企业将MQL转化为SQL的3个注意点

MQL和SQL指的是2种处于不同阶段的线索，和MQL相比，SQL更具成单的可能性，所以企业需要集中精力将MQL转化为SQL，并且在转化的过程中，有3个注意点。

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明确用户画像，制定转化线索的标准

第一个注意点就是企业需要明确用户画像，并且制定从MQL转化为SQL的明确标准。

为什么需要明确用户画像？因为在企业业务中，线索从流入企业到最后转化，整个过程相对复杂并且漫长，只有当企业知道自己面对的潜在客户是谁、有哪些特点、有哪些需求的时候，才能够提供更加针对性的服务，加速线索培育和转化的过程。

另外，只有使得转化条件标准化，才不会出现一些混乱的情况，比如将不合适的线索转化，企业相关人员进行跟进后，会造成一些人力物力的损失。

如何确定这样的标准呢？或者说，这些标准可以是什么？主要是一些关键行为，比如潜在客户访问了企业落地页并与企业在线客服产生了一些互动和交流、下载了企业制作的白皮书和解决方案、申请了产品演示和产品试用、打开了企业邮件的跳转链接等等，这些明确的关键行为可以作为从MQL转化为SQL的标准。

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引入线索打分机制，对线索进行分层

除了明确用户、制定转化线索的标准外，企业在将MQL转化为SQL的过程中，还需要引入线索打分机制，使线索成熟度能够量化，能够更加科学合理地对线索进行分层。

所谓线索打分机制，就是企业提前确定好一些关键行为并给这些行为赋予不同的分数，当线索做出这些关键行为后，即可将其对应的分数加到线索身上，以线索分数来预测和描述线索成单的可能性，关于这些特殊行为，常见的包括：表单提交情况、和网站客服的互动情况、和企业电子邮件的互动情况、参与线上线下活动的情况等等。

企业可以自定义线索的分值范围，但一般情况下，线索的分数越高，也就意味着线索更加活跃更加愿意和企业发生互动，这也就从侧面说明了线索对于企业的产品和服务是相对了解和感兴趣的，成单的可能性更高，所以，线索的分数其实反映的是潜在用户对于企业感兴趣的程度。

根据线索的分数，企业可以决定是否将MQL转化为SQL，是继续孵化培育还是转给销售跟进。

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需要特别看重购买的可能性

除了上面提到的明确标准和分数情况，将MQL转化为SQL的另一个关键注意点是他们购买产品的可能性。

有这样两种情况，MQL还不可以转化为SQL。第一种情况是，潜在客户对于企业产品和服务非常有兴趣，但是他们没有足够的预算，那么不可以将其从MQL转化为SQL，只有潜在客户需要企业的产品或服务并且有足够预算，这种情况下，才有资格转化为SQL。另一种情况是，潜在客户对于企业的产品或服务有需求，并且他们也有足够的预算，但是他们暂时还不需要企业的产品或服务，这种情况下，也不可以将其从MQL转化为SQL。

所以，总结之后，如果一条线索有足够的购买欲望、有充足的预算、近期就需要产品或服务，那么可以将其由MQL转化为SQL，直接转交给销售进行跟进。如果一条线索，虽然对企业产品或服务感兴趣，但没有预算，那也无法转化为SQL由销售跟进。