SQL（Sales Qualified Lead）とは？マーケティングにおける定義やMQL、SGLとの違いを解説
自社のマーケティング活動をより効果的なものにするためには、営業部門やマーケティング部門の関係者全員が、それぞれどのような目標と役割を担っているかを明確に理解している必要があります。
「企業の売上や利益を伸ばす」「顧客に価値を提供する」など、関係者が掲げる最終的な目標は、本来同じはずです。営業部門とマーケティング部門が連携し、共通の目標を達成するためにも、顧客に関連する用語の定義を揃えることが大切です。
この記事では、顧客に関する「SQL（Sales Qualified Lead）」と「MQL（Marketing Qualified Lead）」の用語を中心に、その定義や、マーケティングファネルの考え方、リードのステージが移行する流れなどを解説します。
また、アドビにおけるマーケティングファネルの定義や基準についても、参考として紹介します。なお、アドビ社内のオペレーションは年々進化しており、ここで解説するのは以前まで採用していたものです。
目次
SQL（Sales Qualified Lead）とは？
SQLとは「Sales Qualified Lead」を略した言葉です。日本語では「営業活動によって創出された、成約の可能性が高いリード（見込み顧客）」を意味しています。営業部門にとって、注力する必要のある見込み顧客といえます。
また、SQLに似た言葉に「MQL」があるので、混同しないように留意が必要です。MQLは「Marketing Qualified Lead」の略称で、日本語では「マーケティング活動によって創出された、購入意欲が高い見込み顧客」を意味しています。
一般的に、マーケティング活動は営業活動よりも前に実施されるので、MQLはSQLよりも前のステージで創出された見込み顧客です。マーケティング部門から引き継がれるMQLの一部が、インサイドセールスや営業部門のアプローチによってSQLに昇華されるともいえます。
なお、MQLのほか、営業部門が独自に開拓した見込み顧客「SGL（Sales Generated Lead）」から、SQLが創出されるケースもあります。SGLに関する詳細は、後章の「SQLとSGLの関係性」で解説しています。
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根底にあるマーケティングファネルの考え方
営業部門が注力するSQLへの理解を深める上で、まずマーケティングにおけるファネル（漏斗）の考え方を知っておくことが重要です。
マーケティングファネルでは、顧客の認知を獲得してから、webサイト閲覧やセミナー参加、商談、見積もり提出など様々な段階を経て、実際の顧客になるまでの過程を、以下のような漏斗型に見立てています。
上記のファネルを定義する際は、自社のマーケティングプロセスや顧客の購買プロセスに適応させることがポイントです。
各社で独自に定義を作っていくことになりますが、社内で用語と定義を揃えることで、マーケティング、インサイドセールス、営業といった部門ごとの役割と目標を明確化できます。
アドビのマーケティング活動を例に挙げると、ファネルを以下9個のステージにわけ、利用するシステムと担当部門を当てはめています。
次に、マーケティングファネルの理解を深めるため、それぞれのステージについて解説します。
TOFU：Top of Funnel
TOFU（Top of Funnel）は、いわゆる「認知」の段階です。この段階の顧客は、まだ製品やサービスの購入を検討していません。
アドビでは、TOFUのステージにいる顧客を以下の2つにわけています。
- Awareness：自社または製品サービスに対して認知がある
- Friend：製品サービスについて関心を示している
この段階ではリード情報を把握できておらず、Googleアナリティクスなどでweb上の行動が匿名（Unknown）でわかるに過ぎません。
MOFU：Middle of Funnel
MOFU（Middle of Funnel）は「認知」の段階を超え、製品やサービスに具体的に興味を示し、潜在的な見込み顧客になりはじめた段階です。
アドビでは、MOFUを5つのステージにわけています。
- Name：関心の有無にかかわらず保有しているコンタクト情報
- Engaged：コンテンツのダウンロードなど、購買行動につながるアクションを取っているコンタクトの数
- Target：自社の販売ターゲットに合致しているコンタクト。学生や競合などはこの時点で排除される
- MQL：購買状況がある程度進んでいる見込み顧客。リードスコア100以上などの基準で絞り込みを行う
- SQL：MQLの中でインサイドセールスまたは営業がフォローし、案件化の見極めを行う対象
ホワイトペーパーダウンロードなどをきっかけにコンタクト情報を把握しているので、この5つのステージは、MA（マーケティングオートメーション）が活躍する領域です。
なお、Targetまでのステージはマーケティング部門が担当し、MQLやSQLのステージはインサイドセールス部門が担当します。
https://main--bacom-blog--adobecom.hlx.page/jp/blog/fragments/offer-marketo-dg2ma
BOFU：Bottom of Funnel
BOFU（Bottom of Funnel）では購買段階が大きく進み、最後の2ステージになります。
アドビの場合、BOFUを担当するのは営業部門です。以下2つのステージに関わる商談履歴や受注状況を、SFAツールやCRMツールで管理しています。
- Opportunity：社内で決められた条件（BANT条件など）が揃い、案件登録できると営業が判断したもの
- Customer：製品やサービスの受注
上記のようにファネル上の各ステージを定義し、使うツールや担当部門を決めることで、それぞれのKPIや施策を導き出せます。さらに、マーケティングや営業の活動を振り返り、PDCAを回すことにも有効です。
MQLからSQLへ移行する流れ
マーケティング活動を通して、認知獲得からMQLやSQLへと購買意欲を高めていく活動は重要です。ここでは、前述のマーケティングファネルを踏まえつつ、MQLからSQLへ移行する流れを確認していきましょう。
まずは認知のフェーズを経た上で「Engaged（コンテンツのダウンロードなど、購買行動につながるアクションを取っているコンタクト）」の中から、学生や競合企業を排除する「Disqualified」のプロセスに移ります。
そして、「Target（自社の販売ターゲットに合致しているコンタクト）」と認定された見込み顧客の購買意欲を高めるために行われるのは、以下のようなツールや活動を駆使したマーケティング施策です。
- Webサイトのブログ
- ソーシャルメディア
- メール
- 展示会
- セミナー
- ウェビナー
この活動は、見込み顧客の育成（リードナーチャリング）と呼ばれます。一般的にはMAツールを使い、見込み顧客の属性や行動をもとにリードスコアリングを実施し、購買意欲のレベルを計測します。
アドビではスコアが100以上の見込み顧客をMQLと定義し、マーケティング部門がMQLになったと判断した段階で、インサイドセールス部門に引き継ぎます。
https://main--bacom-blog--adobecom.hlx.live/jp/blog/fragments/offer-003372-dg-lead-nurturing
https://main--bacom-blog--adobecom.hlx.live/jp/blog/fragments/offer-ma-dg2ls
SQLからOpportunityへ移行する流れ
ここでも、マーケティングファネルを踏まえながら、SQLからOpportunityへ移行する流れを紹介します。
MQLの次のステージであるSQLは、インサイドセールス部門がニーズを確認し、営業部門に引き渡す見込み顧客です。インサイドセールス部門では、見込み顧客にメールや架電を行い、ニーズや課題感を確認しながら提案の機会を探ります。
そして、自社の製品やサービスで見込み顧客の課題解決が実現できると判断した場合、営業担当者との商談をセッティングします。ちなみに、営業部門に引き渡せる見込み顧客を表す用語は、SAL（Sales Accepted Lead）です。
アドビでは、SQLの判断基準を以下のように設定しています。
- アドビ製品で実現できること（機能や価値）を、概ねご理解いただいている
- 1を踏まえ、以下（1）～（3）のような課題や改善ニーズがある
（1）売上拡大
- 売上拡大に向けて、効率的なマーケティングや営業の方法を構築したい
- 購入意欲が低い見込み顧客や放置されている失注案件を、次の提案機会につなげたい
（2）既存顧客の維持
- 既存顧客との接点を増やして顧客ロイヤリティーを高め、解約を防ぎたい
（3）マーケティング活動の効率化
- マーケティング部門のシステム（webのアクセス分析やメール配信、ランディングページの作成など）の統合によって、業務効率化を図りたい
SQLの見極めができ、営業に引き渡した場合は「Opportunity（営業が社内で決めた条件（BANT条件など）が揃い、案件登録できると判断したもの）」のステージへと移行します。
さらに、成約に至り、取引が決まった場合は「Customer（受注）」へステージが進みます。
SQLとSGLの関係性
先述のとおり、営業部門が潜在顧客へと直接アプローチして案件化した「SGL」というリードからも、SQLは創出されます。
日本では、営業担当者が潜在顧客や見込み顧客のところに足繁く通い、直接引き合いを獲得する文化がまだまだ根強いので、SGLについての理解を深めることも重要です。
企業によっては、業界の交流会やセミナーに参加したり、ゴルフや飲み会に顔を出したりする活動で個人的な人間関係を構築し、大きな引き合いを開拓するトップセールスがいる場合もあります。
いくらテクノロジーが発展したとはいえ、仕事は人と人がするものです。昨今は「個の時代」ともいわれ、法人企業との取引において、企業ではなく、企業内の優秀な個人に顧客が付く事例も多数見られます。
営業担当者が人と人の関係性の中で、顧客からの要望を引き出して案件につなげ、SGLからSQLを創出するスタイルも、引き続き重要といえるでしょう。
マーケティングの成果の最大化にはSQLとMQLの定義／連携が不可欠
そもそもマーケティングは、ファネルの上部を担当し、種をまく部門です。一方、営業はファネルの下部を担当し、まかれた種から実った果実を刈り取る部門であり、その役割と特性は明確に異なります。
マーケティングの成果を最大化するには、どのような見込み顧客がSQL、MQLに該当するのかを明確にし、部門間で情報共有することが重要です。この取り組みにより、部門間の認識のズレを解消したり、営業活動の生産性を高めたりする効果も見込まれます。
しかし、調査機関CSO Insightsの調査によると、有望な見込み顧客を明確に定義している企業は44％に過ぎないというデータもあるので、情報共有の体制を浸透させるには一定の時間がかかる可能性があります。
また、マーケティング部門がリードナーチャリングを行い、見込み顧客として営業部門に引き渡す際は注意が必要です。まだ商談に進む段階に達していないリードだった場合、営業の生産性が損なわれるおそれがあります。
Leadspaceとアドビが共同で行った調査によると、きちんとリードナーチャリングしなければ、営業部門はリードの最大80％を放置してしまう可能性があることが明らかになっています。ただし、適切にリードナーチャリングすることで、その数は25％まで減少します。
それぞれのステージで用語や目標、役割を定義し、本来の最終目標である売上や利益、顧客への価値提供の最大化を実現できるようにしていきましょう。
マーケティング部門と営業部門は、異なる視点を持ちつつも、同じゴールを目指しているはずです。それぞれを密接に連携させ、販売力の強化を目指したいなら、次のガイドが参考になります。
また、マーケティング施策全体の精度を向上させるには、データにもとづいたマーケティング活動の成熟度を高めていく必要があります。データドリブン型マーケティングというアプローチの概念と実践方法については、次のガイドが参考になります。
https://main--bacom-blog--adobecom.hlx.page/jp/blog/fragments/offer-003334-data-driven-b2b-marketing
SQLを適切に取り扱うなら「Adobe Marketo Engage」が有効
SQLを適切に取り扱うなら、アドビのMAツール「Adobe Marketo Engage」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。
Adobe Marketo Engageでは、リード／人物スコアリングプログラムの構築が可能なので、マーケティング部門が営業部門に提供するリードの質を向上させ、より効率的にSQLを創出できます。
また、強力なAIを活用して、コンテンツを簡単に作成できることもAdobe Marketo Engageの強みです。パーソナライズしたコンテンツを複数のチャネルに提供することで、リードナーチャリングにも役立てられるでしょう。
さらに、生成AIを活用した対話型マーケティングツール「Adobe Dynamic Chat」などの機能を、自社のニーズに合わせて活用することも可能です。
Adobe Marketo Engageを導入すれば、マーケティング部門と営業部門の連携性を高めつつ、SQLの創出／管理の効率化を実現できるでしょう。
アドビのツールで効果的なリード管理を
SQLが創出されるまでのステージや、受注に至るまでの流れを把握することで、マーケティング部門と営業部門が取り組むべき施策が明確になります。自社にとって有益なリードを抽出するためにも、SQLとMQLの定義／連携を行うことが重要です。
効果的なリード管理を行いたいなら、アドビのMAツール「Adobe Marketo Engage」がおすすめです。リードの質の向上や、リードナーチャリングに役立つ様々な機能が搭載されているので、SQLの創出、管理の効率化を目指せるでしょう。
（公開日：2022/10/3）