【徹底解説】MQLとSQLの違いとは？定義から基準設定、部門連携強化で売上を最大化する方法
「マーケティングが集めたリード（見込み客）の質が低い…」
「営業部門にどのリードを渡すべきか基準が曖昧…」
「部門間の連携がうまくいかず、営業効率が上がらない…」
BtoB企業のマーケティングや営業活動において、このような課題をお持ちではありませんか？
その課題を解決する鍵となるのが、MQL（Marketing Qualified Lead） と SQL（Sales Qualified Lead） の適切な定義と運用です。MQLとSQLの違いを正しく理解し、両部門で連携して活用することで、有望な見込み客を効率的に営業へ引き渡し、組織全体の売上向上につなげることができます。
この記事では、MQLとSQLについて、以下の内容を網羅的に解説します。
- MQLとSQLの明確な定義と違い
- なぜMQL/SQLの定義・運用が重要なのか？ そのメリット
- 自社に合ったMQL/SQLの具体的な基準設定方法（スコアリング例など）
- MQLからSQLへ、スムーズな連携・運用を実現するポイント
- MA/SFA/CRMツールの効果的な活用法
この記事を読めば、MQLとSQLの基本から実践的な運用ノウハウまで理解でき、自社のマーケティング・営業活動を改善するための具体的なヒントを得られます。ぜひ最後までお読みいただき、売上最大化への第一歩を踏み出しましょう。
資料3点セット
SQLとは、営業がコミュニケーションを受け持つべき見込み顧客
ですので、SQLはマーケティングやインサイドセールスによるナーチャリングによって、購買意欲が高められた見込み顧客のことを指します。加えて、問い合わせや引き合いなどで入ってきた案件もSQLに含まれます。
このようにSQLとは、ニーズが確認された見込み顧客のことです。そのため、コストや納期などの諸条件を整えれば、成約に至る可能性が高いとみなすことができます。
営業におけるMQLとSQLの違い
この層は、自社製品やサービスを認識しており、興味はあるけれども、商談に持ち込むほどには購買意欲が高まっていません。そのため、マーケティング部門やインサイドセールスによって引き続きナーチャリングを行い、購買意欲を十分に高めていく必要があります。
そして、MQLの購買意欲が一定以上のレベルに達したら、営業にパスして案件化します。この時点で、MQLはSQLになるというわけです。
SQLとMQLの併用が重要
SQLは、すでにニーズが顕在化しており、購買意欲も比較的高い見込み顧客です。MQLと比較すれば、より少ない時間と労力で成約につながることが期待できます。
しかし、BtoB領域において、SQLの多くを占める引き合いの案件は、いわゆる「待ちの営業」であるため、引き合いだけに頼るのはリスキーです。そこで、SQLとMQL両者の併用、つまりMQLからSQLに見込み顧客を育てるという行為が重要になります。
中小規模の企業では、独立したマーケティング部門を持つ企業は少なく、多くは営業との兼任かもしれません。しかし、そのような場合でも、見込み顧客をチェックし、SQLとはいえないまでも、ある程度の確度を持つと思われる見込み顧客に対しては、リソースを割いてマーケティング的な視点からアプローチをして購買意欲を引き上げる。こうした、「SQLとMQLの併用」という手法も有効なのではないでしょうか。
B2Bマーケターのリード創出ガイド
なぜMQL/SQLが重要なのか？営業効率と売上を左右する3つの理由
理由1：マーケティングROIの最大化 - 効果的な資源配分を実現
理由2：営業活動の効率化と生産性向上 - 無駄打ちをなくす
理由3：マーケティングと営業の連携強化 - 共通言語で壁を壊す
MQLからSQLへとナーチャリングを行う方法
MQLからSQLへとナーチャリングを行う方法は、以下のとおりです。
＜MQLからSQLへとナーチャリングを行う方法＞
- 見込み顧客を獲得する
- 見込み顧客を育成する
- 見込み顧客を選別して絞り込む
まず最初に、Web広告やSNSなどを活用して、見込み顧客（MQL）の獲得（リードジェネレーション）を行います。
次に、メルマガ配信や架電を行い、顧客に適切な情報を提供し、顧客の育成（リードジェネレーション）が必要です。
最後に、育成した見込み顧客の行動を元に、受注確度の高い顧客（SQL）を選別し、営業担当者が直接アプローチを実施します。
上記の流れでMQLをマーケティング部門が創出して、営業担当にMQLにアプローチしてもらうことになります。
マーケティングと営業のよくある課題はMQLとSQLをめぐる連携不足
SQLとMQLに関する話題に関連して、よく問題に挙げられるのが、営業にパスしたMQLの離脱です。
営業にとっては、引き合いなどで得られたSQLのほうが成約の可能性が高いため、マーケティングからパスされた、つまりMQLからSQLになった見込み顧客を後回しにしてしまう…ということが起こりがちです。
ですが、せっかく育てた見込み顧客が離脱してしまうと、せっかくのマーケティングの努力が無駄になってしまいます。
こうした状況に陥ると、マーケティングからは、せっかくMQLからSQLに育成した見込み顧客を、営業が放置してしまっているように見えてしまいますし、営業は期日と売上目標という具体的な数字を追求しますから、「マーケティングがパスする見込み顧客は手間と時間がかかりすぎる」と感じてしまいます。
このような対立は、両部門の役割分担がうまくなされていなかったり、SQLとMQLの定義が食い違い、連携がとれていなかったりするために起こるものです。しかし、「顧客に価値を提供しつつ、自社の売上を伸ばす」という目標は、マーケティングにも営業にも共通する目標であるはず。それが理解できれば、それぞれの部門にできることはまだあるはずです。
営業は引き合いの案件だけでなく、マーケティングからパスされた見込み顧客にも十分な対応を果たし、マーケティングは営業がすぐにアプローチにかかれるよう、MQLに対してしっかりナーチャリングを行う。そして、両部門がうまく連携するにはどうすべきかをすり合わせ、解決策をともに検討することが大切です。
MQLとSQLをめぐる課題を解決するには？
SQLとMQLの概念をうまく扱うためには、次は両者を管理するための体制を構築する必要があります。体制構築にあたっては、マーケティング部門と営業部門の連携が必要不可欠です。
MQLとSQLの基準を定義したら、次はその基準に基づいてリードを連携させ、効果的に運用していくための体制を構築します。ここでは、スムーズな連携・運用を実現するための5つの重要なポイントを解説します。
ポイント1：リード獲得から商談化までの全体フローを設計する
ポイント2：SQLに至らないMQLを育成するナーチャリング戦略
MQLと認定されても、すぐにSQLの基準を満たすとは限りません。そのようなリードに対しては、継続的に有益な情報を提供し、関係性を深めながら購買意欲を高めていく「リードナーチャリング」が必要です。
◼︎具体的な手法例
- ステップメール配信（リードの興味関心に合わせた段階的な情報提供）
- 特定テーマのWebセミナー開催
- 導入事例やお役立ち資料の提供
- インサイドセールスによる状況確認の電話
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ポイント3：部門間の引き渡しルール（SLA）を明確にする
マーケティング部門から営業部門へリードを引き渡す際のルールを明確に定めたSLA（Service Level Agreement）を設定しましょう。これにより、「いつ」「どのような状態のリードを」「どんな情報を添えて」引き渡すかが明確になり、部門間の認識齟齬や責任の押し付け合いを防ぐことができます。
◼︎ SLAに含める項目例
- MQL/SQLの定義（再確認）
- リード引き渡しの基準（例：スコア〇点以上、特定アクションあり）
- 引き渡し時の必須共有情報（属性、行動履歴、スコアなど）
- 営業部門のフォローアップ期限（例：引き渡し後24時間以内に初回コンタクト）
- フィードバックのルール（営業からの結果共有方法）
ポイント4：営業が効果的に動ける情報共有（コンテキストの伝達）
営業担当者が効果的なアプローチを行うためには、単なるリード情報だけでなく、そのリードが「なぜ」MQL/SQLと判断されたのか、どのような情報に関心を持ち、どのような経緯で検討段階に至ったのかという「コンテキスト（背景・文脈）」を伝えることが非常に重要です。
◼︎ 共有すべき情報例
- リードの基本情報（会社名、氏名、役職、連絡先）
- これまでのWeb行動履歴（閲覧ページ、ダウンロード資料など）
- イベント参加履歴、メール反応履歴
- スコアリング結果とその内訳
- （可能であれば）担当マーケターからの補足情報
これらの情報は、MAツールとSFA/CRMツールを連携させることで、効率的かつ網羅的に共有できます。
ポイント5：定期的な効果測定と改善（PDCAサイクル）
MQL/SQLの基準や運用プロセスは、一度設定したら終わりではありません。市場環境や顧客の変化に合わせて、定期的に効果を測定し、改善していくことが重要です。
◼︎測定すべきKPIの例
- MQL数
- SQL転換率
- 商談化率
- 受注率
- リードタイム
定期的にマーケティングと営業でレビュー会議を行い、KPIの達成状況や課題を共有し、基準やプロセスの見直し、施策の改善を行います。
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MQL/SQL判定のための具体的な基準例とスコアリング設計
MQLの判定基準例：属性情報と行動スコアリング
MQLは主に、見込み客の属性（デモグラフィック情報）と行動（インテント情報）を組み合わせて評価します。以下はスコアリングの項目例です。マーケティングと営業で相談し、自社のターゲット顧客像に合わせて項目と点数を決定しましょう。
属性スコア（例）
- 役職：決裁権者レベル（+15点）、担当者レベル（+5点）
- 業種：ターゲット業種（+10点）、その他（+0点）
- 企業規模：従業員数〇〇名以上（+10点）、〇〇名未満（+5点）
行動スコア（例）
- Webサイト訪問：トップページ（+1点）、製品ページ（+5点）、価格ページ（+10点）、導入事例ページ（+10点）
- コンテンツ利用：ブログ閲覧（+2点）、資料ダウンロード（ホワイトペーパー）（+15点）、導入事例ダウンロード（+20点）
- イベント参加：Webセミナー視聴（+20点）、展示会ブース訪問（+25点）
- メール反応：メール開封（+1点）、リンククリック（+3点）
- フォーム送信：お問い合わせ（+30点）、資料請求（+15点）
SQLの判定基準例：BANT条件や具体的なアクション
MQLの中から、より購買意欲が高く、営業がすぐにアプローチすべきSQLを判定するための基準例です。スコアリングに加えて、以下のような条件やアクションを基準にすることが一般的です。
BANT条件の充足度
- Budget（予算）：予算が確保されている、または確保見込みがあるか？
- Authority（決裁権）：担当者に決裁権がある、または決裁者へのルートがあるか？
- Need（必要性）：製品/サービスへの明確なニーズがあるか？
- Timeframe（導入時期）：具体的な導入検討時期が決まっているか？
（※これらをヒアリングや行動から判断し、一定の条件を満たした場合にSQLとする）
具体的な購買検討アクション
- 「見積もり依頼」があった
- 「デモンストレーション希望」の申し込みがあった
- 具体的な課題について「個別相談」の依頼があった
- トライアル利用の申し込みがあった
スコアリングの閾値（しきい値）設定と注意点
上記のような基準でスコアリングを行い、合計スコアが一定の閾値を超えたらMQLと判定します。例えば、「合計スコアが50点以上でMQL」のように設定します。
閾値設定のポイントとして、最初は仮で設定し、過去の受注顧客データや実際の運用結果を見ながら調整していくことが重要です。閾値が高すぎるとMQLの数が減りすぎ、低すぎると質の低いリードが増えてしまいます。マーケティングと営業で定期的に見直しを行いましょう。
また、時間経過とともにスコアを減衰させる仕組み（例：3ヶ月前の行動スコアは半減させる）も検討しましょう。古い情報に基づいて判断することを防ぎます。
MQLとSQLをどのように扱うかは、マーケティング、営業双方が考えるべきもの
本記事では、マーケティング活動と営業活動をつなぐ重要な指標である「MQL（Marketing Qualified Lead）」と「SQL（Sales Qualified Lead）」の違いについて解説しました。
MQLはマーケティング活動によって創出された「見込みの高いリード」であり、SQLは営業がフォローアップすべきだと判断した「案件化に近いリード」を指します。この二つの定義を明確にし、マーケティング部門と営業部門が共通認識を持つことが、スムーズな連携と成果向上の鍵となります。
いつ、どのような基準でMQLからSQLへと引き渡すのか。このSQLの扱い方、すなわちリードの評価と引き渡しプロセスは、マーケティングと営業の双方が密接に連携し、戦略的に決定すべき課題です。
効果的な連携のためには、両部門間の継続的なコミュニケーションが欠かせません。お互いの役割と目標を理解し、協力してMQLからSQLへの転換プロセスを最適化していくことで、リード育成の質を高め、成約率の向上につなげることができます。
MQLとSQLの違いを正しく理解し、部門間の連携を強化することで、「顧客への価値提供と利益の増大」という共通のゴールに向かって、より効果的に事業を推進していきましょう。
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