每个 B2B 营销团队都想知道营销合格潜在客户 (MQL) 到销售合格潜在客户 (SQL) 的转化率。它有助于评估他们的营销和销售工作的有效性。
它们是衡量 B2B 潜在客户生成活动有效性的关键指标。
那么，如何知道 MQL 和 SQL 之间的转换率呢？
首先，让我们看看 MQL 和 SQL 是什么。要理解这一点，您需要先了解它们的定义。
所以他们在这里：
营销合格潜在客户 (MQL)
MQL 是符合特定标准的潜在客户，销售团队可以立即使用。当潜在客户满足营销活动的所有设定标准时，它就是合格的。例如，如果您针对使用 PPC 营销 (Google Ads) 或 Facebook 等社交网站的美国小企业开展了一项活动，那么对您的产品感兴趣的人就属于这一类。
销售合格线索 (SQL)
Sales Qualified Leads (SQL) 是已通过销售团队资格预审的潜在客户。销售团队使用 SQL 作为线索来衡量他们感兴趣的市场和标准，例如收入、目标公司的资历级别等。
这些线索不需要经过任何严格的筛选过程，因为它们已经通过了资格预审。
现在，您知道什么是 MQL 和 SQL。您还清楚地了解这些转换是如何工作的。
那么让我们看看如何计算 MQL 和 SQL 之间的转换率。
什么是 MQL 到 SQL 的转换率？
有多种方法可以计算 MQL 到 SQL 的转换率：
最简单的方法是将 SQL 的数量除以 MQL 的总数
另一种方法是将一个月内生成的 SQL 数除以该期间生成的潜在客户总数。这称为 MQL 到 SQL 的转换率。
另一种方法是将转化为销售额的潜在客户数量除以该期间产生的潜在客户总数。这称为 Lead-to-SQL 转换率。
何时使用 MQL 到 SQL 转换率？
MQL 到 SQL 的转换率可以以多种方式使用。
- 了解营销活动的有效性
- 发现潜在客户转换的频率
- 了解您的销售团队在生成 SQL 方面的表现。
- 衡量单个 B2B 公司或团队的绩效
- 您还可以使用 MQL 到 SQL 的转换率来比较您公司与其他公司的绩效。
MQL 到 SQL 的转换率与线索到 SQL 的比率有何不同？
MQL 到 SQL 的比率和线索到 SQL 的转换率是您在阅读文章或谈论潜在客户生成策略时经常遇到的两个术语。这两个术语可能看起来相似，但它们具有不同的含义和用法。
MQL 到 SQL 转换率是 SQL 和 MQL 数量之间的比率，而潜在客户到 SQL 转换率是转化为销售的潜在客户数量除以生成的潜在客户总数。此比率也称为销售转化率或销售线索与销售比率。
为什么要使用 MQL 到 SQL 的转换率？
MQL 到 SQL 的转换率是一种非常有效的工具，公司可以使用它来衡量其销售团队的绩效。它还有助于评估营销工作的有效性和提高转化率。
有许多策略和工具可以帮助您的企业进入市场。通过 Ansoff 矩阵，您可以确定市场和产品开发，但对于潜在客户的产生和转化为忠诚客户，您需要采用新的方式。MQL 到 SQL 的比率或线索到 SQL 的转换率不仅可以帮助您衡量营销工作的有效性，还可以帮助您提高转换率。
MQL 到 SQL 转换率公式
可以使用以下公式计算 MQL 到 SQL 的转换率或线索到 SQL 的转换率：
MQL / SQL = 转化为销售的潜在客户总数 / 生成的潜在客户总数
如何计算 MQL 到 SQL 的转换率？
MQL 到 SQL 转换率公式
生成的 SQL / 生成的 MQL * 100 = MQL 到 SQL 的转换率
计算 MQL 到 SQL 的转换率很容易。只需遵循以下简单说明：
1. 确定生成的 MQL 和 SQL 的数量
确定特定时期内生成的 MQL 和 SQL 的数量。例如，如果在为期一个月的销售活动中产生了 100 个潜在客户，其中 40 个成功转化为销售，那么您的 MQL 到 SQL 比率为 40/100 = 0.4 或 40%。这意味着平均而言，10 个潜在客户中有 4 个成为销售。
2.计算产生的leads数量
计算同一时期产生的潜在客户数量。例如，如果在为期一个月的销售活动中产生了 100 个潜在客户，那么您的潜在客户生成数字将为 100。
3.将生成的SQL数除以/乘以100
将生成的 SQL 数除以生成的 MQL 数，再乘以 100 以百分比表示。例如，100 个 SQL 中有 40 个变成了销售，这意味着您的 MQL 到 SQL 的转换率为 40/100 x 100 = 40%。
您选择的计算方法取决于您拥有的信息。最简单的方法是将 SQL 的数量除以生成的 MQL 的总数。
然而，这并不能提供正确的估计，因为它忽略了一个非常重要的因素——时间。例如，如果在 12 月生成了 100 个 MQL，而当月只有 40 个转化为销售额；那么你的 MQL 到 SQL 的比率是 40%。但是，如果 1 月份只生成 20 个 MQL，并且全部转化为销售额；您的 MQL 到 SQL 的转换率为 80%。
这清楚地表明，显示 40% 转化率的报告是在潜在客户转化时间较短的时候创建的。为了准确估计 MQL 到 SQL 的比率，建议您使用考虑时间的第二种或第三种方法。
什么是好的 MQL 到 SQL 转换率基准？
理想的 MQL 到 SQL 转换率基准约为 13%。这意味着每个营销活动应在 100 个 MQL 中生成至少 13 个成功的 SQL。
为什么 SQL 转换较少？
这有多种原因：
- MQL 转化为 SQL 需要时间。这是因为潜在客户转化为客户需要时间。这意味着，如果您的营销活动是在一月份启动的，您将需要额外的几个月来计算您生成的成功 SQL 的数量。
- 潜在客户可能没有足够的资格转化为销售。在这种情况下，您必须返回您的合格标准列表并更新它。
- 营销活动可能针对错误的受众。
- 您的销售团队可能没有受过良好的培训，无法处理营销活动产生的潜在客户。如果是这种情况，培训他们将有助于提高销售转化率。
MQL 对 SQL 转换率的重要性
MQL 到 SQL 转换率让您深入了解您的营销活动的效果。它可以帮助您了解为什么某些活动比其他活动表现更好，以及您的销售团队是否具备将潜在客户转化为客户的必要技能。
例如，如果您的 MQL 到 SQL 的比率低于平均水平，则意味着您的目标市场没有响应您的活动，或者您的销售团队无法将潜在客户转化为客户。然后，您应该检查这两个领域并对其进行改进以提高转化率。
使用 MQL 到 SQL 转换率可以帮助您确定营销活动是否成功以及是否需要在再次启动之前进行任何更改。
如何可视化 MQL 到 SQL 的转换率？
您可以通过多种方式可视化 MQL 到 SQL 的转换率。例如，您可以使用条形图，其中 x 轴表示生成的潜在客户数量，而 Y 轴显示相应的成功转化次数。
另一种方法是使用饼图，其中每个切片的大小代表转化为销售的潜在客户数量，每个切片的百分比代表总潜在客户的百分比。
您还可以使用折线图，其中 y 轴显示 SQL 的数量，X 轴表示时间。这将帮助您可视化您的 MQL 到 SQL 转换率如何随时间变化。可视化不仅限于简单的图表，如果您有一个好的可视化库，您可以使用任何图表来显示您的数据，这可以让利益相关者更容易理解。
MQL 到 SQL 转换率可视化示例：
由于您不必拘泥于简单的可视化，让我们来看看 ChartExpo 创建的一些很棒的数据可视化。您可以使用这些以有意义的方式表示您的数据。
下图是组柱形图的示例。您可以并排查看数据并进行很好的比较。
可视化来源：ChartExpo
那么为什么不使用另一个可以同时显示条形和线的可视化来跟踪 MQL 到 SQL 的转换率。
可视化来源：ChartExpo
相同的数据可以用另一个可视化显示，以便您可以并排比较。
可视化来源：ChartExpo
还有另一个漂亮的可视化，即雷达图或极坐标图，您可以使用它来表示您的 MQL 到 SQL 的转换率
可视化来源：ChartExpo
因此，所有这些可视化都在同一个数据集上，这取决于您需要哪一个来呈现结果。
如何提高 MQL 到 SQL 的转换率？（一步步）
如果您的 MQL 到 SQL 转换率太低，那么您需要增加生成的潜在客户数量。您可以按照以下步骤进行操作：
第 1 步：确定您的 MQL 未转化为销售的原因
为了提高 MQL 到 SQL 的转换率，您必须首先确定生成的潜在客户数量少的原因。您可以问自己几个问题以找出问题所在：
- 为什么您的 MQL 不能转化为销售额？
- 是什么阻止他们转换？
- 是报价/产品、价格、潜在客户的质量还是其他？
在哪里可以找到关于为什么 MQL 没有转化为销售的信息：
您可以查看过去的广告系列并分析广告系列的效果。
您应该将其与其他类似广告系列的效果进行比较。这应该让您了解为什么您的 MQL 没有转化为销售。
您还可以在查看 MQL 时问自己这些问题，方法是查看他们的个人资料并确定他们会购买什么。您还可以查看网站流量统计数据，看看它们是否来自具有高转化率的来源。
第 2 步：找出问题并加以改进
根据步骤 1 中确定的原因，您可以专注于业务中需要解决的特定领域，以提高 MQL 到 SQL 的转换率。
例如，假设您已经确定低转化率的主要原因之一是低质量的潜在客户生成来源。在这种情况下，您应该聘请能够产生高质量潜在客户的机构。
第 3 步：启动新的营销活动
在解决第 2 步中确定的问题后，启动新的营销活动以使用相同的报价/产品或引入具有更好购买机会的不同报价/产品来提高 MQL 到 SQL 的转换率。
第 4 步：监控 MQL 到 SQL 的转换率并检查它是否在增加
在新的营销活动启动后，您应该在一段时间（一两周）后监控转化率，以检查它是否有所增加。此步骤的目的是分析从先前步骤获得的结果并做出数据驱动的决策。
第 5 步：鼓励您的销售团队主动接触潜在客户
您应该鼓励您的销售团队主动联系潜在客户并尽快关闭他们。这将导致更多的 MQL 转化为您的业务的销售和潜在客户。
第 6 步：随时了解竞争对手的策略。
更多地了解您的竞争对手的策略，并努力提高您在潜在客户眼中的表现。这将带来更高的转化率，并使您能够与已经在市场上运营的其他企业竞争。
第 7 步：向对您的产品、服务或品牌表现出兴趣的潜在客户发送个性化的潜在客户培育电子邮件。
您还应该使用个性化的潜在客户培育电子邮件，这些电子邮件会发送给对您的产品、服务或品牌表现出兴趣的潜在客户。这些电子邮件必须足够丰富和有趣，以便潜在客户转化为销售。
第 8 步：收集客户的反馈
了解现有客户向您购买的原因也很重要。通过收集他们的反馈和其他信息——您可以使用这些数据来识别可能的新目标受众，并开发现有客户会购买的产品或服务。
第 9 步：对您的销售团队进行后续培训。
您应该教育您的销售团队进行有效的跟进。争取在初次联系后的 5-7 天内跟进您的潜在客户。
为此，您应该为您和您的团队创建一个易于遵循且高效的后续计划。跟进是销售过程中不可或缺的一部分，因为它可以提高响应速度并减少推销时间。
第 10 步：使用自动化工具自动跟进表达兴趣的潜在客户
与潜在客户和客户保持联系对于留住客户很重要。如果您想保持竞争力，那么实施营销自动化策略至关重要。
您可以使用众多可用的电子邮件自动化工具之一来设置电子邮件滴灌活动。
第 11 步：专注于建立终身客户关系。
通过发送个性化的电子邮件和经常沟通，努力与您的客户建立关系。客户会感到被重视，这可能会增加他们将来再次向您购买的可能性。
第 12 步：通过在线营销、精心编写的内容和社交媒体参与建立强大的品牌形象。
利用互联网，尤其是 Facebook 和 Twitter 等社交媒体平台，与您的客户建立联系。通过定期更新与您所在行业相关的精彩博客文章来保持良好的品牌形象。还包括对您的客户有益的促销优惠。
第 13 步：利用 Google 趋势了解市场趋势。
利用 Google 趋势等工具了解目标受众的需求。这样，您就可以专注于开发客户想要的产品和服务。
第 14 步：查找在您的行业中受其他人欢迎的类似产品或服务。
您还应该通过访问 Quora 等论坛和问答网站来了解您所在行业的其他人喜欢哪些产品或服务。这将帮助您深入了解潜在客户可能正在搜索的内容，从而制定有效的营销策略。
第 15 步：避免模仿现有的市场领导者。
在您的网站设计方面，不要模仿现有的市场领导者。您应该始终努力制定有效的营销策略，使您与竞争对手区分开来，即使这可能需要一些时间和精力。
PPC 中 MQL 到 SQL 转换率的数据驱动分析
数据驱动分析是任何业务或营销增长的重要过程。如果您忽略数据，您将错过很多机会，或者也可能会蒙受损失。例如，您可能全神贯注于转化，但您不知道每次转化的成本也在增加。
许多增长机会隐藏在数据中。如果您想寻找新客户并增加销售额，您需要付出更多努力才能发现可以通过不同方式实现更多目标。
现在您已经了解了 MQL 到 SQL 转换率的想法甚至详细知识。所以现在的问题是，如果您管理大量 PPC 活动，并且希望在更短的时间内正确、高效地跟踪它们，您应该使用哪种工具？答案是 PPC 信号。
上图是这个工具的截图。您可以看到代表不同信号的不同图块。您可以根据许多参数过滤结果。让我们根据展示次数和转化次数过滤掉结果。
所有信号都将根据这些指标进行更新。您可以通过单击探索按钮进行详细探索。
上图显示了基于转化指标的该信号的详细趋势。您可以同时添加另一个指标并并排查看趋势比较。让我们添加展示次数并查看结果。
因此，展示次数正在增加，而您的转化次数正在下降。因此，您有了分析 MQL 到 SQL 转换率的想法。因此使用智能工具是通过数据分析，然后制定策略来增加销售额的方法之一。
现在想象一下，如果您有 100 个包含大量关键字的广告系列，您甚至无法手动计算可以创建多少组合来分析您的数据。您的广告系列如何在一天中的不同时间和不同时间在移动设备上运行，并且不胜枚举。
PPC Signal 可以立即处理这种情况。您只需将您的帐户与此工具相关联，您就可以开始使用了。那么为什么不试试这个工具的试用版来探索你的结果。
常见问题解答：
什么是好的 B2B MQL 到 SQL 转换率？
B2B MQL 到 SQL 转换率基准因 B2B 的潜在客户来源而异。例如，网站潜在客户具有 31.3% 的 MQL 到 SQL 转换率基准。
客户/员工推荐、网络研讨会、活动和潜在客户列表分别具有 24.7%、17.8%、4.2% 和 2.5% 的 MQL 到 SQL 转换率基准。电子邮件营销活动具有 0.9% 的 MQL 到 SQL 转换率基准。
如何将 MQL 转换为 SQL 转换率？
SQL 数量 / MQL 数量 = MQL 到 SQL 的 转换率
在您的销售漏斗中，这将为您提供百分比转化率。
包起来
MQL 到 SQL 的转换率是用于衡量营销活动有效性的指标。它有助于销售和营销团队之间的有效沟通，使他们能够共同努力实现增加收入和提高客户满意度等目标。您不能盲目地坚持市场策略，您还需要跟踪您的营销到销售合格的潜在客户周期。
MQL 到 SQL 的转换率可能因多种因素而异，包括行业、公司规模、市场条件等。当您知道哪些因素会影响您的 MQL 到 SQL 转换率时，您可以实施不同的策略来提高它。