MQL（Marketing Qualified Leads）は、「マーケティング活動によって絞り込んだ有望な見込み客及びそのリスト」を指す言葉です。「ホットリード（リスト）」と呼ばれることもあります。MQLを意識することで、マーケティング部門・営業部門における課題や今取り組むべきことがクリアになり、より効率的なマーケティング活動が可能になります。
 
本記事ではMQLの意味や混同しがちなSQLとの違い、ファネルにおける立ち位置、運用で起きやすい課題などを詳しくご紹介します。
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目次
MQLは「Marketing Qualified Lead」のことで、「マーケティング活動によって絞り込んだ有望な見込み客及びそのリスト」を指す概念です。「ホットリード（リスト）」と呼称されることもあります。
 
潜在顧客は「自社を知らない」もしくは「知ってはいるが興味・関心がない」顧客という意味ですが、 MQLはマーケティング活動を通して自社を認知し、「興味・関心を持っているものの、現段階ではまだニーズが顕在化していない」顧客を意味します。具体的にサービスを検討をしていないため、ニーズを明確にするためのアプローチが必要です。
 
導入時期や予算も未定なことが多いので、付加価値をつけた提案を行いやすく、利益を大きくしやすいという特徴があります。しかし、逆にいうと「商品購入までの期間が長期化する」可能性もあります。そのため、MQLに対してはDMやメルマガの配信、ウェブ広告など様々な施策でアプローチを行って顧客を育成し、SQL（後述）化を図ることが重要です。
 
では次に、MQLの次段階であるSQLについてご説明します。
 
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SQLは「Sales Qualified Lead」のことで、「営業部門が、商談に進む可能性が高いと判断した見込み客」を指します。MQLの中からインサイドセールスが電話やメールを行い、案件化したものもSQLです。
既に商品を比較検討している場合が多く、機能や予算、納期の調整を行うだけで受注へと導くことができるため、リード発生から顧客化に至るまでの期間が非常に短いことが特徴です。しかし、ニーズが明確化されているため競合他社との相見積もりになることも多く、自社サービスの優位性を適切に訴求していく必要があります。
SQLの獲得はMQLから育成するパターンや、顧客からの問い合わせ（いわゆる引き合い）での獲得、営業アプローチにより獲得するパターンなど、様々なものがあります。
SQLは、SGL（Sales Generated Lead）とSAL（Sales Accepted Lead）で構成されています。SGLはMQLを通らず、直接SQLになった見込み客です。大部分は顧客からの問い合わせで構成されています。SALはMQLの中から営業部門が受注確度が高いと判断した見込み客のことです。
MQLとSQLはどちらも見込み客を意味する言葉です。しかしMQLは、「興味・関心を持っているものの、現段階ではまだニーズが顕在化していない顧客」であり、SQLは「ニーズが顕在化し、導入時期や予算が明確になりツールの比較検討をしている、商談へと進むべき顧客」という違いがあります。
またマーケティング部門が担当するのはMQLまで。SQLは営業部門が担当します。
名刺交換やセミナーなどで集めた見込み客は、検討意欲がバラバラです。MQLを抽出することで、より検討意欲の高い顧客に的を絞ったアプローチが可能になります。
ネット環境が普及したことで、問い合わせをしなくてもある程度情報が得られるようになりました。検討意欲が低いと思っていた顧客が、事前のアクションもなく急に検討段階に入り、他社製品を購入していたというケースが見られます。
確度の高い顧客ばかりを見ていては、こうした突然案件化につながる顧客を取りこぼしてしまうでしょう。MQLを抽出・創出してフォローを続けることは、ニーズ顕在化の見逃し防止に役立ちます。
ひとことで「見込み客」といっても、検討度合いには大きな差があります。顧客に寄り添ったマーケティングを行うためには、さらに細かな分析が必要です。
MQL・SQLなどに見込み客を分類することで、今顧客はどのフェーズにいるのかがわかるようになります。より緻密で効果的なマーケティング活動が可能になるでしょう。
ホットリードであるMQLは、自社に信頼感をもっているので、不満や改善点についても率直な意見をくれる可能性が高いです。まだ商品・サービスのことを理解していない顧客からアンケートをもらうより、有益なフィードバックが得られるでしょう。
顧客の本音を社内共有して改善を重ねれば、より満足度の高いサービスが提供できます。新たなビジネス展開の参考にもなるでしょう。
MQLは「すぐに受注」とはなりませんが、中長期的な育成を行うため、成約につながればリピーターとして継続購入してくれるかもしれません。新規顧客の獲得ばかりに執着するのではなく、MQLへのアプローチを優先的に行うことで、LTV（顧客生涯価値）向上にもなり、売上に大きく貢献できます。
まず、見込み顧客の情報を展示会やセミナーなどでの名刺交換、資料請求、問い合わせなどで獲得します（1.リードジェネレーション）。次に、メルマガ、セミナーなどを用いて、獲得した見込み客に定期的に接触し、購買意欲を育てます（2.リードナーチャリング）。そして購買意欲をある程度育てたら、確度の高い見込み客（MQL）を抽出します（3.リードクオリフィケーション）。
購買意欲を人の目で判断するのは困難です。より精度の高いMQLを抽出するためには、MA（マーケティングオートメーション）ツールの「スコアリング」を活用する必要があります。スコアリングとは、メルマガの開封、Webサイトの閲覧などを行った顧客の行動を自動で点数化し、興味関心を可視化する機能です。スコアの高い顧客は購買意欲が高いと判断できます。
「いまは必要ないから」と、上記の3ステップから離脱した企業でも、期間をあけて再アプローチすることでMQLへと復活する可能性があります。
他サービスの契約更新の時期や課題感を感じた時、決裁者の異動など、タイミングがあえば再度検討してくれるかもしれません。BtoB企業は検討期間が長いため、購買意欲が低かった顧客も状況が変わっていることもあります。定期的な再アプローチを運用ステップに入れて、取りこぼしのないようにしましょう。
マーケティングファネルにおけるMQLとSQLの立ち位置を理解することで、それぞれに適した施策の立案を行うことができます。
マーケティングファネルとは、見込み顧客が製品を購入するまでの購買プロセスを段階的に分けたフレームワークのことです。マーケティングファネルには主に3つの種類があり、それぞれ「パーチェスファネル」「インフルエンスファネル」「ダブルファネル」と呼ばれています。
 
一般的に「ファネル」というと「パーチェスファネル」を指すことが多く、もっとも基本的なマーケティングファネルであるといえます。その後インターネットが登場し、口コミやレビュー、SNS上での消費者の発信力が高まることで誕生したのが「インフルエンスファネル」です。口コミやSNSで、消費者が発信した情報がシェアされていく商品購入後の行動を考慮しているところが特徴です。
今回の記事では「パーチェスファネル」の話が中心となるため、もう少し詳しくご紹介いたします。
基本のマーケティングファネルであるパーチェスファネルは、消費者が商品・サービスを購入するまでのプロセスを「認知→興味・関心→比較・検討→購入」のフェーズに分けて図式化したものです。集客した顧客が商品・サービス購入に至るまで、段階を経るごとに人数が絞り込まれて少なくなっていく様子がわかります。パーチェスファネルは消費者行動モデル「AIDMA」（Attention：認知→Interest：興味関心→Desire：欲求→Memory：記憶→Action：行動）を図式化したものという考えもあります。
 
 
パーチェスファネルのメリットとして①顧客がどこで離脱したのかが視覚的にわかる②それぞれの段階で施策を打つことができる、の2点が挙げられます。 フェーズごとの消費者行動を可視化することで、問題点を的確に見つかり、フェーズに合った効果的な施策が打てるようになります。
MQLはマーケティングファネルにおいて、「興味・関心」「情報収集」「比較検討」段階にいる見込み客が該当し、マーケティング部門の担当になります。潜在顧客やSQLとの差が曖昧なため、マーケティングサポートツールを利用したスコアリングを行うなどしてMQLを明確に判定することが可能です。例えば、「ブログを読んだら2点、その後に購入ページに遷移したら10点」などと特定のアクションに加点・減点を規定し、点数が一定を超えたらMQLとして認定することで、より効果的なアプローチを行えます。
 
それに対してSQLは「比較検討」「商談」段階にいる見込み客が該当し、営業やインサイドセールスの担当部門になります。MQLで顧客を育成し、購買意欲や自社へのロイヤリティが高まっている顧客=SQLには、メールや電話でニーズや提案機会を伺い、自社の商品とマッチするようであれば営業担当と商談をセッティングします。
 
ファネルにおける立ち位置を見ることでMQLからSQLへの流れが理解できたと思いますが、実際運用する際にはどのような課題が起きやすいのでしょうか？次章ではMQLとSQL運用で起きがちな課題をご紹介します。
 
 
【関連記事】
>マーケティングファネルとは？言葉の意味とパーチェスファネルとの違いについて解説！
多くの企業で、MQL・SQLを生み出すマーケティング部門と営業部門の連携がうまく取れていないケースがみられます。ここからは、MQL・SQL運用でよくある課題について解説します。
MQLの獲得及び育成がミッションであるマーケティング担当者は、できるだけ多くのリードを獲得・育成して営業部門に引き渡します。しかし、その引き渡したMQLが売り上げにつながっているかどうかが分かりづらく、MQLを再び創出するときのフィードバックができないという問題があります。
一方で受注や売り上げをミッションとする営業部門では、過去のコミュニケーション履歴が不明瞭であるほか、商談まで辿り着かないリードが引き渡されるなどの課題が多く見られます。
こうしたリードの質や受注までの流れの不透明さは、マーケティングと営業間の関係性を悪化させ、負のスパイラルが回っていきます。
その結果引き起こされるのは、引き渡したMQLが営業部門でフォローされない問題です。受注や売り上げを重視する営業部門では、売り上げに短期間で直結するSQLに多くの時間を割きがちになり、MQLの優先度が下がってしまいます。その間に見込み客のモチベーションが低下し、商談機会を逃すというケースが起こるのです。本来協力すべき2部門が不仲になることに、多くの経営者が頭を悩ませています。
 
では、このような課題を解決するにはどのように対応したらいいのでしょうか。
MQL・SQL運用で生じる課題についてどのような解決策があるのか、3つの方法をご紹介します。
「顧客の購買履歴」や「マーケティング部門におけるコミュニケーション履歴」等の情報共有が困難という課題に対して、「顧客の履歴や情報を集約して管理する」CRM（Customer Relationship Management）ツールを活用することができます。
 
「顧客管理システム」とも呼ばれる本ツールは、過去にやりとりをしたけどSQLまで育成できなかった見込み客の情報等もデータベース化されており、 MQLとSQL間での情報共有を効率的に進めることで、よりスムーズな運用を行うことが可能になります。ただし、しっかりと記入がされなければ意味がないため、漏れがないようなオペレーションは必須となります。
異なるミッションを掲げるMQLとSQLですが、連携を強化することでより効果的なアプローチを進めることができます。スムーズに連携を行なって、MQLをいかに効率よく売り上げにつなげられるかが重要です。
 
部門間の連携を強めるためにお勧めをしているのが、共通の目標を追うことです。最終ゴールである受注をマーケティング部門も一緒に指標としていうことで、部門を超えた協力がマストとなります。そうした仕組みを会社として作ることで、連携が促進されていきます。
MAツールに搭載されている「スコアリング」を用いると、より精度の高いMQLが抽出できます。「マーケティング部門から確度の低いリードが引き渡される」という課題解消に役立つでしょう。
 
特定のアクションに加点・減点を規定して各リードの点数づけを行うことで、より確度の高いMQLが浮き彫りになるため、より効果的な運用を行うことができます。ただし、このスコアもあらかじめ部門を超えてすり合わせをしておかなければ、認識違いが起こる可能性があるため、注意が必要です。
本記事では、リードの種別やファネルにおける立ち位置、運用における課題とその解決法など、MQL、SQLについて詳しくご紹介しました。
 
それぞれミッションの異なるMQL（マーケティング部門）とSQL（営業部門）ですが、連携がうまくいけば成約率は大幅に向上するというデータ結果もあり、部門間の壁を超えてより効率的な運用を行うことが重要です。
 
ファネルなどマーケティングの基本となる概念をもう一度おさらいしながら、MQLとSQLの特徴を正確に把握し、自社商品の価値・利益の最大化を目指しましょう。
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