MQL vs SQL – Diferentes tipos de leads qualificados explicados

Imagine que você está administrando uma loja de antiguidades de sucesso. 

Durante o horário de pico, alguns visitantes entram em sua loja e todos parecem bastante interessados ​​em seu inventário. No entanto, sobrecarregado de trabalho, você só tem tempo para entreter um.

Terrivelmente ciente de que, ao participar de um, você pode muito bem perder as perspectivas restantes, quem você escolheria?

Ou melhor, o escolhido comprará o produto, ou será tudo em vão?

As duas dúvidas acima são uma luta constante para os empreendedores, independente do tamanho do seu negócio.

Com restrições de tempo e muitos leads a serem considerados, as empresas devem priorizar quem abordar e quem deixar de fora.

Lead qualificado de marketing (MQL) e lead qualificado de vendas (SQL) são duas classificações definidas que os profissionais de marketing empregam para lidar com esses obstáculos.

Ao identificar com sucesso MQL e SQL, você estará em uma excelente posição para não apenas planeje sua estratégia de marketing adequadamente, mas fortaleça sua base de clientes.

Aqui, compartilharei uma visão geral de como determinar MQL e SQL e os métodos para ajudá-lo a aumentar seus números.

Mas, antes de mergulharmos, vamos cobrir o básico primeiro.

O que são MQL e SQL?

Você conhece a jornada do comprador?

Um cliente em potencial passa por três etapas principais antes de comprar qualquer item.

Primeiro vem a consciência do produto, seguida pela curiosidade. Se o item interessar ao cliente, eles reservam um tempo para ponderá-lo. Uma vez certo, eles compram o produto.

MQL (marketing qualificado lead) é o “ponderador” que está profundamente interessado em seu produto, mas ainda não quer dar um passo adiante. SQL (lead qualificado de vendas), em contraste, definitivamente pretende comprar.

 Como o problema geralmente surge na fase de “ponderação”, MQL e SQL podem facilitar sua tarefa desafiadora.

Como identificar MQL e SQL?

Para distinguir o MQL do SQL, você deve obter uma visão aprofundada do comportamento do cliente e suas intenções em relação ao seu produto.

1.Determine o comportamento do cliente para descobrir o MQL

 Pequenos empreendedores físicos, ao longo do tempo, desenvolvem certas instintos para eliminar leads genéricos.

Um olhar para a pessoa e eles podem identificar uma vitrine de longe.

Bah! Ele não vai comprá-lo. João, eu lhe digo. Atenda a senhora de lenço roxo em vez disso.

Essa habilidade de observação permite que eles priorizem aqueles que poderiam positivamente converter em clientes.

Para uma grande empresa, porém, essa abordagem é impraticável. Em vez disso, o departamento de marketing usa ímãs de chumbo para coletar dados e avaliar o comportamento dos visitantes.

Deixe-me explicar brevemente como os dados do cliente podem ajudá-lo.

Se o MQL faz visitas frequentes ao seu site, mostra um interesse distinto em sua marca. Se um lead se inscrever em seu boletim informativo, ele deseja manter a conexão no caso de querer comprar seu produto.

Se o MQL adiciona alguns itens ao cartão apenas para criar uma lista de desejos, eles demonstram sua ânsia. Eles podem até tentar uma versão demo, sugerindo uma potencial venda no futuro.

A equipe de marketing observa o fator de engajamento para criar a persona de um comprador, então eles têm uma referência para identificar o MQL.

Não vou entrar em detalhes sobre a persona do comprador, pois o assunto precisa de um artigo totalmente separado para isso. Basta dizer, assim como você continuamente ajusta seu traje até encontrar o tamanho certo, o departamento de marketing segue procedimentos semelhantes para criar seu modelo.

Caso seu lead em potencial atenda aos critérios, ele será listado como MQL pronto para migrar para SQL. Se não, eles são filtrados.

Depois de ter dados substanciais em mãos, estime um MQL potencial por meio de um método de pontuação.

2. Use o Lead Score para separar o SQL do MQL

Já notou um tom ombre gradiente? Começa com um tom escuro, movendo-se gradualmente para o meio-tom até que as pontas se desvaneçam em uma versão mais clara.

Pense na pontuação de leads como um ombre, apenas em números.

Você atribui pontos aos seus leads com base em seu comportamento, fatores comuns e informações pessoais. Depois de reconhecer leads fortes, você pode passar o SQL para o departamento de vendas e filtrar os leads de baixa chance.

Parece fácil, eu sei, mas para criar uma pontuação precisa cada detalhe minucioso deve ser considerado.

Por exemplo; se você já ouviu falar do ETSY, o popular mercado multinacional atende a uma ampla gama de clientes, mas tem cobertura demográfica limitada.

Para o ETSY, as pessoas fora de seu alcance de pontos de entrega provavelmente teriam uma pontuação de lead fraca.

Da mesma forma, as empresas com um mercado-alvo acima de 35 provavelmente perseguiriam seus clientes no Facebook em vez do Instagram, já que os millennials preferem principalmente o primeiro – dando aos usuários do Facebook uma pontuação de lead mais alta.

Classifique seus leads por seus atributos e você encontrará os qualificados no topo da sua lista.

É necessário separar meticulosamente MQL e SQL?

Sim, absolutamente.

MQL e SQL podem parecer semelhantes, sem dúvida, mas a intenção de um cliente, e sua abordagem em relação a esse cliente é a razão pela qual eles devem ser listados separadamente.

Lembre-se do exemplo da loja de antiguidades? Imagine que você ainda está executando. Enquanto habitualmente tira o pó da prateleira, você notou alguém olhando a lâmpada de Aladdin e pensou em apressar sua decisão.

Se sua pedreira ainda não estiver pronta para comprar, ela não apreciará sua ajuda e poderá fugir. Mas o SQL exigiria pouco convencimento, já que eles já haviam decidido comprar a lâmpada.

Para encurtar a história, as estratégias de vendas são diretas. Se você entrar em contato com o MQL prematuramente, provavelmente irá assustá-los.

Lembre-se de que, apesar de todas as precauções, nem todo MQL se converte em SQL por inúmeras razões. Na verdade, 79% dos clientes MQL raramente fazem uma compra!

Mas como o comportamento humano tem uma tendência surpreendente de ser previsível, você provavelmente terá mais sucesso seguindo os procedimentos padrão.

Qual é o melhor método para converter MQL para SQL?

A maneira certa de converter leads em clientes é através da nutrição de leads.

Empresas com uma forte estratégia de nutrição atraem não apenas 50% de seu SQL, mas também podem transformar leads genéricos em MQL.

Aqua é um exemplo clássico.

Em 2016, uma empresa de segurança em nuvem chamada Aqua lançou sua marca em um mercado altamente saturado. Com um orçamento apertado, a Aqua converteu com sucesso 25% de seus leads em MQL por meio de marketing ativo e nutrição de leads.

O estudo de caso da Aqua demonstra que uma abordagem passiva também pode trazer clientes em potencial à sua porta.

Para finalizar, use Software de CRM como HubSpot para personalizar sua pesquisa e encontrar MQL e SQL. Crie conscientização por meio de blogs, vídeos, webinars, podcasts e boletins informativos para atrair leads.

E acima de tudo, automatize suas tarefas o máximo possível para economizar o trabalho pesado.

Boa sorte!