关于 MQL 与 SQL 的大部分内容都提供了临床定义，仅此而已。它们告诉您网站访问者如何在填写表格或下载电子书时成为 MQL。以及潜在客户在完成 BANT（预算、授权、需求和时间）检查表并观看演示或与销售代表交谈后如何成为 SQL 并 进入销售渠道。
但这些定义并不能解决 B2B 组织中的一个关键问题：营销和销售之间围绕什么构成“好”线索的矛盾。
在很多公司中，营销部门希望将尽可能多的销售线索传递给销售部门，与销售部门希望从营销部门获得“更好”的销售线索，这两者之间存在着一种拉锯战。
这个问题的核心是主题： 定义 MQL 与 SQL 的最佳方式是什么？
如果你没有正确理解这一点，就会导致以下问题：
- MQL 未经真正认证就被交给销售人员
- 销售团队感到沮丧
- 营销与销售关系破裂
因此，在本文中，我们 不仅要定义 可用作MQL 或 SQL 标准的内容，还将讨论我们认为大多数公司应该 做些什么来更好地定义 MQL — 以便它与销售对合格潜在客户 (SQL) 的定义更加一致，并且营销和销售可以开始更好地相互合作。
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“MQL” 中包含的众多内容
用于定义销售合格线索 (SQL) 的标准 rcs 数据加拿大 通常是一组非常具体的过滤器，这些过滤器认为一家公司值得客户主管和销售团队追求。这些通常包括以下内容：
- 符合各种公司特征标准（规模、收入、行业等）
- 对产品表现出兴趣/愿意接听电话
相比之下，我们注意到公司对营销合格潜在客户（MQL）的定义往往更加宽松。
例如，一些公司将 MQL 定义为访问过你的网站一次并下载了电子书的人。 这些“潜在客户”实际上相当弱，因为他们还没有表达任何产品兴趣，他们只是提交了电子邮件以获取更多 内容。
其他公司将 MQL 定义为提交实际产品（或服务）兴趣表的人：销售表、演示请求表等。这些显然比基于内容的潜在客户更有资格，因为他们表达了对实际产品或服务的兴趣。
但即使在后一组中，也有“合格”的等级。例如，有人可能提交了销售表格，并且来自一家几乎买不起您的产品或服务的小公司。另一个 MQL 可能多次访问过您的网站，花了几分钟查看您的定价页面，订阅了您的电子邮件列表，并且完全符合您的买家角色。
这是 MQL 定义中的一种差异，它会造成营销和销售之间的问题
例如，如果营销部门忽略了大量基于内容的潜在客户（公司输入信息以下载更多内容，但并未真正表达对产品的兴趣），销售团队可能会抱怨这些潜在客户不够合格。即使 MQL 被定义为填写了与 产品相关的表格，如果该表格缺乏对销售人员来说很重要的关键资格标准（如公司规模、收入范围等），这也会让销售人员觉得他们的时间被浪费在了糟糕的潜在客户身上。
这些是 MQL 和 SQL 之间紧张关系的完美例子。
因此， 确定衡量 MQL 的标准非常重要，您需要与销售人员合作， 确定它们何时适合进入下一阶段。以下是一些常见标准，它们可以帮助对潜在客户进行评分并确定适合销售的 MQL：
- 行业
- 员工人数
- 收入
- 职称
- 营销参与度
定义这些标准是一个开始，但您还需要确定适合您的业务的领先资格。
例如，PPC 代理商可能会希望了解潜在客户的 PPC 目标以及他们在哪里投放广告：
致力于电子商务转化率优化的机构需 2025 年 7 大企业 ai 聊天机器人开发服务指南 要了解潜在客户的网站获得了多少流量以及他们使用哪个电子商务平台：
这就是为什么 MQL 标准需要基于现有客户的真实数据以及他们成为客户的过程。但在大多数公司中，定义 MQL 的任务落在一个人身上，这个人会提出相对随意的特征——而这些特征会继续限制整个组织。
相反，MQL 标准应该由销售和营销部门设定，他们共同努力找出表明潜在客户可能从您这里购买的可靠指标。
与销售人员合作对潜在客户资格进行逆向工程
那么，您应该如何定义 MQL 以避免营销和销售 巴西商业名录 之间的这些问题以及 MQL 与 SQL 之间的错误？很简单：营销团队应该 与 销售团队合作，找出 MQL 的最佳定义。也就是说，您用来定义和评分 MQL 的标准 应该直接从销售流程的末尾提取。
这是通过逆向工程买家的旅程来 找到谁可能购买和谁不会购买的共同特征和模式来实现的。通过查看 CRM 中的模式，您可以很好地了解一些重要的潜在客户限定条件。但由于销售代表是引导潜在客户走上这条道路的人，因此他们的意见对于定义 MQL 标准也是无价的。
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