一、SQL的定义
在我们正式了解SQL是什么之前，让我们回顾一下MQL的含义。
MQL（Marketing-Qualified Leads）是指被市场部认可的线索，具备详细的信息，例如手机号码、公司名称、职位等。
而SQL（Sales-Qualified Leads），也称为销售认可的线索，是经过市场部提供的线索（即MQL），分配给销售团队后经过销售人员的进一步接触和分析所确认的线索。相较于MQL，SQL更有可能转化为成交，其判断标准比MQL更多，包括预算、项目周期以及预计汇款金额。值得注意的是，不同团队对SQL的判定标准可能不同，通常SQL代表着销售团队可以将其归入自己的销售流程中，也被称为意向客户。
二、SQL和MQL的区别
从本质上来说，SQL和MQL都是线索，但它们所处的阶段不同，主要区别在于：
买家旅程的进展：MQL和SQL在买家的旅程中走的距离不同。MQL阶段的线索刚刚接触企业，正在建立对产品、服务和品牌的认知，尚未准备好进行销售；而SQL阶段的线索具有明确的需求，更接近购买阶段。他们清楚自己需要什么，开始比较市场上的产品，希望找到最适合自己的选择。
处理团队的责任：MQL由营销团队负责处理，他们的主要职责是培育和转化线索。他们筛选来自各个渠道的线索，并将符合企业要求的线索转交给销售团队，同时对不合格的线索进行持续培育；而SQL由销售团队负责处理，他们评估从营销团队获得的MQL线索，将合格的线索标记为SQL，不合格的线索则退回给营销团队继续培育。销售团队的工作是在目标客户中建立专业权威，并与他们保持持续的沟通，通过清晰地描述产品在实际场景中的应用和问题解决能力，不断强化他们的购买意愿，直至转化为实际成交。
三、推动MQL向SQL转变的方法
明确用户画像，定义线索标准：对于B2B企业来说，采购流程复杂且周期较长。在将线索转化为购买旅程的过程中，企业需要明确自己的目标客户群体是谁，了解他们的需求以更好地为其提供服务。只有明确了目标客户群体，才能在线索培育和转化的实践中取得更快的成功，并避免错失成交机会。
基于用户画像制定线索标准：根据用户画像，制定符合SQL的线索标准。如果线索不符合这些标准，营销团队就有可能将不适合的线索转移到销售团队处理。这些标准可以包括：潜在客户能够访问您的网站并与之互动、定期打开电子邮件或下载白皮书、申请演示、表现出强烈的购买意向等。
个性化营销策略：根据线索的不同特征和行为，采取个性化的营销策略。利用收集到的信息，确定何时向线索发送什么内容，以提高线索的转化率。个性化的营销策略可以包括发送定制化的电子邮件、提供相关的内容资源、设置自动化的营销触发点等。
紧密合作的营销和销售团队：确保营销和销售团队之间的紧密合作，共同推动线索从MQL向SQL的转变。定期进行沟通和协作，共享线索信息和反馈，以便及时调整营销策略和销售方法。
持续培育和跟进：对于尚未达到SQL标准的线索，进行持续的培育和跟进。通过提供有价值的内容、定期的沟通和关怀，以及解答线索的疑问和需求，逐渐引导线索向SQL阶段发展。
引入线索打分机制，对线索进行分层
线索打分是市场营销和销售团队常用的一种度量手段，通过根据线索的行为特征给予不同分数，来评估其成单的可能性。这些行为特征可以包括与网站的互动、人口统计信息、对电子邮件和其他营销活动的响应等，根据不同行为特征赋予相应的分数。
通常，线索的分值范围在1分到100分之间。线索分数越高，表示该线索在B2B企业中的活跃度越高。对于B2B企业而言，更活跃的线索意味着他们对企业的产品和业务更了解，也意味着他们可能具有成交的潜力。因此，线索分数反映了潜在用户对我们的产品或服务产生兴趣的程度。
根据线索的最终分数，企业可以决定是继续对其进行孵化和培育，还是将其转交给销售团队进一步跟进。
通过引入线索打分机制并对线索进行分层，企业可以更好地管理和优化线索转化过程，集中资源和精力在最有潜力的线索上，提高销售效率和成交率。
购买意愿和预算确定购买可能性
将SQL与MQL区分开的另一个因素是线索购买您产品的可能性。这取决于他们对您的产品或服务的需求以及他们的预算情况。MQL可能对您的产品感兴趣，但可能并不立即需要购买。因此，确保您的产品或服务能够解决潜在客户的问题非常重要。
另一方面，某些线索可能有购买意愿，但目前没有可用的预算。只有当潜在客户既需要您的产品或服务又有可用预算时，他们才具备成为SQL的条件。
然而，并非所有SQL都具有相同的购买潜力。
最大的推动MQL向SQL转变的因素是线索购买产品的可能性。如果一个线索表现出强烈的购买意愿且拥有充足的预算，那么可以直接将其转交给销售团队跟进。然而，如果一个线索与当前B2B企业的产品和需求非常匹配，但缺乏预算，那么只能继续进行孵化，无法成为SQL并进一步推进。
