Jeśli marketing twierdzi: "dostarczamy leady, ale sprzedaż nie domyka", a handlowcy odpowiadają: "dostajemy śmieci, nie leady" - to zazwyczaj oznacza, że obie strony mają rację. To klasyczny problem braku wspólnej definicji tego, czym jest wartościowy lead na danym etapie lejka. Firmy, w których działy te ściśle współpracują, odnotowują o 36% wyższy wskaźnik retencji klientów (źródło: MarketingProfs/Sales Alignment Report). W tym wpisie poznasz precyzyjną granicę między MQL a SQL oraz jak zbudować definicje, które obie strony zaakceptują i sformalizują w ramach SLA (Service Level Agreement).
Marketing vs sprzedaż - dlaczego ciągle się kłócicie?
Syndrom "przerzucania leadów przez płot"
W wielu firmach B2B wciąż można zaobserwować ten patologiczny schemat:
- Marketing dowozi "x leadów miesięcznie".
- Leady trafiają do CRM z tagiem "do kontaktu".
- Handlowcy po kilku próbach odpuszczają, uznając, że "to studenci / ciekawscy / nie mają budżetu".
- Marketing widzi w raportach "dostarczone leady = TAK", sprzedaż widzi "pipeline pusty".
W tym procesie brakuje dwóch krytycznych elementów:
- wspólnej definicji jakości leada (MQL, SQL),
- feedback loop - strukturalnej informacji zwrotnej, dlaczego lead został odrzucony albo co z nim dalej.
Badania wskazują, że w tradycyjnych, lead-centrycznych procesach mniej niż 1% wszystkich wygenerowanych leadów staje się klientami (źródło: Forrester/The B2B Revenue Waterfall). To oznacza, że ponad 99% budżetu i potencjału przepada przez dziurawy lejek.
Koszt utraconych szans - co się dzieje, gdy SQL trafia do handlowca za późno?
Zbyt późne przekazanie gotowego leada (SQL) to sabotaż własnych przychodów. Oznacza to:
- lead zdążył już porozmawiać z konkurencją,
- wewnętrzna grupa zakupowa podjęła decyzję bez Twojego udziału,
- handlowiec wchodzi do rozmowy jako "opcjonalny trzeci dostawca do porównania".
Z kolei zbyt wczesne przekazywanie leadów (gdy są jeszcze na etapie edukacji/MQL) skutkuje:
- marnowaniem czasu handlowców na "niegotowe" kontakty,
- spadkiem motywacji ("te leady są bez sensu"),
- presją na marketing, żeby "dowiózł mniej, ale lepiej", bez jasnych kryteriów.
Rozwiązanie? Zdefiniować MQL i SQL na poziomie procesowym, a nie narzędziowym. Najpierw strategia i porozumienie działów, dopiero potem konfiguracja w CRM czy Marketing Automation.
Słownik pojęć: Subscriber, Lead, MQL, SAL, SQL
Warto przyjąć spójny model etapów cyklu życia leada (Lifecycle Stages). Oto standard rynkowy oparty m.in. o metodologię HubSpot:
- Subscriber - ktoś, kto subskrybuje treści (np. newsletter), ale nie wykazał jeszcze aktywnego zainteresowania ofertą.
- Lead - kontakt, który wykonał znaczący krok (np. wypełnił formularz, pobrał materiał problemowy) i trafił do bazy jako potencjalny klient.
- MQL (Marketing Qualified Lead) - lead, który wg marketingu spełnia określone kryteria (profil + zachowanie) i jest gotowy, by zainteresować się ofertą.
- SQL (Sales Qualified Lead) - lead, który został zweryfikowany przez sprzedaż i jest gotowy do dalszego procesu sprzedażowego.
- Opportunity / Szansa sprzedażowa - SQL, dla którego powstał konkretny deal w CRM.
Co to jest MQL? Połączenie profilu i zachowania
Marketing Qualified Lead (MQL) to kontakt, który podniósł rękę i powiedział: "jestem zainteresowany czymś więcej niż tylko darmową wiedzą".
Lead, który wykazuje ponadprzeciętne zaangażowanie w Twoje treści i dopasowanie do grupy docelowej, ale nie ma jeszcze potwierdzonej gotowości zakupowej.
W praktyce biznesowej definicja MQL musi opierać się na przecięciu dwóch wymiarów:
- Fit (dopasowanie do ICP):
- branża,
- wielkość firmy,
- kraj/region,
- stanowisko (np. CMO, Head of Marketing, CEO w SME).
- Zaangażowanie / zachowanie:
- liczba i typ pobranych materiałów,
- udział w webinarach,
- wizyty na stronach "Oferta", "Cennik".
W modelach lifecycle MQL to kontakt, który marketing uważa za "przygotowany dla sprzedaży". Ważne: to wciąż hipoteza marketingu, która musi zostać zweryfikowana przez handlowca.
Co to jest SQL? Konkretny projekt zakupowy
Sales Qualified Lead (SQL) to lead, który przeszedł weryfikację handlowca i został uznany za potencjalnego klienta, z którym warto pracować nad ofertą.
Lead, który po wstępnej rozmowie / weryfikacji został potwierdzony przez sprzedaż jako realna szansa - ma potencjał budżetowy, decyzyjny i czasowy.
SQL charakteryzuje się zazwyczaj potwierdzeniem kluczowych elementów:
- potwierdzona potrzeba (Need),
- wstępnie omówiony budżet lub przynajmniej zgoda na poziom cen,
- kontakt z osobą decyzyjną lub wpływową w grupie zakupowej,
- realny horyzont czasowy decyzji.
SQL to etap, w którym lead przestaje być tylko "kontaktem w bazie", a staje się realną szansą biznesową. To moment, w którym handlowiec otwiera szansę sprzedaży (Opportunity) w CRM.
SAL (Sales Accepted Lead) - brakujące ogniwo bezpieczeństwa
Między MQL a SQL warto wprowadzić status techniczny SAL (Sales Accepted Lead). Dlaczego?
- Marketing przekazuje MQL do sprzedaży.
- Sprzedaż akceptuje (SAL) lub odrzuca (z konkretnym powodem).
- Dopiero zaakceptowany lead staje się SQL.
To prosty mechanizm "uścisku dłoni" między działami, który działa następująco:
- wymusza feedback do marketingu,
- pozwala mierzyć jakość MQL (np. "% MQL zaakceptowanych jako SAL"),
- jest rekomendowany w wielu frameworkach alignmentu marketing-sprzedaż.
Jak zbudować definicję MQL/SQL w Twojej firmie? (Framework)
Metoda BANT - klasyk, który rdzewieje
BANT (Budget, Authority, Need, Timeline) to metoda kwalifikacji stworzona przez IBM jeszcze w latach 60. XX wieku. Przez dekady była złotym standardem.
- Budget - czy klient ma środki na rozwiązanie?
- Authority - czy rozmawiamy z osobą decyzyjną / influencującą?
- Need - czy problem jest realny i palący?
- Timeline - kiedy ma zapaść decyzja?
W dzisiejszych realiach BANT bywa jednak zbyt agresywny. Dlaczego?
- BANT świetnie sprawdza się przy kwalifikacji SQL / Opportunity,
- gorzej jako jedyne kryterium MQL (na etapie MQL zwykle nie masz jeszcze pełnych odpowiedzi na budżet i timeline).
Dlatego, jeśli stosujesz BANT sztywno na etapie MQL, odrzucisz wiele wartościowych leadów, które po prostu nie są jeszcze gotowe ujawnić budżetu.
GPCTBA/C&I - model dla sprzedaży doradczej
Framework GPCTBA/C&I, promowany przez HubSpot, przesuwa ciężar z "czy masz kasę" na "jak mogę Ci pomóc". To akronim od:
- Goals - cele biznesowe,
- Plans - plany ich realizacji,
- Challenges - przeszkody,
- Timeline - horyzont czasowy,
- Budget - budżet,
- Authority - decyzyjność,
- C&I - Consequences & Implications (negatywne konsekwencje braku działania, pozytywne skutki wdrożenia).
Ten model jest idealny dla firm oferujących usługi profesjonalne, SaaS czy skomplikowane wdrożenia, ponieważ:
- MQL może być zdefiniowany bardziej "płytko" (np. mamy sygnały o Goals/Challenges),
- SQL - gdy mamy potwierdzone Budget/Authority/Timeline oraz konsekwencje.
Matryca Fit vs Interest - jak to poukładać?
Najprostszy i najskuteczniejszy sposób na definicję MQL to macierz 2x2:
- Fit (Dopasowanie):
- wysoki / średni / niski (na podstawie ICP: branża, wielkość, stanowisko, region).
- Interest (Zainteresowanie):
- wysoki / średni / niski (na podstawie zachowań: liczba wizyt, typ treści, częstotliwość).
Przykładowa logika biznesowa:
- MQL:
- Fit: średni lub wysoki,
- Interest: średni lub wysoki (np. 2-3 punkty styku z treściami MOFU/BOFU).
- SQL:
- Fit: wysoki,
- Interest: wysoki (np. demo request, powtarzane wizyty na cenniku, odpowiedzi na pytania GPCT/BANT).
Proces ten można zautomatyzować przez Lead Scoring. Kiedy lead przekroczy ustalony próg (np. 50 punktów za demografię i zachowanie), system automatycznie zmienia status na MQL i tworzy zadanie dla handlowca.
Jaki jest benchmark? Średnia konwersja MQL do SQL w B2B wynosi około 13% (źródło: Implisit/Salesforce). Firmy z najlepiej zoptymalizowanym procesem ("Top Performers") osiągają wyniki powyżej 20-25%. Jeśli masz 50% - prawdopodobnie Twoje kryteria MQL są zbyt restrykcyjne.
Rola Marketing Automation - niech roboty robią swoje
System Marketing Automation (HubSpot, Marketo, SALESmanago itp.) powinien być egzekutorem Twojej strategii. Może:
- zbierać zachowania (otwarcia, kliknięcia, wizyty, formularze),
- nadawać punkty (Lead Scoring),
- zmieniać status w CRM (Subscriber → Lead → MQL → SQL),
- tworzyć zadania dla handlowców, gdy lead spełnia warunki SQL.
Pamiętaj jednak o właściwej kolejności wdrożenia:
- Najpierw zdefiniuj MQL/SQL/SAL na papierze (wspólnie z marketingiem i sprzedażą).
- Potem odwzoruj logikę w narzędziu (scoring, workflowy, integracja z CRM).
Proces Handover - jak technicznie przekazać leada?
Szybkość zabija... konkurencję
Kiedy lead osiąga status MQL (wymagający reakcji), system powinien natychmiast:
- zmienić status w CRM,
- przydzielić go do konkretnego handlowca (wg reguł),
- utworzyć zadanie (np. "skontaktuj się w ciągu 24h"),
- wysłać powiadomienie (mail / Slack / notyfikacja mobilna).
Czas to pieniądz. Badania pokazują, że szansa na skuteczny kontakt z leadem spada 10-krotnie, jeśli nie zadzwonisz w ciągu pierwszych 5 minut od wypełnienia formularza (źródło: InsideSales.com/Lead Response Management Study). Minuty, nie dni.
Co sprzedaż musi raportować z powrotem? (Feedback Loop)
Każdy lead, który trafia do sprzedaży, musi zostać procesowany. Nie ma opcji "wiszenia" w próżni. Lead może:
- zaakceptowany (SAL),
- ale później odrzucony lub "zamrożony",
Jeśli handlowiec odrzuca leada, musi wybrać powód z listy (tzw. Rejection Reason). Przykłady:
- "Brak budżetu w tym roku",
- "Zbyt mała firma (poza ICP)",
- "Inny dostawca wybrany",
- "Kontakt nieaktywny / błędne dane".
Te informacje są złotem dla marketingu. Pozwalają na:
- korektę definicji MQL,
- zebranie danych do optymalizacji kampanii (jakie źródła dają leady poza ICP),
- uzyskanie wskazówek, które motywy / obawy trzeba lepiej adresować w treściach.
Kiedy MQL powinien wrócić do marketingu? (Lead Recycling)
Nie każdy SQL kończy się wygraną. I to jest w porządku - pod warunkiem, że nie "palimy" tych kontaktów, usuwając je z bazy lub zapominając o nich.
Co zrobić z odrzuconym leadem?
Zamiast zostawiać leada ze statusem "Odrzucony" na wieki:
- zamykać lead jako "utracony" i zapomnieć,
Warto wdrożyć proces Recyclingu:
- oznaczyć status np. "Closed - Lost: No Budget / No Timing",
- ustawić automatyczny powrót do nurturingu (re-nurturing),
- dopasować ścieżkę do powodu przegranej (np. nurt edukacyjno-wizerunkowy, a nie sprzedażowy).
To właśnie Lead Recycling. Pamiętaj: "Nie teraz" nie oznacza "Nigdy". Często firmy wracają po 12-18 miesiącach, jeśli utrzymasz z nimi relację.
FAQ - najczęściej zadawane pytania
Czy każdy MQL musi stać się SQL-em?
Absolutnie nie. W zdrowym procesie konwersja MQL na SQL rzadko przekracza 30-40%.
- MQL→SQL na poziomie 20-30% jest często bardziej porządany niż 100%.
Dlaczego tak jest?
- 100% MQL→SQL oznacza najczęściej, że:
- marketing wysyła bardzo mało leadów z bardzo ostrą definicją MQL,
- albo sprzedaż akceptuje wszystko jak leci (brak realnej kwalifikacji).
Liczy się równowaga (Alignment):
- rozsądna liczba MQL,
- sensowny procent akceptacji jako SAL/SQL,
- stabilny pipeline szans.
Kto powinien decydować o definicji MQL/SQL - marketing czy sprzedaż?
Żadna ze stron samodzielnie. To musi być wspólna decyzja.
Definicja MQL/SQL powinna powstać na wspólnym warsztacie i być:
- wypracowana wspólnie przez CMO / Head of Marketing i CSO / Head of Sales,
- opisana w dokumencie SLA (Service Level Agreement),
- regularnie przeglądana (np. raz na kwartał) na podstawie danych: MQL→SQL, SAL rejection reasons, wygrane/przegrane.
Jednostronne narzucenie definicji zawsze kończy się konfliktem i brakiem zaufania do danych w CRM.
Czy system może sam zmieniać status z MQL na SQL?
Technicznie tak, ale lepiej tego nie robić. Automat powinien zmieniać status na MQL, ale status SQL powinien być nadawany ręcznie przez człowieka (handlowca) po weryfikacji. Wyjątek to e-commerce B2B.
- Narzędzie marketing automation nadaje leadowi punkty (Lead Scoring) za:
- profil (Fit),
- zachowania (Interest).
- Po przekroczeniu progu (np. 50-60 punktów) lead:
- automatycznie zmienia status na MQL→SAL/SQL,
- trafia do workflowu handlowego (zadanie w CRM, alert).