MQL vs. SQL: ¿Qué son y cómo le ayudan a vender?

Por qué saber la diferencia entre MQLs y SQLs es importante

Entender la distinción entre MQLs vs SQLs es clave para optimizar su proceso y enfoque de ventas. Cuando su equipo puede diferenciar entre alguien que apenas está empezando a mostrar interés (un MQL) y alguien que está considerando seriamente una compra (un SQL), pueden adaptar sus tácticas en consecuencia.

Por qué es importante conocer la diferencia entre MQLs y SQLs?

Por ejemplo, un MQL no tomaría bien un discurso de ventas duro, empujando las características del producto y los precios. ¡Todavía no saben del todo cuáles son sus necesidades! Con toda probabilidad, un MQL que recibe un discurso duro desaparecería o iría a un competidor más útil. Sin embargo, si ese mismo cliente potencial recibe un seguimiento de un representante de marketing con más información sobre su sector y los retos a los que podría enfrentarse, se genera confianza y se despierta el interés. Poco a poco, a medida que el cliente potencial comprende sus necesidades y cómo puede ayudarle un producto específico, se convierte en un cliente potencial listo para el lanzamiento

Capturar datos es una parte importante. La información correcta, recopilada en la investigación, le dice lo que los clientes potenciales necesitan en un momento dado. Los datos también son una parte clave del seguimiento de lo que funciona y lo que no durante el proceso de ventas para que pueda ajustar sus estrategias

Consejos para convertir un MQL a SQL

Investigaciones de Gartner muestran que sólo el 21% de los MQL se convierten en SQL. Para mejorar esta tasa de conversión, los equipos de marketing deben mejorar la cualificación y el enrutamiento de los clientes potenciales, mientras que los equipos de ventas deben garantizar un seguimiento coherente de los clientes potenciales altamente cualificados. Más allá de esas líneas de base, hay algunas áreas clave de enfoque para la transición eficaz de un lead de MQL a SQL y mejorar los resultados de ventas:

Identificar los datos demográficos de los clientes potenciales con probabilidad de compra

Cuando observa los datos demográficos de un cliente potencial, como su trabajo, sector, tamaño de la empresa y función, le ayuda a comprender si son una buena opción para lo que está vendiendo. Esta información le ayuda a hablar con ellos de una manera que tenga sentido para sus necesidades específicas. Por ejemplo, si conoces su sector, puedes mostrarles cómo tu producto ha ayudado a empresas similares. O, si conoces el tamaño de su empresa, puedes recomendarles soluciones adaptadas a sus necesidades.

Seguir comportamientos que sugieran un interés más profundo

Para identificar cuándo un lead está listo para la transición de marketing a ventas, esté atento a las acciones que indican un interés más profundo. Por ejemplo, si un cliente potencial visita con frecuencia las páginas de precios o de productos detallados, utiliza funciones interactivas como calculadoras de costes o realiza consultas en profundidad sobre sus ofertas, son señales claras de que está considerando seriamente una compra. Estas actividades específicas sugieren que el cliente potencial va más allá del interés inicial y podría estar preparado para una conversación más directa con el equipo de ventas

Céntrate en B.A.N.T. (Presupuesto, Autoridad, Necesidades, Plazos)

Utilizar B.A.N.T. (presupuesto, autoridad, necesidades, plazos) como marco le ayuda a evaluar el potencial de un cliente potencial para convertirse en SQL de una forma más definitiva. ¿Dispone el cliente potencial de presupuesto para su producto? ¿Tiene autoridad para tomar decisiones de compra? ¿Su producto satisface sus necesidades? ¿Y cuál es su plazo para tomar una decisión? Estos factores son esenciales para determinar si el cliente potencial está dispuesto a comprar

Invierte en un software de lead-scoring

La puntuación de clientes potenciales asigna valores numéricos o puntos a los clientes potenciales en función de sus interacciones con su marca y la probabilidad de que realicen una compra. No se trata solo de hacer un seguimiento de las visitas al sitio web o de las aperturas de correos electrónicos. También se otorgan puntos en función de quiénes son (su cargo o empresa), sus acciones en línea (como visitar su sitio web o hacer clic en correos electrónicos) y cómo interactúan con su marca en las redes sociales (me gusta, comentarios, guardados, clics). Cuando un lead obtiene una puntuación determinada, sugiere que está potencialmente listo para una conversación de ventas, lo que indica un paso más cercano a la compra.

La buena noticia es que usted no tiene que hacer un seguimiento de todo esto manualmente. Existen herramientas automatizadas que gestionan la puntuación de clientes potenciales por usted, sumando puntos en función de sus criterios. Cuando un cliente potencial alcanza una determinada puntuación, esto sugiere que podría estar listo para mantener una conversación con su equipo de ventas, lo que indica que posiblemente esté más cerca de realizar una compra. Este proceso le ayuda a centrarse en los clientes potenciales más prometedores, ahorrando tiempo y haciendo que sus esfuerzos de marketing y ventas sean más específicos y eficaces.

Listo para ganar: Perfeccionando el traspaso MQL vs. SQL

Al convertir prospectos en clientes, el traspaso de MQL a SQL es donde la carrera realmente se calienta, y una transición sin problemas depende de la comprensión de las necesidades únicas de cada cliente potencial. Haga su investigación y apóyese en los datos para asegurarse de que cada traspaso está perfectamente sincronizado y personalizado para que su equipo de ventas pueda llevar más ventas a través de la línea de meta.