Bater a meta de MQL e não bater a meta de receita é uma das situações mais comuns do marketing B2B.
O relatório do mês mostra o número de leads crescendo, e mesmo assim o time comercial reclama que não tem com quem conversar.
E por que isso acontece?
Para entender, vale começar pelo que cada sigla quer dizer e de onde esse modelo veio.
O que é MQL
MQL é a sigla de Marketing Qualified Lead, o lead qualificado pelo marketing.
Na prática, é a pessoa que fez ações suficientes para o marketing considerar que ela está interessada. Para medir isso, o marketing usa o lead scoring, uma pontuação que soma pontos a cada ação.
E como isso funciona no dia a dia?
- Baixou um e-book, 10 pontos
- Abriu três e-mails, mais 15
- Visitou a página de preços, mais 20
- Tem cargo de gerência, mais 10
Quando a soma passa de um número combinado, digamos 50 pontos, a pessoa vira MQL e é passada para o time de vendas.
O que é SQL
SQL é a sigla de Sales Qualified Lead, o lead qualificado por vendas.
Depois que recebe o MQL, alguém do time comercial, normalmente um SDR, entra em contato e avalia duas coisas. A primeira é se a empresa tem o perfil certo, ou seja, se ela é do ICP. A segunda é se existe um momento de compra, com um problema que alguém ali quer resolver.
Se as duas respostas forem sim, vendas aceita o lead, e ele vira SQL, uma oportunidade no pipeline.
Qual é a diferença entre MQL e SQL
A diferença principal está em quem qualifica e com base em quê.
- O MQL é qualificado pelo marketing, olhando o comportamento da pessoa. Ele indica interesse
- O SQL é qualificado por vendas, olhando o perfil da empresa e o momento dela. Ele indica uma oportunidade de negócio
- No modelo clássico, um vem depois do outro. A pessoa vira MQL, é passada para vendas e, se for aceita, vira SQL
Ou seja, o MQL é uma aposta do marketing de que aquela pessoa vai comprar, e o SQL é a confirmação de vendas de que existe negócio ali.
É justamente na passagem de um para o outro que o modelo mais perde, e para entender por que, vale olhar de onde ele veio.
De onde vem esse modelo
Em meados dos anos 2000, a consultoria americana SiriusDecisions organizou o caminho do lead em etapas, num modelo que ficou conhecido como Demand Waterfall. O lead entrava, virava MQL, passava para vendas e virava SQL, e cada etapa tinha uma taxa de conversão para acompanhar.
Na mesma época, o inbound marketing ganhou força, e essas siglas viraram o jeito padrão de medir o marketing.
E fazia todo o sentido para aquele momento.
Naquela época, a informação sobre qualquer assunto B2B era escassa. Podcast quase não existia, rede social era para falar com os amigos e quase não havia comunidades do setor. Se você quisesse aprender a resolver um problema da sua área, o caminho era buscar no Google e baixar o material de alguma empresa.
Então trocar o e-mail por um e-book era um bom negócio para quem estava aprendendo. E para o marketing, quem baixava um material sobre o problema que a empresa resolvia tinha uma boa chance de estar procurando uma solução.
Nesse cenário, baixar conteúdo era mesmo um sinal de interesse, e o score funcionava.
Por que o MQL parou de funcionar no B2B de ticket alto
O que mudou foi a forma como o comprador aprende.
Hoje a informação é abundante e de graça. O gestor aprende no feed do LinkedIn, no podcast, no YouTube, no grupo do setor e, cada vez mais, perguntando para a IA. Ele não precisa mais entregar o e-mail para aprender nada.
Isso teve duas consequências para o MQL.
A primeira é que gerar lead ficou mais difícil. As pessoas pararam de baixar e-books e guias, e o volume de formulário caiu.
A segunda é que quem ainda baixa nem sempre está comprando. Pode ser um estudante, um analista fazendo pesquisa ou alguém de uma empresa que nunca vai ter o problema que você resolve. O score soma os pontos do mesmo jeito, e o lead vira MQL.
O score mede quanto conteúdo a pessoa consumiu, e consumir conteúdo deixou de ser sinal de que alguém vai comprar.
E aí o que acontece dentro da empresa?
Com uma meta de volume de MQL para bater todo mês, o marketing faz de tudo para continuar gerando lead. Ele abre a segmentação, oferece mais material, sorteia brinde, e o número volta a subir.
Só que esses leads chegam em vendas sem intenção nenhuma de compra. O SDR liga, a pessoa não lembra que baixou o material, e o time comercial começa a reclamar da qualidade do lead.
É daí que nasce boa parte do embate entre marketing e vendas que a gente vê em tantas empresas.
E por trás desse embate tem uma confusão entre dois tipos de métrica.
A métrica antecedente é a que indica se você está no caminho para chegar na meta. A métrica resultante é a que mostra se você chegou. Receita, clientes novos e oportunidades no pipeline são resultantes.
O MQL nasceu como uma métrica antecedente, uma pista de que o marketing estava educando as pessoas certas. Só que em muitas empresas ele virou a meta do marketing, e a partir daí o marketing passou a perseguir a pista no lugar do resultado. Foi assim que surgiu o cenário em que o marketing bate a meta de MQL, vendas não bate a meta de receita, e cada área culpa a outra.
Tem mais um ponto que pesa muito na venda de ticket alto.
O MQL é uma pessoa, e a compra B2B complexa é decidida por um grupo de pessoas da mesma empresa, como o gestor da área, o diretor, o financeiro e às vezes o jurídico. Um modelo que olha uma pessoa de cada vez não enxerga que três pessoas da mesma empresa estão prestando atenção ao mesmo tempo.
A própria dona do modelo chegou à mesma conclusão. Em 2021, a Forrester, que comprou a SiriusDecisions, lançou uma versão nova do Demand Waterfall organizada em torno de grupos de compra e oportunidades, e não mais de leads individuais. Em 2023, um analista da própria Forrester escreveu que a pergunta já não era se as empresas iam abandonar o MQL, mas quando e como.
No episódio 10 do podcast, o Gabriel contou um caso que mostra bem o limite dessa métrica.
O marketing e o time comercial da empresa em que ele trabalhava conseguiram uma reunião com uma empresa grande, que eles queriam muito conquistar. A pessoa chegou curiosa, fez perguntas, gostou da solução e, no meio da conversa, contou que tinha assinado um contrato de um ano com um concorrente um mês antes.
Pelo modelo clássico, aquilo era um MQL e uma reunião marcada, dois números bons para o relatório do mês. Só que não existia oportunidade nenhuma, porque aquela empresa não ia comprar nada pelos próximos doze meses.
Por isso a meta que mais faz sentido para o marketing é a mesma de vendas, oportunidades reais no pipeline. Quando as duas áreas olham para o mesmo número, a discussão sobre a qualidade do lead perde o motivo de existir.
O que usar no lugar do MQL
A primeira coisa é entender que o MQL pode continuar existindo na sua operação. O que perdeu o sentido é a meta de volume de MQL como a principal medida do trabalho do marketing.
E isso também depende do seu modal de penetração de mercado. Uma empresa de ticket baixo e mercado amplo precisa de muito lead para o negócio girar, e para ela o volume ainda importa. Quanto maior o ticket, menor o mercado, e mais o foco vai para o lead bom, de uma empresa que está no seu ICP.
Para quem vende B2B de ticket alto, o que funciona melhor é separar as métricas em três níveis, com base numa pergunta simples. O que eu sei sobre quem gerou esse sinal?
- Métricas invisíveis. Você sabe que aconteceu, mas não sabe quem foi. Plays de podcast, views no YouTube e impressões de um post entram aqui
- Métricas visíveis. Você sabe quem foi e de qual empresa, mesmo sem a pessoa ter entregado o contato. Curtidas, comentários e compartilhamentos no LinkedIn entram aqui
- Métricas de intenção. A pessoa entregou o contato dela. Na intenção baixa, ela quer aprender mais, como quem se inscreve num webinar. Na intenção alta, ela quer falar com vendas, como quem pede uma demonstração
Repara que a intenção alta é o que mais se parece com o MQL, só que com uma diferença importante. Aqui a pessoa pediu para conversar, e não foi o marketing que deu a ela uma pontuação.
E é nas métricas visíveis que mora a maior oportunidade do B2B de ticket alto.
Quando um diretor de uma empresa da sua lista curte três posts seus num mês, você sabe quem ele é, onde trabalha e com qual assunto ele se identificou. E se mais duas pessoas da mesma empresa fazem o mesmo, você está vendo um grupo de compra prestando atenção antes de qualquer formulário.
Para organizar esses sinais, a B2B Insiders usa duas medidas.
- EQL (Engagement Qualified Lead), a pessoa do ICP com três ou mais engajamentos visíveis nos seus conteúdos em 90 dias
- EQA (Engagement Qualified Account), a empresa do ICP com seis ou mais engajamentos visíveis em 90 dias, somando as pessoas dela
Nenhum dos dois é intenção declarada de compra. Eles marcam o ponto em que existe contexto suficiente para o time comercial entrar na conversa sabendo com quem está falando e sobre qual assunto.
Como responder quando a liderança pergunta "cadê os leads?"
Não adianta demonizar a pergunta. A liderança e o time de vendas foram acostumados por anos a medir o marketing pelo número de leads, e é natural que continuem perguntando.
O que essa pergunta pede hoje é uma reeducação, e ela fica mais fácil quando o marketing chega com números que vêm antes do lead.
- Quantas empresas do ICP a gente conseguiu impactar neste mês
- Quantas delas tiveram algum engajamento visível
- Quais contas e quais pessoas estão engajando com mais frequência
- Quantas conversas comerciais começaram a partir dessas contas
E vale somar a atribuição reversa. Em vez de perguntar de onde veio cada lead, você pega a lista de negócios ganhos no CRM e confere quais dessas empresas já tinham engajado com o seu conteúdo antes. A atribuição direta continua existindo, mas sozinha ela não conta mais a história inteira.
Resumindo
MQL é o lead que o marketing qualificou por comportamento, e SQL é o lead que vendas aceitou como oportunidade.
O modelo nasceu num tempo em que baixar conteúdo era sinal de interesse, porque a informação era escassa.
Hoje a informação é abundante, o comprador aprende sem deixar o e-mail e quem decide é um grupo de pessoas. Por isso, no B2B de ticket alto, medir o marketing pelo volume de MQL passou a levar para vendas os leads errados.
Quem trocar essa meta por uma leitura das empresas do ICP que estão prestando atenção vai entregar para vendas menos leads e muito mais conversas que valem a pena.
