MQLとSQLの違いとは？定義や基準の決め方・営業連携を成功させるコツを解説

マーケティング活動で獲得したリードを営業部門へ引き継ぐ際、「どの段階で渡すべきか」という課題に悩む企業は少なくありません。この課題を解決するために重要なのがMQLとSQLという概念です。MQLは「Marketing Qualified Lead」の略でマーケティング部門が認定した見込み顧客を指し、SQLは「Sales Qualified Lead」の略で営業部門が認定した見込み顧客を意味します。両者の違いを正しく理解し、適切な基準を設けることで、マーケティングと営業の連携がスムーズになり、商談化率や成約率の向上が期待できます。本記事では、MQLとSQLの定義から基準の決め方、さらに営業連携を成功させるための具体的なコツまで詳しく解説します。

MQLとSQLの定義を解説

MQLとSQLは、リード管理において欠かせない概念です。両者を正しく理解することで、見込み顧客の状態を適切に把握し、効果的なアプローチが可能になります。

ここでは、それぞれの定義と特徴について詳しく見ていきましょう。

MQLの定義と特徴

MQL（Marketing Qualified Lead）とは、マーケティング活動によって一定の関心を示し、営業へ引き継ぐ価値があると判断された見込み顧客のことです

具体的には、資料ダウンロードやウェビナー参加、メルマガ登録などの行動を通じて、自社の製品やサービスに興味を持っていることが確認できたリードを指します。MQLの段階では、まだ購入意欲が明確ではない場合もありますが、継続的なナーチャリングによって商談へとつながる可能性を秘めています。

MQLを適切に定義することで、マーケティング部門は質の高いリードを営業部門へ渡すことができます。

SQLの定義と特徴

SQL（Sales Qualified Lead）とは、営業部門が直接コンタクトを取り、商談に値すると判断した見込み顧客を指します

SQLは、購入予算が確保されている、導入時期が明確である、決裁権を持つ担当者と接点があるなど、より具体的な購買条件を満たしているリードです。MQLから昇格したリードに対して営業担当者がヒアリングを行い、商談化の可能性が高いと判断された場合にSQLとして認定されます。

SQLを明確にすることで、営業部門は優先順位をつけた効率的な営業活動を展開できます。

MQLとSQLが混同される理由

MQLとSQLが混同されやすい理由として、両者の境界線が企業によって異なることが挙げられます。明確な定義がないまま運用を始めると、マーケティング部門と営業部門の間で認識のズレが生じやすくなります。

特に、リードの引き継ぎ基準が曖昧な場合、営業部門から「渡されたリードの質が低い」という不満が出やすくなります

この課題を解決するためには、両部門が協力して明確な基準を策定し、定期的に見直すことが重要です。

MQLとSQLの違いを比較

MQLとSQLは、見込み顧客の成熟度や判断基準において明確な違いがあります。両者の違いを正しく把握することで、適切なタイミングでのリード引き継ぎが実現します。

以下では、さまざまな観点からMQLとSQLの違いを詳しく比較していきます。

購買意欲における違い

MQLとSQLの最も大きな違いは、購買意欲の高さにあります

MQLは製品やサービスに関心を示している段階ですが、具体的な購入検討には至っていないケースが多いです。一方、SQLは購入を前向きに検討しており、導入に向けた具体的な情報収集を行っている状態です。

項目	MQL	SQL
購買意欲	関心段階	検討段階
情報収集の目的	課題認識・解決策の探索	具体的な製品比較・導入検討
アプローチ方法	情報提供・ナーチャリング	商談・提案

購買意欲の違いを理解することで、適切なコミュニケーション戦略を立てることができます。

管理部門における違い

MQLはマーケティング部門が管理し、SQLは営業部門が管理するという点も重要な違いです。マーケティング部門は、リード獲得からナーチャリングを通じてMQLを育成する役割を担います。

営業部門は、MQLとして引き継がれたリードに対してヒアリングを行い、SQLとして認定するかどうかを判断します

この役割分担を明確にすることで、各部門が自分たちの責任範囲を理解し、効率的な業務遂行が可能になります。

評価基準における違い

MQLとSQLでは、評価に用いる基準も異なります。MQLの評価には、主にデジタル上の行動データが活用されます。

具体的には、Webサイトの閲覧ページ数、資料ダウンロード回数、メール開封率などが指標となります。一方、SQLの評価には、予算、決裁権、ニーズ、導入時期といったBANT条件が用いられることが一般的です。

MQLは行動ベース、SQLは商談条件ベースで評価されるという違いを押さえておくことが大切です

MQLとSQLの基準の決め方

MQLとSQLの基準を適切に設定することは、リード管理の成功に直結します。基準が曖昧だと、部門間の連携に支障をきたし、商談化率の低下を招く可能性があります。

ここでは、具体的な基準の決め方について解説します。

リードスコアリングの活用方法

リードスコアリングとは、見込み顧客の属性や行動に点数を付けて、購買意欲を数値化する手法です

この手法を活用することで、MQLとSQLの基準を客観的に設定できます。スコアリングの項目としては、企業規模、業種、役職などの属性情報と、資料ダウンロード、セミナー参加、価格ページ閲覧などの行動情報を組み合わせることが効果的です。

スコアが一定の閾値に達したリードをMQLとして認定し、営業部門へ引き継ぐ仕組みを構築することが重要です。

BANT条件の設定方法

SQLの基準を決める際には、BANT条件を活用することが効果的です。BANTとは、Budget（予算）、Authority（決裁権）、Need（ニーズ）、Timeline（導入時期）の頭文字を取ったものです。

営業担当者がヒアリングを通じてBANT条件を確認し、一定の条件を満たしたリードをSQLとして認定します

BANT項目	確認内容	SQL認定の目安
Budget	予算の有無・金額	予算が確保されている
Authority	決裁権の有無	決裁者またはその影響者
Need	課題・ニーズの明確さ	具体的な課題認識がある
Timeline	導入時期	6ヶ月以内に導入予定

BANT条件を基にした基準は、営業部門が納得感を持って運用しやすいというメリットがあります。

両部門で合意形成する方法

MQLとSQLの基準は、マーケティング部門と営業部門が共同で策定することが重要です。どちらか一方の部門だけで決めてしまうと、運用開始後に認識のズレが生じやすくなります。

定期的なミーティングを設け、両部門が基準について議論し、必要に応じて見直しを行う体制を整えましょう

合意形成のプロセスを丁寧に行うことで、両部門の協力体制が強化されます。

MQLからSQLへの移行プロセス

MQLをSQLへ適切に移行させることは、営業効率を高める上で非常に重要です。移行プロセスが曖昧だと、有望なリードを逃したり、逆に準備不足のリードを営業に渡してしまったりする可能性があります。

ここでは、効果的な移行プロセスについて解説します。

移行のタイミングを見極める

MQLからSQLへの移行タイミングは、リードスコアと行動シグナルを組み合わせて判断することが効果的です

単にスコアが閾値に達しただけでなく、価格ページの閲覧や問い合わせフォームへのアクセスなど、具体的な購買行動が見られた場合に移行を検討します。

行動シグナル	移行の優先度	推奨アクション
価格ページを複数回閲覧	高	即座に営業へ引き継ぎ
資料を複数ダウンロード	中	フォローアップ後に判断
メルマガの開封のみ	低	継続的なナーチャリング

適切なタイミングで移行することで、営業部門の効率が向上します。

引き継ぎ情報を整備する

MQLをSQLとして営業部門へ引き継ぐ際には、必要な情報を整理して伝えることが重要です。リードの基本情報だけでなく、これまでの接点履歴や関心を示したコンテンツなども共有します。

引き継ぎ時に十分な情報を提供することで、営業担当者は効果的な初回アプローチが可能になります

情報の引き継ぎを丁寧に行うことで、商談の成功率が高まります。

移行後のフォロー体制

SQLへ移行した後も、すべてのリードが即座に商談化するわけではありません。営業担当者がアプローチした結果、まだ時期尚早と判断されるケースもあります。

そのような場合には、リードをマーケティング部門へ戻し、再度ナーチャリングを行う「リサイクル」の仕組みを設けることが重要です

リサイクルされたリードには、タイミングを見て再度アプローチを行います。この循環を適切に回すことで、長期的な視点でリードを育成できます。

営業連携を成功させるコツ

MQLとSQLを効果的に活用するためには、マーケティング部門と営業部門の連携が不可欠です。両部門が協力体制を築くことで、リードの商談化率と成約率が向上します。

ここでは、営業連携を成功させるための具体的なコツを紹介します。

定期ミーティングの実施方法

マーケティング部門と営業部門が定期的にミーティングを行い、リードの状況や基準について議論することが重要です

週次または月次でミーティングを設定し、MQLの質に対するフィードバックや商談化率の推移などを共有します。このコミュニケーションを通じて、両部門の認識を合わせ、基準の改善につなげることができます。

ミーティングでは、具体的なデータを基に議論を行うことで、建設的な改善策が生まれやすくなります。

共通CRMの活用ポイント

マーケティング部門と営業部門が同じCRMを活用することで、リード情報の一元管理が可能になります。リードのステータスや履歴を両部門がリアルタイムで確認できるため、情報の齟齬が防げます。

CRM上でMQLとSQLのステータスを明確に区分し、移行のタイミングや条件を可視化することが効果的です

CRM活用の目的	具体的な施策	期待される効果
情報の一元管理	リード情報を共有DB化	情報の齟齬を防止
ステータス管理	MQL/SQL区分を設定	引き継ぎの可視化
履歴の共有	接点履歴を記録	効果的なアプローチ

CRMを適切に活用することで、部門間の連携がスムーズになります。

KPI設定と効果測定の方法

営業連携の成果を測定するためには、適切なKPIを設定することが必要です。MQL数、MQLからSQLへの転換率、SQL数、SQLからの商談化率、成約率などを追跡します。

これらのKPIを定期的にモニタリングし、目標との乖離がある場合は原因を分析して改善策を講じることが重要です

KPIを基にしたPDCAサイクルを回すことで、継続的な改善が実現します。

よくある質問

MQLとSQLの基準は業界によって異なりますか？

はい、業界や企業の特性によってMQLとSQLの基準は大きく異なります。BtoB企業とBtoC企業では購買プロセスが異なるため、それぞれに適した基準を設定する必要があります。また、高額商材と低額商材でも検討期間や意思決定プロセスが異なるため、自社の商材特性に合わせた基準策定が重要です。

MQLの数は多ければ多いほど良いのでしょうか？

MQLの数が多いこと自体は良いことですが、質を伴わなければ営業部門の負担が増えるだけになってしまいます。重要なのはMQLからSQLへの転換率や商談化率です。質の高いMQLを安定的に供給することが、営業効率の向上につながります。

リードスコアリングを始めるために必要なツールは何ですか？

リードスコアリングを実施するためには、MAツールやCRMの導入が効果的です。これらのツールを活用することで、リードの行動データを自動的に収集し、スコアを付けることができます。導入前に、どのような条件でスコアを付けるかを社内で決めておくことが重要です。

まとめ

MQLとSQLは、リード管理において欠かせない重要な概念です。MQLはマーケティング部門が認定した見込み顧客、SQLは営業部門が認定した見込み顧客を指し、両者の違いを正しく理解することが効果的なリード管理の第一歩となります。

基準を決める際には、リードスコアリングやBANT条件を活用し、マーケティング部門と営業部門が共同で策定することが重要です。定期的なミーティングや共通CRMの活用を通じて、両部門の連携を強化していきましょう。

MQLとSQLを適切に運用することで、商談化率と成約率の向上が期待できます。本記事で紹介したポイントを参考に、自社に最適なリード管理体制を構築してみてください。