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

> MQL e SQL são dois degraus de qualificação do lead. MQL (Marketing Qualified Lead) é o lead que o marketing considera interessado o bastante para ser abordado. SQL (Sales Qualified Lead) é o lead que as vendas confirmaram ter perfil, necessidade e prazo para uma proposta. A passagem de um para o outro deve seguir critérios escritos, não opinião.

Página original: https://www.adprotecnologia.com.br/crm/blog/mql-e-sql
Autor: AD PRO Tecnologia. Publicado em 2026-10-31. Atualizado em 2026-11-11.

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](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/blog/glossario-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.

**MQL e SQL lado a lado**

| Critério | MQL | SQL |
| --- | --- | --- |
| Significa | Marketing Qualified Lead | Sales Qualified Lead |
| Quem classifica | Marketing, ou a regra automática | Vendas, depois de uma conversa |
| Pergunta que responde | Essa pessoa tem interesse real? | Essa pessoa tem condições e vontade de comprar agora? |
| Sinal típico | Pediu contato, baixou material, respondeu a campanha | Confirmou necessidade, prazo e decisor |
| Quem age | Quem faz a primeira abordagem | Quem conduz a proposta |
| Próximo passo | Conversa de qualificação | Proposta, reunião ou visita |

## 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](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/blog/previsao-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](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/blog/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](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/blog/perguntas-para-qualificar-lead-no-whatsapp). Para dar nota numérica a esses sinais, veja [lead scoring](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/blog/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. **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. **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. **Escreva o critério de SQL em até quatro linhas.** O que só aparece na conversa: problema, prazo, decisor e condição de compra.
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. **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.

**Acordo de passagem do marketing para as vendas**

```text
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.

**Funil de uma campanha da Voz Aberta (empresa fictícia)**

| Degrau | Quantidade | Leitura |
| --- | --- | --- |
| Contatos que entraram | 100 | Todos vindos da campanha |
| MQL | 40 | 40 em cada 100 cumpriram o critério de interesse e de perfil |
| SQL | 18 | 45 em cada 100 dos MQL confirmaram objetivo, prazo e decisor |
| Matrículas | 6 | 6 em cada 18 SQL, ou 1 em cada 3, fecharam |

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](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/blog/taxa-de-conversao-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](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/datacrazy-automacoes) e [dashboards do DataCrazy](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/datacrazy-dashboards-e-bi).

> **O que a AD PRO configura:** Na implementação, a AD PRO, parceira Premier e implementadora do DataCrazy, transforma o acordo de passagem em etapas, tags e automações: o lead que cumpre o critério muda de coluna sozinho, o vendedor é avisado e o prazo de aceite vira alerta. Veja a [implementação do DataCrazy](https://www.adprotecnologia.com.br/crm/implementacao-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](https://www.adprotecnologia.com.br/servicos/empresa-de-qualificacao-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.

## Perguntas frequentes

### O que é MQL e SQL?

MQL é o lead que o marketing considera interessado o bastante para ser abordado. SQL é o lead que as vendas confirmaram ter perfil, necessidade e prazo para receber uma proposta. Os dois são degraus de qualificação antes da oportunidade.

### Qual a diferença entre MQL e SQL?

O MQL mostra interesse e perfil, e é classificado pelo marketing ou por regra automática. O SQL mostra necessidade, prazo e condição de compra, e só existe depois de uma conversa com as vendas.

### Quem define se o lead é MQL ou SQL?

O critério de MQL costuma ser definido pelo marketing, e o de SQL pelas vendas, mas os dois lados devem assinar o acordo. Quem classifica o lead é a regra combinada, não a opinião de uma pessoa.

### O que é SAL?

SAL é o Sales Accepted Lead: o MQL que as vendas aceitaram abordar. É um marco opcional, útil quando marketing e vendas são equipes diferentes e o lead costuma ficar parado entre elas.

### Pequena empresa precisa de MQL e SQL?

Precisa de uma versão simples, com duas etapas no funil: interessado e qualificado, cada uma com critério escrito. O nome pode ser outro, o que importa é separar quem só mostrou interesse de quem confirmou condições.

### Como calcular a taxa de MQL para SQL?

Divida o número de SQL pelo número de MQL no mesmo período. Se 18 de 40 MQL viraram SQL, a taxa é de 45 em cada 100. Compare por origem para ver qual canal traz os melhores leads.

## Fontes

- [DataCrazy, página inicial](/ir/datacrazy?de=mql-e-sql&pos=texto), conferido em 2026-10-31

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