Une stratégie de génération de leads est un élément central au sein d’une entreprise. Celle-ci va notamment permettre d’accompagner au mieux les prospects dans leur parcours d’achat et de provoquer leur engagement. Pour cela, il est essentiel de comprendre et définir les différentes catégories de leads dont font partie le MQL et le SQL. Grâce à une bonne qualification de ces leads, l’entreprise peut situer précisément son prospect dans le cycle d’achat et prévoir des actions marketing et commerciales adéquates.

Il n’est pas toujours simple d’identifier le niveau d’un lead au sein d’une entreprise. Pour cela, il existe une méthode appelée lead scoring.

Celle-ci permet d’affecter un score au prospect afin d’évaluer la valeur de chaque lead et leur avancée dans le cycle d’achat. Grâce au lead scoring, une entreprise aura plus de facilité à :

• Identifier les personnes lui portant un intérêt suite à une interaction délibérée active.
• Cibler des leads qualifiés pour les équipes commerciales.
• Améliorer le taux de conversion.

Par ailleurs, afin que les leads générés par l’équipe marketing correspondent au mieux aux attentes des équipes commerciales, il est essentiel d’optimiser les critères de qualification des MQL.

Pour cela, il est nécessaire d’établir un scoring efficace qui se décompose en plusieurs étapes.

La première étape consiste à déterminer la qualification exacte d’un MQL au sein de l’entreprise. Même si cette qualification varie en fonction des besoins et objectifs commerciaux, elle doit refléter un réel intérêt de la part des leads. C’est pourquoi l’entreprise a besoin, en amont, de définir clairement et de façon pertinente chaque cycle de vie du client. Sans quoi, elle ne pourra pas qualifier correctement le MQL.

Si l’entreprise possède à la fois une équipe marketing et une équipe commerciale, la bonne communication entre les deux est primordiale. Car chaque partie pourra apporter son expertise quant au parcours de vente client et permettre ainsi d’éviter la transmission de leads non qualifiés.

Ensuite, la seconde phase porte sur la définition des critères à retenir pour le système de notation. Plusieurs types de critères existent pour évaluer les leads. Ils sont propres à chaque entreprise et varient en fonction du secteur d’activité, de la taille de l’entreprise, du positionnement, des objectifs.

Par exemple, ils peuvent comprendre des données sociodémographiques, psychographiques, comportementales ou encore relatives aux interactions.

Pour bien les déterminer, il est important de s’appuyer sur une bonne modélisation du cycle de vente et du buyer persona de l’entreprise. Il est également conseillé d’étudier l’historique d’anciens leads pour dégager les critères communs qui ont permis la conversion en clients ou non. Chaque critère se verra ensuite accorder une valeur en fonction de son importance.

Puis, vient l’attribution de la note selon les critères retenus et leur degré d’importance. Chaque lead recevra un score précis selon leur réaction face aux campagnes et aux actions marketing réalisées. Celui-ci reflétera le niveau d’engagement du MQL et sa position dans le cycle de vie client.

Pour finir, il est nécessaire de centraliser les données et de suivre la qualification des leads. Une fois les informations centralisées dans un outil CRM et les MQL identifiés, ils sont transférés aux commerciaux. Qui, par la suite, adapteront leurs actions commerciales à chaque MLQ pour essayer de les convertir au mieux en SQL.

Par ailleurs, un bon barème de scoring est évolutif et doit être réajusté régulièrement pour optimiser au mieux les leads envoyés aux équipes de ventes.

Il est également indispensable de suivre l’évolution des leads grâce à un reporting mensuel afin d’avoir une vision claire sur le taux de conversion entre chaque étape. Cela permet aussi d’améliorer les actions marketing menées.

Distinguer un MQL et SQL passe avant tout par une bonne stratégie de lead scoring. Pour rappel, dans le parcours d’achat, un prospect passe par différentes étapes. Selon le type d’entreprise, ces dernières peuvent être évolutives. Mais en règle générale, il est dans un premier temps visiteur, puis devient un lead, un MQL, un SQL et enfin un client.

Néanmoins, il existe d’autres étapes comme celle de « prospect » ou « d’abonné » en fonction du niveau de granularité existant dans le marketing de l’entreprise. De même, s’il n’y a pas de département commercial, il n’y a pas de SQL.

Ainsi, la principale différence entre MQL et SQL réside dans leur niveau de maturité au sein de l’entonnoir de conversion. 

Au stade de MQL, l’internaute a manifesté de la curiosité pour l’entreprise, mais n’est pas encore acheteur. En effet, il représente une opportunité qui peut potentiellement aboutir à une vente, mais rien n’est encore joué.

Pour réussir à le convertir en client, il est nécessaire de le faire avancer dans le parcours d’achat et c’est à ce moment qu’entre en jeu le processus de lead nurturing. C’est-à-dire proposer au MQL des contenus pertinents, segmentés et profilés, dans l’objectif de mesurer son véritable intérêt, le convaincre et le conforter dans sa décision d’achat.

Cela va permettre d’améliorer l’image de l’entreprise et de gagner la confiance du MQL jusqu’à ce qu’il souhaite passer à l’étape suivante. Tant que le MQL ne démontre pas un intérêt réel et certain d’achat, il reste en couveuse.

En revanche, une fois son projet d’achat mature, le MQL est transféré aux équipes commerciales. Celles-ci vont prendre contact avec le MQL, qui devient alors un SQL (Sales Qualified Lead).

Le SQL représente donc un lead prêt à discuter avec l’équipe commerciale dans l’éventualité de passer à l’achat et devenir client. Il a besoin, par exemple, des devis, des informations d’achats, des démonstrations en direct. Il a témoigné d’une intention d’achat, contrairement au MQL, qui ne montre qu’un certain intérêt pour l’entreprise.

Différencier ces deux catégories de leads est essentiel pour l’entreprise, car cela permet un meilleur accompagnement des leads dans le cycle de vie client.