerciale, celle-ci perdra son temps et l’expérience client ne s’améliorera pas vraiment. Parfois, ces leads ne sont que des élèves qui souhaitent lire votre e-book pour un devoir ou l’étudier pour un test. Parfois, cela peut être des personnes en recherche d’emploi qui glanent autant d’informations qu’elles le peuvent.

Il est donc essentiel d’analyser soigneusement l’intention de chaque lead. Pour interpréter efficacement cette intention, vous devez disposer d’une échelle comportementale précise, à savoir des métriques de lead scoring détaillées.

Attribuez des points de lead scoring en fonction des critères suivants :

• Informations démographiques
• Informations sur l’entreprise
• Autres comportements en ligne
• Interactions par e-mail et abonnement
• Niveau d’engagement sur les réseaux sociaux

Par exemple, une personne décisionnaire dans l’une des entreprises que vous ciblez obtiendrait plus de points qu’un prospect dans une petite entreprise ou occupant un poste inférieur. La consultation d’un site web ajouterait quelques points au score, et le téléchargement d’un e-book encore plus.

Les activités présentant un intérêt fort doivent déclencher la transition du statut de prospect à celui de MQL. Exemples : nouvel accès à la fiche technique du produit ou service, consultation des tarifs, lecture de la plupart de vos e-mails, création d’un panier d’achat, etc. Vous consacrerez la plupart de votre temps à créer des métriques précises sur les MQL, mais il est plus facile d’identifier la transition entre MQL et SQL. Cela peut se manifester par l’inscription à une version d’essai gratuite, l’organisation d’un appel exploratoire avec le service commercial ou la participation à une activité similaire.

Il est important que les équipes commerciales et marketing s’accordent sur les critères de scoring indiquant qu’un lead doit passer de MQL à SQL. Discutez avec les deux équipes et définissez les mesures de lead scoring à inclure dans la qualification. Vous devez également convenir de la manière d’évaluer la pertinence démographique d’un lead, ainsi que des comportements ou actions indiquant une intention d’achat. Il peut s’agir de l’activité sur le site web, du nombre de téléchargements, de l’activité par e-mail ou de l’engagement sur les réseaux sociaux.

Vous pouvez utiliser votre logiciel d’automatisation du marketing pour configurer un système de lead scoring qui attribue une valeur à chaque action. Vous attribuez des points à différents critères et comportements, et l’application assure le suivi des scores de chaque lead dans votre système.

Comment faire passer un lead de MQL à SQL ?

L’erreur courante consiste à précipiter la transition MQL-SQL. Parfois, les équipes marketing constatent un engagement fort de la part d’un lead et l’envoient à l’équipe commerciale sur la base du nombre d’interactions, mais même si la plupart de ces points de contact répondent à des questions tôt dans le parcours d’achat, cela ne signifie pas que le lead soit déjà prêt pour la vente. À l’inverse, un téléchargement avec intention d’achat peut envoyer un lead à l’équipe commerciale, mais si ce lead a téléchargé des informations tarifaires lors de l’une de ses premières interactions, il n’est pas vraiment prêt pour la vente non plus.

Étudiez le comportement global d’un lead vis-à-vis de votre marque pour savoir s’il est opportun de le faire passer de MQL à SQL.

Une fois que le prospect a atteint le score idéal, la gestion de la relation client (CRM) automatisée permet de transmettre ce nouveau SQL aux commerciaux par e-mail ou via une tâche. Même avec l’automatisation, les équipes marketing et commerciales doivent continuer à collaborer régulièrement pour discuter des SQL et décider s’il convient d’ajuster le processus de remise ou le seuil de lead scoring.

Il est essentiel de commencer par accompagner et gérer les leads efficacement en premier lieu pour garantir leur progression dans l’entonnoir de vente. Diffuser du contenu utile dans l’entonnoir de vente est l’approche la plus pratique pour gagner en efficacité, atteindre vos objectifs de leads et fidéliser une clientèle qui vous considère comme un partenaire de confiance.

Collecter les données adéquates pour transformer les leads en clients.

Pour optimiser votre entonnoir marketing et commercial, il est important de comprendre avant tout les différences entre MQL et SQL. Un processus simplifié de maturation et de transfert des leads aidera également les équipes ventes et marketing à se coordonner.

Au moment de vous lancer, rassemblez vos équipes commerciales et marketing pour définir avec elles le profil d’un lead prêt pour la vente. Déterminez les critères et qualifications indiquant une véritable intention d’achat.

Ensuite, assurez-vous de disposer du logiciel nécessaire pour optimiser l’ensemble de vos initiatives de maturation des leads. Adobe Marketo Engage est une solution de gestion avancée des leads. Elle permet aux équipes commerciales et marketing de créer des modèles de scoring personnalisés qui s’actualisent en temps réel, d’automatiser la maturation en fonction du profil et du stade d’achat, et bien plus encore.

Regardez la vidéo de présentation ou suivez la visite guidée interactive pour savoir comment Adobe Marketo Engage peut vous aider à convertir des MQL en SQL et des SQL en clients.

https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/marketo-engage