Lead qualificato per il marketing (Marketing qualified lead)

Un lead qualificato per il marketing (MQL) è un visitatore del sito Web i cui livelli di coinvolgimento indicano che è probabile che diventi un cliente.

Per essere qualificato come MQL, il visitatore ha dimostrato interesse per il contenuto del sito web. Ad esempio, il visitatore potrebbe aver compilato un modulo web, aver scaricato contenuti, essersi iscritto a una newsletter o aver inserito prodotti virtuali in un carrello della spesa. A ogni tipo di interazione del Lead viene assegnato un punteggio, una metrica che ha lo scopo di aiutare il personale di vendita e marketing a determinare dove si trova il visitatore nel ciclo di acquisto.

Il punteggio più alto indica che il lead ha maggiori probabilità di acquistare o diventare cliente. I professionisti di marketing utilizzano i punti di punteggio principali per modellare il percorso dei clienti dell’acquirente.

Ad esempio, il consumo di contenuti top-of-funnel, creati per gli utenti nella fase di ricerca o istruzione, riceve valori in punti inferiori. I contenuti a metà o in fondo alla canalizzazione, utilizzati nelle fasi successive del processo di acquisto, ricevono valori in punti più elevati. È possibile assegnare punteggi negativi. Ad esempio, le visite alla pagina “Carriere” o “Offerte di lavoro” indicano una persona in cerca di lavoro, piuttosto che un potenziale cliente. Le visite a queste pagine possono ricevere punti negativi, per allontanare i potenziali clienti dallo stato MQL.

Gli esperti di marketing utilizzano i software di marketing automatico per assegnare valori in punti. I software possono gestire i punteggi dei lead per tutti i lead, in base al sistema di punteggio.

Per garantire l’allineamento delle vendite e del marketing, i professionisti del marketing dovrebbero coinvolgere il reparto vendite nella determinazione dei valori e delle regole del lead scoring. I professionisti delle vendite avranno una buona conoscenza delle attività svolte dai clienti prima di prendere una decisione di acquisto. Di conseguenza, le vendite possono fornire un feedback prezioso sui valori in punti relativi assegnati a ciascuna azione.

Inoltre, i professionisti del marketing possono intervistare i clienti per comprendere il loro percorso attraverso il sito Web dell’azienda e le risorse di contenuto prima dell’acquisto. Comprendere il percorso del cliente può aiutare i professionisti del marketing a mettere a punto il sistema di punteggio principale utilizzato per determinare gli MQL.

Se il potenziale cliente si trova all’inizio del ciclo di acquisto, di solito è compito del reparto marketing coltivare il vantaggio .

Lead Qualificato per il marketing (MQL) VS Lead Qualificato per le vendite (SQL)

Un Lead qualificato per il marketing (MQL) può essere paragonato a un lead qualificato per le vendite (SQL). Gli SQL spesso indicano un interesse immediato per i prodotti o i servizi di un’azienda e una best practice è che un rappresentante di vendita agisca in base a un SQL entro le prime 24 ore dalla scoperta.

Gli MQL, al contrario, sono lead di interesse più generale che potrebbero richiedere più istruzione e follow-up per essere convertiti in opportunità di vendita. Gli MQL vengono spesso inseriti in un programma di promozione della posta elettronica, creato da professionisti del marketing che utilizzano software di automazione del marketing. Il software automatizza l’invio di e-mail a MQL tramite una pianificazione predeterminata. Gli MQL vengono “valutati” in base all’apertura di e-mail, ai clic, alle visite al sito Web, al completamento dei moduli e alle attività correlate.

In un imbuto di vendita il Lead qualificato per il marketing (MQL) si troverebbe nella parte più ampia dell’imbuto, mentre un SQL sarebbe nella parte più stretta dell’imbuto. Idealmente, un MQL che viene nutrito tramite e-mail promozionali uno-a-molti e sforzi di marketing sui social media molti-a-molti alla fine accumulerà abbastanza punti lead per diventare un SQL. Il punto di svolta esatto per la conversione da MQL a SQL varia da azienda a azienda, in base a prove aneddotiche raccolte dalle vendite passate o da un’analisi dei dati di marketing.

Le grandi aziende spesso utilizzano software di lead generation per automatizzare l’identificazione di lead qualificati. Diversi fornitori, come Inside Sales, 6Sense, Mintigo, Lattice Engines e Inside View, utilizzano l’ analisi predittiva per fornire alle aziende lead con punteggio.

Tuttavia, alcuni osservatori del settore criticano queste applicazioni per identificare i lead senza fornire sufficiente trasparenza negli algoritmi di modellazione predittiva che potrebbero aiutare l’azienda a distinguere tra lead qualificati per il marketing e lead qualificati per le vendite.

Da quando l’analisi predittiva utilizza gli attributi dei clienti attuali per modellare i potenziali clienti, può essere inefficace per una società che vuole scalare un mercato oppure entrare in un nuovo mercato. In questo scenario, i potenziali clienti sono modellati contro il cliente sbagliato (ad esempio, i clienti esistenti, in contrasto con i nuovi clienti a cui l’azienda si rivolge).

La differenza è importante perché i lead SQL sono in genere gestiti one-to-one e se fatto in prima persona, richiedono più attenzione e tempo.