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6步拆解ToB线索转化全流程,MQL转给销售不再“断档”

前言

市场部最关心的问题是线索的走向,辛苦得来的Leads&MQL容易石沉大海,也容易被无理由退回。当市场不清楚销售真正需要什么线索,销售不愿花时间反馈线索问题,再好的获客策略也是空谈。其实,MQL 到 SQL 的转化,不是简单的 “移交” 动作,考验的不是企业部门的单点能力,而是 “标准共识 + 流程闭环 + 工具提效” 的系统能力。以下 6 个实操步骤,从标准定义到孵化激活,帮大家把线索转化效率提上来。


一、定标准:跨部门共识是转化的 “第一道关”

MQL 和 SQL 的定义,从来不是市场部拍脑袋决定的。模糊的标准,只会让后续转化 “从根上就错了”。

1、先搞清楚:谁该参与定义?

必须拉上市场、销售、客户成功 3 个部门一起聊 —— 市场懂获客逻辑,销售懂客户真实需求,客户成功懂成单后客户的核心痛点。比如销售反馈 “最近客户更关注售后响应速度”,这个点就该加入MQL的评估维度。

2、用 “双维度评分” 给线索 “贴标签”

别只看 “客户像不像”,更要看 “客户动没动”,两个维度结合才靠谱:

  • 客户画像匹配度(静态):明确指标,比如行业(只做制造业?)、公司规模(500 人以上?)、职位(技术负责人 / 采购总监?)、营收(年营收 1 亿以上?),用 “是 / 否” 或 “符合 / 不符合” 量化。
  • 客户行为活跃度(动态):按行为重进行打分,比如提交需求表单(80 分)>下载解决方案白皮书(50 分)>浏览 3 个以上产品页(20分),总分达到60分可初步判定为MQL。

3、套用一些经典模型

新手可以直接套用成熟模型,再结合业务调整:

  • BANT 模型(Budget/Authority/Need/Timeline):适合销售判断 SQL,重点看客户有没有预算、决策人是谁、需求是否明确、多久能落地。
  • CHAMP 模型(Challenges/Authority/Money/Priority):更适合市场筛 MQL,前期先抓客户 “当前遇到什么问题”(比如 “生产效率低”),再看是否有解决优先级。

4、季度复盘:让标准 “活” 起来

别让标准成了 “摆设”。每季度拉数据复盘:比如 MQL 转 SQL 率是否达标?销售退回的高频原因是什么?

举例:若发现 “公司规模 500 人以上” 的 MQL 转 SQL 率只有 10%,而 “300-500 人” 的达 30%,可能是最初的规模标准定错了,需要下调。同时,还基于标准设计OKR,为市场和销售定制“流转指标”:


二、控转出:不是所有 MQL 都该立刻推给销售

市场部总想着 “多给销售线索”,但超出销售承载能力的线索,只会变成 “无效库存”。

1、先算清楚:销售能接多少?

按 “销售人均有效跟进量” 算阈值:比如一个销售每月最多能深度跟进 30 条线索(含电话、演示、方案沟通),若团队有 10 个销售,每月最多转出 300 条 MQL,超出部分先放进 “待培育池”。

2、Inbound 线索必须 “带行为证据”

别把 “只填了个手机号” 的线索当 MQL 转出去。行为越具体,销售跟进的成功率越高,至少满足 1 个 “高价值行为”:

  • 主动咨询 “价格”“实施周期” 等核心问题
  • 下载 2 份以上深度内容(如行业报告 + 产品手册)
  • 连续 3 天访问官网,且停留时间超 5 分钟
3、用工具自动 “筛” 出优质 MQL
手动打分效率低还容易错,营销自动化工具MarketUP能帮您:
  • 自动记录客户行为(浏览、下载、点击)并加分
  • 达到预设分数(如 60 分)自动标记为 MQL,同步分配给销售
  • 给线索打标签(如“打开了产品介绍邮件”、“下载了产品手册资料”、),方便销售快速定位需求


三、巧分配:针对性给好线索

把金融行业客户分给擅长做制造行业的销售,再优质的线索也会浪费。

1、按4个维度精准匹配

按照线索属性分配,维度例如:

  • 地域:华东客户对接华东区销售(避免跨区域沟通成本)
  • 行业:教育客户分给有教育行业经验的销售
  • 客户类型:渠道客户对接渠道销售,终端客户对接直客销售此
此外还可以根据销售能力分配,如高预算客户分给TOP3 销售,新销售先接中小客户。

2、设置24小时响应红线

销售接线索不能拖:

  • 线索分配后,系统自动发跟进提醒(模板消息/短信/邮件),24小时内必须确认
  • 超时未处理?自动退回公海池,标记为待二次分配

3、高优先级线索 “特殊对待”

对 “决策人参与+明确预算+需求紧迫” 的线索,启动:

  • “1小时响应” 机制:销售必须1小时内联系客户
  • “双人联动”:销售 + 解决方案顾问组队跟进,一个谈商务,一个讲技术细节


四、强反馈:销售退回线索不能 “一句话打发”,做好闭环

销售说 “这个线索不行”,必须说清 “哪里不行”。模糊的反馈,只会让市场部反复踩坑。

1、退回原因 “标准化”

CRM 里设置 “必填退回理由”,选项要具体,禁止选 “其他”,倒逼销售写清楚真实原因:

  • 预算类:“6 个月内无预算”“预算低于 10 万(不符合最低标准)”
  • 需求类:“当前需要 A 功能,我们只有 B 功能”“需求太早期(1 年后才考虑)”
  • 角色类:“只是基层员工调研,非决策链”

2、退回线索 “二次利用”,但别骚扰客户

被退回的线索≠废线索:

  • 放进 “公海池”,允许其他销售认领,但需备注 “之前被退回的原因”,避免重复踩坑
  • 系统限制跟进频次:同一线索 30 天内最多被1个销售跟进,且首次跟进后必须记录 “客户反馈”

3、用数据反推市场策略优化

每月做 “退回原因分析报告”,比如:

  • 若 “预算不足” 占比 40%,市场部可以调整获客渠道(少投高端展会,多投免费白皮书引流)
  • 若 “非决策链” 占比 30%,优化表单设计(增加 “职位” 必填项,过滤基层角色)


五、重孵化:冷线索不是 “死线索”,是待激活的 “长期资产”

ToB客户从首次接触到成单,平均需要6-12个月。80%的线索需要 “慢慢养”。

1、先给冷线索 “分个类”

不是所有线索都要孵化,聚焦 “画像匹配但暂时没需求” 的:

  • 类型 1:“有预算但在对比竞品”(3 个月内可能转化)
  • 类型 2:“认可品牌但暂无计划”(6-12 个月可能转化)
  • 类型 3:“纯调研,需求不明确”(1 年以上,低优先级)
然后在跟进培育过程中进行分类:
  • 目标客户
  • 市场培育中
  • 销售跟进中
  • 转客户推进
  • 赢单客户

2、用 “内容 + 互动” 慢慢 “加热”

不同类型的线索,给不同的 “投喂” 方式:

  • 类型 1:发 “竞品对比手册”“客户案例”,突出自身优势
  • 类型 2:拉进行业社群(如 “制造业交流群”),定期分享趋势干货,保持存在感
  • 类型 3:推入门级内容(如 “新手指南”“免费工具包”),先建立认知

3、多渠道 “组合拳” 触达,避免单一方式疲劳

设计6个月孵化排期,按节奏触达:

  • 第 1 个月:每周 1 次行业报告邮件(软触达)
  • 第 2-3 个月:每两周 1 次直播邀请(如 “如何解决 XX 痛点”)
  • 第 4-5 个月:定向推送客户案例短视频(朋友圈 / 服务号)
  • 第 6 个月:销售 1 次电话跟进(结合前期互动数据,说 “您之前下载过 XX 报告,想了解您对 XX 功能的看法”)



最后,这里附上一张图,让以上我们整个线索协作流程清晰化更直观:

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结语

从 MQL 到 SQL 的转化,不是市场把线索扔给销售就完事。定标准时多跨部门对齐,转线索时多考虑销售承载力,分线索时多精准匹配,退线索时多留反馈,冷线索时多耐心培育——做到这几点,你的线索转化率至少能提升 50%。
线索转化的本质,是让 “对的客户” 在 “对的阶段” 遇到 “对的人”。与其追求一步到位的完美流程,不如从下周开始:市场多跟一次销售的客户拜访,销售多给市场提一个具体的线索需求。慢慢你会发现,那些曾经石沉大海的线索,开始变成实实在在的SQL和商机。

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