MQL vs SQL: explicación de los diferentes tipos de clientes potenciales calificados

Imagina que tienes una exitosa tienda de antigüedades. 

Durante las horas pico, algunos visitantes ingresan a su tienda y todos parecen bastante interesados ​​en su inventario. Sin embargo, abrumado por el trabajo, solo tienes tiempo para entretener a uno.

Terriblemente consciente de que si asiste a uno podría muy bien perder los prospectos restantes, ¿a quién elegiría?

O mejor, ¿el elegido comprará el producto, o todo será en vano?

Las dos consultas anteriores son una lucha constante para los empresarios, independientemente del tamaño de su negocio.

Con limitaciones de tiempo y muchas pistas para considerar, las empresas deben priorizar a quién acercarse y a quién dejar de lado.

El cliente potencial calificado en marketing (MQL) y el cliente potencial calificado en ventas (SQL) son dos clasificaciones definidas que los especialistas en marketing emplean para manejar tales obstáculos.

Al identificar correctamente los clientes potenciales cualificados para marketing (MQL) y los clientes potenciales cualificados para ventas (SQL), estará en una excelente posición no solo para planificar su estrategia de marketing en consecuencia, sino también para fortalecer su base de clientes.

Aquí, compartiré una descripción general de cómo determinar MQL y SQL, y los métodos para ayudarlo a aumentar su número.

Pero, antes de sumergirnos, primero cubramos los conceptos básicos.

¿Qué son MQL y SQL?

¿Estás familiarizado con el viaje del comprador?

Un cliente potencial pasa por tres etapas principales antes de comprar cualquier artículo.

Primero viene el conocimiento del producto, seguido de la curiosidad. Si el artículo le interesa al cliente, se toma el tiempo para reflexionar sobre él. Una vez seguros, compran el producto.

MQL (cliente potencial calificado de marketing) es el "reflexionador" que está muy interesado en su producto pero aún no quiere dar un paso más. SQL (cliente potencial de ventas), por el contrario, definitivamente tiene la intención de comprar.

 Dado que el problema suele surgir en la fase de "reflexionar", MQL y SQL pueden facilitar su desafiante tarea.

¿Cómo identificar MQL y SQL?

Para distinguir MQL de SQL, debe obtener una visión profunda del comportamiento del cliente y sus intenciones hacia su producto.

1.Determinar el comportamiento del cliente para descubrir MQL

Con el tiempo, los pequeños empresarios con negocios físicos desarrollan ciertos instintos para descartar los clientes potenciales genéricos.

Una mirada a la persona y pueden precisar a un comprador de la ventana desde lejos.

¡Bah! Él no lo comprará. Juan, te digo. Atiende a la dama de la bufanda morada en su lugar.

Esta capacidad de observación les permite priorizar a aquellos a quienes podrían convertir positivamente en clientes.

Sin embargo, para una gran empresa, este enfoque resulta poco práctico. En su lugar, el departamento de marketing utiliza imanes de clientes potenciales para recopilar datos y evaluar el comportamiento de los visitantes.

Permítame explicarle brevemente cómo los datos de los clientes pueden ayudarlo.

Si MQL realiza visitas frecuentes a su sitio, muestra un claro interés en su marca. Si un cliente potencial se suscribe a su boletín informativo, quiere mantener la conexión en caso de que quiera comprar su producto.

Si MQL agrega algunos elementos a la tarjeta simplemente para crear una lista de deseos, demuestran su entusiasmo. Incluso podrían probar una versión de demostración, insinuando una posible venta en el futuro.

El equipo de marketing observa el factor de compromiso para crear una personalidad de comprador, por lo que sería un punto de referencia para detectar MQL.

No voy a entrar en detalles sobre el perfil del comprador, ya que ese tema merece un artículo aparte. Baste decir que, al igual que uno ajusta continuamente su ropa hasta encontrar la talla perfecta , el departamento de marketing sigue procedimientos similares para crear su plantilla.

Si su cliente potencial cumple con los criterios, se enumeran como MQL listos para pasar a SQL. Si no, se filtran.

Una vez que tenga datos sustanciales a mano, calcule un MQL potencial a través de un método de puntuación.

2. Use Lead Score para separar SQL de MQL

¿Alguna vez has notado un tono ombre degradado? Comienza con un tono oscuro, pasando gradualmente a un tono medio hasta que las puntas se desvanecen en una versión más clara.

Piense en la puntuación de clientes potenciales como un ombre, solo en números.

Asigna puntos a sus clientes potenciales en función de su comportamiento, factores comunes e información personal. Una vez que reconozca los clientes potenciales fuertes, puede pasar el SQL al departamento de Ventas y filtrar los clientes potenciales de baja probabilidad.

Suena fácil, lo sé, pero para crear una puntuación precisa se debe considerar cada detalle.

Por ejemplo; si ha oído hablar de ETSY, el popular mercado multinacional atiende a una amplia gama de clientes, pero tiene una cobertura demográfica limitada.

Para ETSY, las personas fuera de su rango de puntos de entrega probablemente tendrían un puntaje de liderazgo débil.

Del mismo modo, las empresas con un mercado objetivo de más de 35 años probablemente buscarían a sus clientes en Facebook en lugar de Instagram, ya que los millennials en su mayoría prefieren el primero, lo que les da a los usuarios de Facebook una puntuación de liderazgo más alta.

Califique sus clientes potenciales por sus atributos y encontrará los calificados en la parte superior de su lista.

¿Es necesario separar minuciosamente MQL y SQL?

Sí, lo hace absolutamente.

MQL y SQL pueden parecer similares, sin duda, pero la intención de un cliente y su enfoque hacia ese cliente es la razón por la que deben enumerarse por separado.

¿Recuerdas el ejemplo de la tienda de antigüedades? Imagina que todavía lo estás ejecutando. Mientras limpiaba habitualmente el estante, notó que alguien examinaba la lámpara de Aladino y pensó en acelerar su decisión.

Si su presa aún no está lista para comprar, no apreciarán su ayuda y podrían escapar. Pero SQL requeriría poco convencimiento ya que ya habían decidido comprar la lámpara.

Para acortar la historia, las estrategias de ventas son directas. Si se comunica con el MQL prematuramente, es probable que los asuste.

Tenga en cuenta que, a pesar de todas las precauciones, no todos los MQL se convierten en SQL por innumerables razones. De hecho, ¡el 79% de los clientes de MQL rara vez hacen una compra!

Pero dado que el comportamiento humano tiene una sorprendente tendencia a ser predecible, es probable que tenga más éxito si sigue los procedimientos estándar.

¿Cuál es el mejor método para convertir MQL a SQL?

La forma segura de convertir prospectos en clientes es a través de la crianza de prospectos.

Las empresas con una sólida estrategia de fomento atraen no solo el 50 % de su SQL, sino que incluso pueden convertir clientes potenciales genéricos en MQL.

Aqua es un ejemplo clásico.

En 2016, una empresa de seguridad en la nube llamada Aqua lanzó su marca en un mercado altamente saturado. Con un presupuesto ajustado, Aqua convirtió con éxito el 25 % de sus clientes potenciales a MQL mediante marketing activo y fomento de clientes potenciales.

El estudio de caso de Aqua demuestra que un enfoque pasivo también podría atraer clientes potenciales a su puerta.

En resumen, utiliza software CRM como HubSpot para personalizar tu investigación y encontrar MQL y SQL. Genera conciencia a través de blogs, videos, seminarios web, podcasts y boletines informativos para atraer clientes potenciales.

Y, sobre todo, automatice sus tareas tanto como sea posible para ahorrar el trabajo pesado.

¡Buena suerte!