社内会議などでMQLやSQLというキーワードをよく耳にするものの、「正直よくわからない」と疑問を感じたことはありませんか。デジタル時代の営業体制において、マーケティング部門と営業部門の協業が注目されています。しかしながら、両部門の見込み顧客の認識の相違によって、意見の食い違いが生まれることも少なくありません。そうした部門間の意見の対立や営業効率の低下を防ぐうえで、MQLとSQLは重要な役割を担います。
本記事では、MQLとSQLの基本から設定する目的、そしてマーケティング部門と営業部門が連携して成果を出すための方法まで詳しく解説します。
MQLとはMarketing Qualified Leadの略で、マーケティングによって創出された、案件化確度の高い見込み顧客を指します。一定の契約や購入意志が見込まれるMQLは営業側に引き渡されます。
簡単にいえば、「マーケティング部門としてはアプローチする価値があると思っているから営業担当者に渡すよ。営業側で本当に受注の可能性があるかどうか判断してね。」というものです。しかし、マーケティング部門によって見込み顧客は獲得できているものの、実態としては営業部門がターゲットと定めている企業のリードが少ないなど、両部門で認識の相違が起きていることも珍しくありません。マーケティング部門は純粋なリード獲得にばかり注力するのではなく、自社がターゲットとする企業（業種、業態、企業規模など）に属するリード獲得が重要です。
MQLはあくまでもマーケティング部門が中心となって判断するものであり、どういった基準でMQLとみなすかは、各企業が独自の判断で設定します。基準がゆるいと営業側のアプローチに支障をきたしますし、逆に基準が厳しすぎると充分なリードを確保できなくなります。
一般的なMQLの基準には、次のようなものがあります。
・ Webサイトへの複数回の訪問
・ 料金ページへの訪問
・ サービス、製品の資料請求
・ セミナー（ウェビナー）の参加
・ サービスへの質問・問い合わせ
これらに加え、獲得したリードがどういった企業か（業界・業種・企業規模など）把握したり、個人の情報（部門・役職など）を把握したりすることで、MQLの精度がより高いものになります。そのため、企業データベースと過去の受注傾向からデータを突き合わせ、どのような企業がターゲット企業であるかをあらかじめ設定しておく必要があります。
SQLとはSales Qualified Leadの略で、営業担当者が成約確度が高いと判断した見込み顧客を指します。マーケティング部門が獲得したMQLは営業部門に引き渡されますが、その後営業部門がアプローチすることでSQLへと昇華されます。SQLを効率的に増やし続けるためには、MQLの質と量が欠かせません。また、SQLの判断基準は営業部門が中心となって定めますが、その基準をあらかじめマーケティング部門に共有しておくことで、部門間での認識相違を防ぐことにもつながります。
営業活動において重要なことは、見込み顧客の検討度合いを正しく把握することです。とりわけ、インサイドセールスにおいては、マーケティング部門と営業部門で見込み度合いの認識相違が発生するケースも珍しくありません。営業部門が見込み顧客に対して初回提案を行う際は、企業の検討度合いをヒアリングした上で、成約の可能性が高いものを選別・絞り込むことが必要です。この絞り込みのための評価プロセスを「クオリファイ」（またはリードクオリフィケーション）と呼びます。適切なクオリファイを実現するためには、自社で基準を設ける必要がありますが、その基準設定に役立つフレームワークとして「BANT情報」があります。BANTとは、見込み顧客から営業がヒアリングして得た情報を4つの要素に分類し、見込み度合いを評価するフレームワークです。
Budget（予算）：製品・サービスを導入するための予算はどれくらいあるか
Authority（決裁権）：稟議を承認する決裁権限を持つのはだれか
Needs（必要性）：どのような課題があるか、どんな製品・サービスを求めているか
Timeline（導入時期）：いつまでに課題を解決したいか
BANT情報は、SQLと判断する前にすべて明確になっている必要はありません。商談の際は、Needsが初めに出てくることが多いため、基準を定める際は「少なくともNeedsが満たされていること」といったように基準を設定するとよいでしょう。
営業活動のプロセスにおいて、多くの場合はアポイントが取得できた時点でSFA（営業支援システム）で商談を作成します。その後、初回提案でSQLとなれば商談のステージが1つ上がることになります。このように、SFAを活用する際はアポイントとSQLを一緒くたに管理するのではなく、別々で管理できるようにあらかじめ条件を整えておくことが重要です。
ここまで解説してきたように、MQLは「マーケティング施策を通じて創出された案件確度の高い見込み顧客」を指し、SQLは「営業担当が成約確度が高いと判断した見込み顧客」のことを指します。ウェビナー開催や資料ダウンロードなど、マーケティング活動によって生み出されたリードはMQLと判定され、営業部門へと引き渡されます。営業部門は対象企業に対してアプローチし、初回提案時に得た情報をもとにSQLに昇華すべきか判断します。
マーケティング部門と営業部門が分業してリード獲得から受注まで担当している場合は、社内でMQLやSQLの基準を明確に設定するとよいでしょう。MQLとSQLを設定することで解決できる課題として、主に4つ挙げられます。
１．受注率向上
２．新規商談数増加
３．営業の顧客アプローチ数増加
４．マーケティングの最適な予算配分
それぞれ詳しく解説していきます。
マーケティングを行うことで、資料ダウンロードや問い合わせフォームからさまざまなリードが得られますが、すべてが見込み顧客であるとは限りません。MQLによってふるいにかけることで、営業部門はより確度の高い商談に注力できるため、営業効率の向上につながります。
MQLは事前に定めた基準をもとに機械的に識別し、営業に引き渡します。そこから、インサイドセールス（内勤営業）やフィールドセールス（外勤営業）が、さらにターゲットを絞り込んでアプローチすることで商談数の増加が見込めます。例えば、従来は営業リスト300件に対してテレアポをして2件の商談獲得（0.6％）だったのが、MQLとして渡された見込み顧客100件に対してアプローチすることで5件の商談獲得（5％）できるなど、効率的に新規商談数を増やすことができます。
MQLとSQLを設定すれば、多くのリードの中から担当者が目検でチェックする必要がなくなるため、アプローチ先を効率的に増やすことができます。また、目検チェックの場合は担当者ごとに判断基準が異なるため、思うようにアプローチ先が増えないこともあります。一定の基準を設けることで判断に費やす時間が減り、その分テレアポや営業メールといった本来の営業活動に割ける時間が増えるため、結果的にアプローチ量の増加にもつながります。
MQLとSQLを設定すれば、どのマーケティング施策がリード獲得に貢献しているか効果検証に役立ちます。それらの検証結果をもとに、最も多く創出できているリードソースやコンテンツなどの施策に注力できるため、マーケティングの最適な予算配分にも貢献します。
MQLとSQLはマーケティング部門と営業部門をまたいで基準を決めるものなので、慎重に進める必要があります。ここでは、MQLとSQLを運用するまでの流れを4つのステップに分けて解説します。
まずは、MQLとSQLを定量的に測定できるよう数値を用いた基準を設定します。基準を定量で判断できなければ、マーケティング部門と営業部門、あるいは個人によって判断基準のバラつきが生じてしまいます。株式会社ハンモックが行った新規営業に関する実態調査によると、「新規開拓を成功させるために必要だと思うこと」という問いに対して、「ターゲットを絞ったリスト作り」と回答した方が52.8％にのぼることがわかりました。
このデータが示唆する通り、純粋なリードをいくら増やしたとしても、基準が曖昧な状態では企業に対して効率的なアプローチを行えず、かえって非効率になる可能性があります。そのような事態を防ぐためにも、MQLの段階では「ターゲットを絞ること」と、その中で「どれくらい購買意欲が見える行動をとっているか」の2つの条件で基準を作ることが望ましいでしょう。
一方、SQLの段階では、BANTのフレームワークを用いて、それぞれの情報を定量的に判断できるようにします。例えば、Budgetであれば「予算が100万円以上あること」や、Timelineであれば「6カ月以内に意思決定する意向があること」など、定量を意識してヒアリングした情報を整理することで基準が明確になります。
MQLとSQLの質は、マーケティング部門と営業部門の評価につながるものなので、営業が受け取ってから判断するまでの時間的な基準とアプローチの方法を決める必要があります。そこで重要なのが、マーケティング部門と営業部門それぞれで「SLA」を設定することです。SLA（Service Level Agreement）とは、「サービス品質保証」「水準合意」と訳されます。すなわち、マーケティングにおいてSLAの設定は、「どのような質でどれくらいの量のリードを営業部門に引き渡すか」ということを意味します。
例えば、MQLの場合、営業部門がマーケティング部門に対してコミットするSLAは「受け取ってから24時間以内に必ず初回アプローチを行い、直接連絡が取れるまではMAX4回までアタックする」といったことや、「受け取ってから3日以内に初回提案の日程を確定し、初回提案終了後24時間以内に、SFAの商談ステージを変更する」などが考えられるでしょう。
MQL・SQLの定義および、それらに対するSLAについてマーケティング部門と営業部門が合意したら、実際にSFAのレポート機能を使って数値をモニタリングしていきます。週次・月次のタイミングで、部門間で検証を行えるように、定例ミーティングの場を設けるようにしましょう。
一定期間ごとのデータをもとに、成約につながっているかどうか、MQLのSQLの基準と実態に乖離がないかどうか検証します。もし、思うような成果につながっていない場合は、定義を見直す必要があります。例えば、「MQLの遷移率は30％を超えているが、SQL遷移率が10％以下である」といった状況はMQLとSQLのバランスが悪いため、部門間で認識の相違が発生していることも考えられます。基準の目線合わせをしたうえで、MQLの基準を引き上げることも検討すべきでしょう。
マーケティング部門のミッションは、マーケティング施策によって獲得したリードを、MQLとして営業部門に引き渡すことです。MQLの質と量が、その後の営業活動の成否を分けるといっても過言ではありません。ここでは、MQLを増やす方法を3つ紹介します。
MQLを増やすためには、ターゲット企業をマーケティング、営業の全員が合意することが重要です。ここで合意形成をしないまま進めてしまうと、後に部門間でターゲット企業の認識相違につながり、インサイドセールスの効果が最大限に発揮されません。
ターゲット企業を定める際は、一般的には業界や企業規模、地域をもとにしますが、まずは自社内の既存顧客を分析し、企業をセグメント化します。その中で、営業担当者の経験則や肌感も参考にしながら、調整を加えるとよいでしょう。
MQLを効率的かつ最大限に増やすには、数あるマーケティング施策の中で最もMQLを多く創出できている施策に注力することが大切です。
リード獲得数やキャンペーン接触数を指標にしてしまうと、営業に引き渡したあとに「案件の見極めが甘い」「良質な商談につながらない」といったように、営業とのすれ違いの原因にもなりますので注意しましょう。
<H3>3. リード獲得後のナーチャリング施策を実施する
リードナーチャリングとは、「リードの育成」とも呼ばれ、獲得したリードに対して継続的にアプローチを繰り返し、信頼関係を築きながら購買意欲を高めるといったマーケティング手法です。新規リード獲得ばかりに注力するのではなく、獲得したリードに対してナーチャリング施策を講じることで、MQLを効率的に増やすことが可能です。
ナーチャリングの例としては次のようなものが挙げられます。
・ メルマガ
・ セミナー、ウェビナー開催
・ SNS
・ Web広告
・ お役立ち資料
ナーチャリングについてはこちらの記事で紹介しているので、ぜひご参考ください。
マーケティング部門から引き渡されたMQLに対して営業部門はアプローチを行いSQLへと昇華させながら、受注確度の高い案件を選別していきます。ここでは、SQLを効率的に増やす方法を3つ紹介します。
SQLを増やすにはSLAが欠かせません。マーケティングと営業間で設定したSLAがどれだけ守られているかの指標として「遵守率」をKPIとして定め、モニタリングをしながらスコアの改善を図ることが重要です。遵守率が低く一向に改善が見られない場合は、関係者間で再度目線合わせを行うとよいでしょう。特に初めのうちは認識の相違が起きやすいため、なるべく頻度を増やして検証と改善のサイクルを早めることが重要です。
ターゲット企業から初回商談の機会が得られたら、商談を通じて必要な情報をヒアリングします。ターゲット企業の中でも優先度があるため、先程紹介したBANTのフレームワークなどを用いながらSQLの基準を変えるとよいでしょう。
例えば、優先度が高い企業はBANTのうちNeedsの情報だけ満たせればSQLとし、優先度が低い企業はBANTのうちBudgetとNeedsが満たせればSQLにするなどです。あらかじめ自社にとってどのような企業を優先すべきなのかを明確にし、それに応じてSQLの基準を調整する必要があります。
マーケティング部門は営業にリードを引き渡した後も、営業にすべて任せるだけではなく、SQLの創出に向けたサポートを行うことが大切です。具体的には、顧客側に向けたお役立ちコンテンツを作ることや、営業組織の強化につながる営業資料作成や営業ツール開発などセールスイネーブルメントを行うとよいでしょう。
セールスイネーブルメントについてはこちらの記事で紹介しているので、ぜひご参考ください。
単にMQLとSQLを設定するだけでは、マーケティングと営業間で認識の相違が生まれ、思うような成果につながらないケースも少なくありません。効率的にリードを創出し成約に繋げるには、いくつかの注意点を押さえる必要があります。ここでは、営業部門とマーケティング部門の連携を強化するためのポイントを3つ紹介します。
マーケティング部門と営業部門の間で定期的にミーティングを実施し、獲得したリードと設定したMQL・SQLに相違がないか検証します。例えば、次のフェーズへの遷移率が適切か、ターゲット企業の認識がそもそもずれていないかといった意見を交わします。定量だけではなく、定性的な情報を集めることで、認識の相違を防ぐことにもつながります。ミーティングの開催頻度としては、可能であれば週次で行い、最低でも月次で開催しましょう。
設定したMQLやSQLのKPI（創出数、遷移率）を確認し、「先月の遷移率と比べて今月はどうなっているか？」といったように自社のトレンドに変化がないかSFAを用いて確認しましょう。こちらもミーティング同様に、可能であれば週次で行い、最低でも月次で行うことをおすすめします。
企業の営業リソースは常に変動するものです。そのため、自社の営業リソースを正しく把握し、状況に応じた基準の見直しも必要です。例えば、営業担当者の離職などによって営業リソースが少なければ、MQLとSQLの基準を厳しくし、なるべくアプローチ先を絞るべきです。逆に、新規事業を始めたばかりで、数多くのリード獲得が必要であれば基準を緩め、より多くの企業にアプローチすることが必要です。つまり、MQLとSQLの基準は随時変動させるべきものなので、マーケティング部門と営業部門はコミュニケーションを積極的に取りながら、調整を繰り返すことが必要です。
MQLとSQLは、迷いなくマーケティング施策や営業活動を行えるようにし、定量的にビジネス状況を判断するために非常に重要なものです。しかし、マーケティング部門の役割が限定的な組織や、商談機会の設定がもっぱら紹介経由など、営業主体の企業においてはMQLとSQLは不要な場合もあります。
本記事で解説した内容を参考に、MQLとSQLを設定することで解決できる課題が発生した場合に設定することをおすすめします。その際は、MQLとSQLの基準を明確にし、SFAなどで蓄積した日々の営業データをもとに、振り返りを行うことが大切です。そして、受注確度の高い案件を抽出し成約率を高めるには、マーケティング部門と営業部門で意識の統一が欠かせません。MQLとSQLを活用し、より良い営業組織を作っていきましょう。
