COMPARATIVA

MQL vs SQL

La frontera entre los dos equipos, y el punto donde más se discute en cualquier empresa con marketing y comercial separados.

LA DIFERENCIA

Un MQL ha hecho algo que sugiere interés: descargar algo, pedir información, visitar la página de precios varias veces. Un SQL ha pasado además el filtro de un comercial, que ha comprobado que hay necesidad real, presupuesto y capacidad de decidir. El MQL lo declara un sistema por comportamiento; el SQL lo declara una persona tras hablar.

CARA A CARA
Comparación entre MQL y SQL
DimensiónMQLSQL
Quién lo declaraMarketing, por comportamientoVentas, tras contacto
Qué demuestraInterésInterés + encaje + capacidad de compra
Se detecta conLead scoring, formularios, actividadUna conversación de discovery
VolumenAltoUna fracción del anterior
Métrica asociadaCoste por MQLTasa de conversión a oportunidad
Si se define malVentas ignora todo lo que llegaMarketing infla cifras que no cierran
Dónde viveAutomatización de marketingCRM, como oportunidad
Quién responde de élMarketing, hasta el traspasoEl comercial asignado
Qué lo descalificaPuntuación que decae sin actividadSin presupuesto, sin plazo o sin decisor
Cuándo MQL

Para medir si el marketing funciona: cuántos interesados genera y a qué coste.

Cuándo SQL

Para medir si esos interesados son reales, y para saber cuánto pipeline hay de verdad.

El error que se comete

No tener escrito el criterio que convierte un MQL en SQL. Sin esa definición acordada por los dos equipos, marketing entrega todo lo que respira, ventas se queja de la calidad, y nadie puede demostrar quién tiene razón porque cada uno mide con su propia vara. Escribir esos criterios en una frase es de las cosas más rentables que puede hacer una empresa pequeña. El segundo error es no cerrar el circuito: si ventas descarta un lead y no registra por qué, marketing sigue trayendo exactamente el mismo perfil el mes siguiente. El motivo de descarte es el dato que hace mejorar la captación, y casi nadie lo recoge.