许多营销团队都在努力判断哪些潜在客户值得传递给销售人员。跟踪兴趣的结构化方法可以帮助他们专注于正确的联系人并提高转化率。
在本文中,您将了解什么是营销合格潜在客户 (MQL) 以及它如何融入您的销售渠道。您还将学习定义、评分和管理 MQL,以支持您的销售团队并将更多高质量的潜在客户带入您的管道。
一、 什么是营销合格线索(MQL)?
营销合格线索,意思是 "营销合格的潜在客户",是表现出足够兴趣以保证销售推广的潜在客户。
这些潜在客户尚未准备好购买,但表现得比一般潜在客户更感兴趣。
例如,在网站上提交注册信息的潜在客户比查看一次主页的网站访问者表现出更多的意图。
MQL 位于潜在客户漏斗的中间,如下图所示:
他们一般会对您的销售活动进行回应,并表现出试图了解更多有关产品的内容,这表明这些线索值得培养。
营销团队使用行为和统计数据的组合来识别他们,然后在他们满足 MQL 标准后将其传递给销售团队。
注意:不同的公司对 MQL 阈值的定义不同。一家公司可能只将演示请求计为 MQL,而另一家公司可能包括网络注册、白皮书下载或其他行为。潜在客户评分系统对于您的团队根据参与度、职位、公司规模和其他因素对潜在潜在客户进行排名很重要,这样您就可以使销售活动与真实的购买意向保持一致。
定义"营销合格线索"时的常见错误
错误定义营销合格潜在客户会损害转化率并浪费资源。许多团队使用错误的信号,或者销售和营销团队之间缺乏一致性。
下表显示了常见的 MQL 错误以及如何修复它们。
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常见错误 |
解决方案 |
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营销和销售之间的定义不一致 |
与销售人员合作,就 MQL 标准达成一致并定期审查。 |
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依赖过时的标准 |
根据最近的性能数据和团队反馈更新 MQL 阈值。 |
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过度依赖虚荣指标 |
关注高质量的潜在客户营销指标,如兴趣水平和公司统计(以下会详细介绍)。 |
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忽视潜在客户细分 |
按职位名称和公司规模对潜在客户进行细分,以定制销售活动。 |
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交接过程不明确 |
在 CRM 中定义并记录交接步骤,以确保团队之间的平稳过渡。 |
解决这些错误可确保您的潜在客户生成过程提供更高质量的潜在客户并促进您的管道。接下来,您将学习如何逐步识别符合营销条件的潜在客户。
如何识别符合营销条件的线索(潜在客户)
识别符合营销条件的潜在客户需要数据洞察和及时干预相结合。以下是识别符合营销条件的线索的分步指南。
1. 通过公司统计数据来确定线索是否适合
并非每个潜在客户都值得跟进,即使他们与您的内容互动。企业统计数据可帮助您根据公司规模、行业和位置等业务特征确定潜在客户。
通过以这种方式确定潜在客户的资格,您可以优先考虑那些符合您理想客户画像的潜在客户。
例如,如果您的科技产品适合中型企业对企业 (B2B) 销售公司,那么自由顾问或拥有 5 名员工的公司可能不会转化为付费客户,即使他们下载了您网站上的大多数白皮书。
2. 将交互输入您的潜在客户评分系统以衡量意图
跟踪行为并收集公司统计数据后,下一步是将这些信息转化为可操作的见解。潜在客户评分系统通过为每个操作或属性分配分数来帮助您准确地做到这一点。
潜在客户评分构建您的资格认证流程。它允许您的营销团队根据潜在客户的参与度和与目标受众的契合度来持续评估潜在客户。
分数越高,潜在客户转化的可能性就越大。
知客CRM帮助您构建和实施潜在客户评分系统:
为关键行为分配值。例如,主动来电咨询+20,在线注册+10,参加演示+30。
减去不合格信号的分数,例如公司规模过小。
设置阈值,以便在潜在客户符合营销资格并准备好继续销售时发出信号。
如果您使用的是知客CRM,则可以为潜在客户分数设置自定义标签。以下是在 CRM 控制面板中的显示方式:
潜在客户评分不仅仅是对潜在客户进行排名。这是关于围绕"优质潜在客户"的含义使您的销售和营销团队保持一致。这样,您的销售跟进将集中在最有可能转化的潜在客户上。
3. 定义并应用阈值以协调营销和销售
有了潜在客户评分系统,需要决定什么条件符合营销合格线索。此阈值标志着潜在客户变得足够有价值以传递给销售人员的点。
您的 MQL 阈值应反映客户的行为和企业匹配度。例如,如果潜在客户满足以下条件,则他们可能会达到阈值:
✅ 获得 60 分或更高分
✅ 主动来电并参与演示
✅ 潜在客户信息符合理想客户定义
最后
识别和管理符合营销条件的潜在客户不一定是猜测。借助正确的数据和工具来跟踪参与度,您的营销团队可以自信地将高质量的潜在客户转化为销售,从而提高转化率并缩短销售周期。
使用 知客CRM,您可以在一个平台上获得识别和转换潜在客户所需的功能支持。
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评论
作为知客CRM的长期使用者,有一个功能建议:系统能否在MQL(营销合格线索)阈值设置上,引入与历史成交数据的关联分析功能?例如,基于过往不同分值线索的实际转化情况,为调整评分标准提供数据参考,这样可以使MQL的界定更具科学性和自适应性。
非常认同文章中对“过度依赖虚荣指标”的剖析。我们之前也调整过线索评分规则,将权重从泛泛的阅读行为转向更深入的互动(如填写表单)。调整后,虽然进入系统的线索总量有所变化,但销售团队反馈的线索质量和SQL(销售合格线索)转化率得到了有效提升,这体现了精细化线索评分的重要性。
在实际使用中,发现知客CRM的负向标签或扣分规则非常实用。例如,系统能结合外部信息(如客户近期已与同行签约)对线索进行负向标记,这有助于自动过滤掉当前阶段意向度较低的线索,让销售团队能更专注于高潜力客户,节省了宝贵的跟进时间。
文章中提到“自由顾问即使下载全部白皮书也不算MQL”的设定很有启发性。这体现了MQL规则应服务于实际商机转化。从另一个角度看,清晰的规则设定有助于市场和销售团队统一对“合格线索”的认知,避免资源浪费在暂无购买权限的潜在联系人上。
我们公司从事工业设备领域,初期在设定MQL规则时曾过于宽泛。后来借鉴了行业聚焦的思路,在评分模型中增加了行业与职位等硬性筛选条件。调整后,销售跟进的线索精准度显著提高,有效促进了成交率的提升,这是针对B2B业务进行线索质量管控的重要实践。
使用知客CRM进行线索评分管理,其灵活的自定义加减分项设置是一大亮点。我们可以根据自身业务经验,为特定行为(如搜索竞品关键词)或客户特征(如邮箱域名)设置权重。通过持续微调评分阈值,我们观察到了销售团队对线索质量评价的积极变化。文章若能探讨阈值复盘优化的周期与方法,会更具实操指导性。
作为一家成长中的SaaS公司市场负责人,我们在知客CRM中设置了结合内容互动与企业基本规模(如公司人数)的MQL复合门槛。实施后,销售团队反馈的无效线索数量明显减少。文章强调的“不是每个互动都值得跟进”原则,正是我们通过实践验证的关键认知,对于初创公司高效利用营销资源尤为重要。