MQL vs SQL – Spiegazione di diversi tipi di lead qualificati

Immagina di gestire un negozio di antiquariato di successo. 

Durante le ore di punta, alcuni visitatori entrano nel tuo negozio e sembrano tutti piuttosto interessati al tuo inventario. Eppure sommerso dal lavoro, hai solo il tempo di intrattenerne uno.

Terribilmente consapevole del fatto che frequentandone uno potresti benissimo perdere le prospettive rimanenti, chi sceglieresti?

O meglio, il prescelto acquisterà il prodotto, o sarebbe tutto inutile?

Le due domande di cui sopra sono una lotta costante per gli imprenditori, indipendentemente dalle dimensioni della loro attività.

Con i limiti di tempo e molti fattori da considerare, le aziende devono dare la priorità a chi avvicinarsi e a chi escludere.

Marketing Qualified Lead (MQL) e Sales Qualified Lead (SQL) sono due classificazioni definite che i marketer utilizzano per gestire tali ostacoli.

Identificando con successo MQL e SQL, sarai in una posizione eccellente non solo pianifica la tua strategia di marketing di conseguenza, ma rafforza la tua base di clienti.

Qui condividerò una panoramica su come determinare MQL e SQL e i metodi per aiutarti ad aumentare i loro numeri.

Ma, prima di immergerci, copriamo prima le basi.

Cosa sono MQL e SQL?

Conoscete il percorso dell'acquirente?

Un potenziale cliente passa attraverso tre fasi principali prima di acquistare qualsiasi articolo.

Prima viene la consapevolezza del prodotto, seguita dalla curiosità. Se l'articolo interessa al cliente, si prende il tempo per rifletterci. Una volta sicuri, acquistano il prodotto.

MQL (Marketing Qualified Lead) è il "ponderer" che è fortemente interessato al tuo prodotto ma non vuole ancora fare un passo avanti. SQL (Lead qualificato per le vendite), al contrario, intende decisamente acquistare.

 Poiché il problema si presenta spesso nella fase di "ripensamento", MQL e SQL possono semplificare il tuo compito impegnativo.

Come identificare MQL e SQL?

Per distinguere MQL da SQL, devi ottenere una visione approfondita del comportamento dei clienti e delle loro intenzioni nei confronti del tuo prodotto.

1.Determina il comportamento del cliente per scoprire MQL

 I piccoli imprenditori di mattoni e malta, nel tempo, sviluppano certi istintos per eliminare i lead generici.

Uno sguardo alla persona e possono fissare da lontano un acquirente di vetrine.

Bah! Non lo comprerà. Giovanni, te lo dico io. Assisti invece alla signora con la sciarpa viola.

Questa capacità di osservazione consente loro di dare priorità a quelli che potrebbero in modo positivo convertirsi in clienti.

Per una grande impresa, tuttavia, questo approccio non è pratico. Invece, il reparto marketing utilizza magneti al piombo per raccogliere dati e valutare il comportamento dei visitatori.

Lascia che ti spieghi brevemente come i dati dei clienti possono aiutarti.

Se MQL visita frequentemente il tuo sito mostra un distinto interesse per il tuo marchio. Se un lead si iscrive alla tua newsletter, desidera mantenere la connessione nel caso in cui desideri acquistare il tuo prodotto.

Se MQL aggiunge alcuni elementi alla scheda solo per il gusto di creare una lista dei desideri, dimostrano il loro entusiasmo. Potrebbero anche provare una versione demo, suggerendo una potenziale vendita in futuro.

Il team di marketing osserva il fattore di coinvolgimento per creare la persona di un acquirente, quindi avrebbero un punto di riferimento per individuare MQL.

Non entrerò nei dettagli sulla persona dell'acquirente poiché l'argomento ha bisogno di un articolo completamente separato per questo. Basti dire che, proprio come modifichi continuamente il tuo abbigliamento finché non trovi il misura giusta, il reparto marketing segue procedure simili per creare il proprio modello.

Se il tuo potenziale lead soddisfa i criteri, viene elencato come MQL pronto per passare a SQL. In caso contrario, vengono filtrati.

Una volta che hai a disposizione dati sostanziali, stima un potenziale MQL attraverso un metodo di punteggio.

2. Usa Lead Score per separare SQL da MQL

Hai mai notato una sfumatura sfumata? Inizia con un tono scuro, passando gradualmente a mezz'ombra fino a quando le punte non svaniscono in una versione più chiara.

Pensa al punteggio di vantaggio come un ombre, solo in numeri.

Assegni punti ai tuoi lead in base al loro comportamento, fattori comuni e informazioni personali. Una volta riconosciuti i lead forti, puoi passare l'SQL al reparto vendite e filtrare i lead a bassa probabilità.

Sembra facile, lo so, ma per creare una partitura accurata dovrebbe essere considerato ogni minimo dettaglio.

Per esempio; se hai sentito parlare di ETSY, il popolare mercato multinazionale si rivolge a un'ampia gamma di clienti ma ha una copertura demografica limitata.

Per ETSY, le persone al di fuori della loro gamma di punti di consegna avrebbero probabilmente un punteggio di vantaggio debole.

Allo stesso modo, le aziende con un mercato target di età superiore ai 35 anni probabilmente inseguirebbero i propri clienti su Facebook anziché su Instagram, poiché i millennial preferiscono per lo più il primo, offrendo agli utenti di Facebook un punteggio di vantaggio più elevato.

Segna i tuoi lead in base ai loro attributi e troverai quelli qualificati in cima alla tua lista.

È necessario separare accuratamente MQL e SQL?

Sì, lo fa assolutamente.

MQL e SQL possono sembrare simili, senza dubbio, ma l'intenzione di un cliente e il tuo approccio nei confronti di quel cliente è il motivo per cui devono essere elencati separatamente.

Ricordi l'esempio del negozio di antiquariato? Immagina di essere ancora in esecuzione. Mentre spolverava abitualmente lo scaffale, hai notato qualcuno che sfogliava la lampada di Aladino e hai pensato di affrettare la loro decisione.

Se la tua cava non è ancora pronta per l'acquisto, non apprezzerebbe la tua assistenza e potrebbe scappare. Ma SQL richiederebbe poco convincente poiché avevano già deciso di acquistare la lampada.

Per farla breve, le strategie di vendita sono dirette. Se raggiungi l'MQL prematuramente, probabilmente li spaventerai.

Tieni presente che, nonostante ogni precauzione, non tutti gli MQL vengono convertiti in SQL per innumerevoli motivi. Infatti, il 79% dei clienti MQL effettua raramente un acquisto!

Ma poiché il comportamento umano ha una sorprendente tendenza ad essere prevedibile, probabilmente avrai più successo seguendo le procedure standard.

Qual è il metodo migliore per convertire MQL in SQL?

Il modo sicuro per convertire i lead in clienti è attraverso il lead nurturing.

Le aziende con una forte strategia di nutrimento attirano non solo il 50% del loro SQL, ma potrebbero trasformare anche lead generici in MQL.

Aqua è un classico esempio.

Nel 2016, una società di sicurezza cloud denominata Aqua ha lanciato il suo marchio in un mercato altamente saturo. Con un budget limitato, Aqua ha convertito con successo il 25% dei suoi lead in MQL attraverso il marketing attivo e il lead nurturing.

Il case study Aqua dimostra che un approccio passivo potrebbe anche portare potenziali clienti alla tua porta.

Per concludere, usa Software CRM piace HubSpot per personalizzare la tua ricerca e trovare MQL e SQL. Crea consapevolezza attraverso blog, video, webinar, podcast e newsletter per attirare potenziali clienti.

E soprattutto, automatizza il più possibile le tue attività per salvare il lavoro grugnito.

In bocca al lupo!