営業成果を最大化する第一歩は、リードの◯◯を明確にすることです。
「リードは足りているのに、なぜか商談が増えない」──。
本記事では、MQLとSQLの定義を見直し、営業とマーケの共通認識をつくるテンプレートと、自社に最適化する実践フレームワークを解説します。
目次
MQLとSQLとは？意味と違いを正確に把握する
MQLとは、マーケティング施策によって創出された一定の関心度を持つ見込み顧客のことです。たとえば、以下のようなアクションがMQLとみなされます。
- 資料請求を行った
- ウェビナーに参加した
- メールマガジンを複数回開封している
- 特定の製品ページを複数回閲覧している
ただし、これらの行動だけでは「今すぐ営業がアプローチして成果が出る」とは限りません。
そこで重要になるのがSQL（Sales Qualified Lead）の定義です。SQLは、以下のように、商談に進む準備が整っていると判断されたリードを指します。
- 予算や決裁権が明らかである
- 導入課題が具体的に語られている
- 導入の時期感が明示されている
つまり、MQLは“温度感のある見込み客”、SQLは“今すぐ営業が動くべき相手”と捉えると、実務に役立ちます。
リード定義のズレが営業成果に与える深刻な影響
MQLとSQLの定義があいまいなまま運用されていると、営業とマーケの間に以下のような“負の連鎖”が生まれます。
- マーケ：「○○件リード渡したのに反応ゼロ」
- 営業：「本気度の低いリードばかりで優先度が下がる」
- 経営：「何にいくらかけて、どれだけ成果が出たのか見えない」
このような“見えない分断”が続けば、マーケ施策のROI（投資対効果）は下がり、営業リソースも疲弊します。
営業とマーケが協働して成果を出すためには、定義を“共通言語化”し、継続的にすり合わせる仕組みが不可欠です。
明日から使えるMQL・SQL整理の3ステップ
ここでは、実際に多くの企業が導入して成果を出している、MQLとSQLの定義整理ステップをご紹介します。
ステップ①：ファネル構造を明確化する
まずは、自社のリード獲得から商談までの流れを可視化しましょう。
例）
- 潜在層（認知段階）
- MQL（関心段階）
- SQL（検討・比較段階）
- 商談
- 契約
このように、ファネルごとの役割と移行条件をチームで認識することが出発点です。
ステップ②：スコアリングで定義を数値化する
リードの“温度感”を数値で判断できるようにスコアリングを設計します。
| アクション | スコア |
|---|---|
| 資料DL | 30点 |
| ウェビナー参加 | 40点 |
| サイト3回以上訪問 | 20点 |
| 製品比較ページ閲覧 | 50点 |
合計スコアが〇点以上＝SQLとすることで、感覚的な判断を排除し、営業の動きを標準化できます。
ステップ③：営業との“定例レビュー”を設ける
マーケから営業への引き渡しが、実際に成果につながっているかどうか。
これをチェックするための定例ミーティングを設けます。
- 成約に至ったリードは、どのスコアで何をきっかけにSQLとなったか
- 失注したリードは、どこに問題があったのか
この振り返りを通じて、MQL/SQLの定義を運用しながら最適化していきます。
育成型営業を実現するスコア設計とナーチャリングの設計図
スコアリングだけでは、MQLからSQLへと自然に育つとは限りません。
育成（ナーチャリング）施策との連携が不可欠です。
以下のように、行動ステージごとに届けるコンテンツを最適化しましょう。
