SQLとは?MQLとの違いやSQLをめぐる課題の解決法を解説

投稿日:2021.11.12
マーケティングやセールスの領域で使われる「SQL」。しかし、営業の現場においてSQLをどのようにとらえて扱えばいいのか、曖昧なままにされているケースも多いのではないでしょうか。
ここでは、SQLという言葉の意味やMQLとの違いのほか、SQLをめぐる課題をどのように解決すればいいのかを解説します。

SQLとは、営業がコミュニケーションを受け持つべき見込み客

SQLとはSales Qualified Leadの略で、そのまま日本語に訳すと「営業が認定した見込み客」となりますが、よりわかりやすくいうと「営業がコミュニケーションを受け持つべき見込み客」という意味の言葉です。
ですので、SQLはマーケティングやインサイドセールスによるナーチャリングによって、購買意欲が高められた見込み客のことを指します。加えて、問い合わせや引き合いなどで入ってきた案件もSQLに含まれます。
このようにSQLとは、ニーズが確認された見込み客のことです。そのため、コストや納期などの諸条件を整えれば、成約に至る可能性が高いとみなすことができます。

MQLとの違い

SQLに似た言葉として「MQL(Marketing Qualified Lead)」があります。これは、「マーケティングがコミュニケーションを担当すべき見込み客」のことで、ウェブサイトでの問い合わせやeBookのダウンロードのほか、展示会やセミナーなどのマーケティング活動によって創出され、ある程度まで購買意欲を高められた見込み客を指します。
この層は、自社製品やサービスを認識しており、興味はあるけれども、商談に持ち込むほどには購買意欲が高まっていません。そのため、マーケティング部門やインサイドセールスによって引き続きナーチャリングを行い、購買意欲を十分に高めていく必要があります。
そして、MQLの購買意欲が一定以上のレベルに達したら、営業にパスして案件化します。この時点で、MQLはSQLになるというわけです。

SQLとMQLの併用が重要

SQLは、すでにニーズが顕在化しており、購買意欲も比較的高い見込み客です。MQLと比較すれば、より少ない時間と労力で成約につながることが期待できます。
しかし、BtoB領域において、SQLの多くを占める引き合いの案件は、いわゆる「待ちの営業」であるため、引き合いだけに頼るのはリスキーです。そこで、SQLとMQL両者の併用、つまりMQLからSQLに見込み客を育てるという行為が重要になります。

中小規模の企業では、独立したマーケティング部門を持つ企業は少なく、多くは営業との兼任かもしれません。しかし、そのような場合でも、見込み客をチェックし、SQLとはいえないまでも、ある程度の確度を持つと思われる見込み客に対しては、リソースを割いてマーケティング的な視点からアプローチをして購買意欲を引き上げる。こうした、「SQLとMQLの併用」という手法も有効なのではないでしょうか。

マーケティングと営業のよくある課題はSQLとMQLをめぐる連携不足

SQLとMQLに関する話題に関連して、よく問題に挙げられるのが、営業にパスしたMQLの離脱です。
営業にとっては、引き合いなどで得られたSQLのほうが成約の可能性が高いため、マーケティングからパスされた、つまりMQLからSQLになった見込み客を後回しにしてしまう…ということが起こりがちです。
ですが、せっかく育てた見込み客が離脱してしまうと、せっかくのマーケティングの努力が無駄になってしまいます。
こうした状況に陥ると、マーケティングからは、せっかくMQLからSQLに育成した見込み客を、営業が放置してしまっているように見えてしまいますし、営業は期日と売上目標という具体的な数字を追求しますから、「マーケティングがパスする見込み客は手間と時間がかかりすぎる」と感じてしまいます。

このような対立は、両部門の役割分担がうまくなされていなかったり、SQLとMQLの定義が食い違い、連携がとれていなかったりするために起こるものです。しかし、「顧客に価値を提供しつつ、自社の売上を伸ばす」という目標は、マーケティングにも営業にも共通する目標であるはず。それが理解できれば、それぞれの部門にできることはまだあるはずです。
営業は引き合いの案件だけでなく、マーケティングからパスされた見込み顧客にも十分な対応を果たし、マーケティングは営業がすぐにアプローチにかかれるよう、MQLに対してしっかりナーチャリングを行う。そして、両部門がうまく連携するにはどうすべきかをすり合わせ、解決策をともに検討することが大切です。

SQLとMQLをめぐる課題を解決するには?

前述したSQLとMQLをめぐる課題を解決するには、マーケティングと営業の連携が重要であり、十分なコミュニケーションをとることが第一歩となります。具体的には、下記のような方法で解決していくといいでしょう。

見込み顧客が顧客になるまでのプロセスを理解する

獲得した見込み顧客がSQLになり、MQLを経て、成約して顧客になるまでのあいだには、いくつかのプロセスがあります。そのプロセスの中の特定の部分で、マーケティングと営業はそれぞれに見込み顧客とのコミュニケーションを担当します。これを理解するには「The Model(ザ・モデル)」と呼ばれる、営業プロセスモデルに当てはめて考えるといいでしょう。
The Modelは、セールスフォース・ドットコムで長く活用されてきました考え方で、営業プロセス全体を4つの段階に分け、ひとつの段階の出口が次の段階の入口になる構成です。また4つの段階それぞれに、コミュニケーションを担当すべき部門が配置されています。
社内にインサイドセールス部門があれば、この図のとおりの役割分担になります。そうでないなら、獲得した見込み顧客を育成し、案件化できるSQLと判定できるまで、マーケティング部門が育成することになります。そしてここで重要なのが「何をもってSQLと判断するのか」という基準です。
SQLへの判定基準は、マーケティングと営業の両者が意見を出し合い、十分にすり合わせることが大事です。MAによるスコア設定を使うにしても、育成が十分でなく、案件化してすぐに離脱してしまうようなら、判定スコアを上げる必要があります。結果を見ながら試行錯誤し、最適な判定基準を策定していくことが大切です。

マーケティングがMQLのニーズをできるだけ向上させられるような体制を構築する

SQLはニーズが顕在化している点で、成約確度は高いといえます。しかし、先程説明したとおり、引き合いによるSQLは、安定的かつ継続的に獲得できるとは限りません。また、インターネットの普及によって、顧客側での情報収集が容易になり、引き合いを入れる時点でほぼ購買を決めているというケースが増えています。つまり、気づかぬうちに潜在顧客を競合に奪われているということも起こっているのです。
この状況でまず注目すべきは、マーケティングによるMQLのフォローアップです。マーケティングが育成した見込み顧客の離脱を防ぎ、ニーズが高まるようにアプローチを続ける体制を整えておけば、引き合いだけに頼らずに数字を上げていくことができるでしょう。

MAのスコアリングを見直してみる

MAによるスコアリングは、見込み顧客の行動に合わせて、仮説に従って設定されるものです。そのため、「スコアの割には、購買意欲が高まっていない」ということは、特に運用初期にはよく起こります。これは、データの蓄積に合わせて調整していくことで、正確さを増していきます。
この点については、営業部門の理解を得た上で、定期的に検証を行うべきでしょう。もしも、スコアリングの結果が実際とずれており、思うように結果につながらないときは、様子を見ながらスコアリングを調整していきましょう。

営業にパスする見込み顧客の定義を明確にする

SQLとしてマーケティングが営業にパスする見込み顧客の定義を、明確にすることも重要です。
たとえば、MAのスコアリングを参照して「スコアが100点以上の見込み客を営業にパスする」というような、明確で客観的な基準を設定できればベストでしょう。両部門が納得できる定義を作り、不具合があるようなら調整していけばいいのです。

MAのシナリオ改善でナーチャリングを改善する

スコアリング設定とともにマーケティング部門でできることは、MAのシナリオ設定です。
シナリオもスコアリングと同様、常にブラッシュアップしていく必要があります。「さまざまな手段で獲得した見込み顧客が、どのようなルートを通るのか」「どこに離脱の危険があり、どこにプッシュするチャンスがあるのか」など、試行錯誤を繰り返しながら改善を重ねていきましょう。それによって、1人でも多くの見込み顧客を、SQLとして営業にパスすることができます。

SQLをどのように扱うかは、マーケティング、営業双方が考えるべきもの

SQLをどのように扱うかは、マーケティングと営業の双方が考えるべき課題です。それには、両部門のコミュニケーションが欠かせません。
お互いが協力して、SQLをめぐる課題の解決を図り、「顧客への価値提供と利益の増大」という、共通の目的に向かって事業を行っていきましょう。
 

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