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MQL・SQLとは?- 0からわかるカスタマーサクセス用語集

MQL.SQL

MQLとは?

MQL(Marketing Qualified Lead)とは、マーケティング活動により生み出された見込み客のことを指します。

イベントやセミナーで獲得した名刺やアンケート、Web上の資料ダウンロード履歴、過去の失注・解約案件からニーズのある顧客を絞り込み、メール配信やセミナーなどを通して情報を提供し、一定以上の購買意識を持つまでに育てた顧客をMQLと呼びます。

MQLの特徴

育成されたMQLは自社とのリレーションがある程度出来上がっているため、ヒアリングがしやすかったり、初回の受注発生後もリピーターとして取引を継続してくれたりと良好な関係性に持っていきやすい顧客といえます。

ただし、MQLは企業が働きかけて生み出した顧客のため、顧客ニーズが顕在化していないことがほとんどです。具体的にいつ受注となるのか、どれくらいの予算が見込めるかも分からず、受注に至るまで長期戦となる傾向があります。

その反面、ニーズが顕在化していないからこそ企業側が幅広く提案しやすいともいえるでしょう。付加価値の高い提案をすれば、高単価の顧客となる可能性もあるのです。

SQLとは?

SQL(Sales Qualified Lead)とは、日々の営業活動により生み出された見込み客のことを指します。SQLは既に明確な購買意欲を持っており、ニーズが顕在化している点が特徴です。「いつ・どの商品を・どのくらいの予算で購入するか」がはっきりしているため、高度な営業スキルがなくとも商談がまとまりやすく、リード発生から受注までの期間が短い傾向があります。

SQLの特徴

SQLは商品情報を進んで聞いてきたり、見積を依頼してきたりと、購入のための行動を自発的に取ることが多いです。ただし顧客側が必要な商品や機能についてある程度理解している状態のため、他社との競合も生じます。また購買意欲が明確である分、営業側から付加価値を高めるための提案をしても、あまり効果的ではありません。

ちなみにIT分野においてもSQLという言葉が存在し、最も普及しているデータベース言語の一つとしてプログラマを中心に広く認識されています。誤解がないように注意が必要です。

マーケティングファネル

MQLとSQLを知る上で、根底にあるマーケティングファネルにも触れておきましょう。 マーケティングファネルとは、顧客の購買プロセスをいくつかの段階に分けて定義する考え方です。

自社や商品を単に認知しているだけに留まっている顧客をスタートとし、興味関心を持つ顧客、具体的な比較検討を行っている顧客、購入に至る顧客といった具合に、ニーズの大きさに合わせて一つずつファネル内でのステージが上がっていくのです。 ステージが上がれば上がるほど、そこに含まれる顧客の数は少なくなります。図式化するとちょうど「ファネル(漏斗)」型になります。

MQLとSQLの違いとは?

MQLもSQLも見込み客であるという点は共通していますが、決定的に異なるのは顧客の購買意欲です。マーケティングファネル上でいえば、MQLは興味関心~比較検討フェーズ、SQLは比較検討~商談フェーズで区切ることができます。

とはいえ、顧客の意識を明確に線引きすることは難しいもの。曖昧な線引きをより客観的なものにするため、スコアリングという方法があります。

スコアリングはMA(マーケティングオートメーション)で使われる方法です。アプローチに対する見込み客の反応によって加点・減点でスコア付けを行い、一定の点数以上となればMQL、さらに点数が高まり顧客ニーズが明確になったと判断されればSQLと定義づけします。 有益な見込み顧客を見逃さないよう、顧客ごとの行動を可視化するのがスコアリングの目的です。

ファネル

MQLとSQLにおける課題とは?

MQLとSQLの扱いに差が出ることで問題となるのは、マーケティング部と営業部の対立です。マーケティング部からすれば、せっかく獲得したMQLにアプローチしない営業部に不満が生じます。

一方で営業側は、ニーズが顕在化していない見込み客を引き継がれても負担です。何度も商談を繰り返してニーズを具体化しなければならないMQLより、最小限の労力で確実に受注まで持っていけるSQLの方が魅力的に映るため、MQLよりSQLを優先します。

しかし、商談がまとまりやすいSQLばかりを優先してしまうと、既にあるニーズからしか受注できず、市場が広がらないため、次第に受注数字は縮小していく可能性が高いので、MQLも追う必要があります。

また、インターネットの普及によりMQLの放置は機会損失に直結するようになりました。MQLに効果的なアプローチをしないまま放置すると、顧客は自ら情報を収集し、企業に問い合わせ、購入に至ります。時間が経過してからMQLにアプローチしても、すでに競合他社に決定していた、というケースも多く発生するのです。

MQLとSQLへの正しいアプローチが業績拡大に繋がる

マーケティング強化策の一貫として、企業がある程度の強制力をもって営業にMQL活用の指示を出す方法もありますが、あまり効果的とはいえません。受注まで時間がかかるMQLの商談にやみくもに取り組んでも、営業現場が疲弊するだけです。

MQLとSQLの間に生じる課題の解決のためには、マーケティング部と営業部の間で顧客情報を共有することが重要になります。

マーケティングと営業のそれぞれの立場でやるべきことは下記の通りです。

■マーケティング側:これまで行なってきた情報提供やヒアリングなど、リードナーチャリング(見込み客育成)の情報を営業部に共有する

■営業側:MQLの商談をクローズまで持っていくためにはどのような顧客情報が必要なのか、マーケティング部に要望する

MQLに対するフォロー体制の確立が大事

会社としては、MQLに対するフォロー体制を確立することが重要です。マーケティング部が見込み客に対して継続的なコミュニケーションを取り、MQLとなったタイミングで顧客情報とともにスムーズに営業に引き継げる仕組みを構築する必要があります。情報の精度が高いほど商談の工数が減り、営業はスピーディーなアプローチが可能となるのです。

マーケティング部と営業部の連携を強化し、フォロー体制を敷くために有効となるのが、MA(マーケティングオートメーション)SFA(営業支援システム)CRM(顧客管理システム)の活用です。

MA、SFA、CRMで顧客の属性や自社との接触履歴、商談開始から受注に至るまでの進捗を管理しておけば、MQLがどのような経緯で見込み客としてリストアップされているのか、現在どの商談フェーズにいるのかがリアルタイムに判断できます。

マーケティング部がMQLと判断した顧客の中には、営業から見ればまだ購買意欲が充分に育っていない顧客も混在することがあります。ツールの導入により、マーケティングと営業の間での目線合わせができるようになれば、MQLの認識にズレも生じなくなるでしょう。特にMAには前述のスコアリング機能が搭載されているため、顧客を客観的に判断し、顧客ニーズの分析・対応がしやすくなります。

マーケティングと営業が顧客の商談ステージに合わせて分業し、連携してアプローチすることが企業の業績拡大に繋がるのです。

まとめ

同じ「リード」でも、SQL、MQLそれぞれ特徴や営業手法は大きく異なります。その違いを正しく理解し、それぞれに適切なフォロー体制を構築することで、営業活動はより効率化することが出来るでしょう。

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