Was ist MQL & SQL?
Ein Marketing-Qualified Lead (MQL) ist ein Kontakt, der durch Verhalten und Merkmale genug Interesse signalisiert, um vom Marketing als wertvoll eingestuft zu werden - etwa durch Whitepaper-Download, wiederholte Besuche oder Passung zum ICP. Er ist aber noch nicht verkaufsreif.
Ein Sales-Qualified Lead (SQL) ist ein MQL, den der Vertrieb geprüft und als echte Opportunity bestätigt hat: konkreter Bedarf, Budget, Zeitrahmen, Entscheidungsbefugnis. Der Übergang MQL → SQL ist die wichtigste Übergabe im Funnel - und die häufigste Bruchstelle zwischen den Teams.
Der Wert der Trennung liegt in der gemeinsamen Definition: Sind Marketing und Vertrieb nicht einig, was einen MQL zum SQL macht, übergibt Marketing zu früh (Sales beschwert sich über schlechte Leads) oder zu spät (heiße Leads kühlen ab). Eine schriftlich fixierte Schwelle löst den Dauerkonflikt.
Warum ist MQL & SQL wichtig?
Die MQL-SQL-Grenze entscheidet, ob Vertriebszeit auf reifen oder unreifen Leads verbrennt. Ohne gemeinsame Definition streiten Marketing und Sales über Qualität, statt Pipeline zu bauen.
MQL & SQL in der Praxis
- 01MQL: lädt ein Whitepaper und besucht die Pricing-Page. SQL: bestätigt im Discovery-Call Budget und Zeitrahmen.
- 02Eine Service-Level-Vereinbarung legt fest: Marketing liefert 50 MQLs/Monat, Sales bearbeitet jeden binnen 24 Stunden.
- 03Lead-Scoring automatisiert den MQL-Status; der Sprung zum SQL bleibt eine menschliche Vertriebsentscheidung.
Dazu im Journal
- Lead-Qualifizierung mit KI: Schluss mit toten AnfragenDie meisten Anfragen sterben nicht am Produkt, sondern an der Wartezeit: Im Schnitt vergehen 42 Stunden, bis ein Unternehmen auf einen neuen Lead reagiert. KI-gestützte Qualifizierung antwortet in Minuten, sortiert nach echtem Potenzial und übergibt dem Vertrieb nur noch Gespräche, die sich lohnen - wenn du sie richtig aufsetzt.
- Marketing-Automation: die ersten 90 Tage ohne ChaosAutomation macht keinen kaputten Prozess besser - sie skaliert ihn nur schneller. Wer am ersten Tag Workflows scharfstellt, bevor Daten und Übergaben sauber sind, produziert Chaos im Akkord. Dieser Fahrplan zeigt, was in die ersten 30, 60 und 90 Tage gehört, damit aus Automation Wirkung wird statt Aktionismus.
