MQL (Marketing Qualified Lead)
MQL（マーケティング適格リード）
💡TL;DR
MQL = マーケの「営業対応可能」基準を満たすリード。典型的基準：ICPマッチ（会社規模、業界）+ 行動スコア（コンテンツダウンロード、料金ページ訪問、メール開封）。MQL→SQL転換率ベンチマーク：13-20%が健全、10%未満は基準が緩すぎる。MQLボリューム、転換率、コンタクトまでの時間を追跡。最適な転換にはMQLは5分以内にコンタクトすべき。
定義
事前定義された基準に基づき、マーケティングコンテンツへのエンゲージメントが十分で営業対応可能と判断されたリード。MQLは通常、デモグラフィックフィット（ICPマッチ）と行動閾値（ダウンロード、ページビュー、メールエンゲージメント）を満たす。マーケはMQLを営業にフォローアップのために引き渡す。
🏢SMBチームにとっての意味
SMBはMQLを過剰適格（厳しすぎ）または過少適格（緩すぎ）にしがち。シンプルな基準から開始：ICPフィット + 2つのエンゲージメントシグナル。SQL転換率に基づき反復—15-20%を目指す。
📋実践例
30人のサイバーセキュリティSaaSは月500 MQLだったがSQLに転換したのはわずか5%。分析：MQLの60%がホワイトペーパーをダウンロードした学生。基準を追加：企業ドメイン必須（gmail/yahoo除外）+ 料金ページ訪問。MQLボリュームは月180に減少したがSQL転換は22%に急上昇。より少なく質の高いリードで営業生産性は3倍向上。
🔧実装ステップ
- 1
ICP基準を定義：会社規模、業界、地域、役職。
- 2
行動閾値を設定：最小スコアまたは特定の高インテントアクション。
- 3
マーケティングオートメーションでMQLを自動フラグ設定。
- 4
営業応答時間のSLAを確立（目標：営業時間内5分未満）。
- 5
MQL→SQL転換を週次レビュー、15%未満または25%超なら基準を調整。
❓よくある質問
MQLとSQLの違いは？
MQLはマーケがリードの営業対応準備完了と判断。SQLは初期適格化後に追求価値ありと営業が確認。MQLはエンゲージメントデータ基準、SQLは人間の会話基準（予算、決裁権、ニーズ、タイムライン）。
月にどれくらいのMQLを生成すべき？
逆算：月10案件成約が必要で、成約率25%、MQL→SQL転換20%なら、10 ÷ 0.25 ÷ 0.20 = 200 MQL必要。ただし量より質—高品質MQL200件は低品質500件に勝る。
⚡Optifaiでの活用
OptifaiはICPフィットと行動シグナルに基づきリードをスコアリング、閾値到達時に自動でMQLフラグ。Signal Detectionはエンゲージメントをリアルタイム追跡、即座のMQL特定と営業ルーティングを可能に。
📚参考文献
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関連用語
SQL (Sales Qualified Lead)
直接の適格化を通じて営業が受け入れ、追求価値ありと確認したリード。SQLは会話中にBANTまたは類似基準（予算、決裁権、ニーズ、タイムライン）を通過。SQLはオポチュニティとしてアクティブパイプラインに入る。
Lead Scoring
組織にとっての認識価値に基づいて見込み客をランク付けする方法論。人口統計/企業属性と行動シグナルを使用してセールスアウトリーチの優先順位を決定。
Buyer Intent Data
見込み客の購入可能性を示す行動データ。Webアクティビティ、コンテンツ消費、調査パターンからファーストパーティおよびサードパーティソースを通じて収集。
Speed to Lead
リードの最初のインタラクション（フォーム送信、デモリクエスト、料金ページ訪問）から営業担当者の最初の応答までの経過時間。調査では一貫して、応答時間がコンバージョン率における最大のコントロール可能な要因であり、最適なウィンドウは時間単位ではなく分単位で測定される。