MQLとSQLの違いとは？区別により解決できる課題や運用時のポイント
ビジネスにおいて、より多くの取引を成立させるには、見込み顧客である「リード」を適切に育成する必要があります。しかし、マーケティング部門や営業部門のリード管理において、課題を抱えている企業も多いのではないでしょうか。
この課題を解消するための第一歩は、マーケティングクォリファイドリード（MQL）とセールスクォリファイドリード（SQL）を区別することです。
この記事では、MQLとSQLの概要や違いとともに、両者を区別することで解決できる課題や、MQLからSQLに移行する際のポイントなどを解説します。
目次
MQLとSQLの概要
初めに、MQLとSQLの概要を解説します。
MQL（Marketing Qualified Lead）とは
MQL（Marketing Qualified Lead）とは、マーケティング活動によって創出された、自社の製品やサービスの購入意欲が高い見込み顧客のことです。MQLのほか、ホットリードと呼ばれることもあります。
見込み顧客がMQLに該当するかどうかは、マーケティング部門が中心となって判断し、MQLと判断されれば営業部門へと引き渡されます。
MQLの具体的な判断基準は企業によって異なりますが、例えば以下のような行動をした場合が挙げられるでしょう。
- 自社サイトを訪れた
- 製品やサービスの資料請求、問い合わせをした
- 展示会やセミナーへの参加、名刺交換をした
- メルマガを登録した
- Web広告をクリックした
これらの行動は、必ずしも購入意欲を示すものではありませんが、自社の製品やサービスについての情報を得ることに前向きであると判断できます。
SQL（Sales Qualified Lead）とは
SQL（Sales Qualified Lead）とは、営業活動によって創出された、成約の可能性が高い見込み顧客のことです。マーケティング部門から引き渡されたMQLの一部が、営業部門のアプローチによってSQLに移行します。
SQLに該当するかは、以下のような基準にもとづき、営業部門が中心となって判断します。
- ニーズや課題が顕在化している
- 予算や導入予定時期が明確になっている
- 決裁者との商談が決まった
- 商談がクロージングの段階にある
- 経営者からの問い合わせがあった
営業担当者と既に何度か接触したSQLは、MQLよりも詳細なコンテンツに興味を示しているはずです。
なお、SQLに該当するかどうかを判断する際には、BANT評価システムを利用するのも有効です。BANTは、以下の4つの要素の頭文字から成っています。
- Budget（予算）：製品やサービスの導入予算はどれくらいあるか
- Authority（権限）：製品やサービスの導入について意思決定の権限はあるか
- Needs（ニーズ）：自社の製品やサービスを導入することでニーズを満たせるか
- Timeline（時期）：製品やサービスを導入するのはいつか
MQLとSQLの違い
MQLとSQLの違いは、簡単にいうと「顧客の見込み度合い（購入意欲）の高さ」です。どちらも見込み顧客であることに変わりはなく、完全な別物ではない点に留意しましょう。
ここでは、MQLとSQLの違いを整理していきます。
MQLとSQLの位置付け
MQLとSQLの位置付けを理解するために、リードを獲得してから受注に至るまでの一連の流れを見てみましょう。
まずは「リードジェネレーション」として、マーケティング部門がリードを獲得します。
続いて「リードナーチャリング」として、獲得したリードに適切なアプローチを行い、購入意欲を高めます。そのなかで、特に見込み度合いが高いと判断されたリードがMQLです。
MQLは営業部門に引き渡されて精査され、成約の可能性が高いと判断されたMQLのみがSQLとして扱われます。そして、営業担当者の手厚いフォローを経て、受注（クローズ）に至ります。
このように、MQLよりもSQLのほうが後ろのステージに位置するので、より早く成約に到達するのが特徴です。
【参考】リードに関するMQLとSQL以外の概念
MQLやSQLを理解するうえでは、以下の概念も知っておくとよいでしょう。
- MAL（Marketing Accepted Lead）
マーケティング部門が獲得したリードのうち、ナーチャリングの対象にふさわしいと判断された見込み顧客のことです。MALは、MQLの前段階にあたります。
- SGL（Sales Generated Lead）
営業部門が独自に開拓した見込み顧客のことです。MQLだけでなく、SGLからもSQLは創出されます。
- SAL（Sales Accepted Lead）
営業部門が営業活動の対象とする見込み顧客のことです。一般的には、MQLがそのままSALに移行します。
MQLとSQLを区別することで解決できる課題
ここでは、MQLとSQLを明確に区別することで解決できる、3つの課題を紹介します。
解決できる課題1.商談数や成約率の伸び悩み
マーケティング活動や営業活動によって数多くのリードが開拓されますが、そのなかで購入意欲が高いリードは一部のみです。また、リードの見込み度合いの高さによって、送るべきマーケティングメッセージやセールスメッセージも異なります。
MQLやSQLを定義、区別することで、数多くのリードにやみくもにアプローチするよりも営業効率が向上します。その結果、新規商談数が増える、成約率がアップするといったよい影響が期待できるでしょう。
解決できる課題2.マーケティングと営業のすれ違い
マーケティング部門や営業部門がMQLとSQLを理解していないと、以下のような不満が生じやすくなります。
- マーケティング部門の不満：営業部門に引き渡したリードが放置されている
- 営業部門の不満：マーケティング部門から引き渡されるリードの質が低い
両部門がMQLとSQLの定義をすり合わせることで、認識の相違による不満が生じにくくなり、緊密な連携を取ることができるでしょう。
解決できる課題3.不適切な予算配分
MQLとSQLを明確に区別すれば、どの段階のどの施策が成果につながっているのか、効果測定をするのに役立ちます。
得られた結果をもとに、マーケティング施策や営業施策への最適な予算配分が可能になるでしょう。
MQLをSQLに移行する際のポイント
MQLをSQLに移行する際には、以下のポイントに留意しましょう。
リードスコアリングで総合的に判断する
ほとんどのリードは、マーケティング部門から営業部門に引き渡す準備が整うまでに時間がかかります。
一方で、早すぎるタイミングでMQLからSQLに移行させてしまうケースもあるようです。リードが購入意欲の高そうな行動をとっていても、実際には営業部門に引き渡すレベルに達していないことがあります。
そのため、MQLからSQLへの移行のタイミングは、リードスコアリングで数値化して総合的に判断するようにしましょう。
リードスコアリングとは、リードの属性やオンライン／オフラインでの行動にもとづきポイントを割り当て、購入意欲の高さに応じてランク付けする方法です。
ポイントが加算される行動の例としては、以下が挙げられます。
- 自社サイトへの訪問
- 資料のダウンロード
- 展示会やセミナーへの参加
https://main--bacom-blog--adobecom.hlx.page/jp/blog/fragments/the-definitive-guide-to-lead-scoring
積極的なコミュニケーションで調整を繰り返す
マーケティング部門と営業部門は、メンバーを集めて定期的にミーティングを実施し、以下のような点について話し合う必要があります。
- リードの育成、引き渡しプロセス
- リードスコアリングの基準や条件
どの段階において、どのような基準や条件を満たせばMQLをSQLに移行できるのか、積極的なコミュニケーションで調整を繰り返しましょう。これにより、マーケティング部門と営業部門の協力体制が作られます。
なお、本来はSQLに移行するには早いMQLでも、営業部門とのコンタクトを希望するケースがあります。そのような場合は、マーケティング部門が速やかに情報を共有して営業部門が最優先でフォローするといった、臨機応変な対応が必要です。
MQLをSQLに、SQLを顧客に変えるために役立つツール
リードスコアリングを含めたMQLからSQLへの移行プロセスを自動化／簡素化できるツールを使えば、手作業で対応する必要はありません。
アドビのMA（マーケティングオートメーション）ツール「Adobe Marketo Engage」は、リアルタイムで更新されるカスタムスコアリングモデルを構築しています。様々な基準や行動にポイントを割り当てて、システム内のあらゆるリードのスコアを追跡可能です。
また、ペルソナや購入ステージにもとづきリードナーチャリングを最適化するなど、高度なリード管理能力を提供します。
Adobe Marketo Engageは、MQLからSQL、さらにはSQLから顧客へと変えるうえで大いに役立つでしょう。
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リードの育成はMAツールで効率化
MQLとSQLの違いを明確に理解することは、マーケティング活動と営業活動を最適化するうえで欠かせません。両者の違いを理解すれば、リードが競合他社に流れるのを防ぎ、強固な顧客基盤を構築することができます。
ただし、マーケティング部門と営業部門が緊密に連携していても、MQLやSQLを手作業で管理するのは容易ではありません。「Adobe Marketo Engage」を活用し、リードの育成管理を効率化してはいかがでしょうか。
（公開日：2022/11/17）