Wann wird ein MQL zum SQL?

Ein MQL wird zum SQL (Sales Qualified Lead), wenn das Sales-Team einen konkreten Bedarf und eine Kaufabsicht bestätigt hat. Dies geschieht typischerweise in einem Qualifizierungsgespräch.

Der entscheidende Unterschied

MQL: Marketing sagt "Dieser Lead sieht vielversprechend aus" SQL: Sales sagt "Dieser Lead ist kaufbereit und hat Budget"

Die Transformation von MQL zu SQL ist eine der kritischsten Phasen im gesamten Sales-Funnel.

Die SQL-Qualifizierungskriterien

Ein MQL wird zum SQL, wenn folgende Fragen positiv beantwortet werden:

1. BANT-Framework (klassisch)

B = Budget - Hat der Kontakt ein definiertes Budget für die Lösung? - In welcher Größenordnung?

A = Authority - Ist der Kontakt Entscheidungsträger? - Wenn nein: Wer entscheidet und haben wir Zugang?

N = Need - Gibt es ein konkretes, dringendes Problem? - Welche Auswirkungen hat das Problem auf das Business?

T = Timeline - Wann soll eine Lösung implementiert sein? - Gibt es einen festen Zeitrahmen?

2. MEDDIC-Framework (modern)

M = Metrics - Welche messbaren Ziele hat der Kunde? - Wie wird Erfolg definiert?

E = Economic Buyer - Wer hat Budget-Autorität? - Haben wir Zugang zu dieser Person?

D = Decision Criteria - Nach welchen Kriterien wird die Entscheidung getroffen? - Was sind KO-Kriterien?

D = Decision Process - Wie läuft der Entscheidungsprozess ab? - Welche Stakeholder sind involviert?

I = Identify Pain - Was ist der konkrete Schmerzpunkt? - Wie dringend ist die Lösung?

C = Champion - Gibt es einen internen Fürsprecher? - Kann diese Person uns unterstützen?

Der Qualifizierungs-Call

Hier passiert die MQL→SQL-Transformation:

Phase 1: Rapport Building (2-3 Min) Eisbrecher, Verbindung aufbauen, Agenda setzen

Phase 2: Discovery (10-15 Min) Die richtigen Fragen stellen:

Zur aktuellen Situation: - "Wie lösen Sie dieses Problem aktuell?" - "Was funktioniert gut, was nicht?"

Zum Schmerzpunkt: - "Was sind die größten Herausforderungen?" - "Welche Auswirkungen hat das Problem auf Ihr Business?"

Zur Dringlichkeit: - "Warum jetzt?" - "Was passiert, wenn Sie nichts ändern?"

Zum Budget: - "Haben Sie ein Budget für eine Lösung vorgesehen?" - "In welcher Größenordnung bewegen wir uns?"

Zum Entscheidungsprozess: - "Wer ist außer Ihnen noch an der Entscheidung beteiligt?" - "Wie läuft der typischen Beschaffungsprozess ab?"

Phase 3: Pitch (5 Min) Kurze, gezielte Darstellung, wie Ihre Lösung hilft

Phase 4: Next Steps (2-3 Min) - Demo vereinbaren ODER - Zurück zu Marketing (mehr Nurturing nötig) ODER - Disqualifizieren

Die SQL-Entscheidung

Nach dem Call muss der SDR/AE entscheiden:

✅ Promote to SQL **Kriterien erfüllt:** - Konkreter Bedarf vorhanden - Budget confirmed (oder realistisch) - Entscheider identifiziert - Timeline klar (<6 Monate) - Fit zur Zielgruppe

Nächster Schritt: Übergabe an Account Executive für Verkaufsgespräch/Demo

↻ Recycle to Marketing **Noch nicht bereit:** - Interesse vorhanden, aber kein Timing - Budget noch nicht freigegeben - Noch in Research-Phase

Nächster Schritt: Lead Nurturing fortsetzen

❌ Disqualify **Keine Passung:** - Falsches Segment - Kein Budget - Kein echter Bedarf - Competitor-Research

Nächster Schritt: Aus aktiver Pipeline entfernen

Häufige Probleme bei MQL→SQL

Problem 1: Zu schnelle Qualifizierung Sales stuft MQLs zu SQL hoch, ohne richtig zu qualifizieren – nur um die Zahlen zu schönen.

Folge: Niedrige SQL→Opportunity-Rate

Problem 2: Zu strikte Qualifizierung Sales lehnt gute MQLs ab, weil nicht ALLE Kriterien perfekt erfüllt sind.

Folge: Pipeline bleibt zu klein

Problem 3: Keine klaren Kriterien Jeder SDR qualifiziert nach eigenem Gutdünken.

Folge: Inkonsistente Qualität, keine Vergleichbarkeit

Problem 4: Fehlende Dokumentation Qualifizierungsergebnisse werden nicht im CRM dokumentiert.

Folge: Marketing lernt nicht, welche MQLs wirklich gut waren

Best Practices

1. Schriftliche SQL-Definition Dokumentieren Sie EXAKT, wann ein MQL zum SQL wird. Diese Definition muss von Marketing UND Sales abgestimmt sein.

2. Qualifizierungs-Checkliste Geben Sie Ihren SDRs eine Checkliste, die nach jedem Call ausgefüllt wird:

• [ ] Bedarf confirmed
• [ ] Budget-Range besprochen
• [ ] Entscheider identifiziert
• [ ] Timeline <6 Monate
• [ ] Next Steps agreed

3. Regelmäßige Reviews Marketing und Sales treffen sich wöchentlich, um MQL→SQL-Quality zu besprechen.

4. CRM-Automatisierung Sobald ein Lead zu SQL promoted wird, triggert das automatische Workflows: - Zuweisung an AE - E-Mail-Sequenz startet - Task erstellt: "Demo vorbereiten"

Metriken: Qualität messen

Wichtige KPIs:

1. MQL-to-SQL Conversion - **<15%:** Lead-Qualität ist schlecht - **25-40%:** Gesunde Rate - **>50%:** Entweder sehr gutes Marketing oder zu lasche SQL-Kriterien

2. SQL-to-Opportunity Conversion - **<40%:** SQL-Kriterien zu lasch - **50-70%:** Gut - **>80%:** Möglicherweise zu strenge Qualifizierung

3. Win-Rate - **<20%:** Pipeline mit schlechten Opportunities gefüllt - **25-35%:** Gesund - **>40%:** Sehr gute Qualifizierung (oder zu einfacher Markt)

4. Cost per SQL Wie viel kostet ein qualifizierter Lead?

Berechnung: Marketingbudget / Anzahl SQLs

Obwohl weniger Leads, ist Cost per SQL niedig!

5. Sales Cycle Length Hochqualifizierte Leads schließen schneller ab.

Benchmark: - Unqualifizierte Leads: 6+ Monate - Qualifizierte Leads: 2-4 Monate

Qualität vs. Quantität: Das richtige Mindset

Falsch: "Mehr Leads = Mehr Umsatz"

Richtig: "Bessere Leads = Mehr Umsatz bei niedrigern Kosten"

Balance finden

Warnung: Zu extreme Fokussierung auf Qualität kann auch problematisch sein:

• Zu hohe Hürden → Zu wenig Pipeline
• Zu enge Zielgruppe → Markt zu klein

1. 1Start mit klarer Zielgruppe
2. 2Leads generieren
3. 3Conversion-Raten messen
4. 4Bei niedrigern Conversion → Qualitätskriterien verschärfen
5. 5Bei zu wenig Volumen → Leicht lockern

Fazit

Lead-Qualität schlägt Lead-Quantität – immer. 10 hochwertige SQLs bringen mehr Umsatz als 100 unqualifizierte MQLs. Fokussieren Sie sich auf Fit, Problem, Timing und Authority – nicht auf die reine Anzahl.

Möchten Sie Ihre Lead-Qualität analysieren und verbessern? Lassen Sie uns sprechen.