MQL, SQL e a passagem do lead do marketing para as vendas

O marketing diz que mandou cem leads. As vendas dizem que só dez prestavam. Os dois têm razão, porque cada lado usa uma régua diferente. MQL e SQL existem para colocar essa régua no papel e para decidir, com critério, quando o lead sai de uma mão e entra na outra.

A definição de cada sigla já está resumida no glossário de CRM. Aqui o foco é outro: como escrever os critérios, como medir a passagem e como configurar isso no funil.

O que significa MQL e o que significa SQL?

MQL significa Marketing Qualified Lead, o lead qualificado pelo marketing: alguém com perfil de cliente que demonstrou interesse, por exemplo pedindo um material ou respondendo a uma campanha. SQL significa Sales Qualified Lead, o lead qualificado pelas vendas: alguém que, numa conversa, confirmou necessidade, prazo e condição de comprar. As duas siglas marcam degraus do mesmo funil, e a passagem de um para o outro precisa de critério escrito.

Qual a diferença entre MQL e SQL?

O MQL mostra interesse, o SQL mostra intenção e condições de compra. Quem pediu um material é um MQL. Quem confirmou o problema, o prazo e quem decide a compra é um SQL. A tabela compara os dois lado a lado.

Onde entram o SAL e a oportunidade?

SAL é o lead que as vendas aceitaram trabalhar. A oportunidade é o SQL com valor estimado, aberto no funil. Quem tem pouca gente pode pular o SAL e usar só MQL, SQL e oportunidade, desde que o aceite seja explícito.

• SAL (Sales Accepted Lead). O comercial viu o MQL e aceitou abordá-lo. É o marco que evita o lead ficar parado entre as duas equipes.
• Oportunidade. O SQL com valor e prazo registrados, que passa a contar na previsão de vendas. Veja previsão de vendas.

Quais critérios separam um MQL de um SQL?

Para MQL, valem sinais de interesse e de perfil. Para SQL, valem sinais de necessidade e de condição de compra. Escreva poucos critérios, que qualquer pessoa consiga conferir olhando o cadastro.

Critérios comuns de MQL

• Pediu contato, orçamento ou demonstração.
• Respondeu a uma mensagem de campanha.
• Encaixa no perfil de cliente ideal (tipo de empresa, cidade, porte).
• Voltou mais de uma vez ao site ou à conversa.

Critérios comuns de SQL

• Contou qual problema quer resolver, com as próprias palavras.
• Informou um prazo para decidir ou para ter o serviço.
• A pessoa que conversa decide a compra, ou levou a conversa até quem decide.
• Tem condição de pagar pelo que a empresa vende, confirmada na conversa.

As perguntas que ajudam a descobrir cada item no WhatsApp estão em perguntas para qualificar lead no WhatsApp. Para dar nota numérica a esses sinais, veja lead scoring.

Como definir MQL e SQL na sua empresa, passo a passo?

Em cinco passos, numa reunião de uma hora com marketing e vendas na mesma mesa. O resultado é uma página de combinados que os dois lados assinam.

1. 1
   Liste as últimas dez vendas e olhe para trás

   O que os clientes que compraram tinham dito ou feito antes da compra? Esses sinais viram critérios.

2. 2
   Escreva o critério de MQL em até quatro linhas

   Só o que o marketing consegue saber sem conversar: formulário preenchido, origem, perfil, resposta à campanha.

3. 3
   Escreva o critério de SQL em até quatro linhas

   O que só aparece na conversa: problema, prazo, decisor e condição de compra.

4. 4
   Combine o prazo de aceite

   Quanto tempo as vendas têm para abordar um MQL, e o que acontece quando o prazo passa. Sem prazo, o lead esfria na fila.

5. 5
   Combine o caminho de volta

   Quando o lead não vira SQL, ele não é descartado: volta para o marketing com o motivo e continua recebendo conteúdo.

MQL: lead que cumpre ao menos ___ destes critérios
1) ______________________
2) ______________________
3) ______________________

SQL: lead que, depois da conversa, cumpre todos estes critérios
1) Problema declarado: ______________________
2) Prazo informado: ______________________
3) Decisor identificado: ______________________
4) Condição de compra confirmada: ______________________

Prazo para as vendas abordarem um MQL: ___ horas úteis
O que as vendas registram ao receber: aceito ou devolvido, com motivo
Quando o lead volta ao marketing: ______________________
Quem revisa estes critérios e quando: ______________________ (a cada ___ meses)
Números que os dois lados acompanham: MQL por origem, MQL que viram SQL, SQL que viram venda

Exemplo: a escola de idiomas Voz Aberta

A Voz Aberta, escola de idiomas fictícia, recebeu 100 contatos de uma campanha de matrículas. O CRM mostrou o que aconteceu em cada degrau.

O número mais fraco está entre contato e MQL: 60 contatos não tinham o perfil. Isso aponta para o anúncio, não para as vendas. Já a passagem de MQL para SQL e de SQL para matrícula está saudável. Sem a separação em degraus, a escola ia culpar o time comercial por um problema de público.

Se o número fraco fosse a passagem de SQL para matrícula, o caminho seria outro: olhar proposta, preço e retorno do vendedor. Cada degrau aponta para um responsável diferente, e é isso que torna a medição útil. Para calcular as taxas, veja taxa de conversão de vendas.

Quem vende pelo WhatsApp e não tem time de marketing precisa de MQL e SQL?

Precisa de uma versão simples. Mesmo sem equipe de marketing, existe o lead que só demonstrou interesse e o lead que confirmou condições. Dois estados no funil, com critério escrito, já resolvem, mesmo que a mesma pessoa cuide dos dois.

O anúncio, o post e o formulário fazem o papel do marketing. O vendedor faz a conversa que transforma MQL em SQL. O ganho está em saber, ao fim do mês, quantos leads não passaram da primeira conversa e por quê.

Como configurar MQL e SQL no CRM?

No CRM, MQL e SQL viram etapas ou tags do funil, com regra para entrar e para sair. Quando o lead cumpre o critério, ele muda de coluna e dispara a ação seguinte, como avisar o vendedor ou abrir uma tarefa.

O DataCrazy descreve, no site oficial, Kanbans automatizados e automação por etapa, além de BI com conversão por origem, vendedor e produto. Com as etapas de MQL e SQL no quadro, o painel mostra quantos leads de cada origem chegam a cada degrau. Veja automações do DataCrazy e dashboards do DataCrazy.

Se a sua empresa gera lead e não tem quem faça a conversa que transforma MQL em SQL, a AD PRO Tecnologia pode assumir essa etapa como empresa de qualificação de leads. O critério de lead qualificado é escrito com você, e o escopo sai sob proposta, depois do diagnóstico gratuito de 30 minutos.

Quais erros mais travam a passagem de MQL para SQL?

Os problemas quase sempre vêm de critério vago ou de falta de retorno entre as equipes. Sem esses dois acertos, a sigla vira só mais um jargão.

• Critério vago. “Lead interessado” não é critério. “Pediu orçamento” é.
• MQL demais. Marketing que manda tudo como MQL para bater meta enche a fila de quem não vai comprar.
• SQL por palpite. O vendedor marca SQL sem ter conversado. O SQL só existe depois da conversa.
• Sem prazo de aceite. O MQL fica dias sem abordagem e esfria.
• Sem caminho de volta. O lead que não era SQL some em vez de voltar ao marketing com o motivo.