Pour optimiser le funnel de vente et conclure davantage de transactions, il est important d’accompagner convenablement chaque lead. Or, la transformation digitale et les stratégies omnicanal n’ont jamais créé autant de débouchés et compliquent la gestion de leads toujours plus variés par les équipes ventes et marketing.
La première grande étape consiste à dissocier les MQL (Marketing Qualified Leads) des SQL (Sales Qualified Leads).
Toutefois, ces deux acronymes prêtent souvent à confusion. Dans cet article, vous découvrirez les principales différences entre les MQL et les SQL. Vous pourrez ainsi optimiser vos actions marketing et commerciales, empêcher les leads de partir à la concurrence et vous constituer en fin de compte une clientèle fidèle et satisfaite.
Qu’est-ce qui différencie un MQL d’un SQL ?
Un MQL, ou Marketing Qualified Lead, désigne une personne qui s’intéresse à vos produits ou à votre solution. Un SQL, ou Sales Qualified Lead, désigne une personne qui manifeste de l’intérêt et a l’intention d’acheter. La différence entre un MQL et un SQL résidant dans l’intention d’achat, chaque type de lead nécessite des publicités, opérations de communication et autres messages de marque différents.
Qu’est-ce qu’un MQL ?
Un MQL (Marketing Qualified Lead) est une personne physique ou morale qui a donné suite à l’une de vos actions marketing et qui, correctement accompagnée, pourrait venir étoffer votre clientèle.
Il peut s’agir d’une personne qui visite votre site, clique sur une publicité automatisée ou télécharge un ebook consacré à une thématique cruciale dans votre secteur d’activité. Rien dans son comportement ne laisse supposer une intention d’achat : les maigres informations en sa possession ne lui offrent guère de visibilité sur la résolution de son problème ou sur votre solution. En revanche, son comportement la positionne incontestablement en haut du funnel marketing et révèle que cette personne serait sans doute disposée à en savoir plus sur votre marque.
Qu’est-ce qu’un SQL ?
Un SQL (Sales Qualified Lead) est un contact ou compte qui, à travers son intention d’achat, manifeste de l’intérêt pour votre entreprise. Pour avoir probablement interagi avec votre marque à plusieurs reprises, ce prospect s’est intéressé à des contenus plus évolués : études de cas, comparaisons de produits ou tarifs.
Sa qualification par les ventes s’opère dès lors que cette personne possède :
- les informations indispensables pour prendre une décision ;
- le budget et les ressources nécessaires pour effectuer l’achat ;
- l’aval de sa direction.
Au terme de plusieurs interactions, c’est l’équipe marketing qui détermine le moment opportun pour transférer ce prospect à l’équipe commerciale, laquelle l’accompagnera jusqu’à sa conversion au bas du funnel. Lorsqu’un MQL est en passe de devenir un SQL, il suffit d’un échange individualisé avec un membre de l’équipe commerciale pour tirer parti de cette opportunité et générer du chiffre d’affaires.
Pourquoi cette différence entre un MQL et un SQL est-elle importante ?
Pour que vos opérations gagnent en efficacité, il est impératif que vos équipes marketing et ventes distinguent les classifications MQL et SQL. Les appellations MQL et SQL désignent toutes deux des leads à différents stades de leur parcours d’achat et leurs critères de qualification respectifs permettent de déterminer les messages marketing ou commerciaux applicables à chacun.
Un système distinguant MQL et SQL contribue également à harmoniser le travail des équipes ventes et marketing. Celles-ci doivent définir ensemble un système de scoring ou toute autre référence indiquant qu’un lead est « mûr » pour être transféré à l’équipe commerciale. De même, elles doivent communiquer régulièrement lors de ce passage de relais et évaluer les indicateurs de mesure utilisés.
Comportement des leads
Le comportement d’un lead englobe la totalité des actions engagées par un prospect dans le cadre de ses interactions avec votre marque. Ses interactions avec votre site web, sur les réseaux sociaux et sur d’autres plateformes vous en disent long sur le stade où il se situe dans le parcours d’achat.
En récupérant certaines données d’analyse comportementale sur la plateforme de suivi de votre site web, vous pouvez analyser certaines actions spécifiques. Par exemple :
- le nombre de pages visitées par ce lead et dans quel ordre ;
- le temps passé sur votre site web ;
- les formulaires qu’il a complétés.
À partir du moment où les habitudes d’un lead sur votre site n’ont plus aucun secret pour vous, vous pouvez déterminer si celui-ci fait partie de vos profils ciblés (personas) et si sa qualification en SQL est envisageable.
Pour vous en assurer, l’une des méthodes possibles consiste à utiliser le système d’évaluation BANT.
- Budget. Ce lead dispose-t-il du budget pour réaliser cet achat ?
- Authority (Autorité). Le lead est-il autorisé à effectuer cet achat ou décisionnaire en la matière ?
- Need (Besoin). Votre solution permet-elle de remédier aux problématiques de ce lead et répond-elle à un besoin ?
- Timeline (Temporalité). Combien de temps faudra-t-il à l’entreprise de ce lead pour prendre sa décision d’achat ?
Certains outils marketing peuvent même vous aider à automatiser ces étapes, vous épargnant ainsi d’avoir à les traiter manuellement.
Scoring des leads
Le scoring des leads est le processus consistant à classer les leads en fonction de leur prédisposition à l’achat, en leur attribuant des points d’après une liste de qualifications et d’actions entreprises. Sitôt un certain seuil de notation atteint, le contact est prêt à être transféré à l’équipe commerciale.
En marge du comportement, des points peuvent être attribués aux leads sur la base des critères suivants :
- Informations démographiques
- Informations sur l’entreprise
- Autre comportement en ligne
- Abonnements et interactions par e-mail
- Degré d’engagement sur les réseaux sociaux
Par exemple, un ou une décisionnaire en poste dans l’une de vos entreprises cibles bénéficiera, d’entrée de jeu, d’un capital de points supérieur à celui d’un lead issu d’une petite entreprise ou occupant un emploi subalterne. La visite de votre site web majorera son score de quelques points supplémentaires et le téléchargement d’un ebook lui en vaudra encore davantage.
Le recours à des outils d’automatisation du scoring des leads contribue également à simplifier ce processus. En fonction des points que vous attribuez aux différents critères et comportements, ces applications assureront le suivi des scores de chaque lead enregistré dans votre système.
Lors du passage du statut de MQL à celui de SQL, l’une des erreurs fréquemment commises consiste à transférer trop tôt les leads de l’équipe marketing à celle des ventes. Il arrive parfois que les équipes marketing, constatant une forte mobilisation de la part d’un lead, s’appuient sur son nombre d’interactions pour le transférer aux commerciaux. Or, si ce lead trouve rapidement des réponses à ses questions sur la plupart de ces points de contact, cela ne signifie pas pour autant qu’il est prêt à être démarché. Quant au critère du téléchargement, révélateur d’une intention d’achat susceptible de déclencher le transfert d’un lead à l’équipe commerciale, il sera tout aussi peu valable si le téléchargement des tarifs constitue l’une de ses premières interactions de ce lead : lui non plus n’est pas mûr pour être approché par les commerciaux.
Au moment de décider si un lead est prêt à être transféré, vous devez analyser son comportement avec votre marque dans sa globalité.
Dès lors qu’un prospect a atteint le score de lead idéal, l’automatisation de la gestion de la relation client (CRM) permet de transférer ce nouveau SQL aux commerciaux via une tâche ou une notification par e-mail. Même avec l’automatisation, les équipes marketing et ventes doivent continuer à collaborer régulièrement pour se concentrer sur les SQL et déterminer s’il convient ou non d’ajuster le passage de relais ou le seuil du score de leads.
Bien entendu, avant que l’équipe commerciale puisse les approcher, les leads nécessitent un accompagnement et une gestion qui prennent du temps. Le déploiement d’un contenu utile tout au long du funnel de vente est l’approche la plus pragmatique pour manœuvrer efficacement, atteindre les leads ciblés et constituer une clientèle fidèle vous jugeant digne de confiance.
Intégrez les données adéquates pour convertir les leads en membres de votre clientèle.
La parfaite connaissance des différences entre MQL et SQL représente une première étape majeure dans l’optimisation du tri des leads et du funnel de vente. Un processus simplifié d’accompagnement et de transfert des leads aidera également vos équipes ventes et marketing à œuvrer à l’unisson.
Lorsque vous serez prêt ou prête à vous lancer, réunissez les membres de vos équipes ventes et marketing et commencez à esquisser un profil de lead mature pour la vente. Déterminez les critères et qualifications à remplir pour révéler une véritable intention d’achat.
Assurez-vous ensuite de disposer des applications nécessaires à l’optimisation de l’ensemble de vos mesures de maturation des leads. Adobe Marketo Engage dote les équipes ventes et marketing d’une gestion des leads évoluée pour créer des modèles de scoring personnalisés actualisés en temps réel, automatiser la maturation d’après le profil et l’étape d’achat, etc.
Regardez la vidéo de présentation de Marketo ou suivez la visite guidée interactive pour découvrir comment Adobe Marketo Engage peut vous aider à transformer des MQL en SQL et des SQL en membres de votre clientèle.
