Definición
Un SQL (siglas de Sales Qualified Lead, o lead calificado por ventas) es un MQL que el equipo comercial ha validado tras un primer contacto y confirma que cumple criterios suficientes para enviarle una propuesta o avanzar a demo/visita técnica.
Es la frontera entre "lead interesante" y "oportunidad de venta real". Si un MQL es un candidato prometedor por sus datos, un SQL es un candidato confirmado por una conversación humana.
⚠️ Cuidado con la sigla: SQL también significa Structured Query Language en programación. En el contexto comercial, hablamos siempre del Sales Qualified Lead.
Cómo se califica un SQL
El método más usado se llama BANT (acrónimo creado por IBM en los 60):
| Letra | Pregunta | Significado |
|---|---|---|
| Budget | ¿Tiene presupuesto? | Recursos para comprar |
| Authority | ¿Es decisor? | Puede firmar o influye claramente |
| Need | ¿Tiene la necesidad? | Problema real que tu producto resuelve |
| Timing | ¿Cuándo necesita? | Plazo definido (este trimestre, 6 meses, etc.) |
Si los 4 son sí, es SQL claro. Si fallan 2+, sigue siendo MQL en nurturing.
Otras metodologías más modernas:
- MEDDIC (Metrics, Economic buyer, Decision criteria, Decision process, Identify pain, Champion) — más exhaustivo, típico en B2B enterprise
- GPCTBA/C&I (HubSpot) — más conversacional
- CHAMP (Challenges, Authority, Money, Prioritization) — pone el problema antes que el presupuesto
Para PYMEs B2B la mayoría sigue usando BANT por simplicidad.
Ejemplo práctico
Carlos (de Mecanizados Ruiz SL) llegó a IMDICA ayer como MQL. El comercial Juan le llama hoy y conversa 15 minutos:
JUAN: Hola Carlos, gracias por contactar. Vi que pediste presupuesto
de 50 fresas Ø10mm. ¿Para qué proyecto las necesitáis?
CARLOS: Estamos arrancando producción de un componente para
automoción. Necesitamos las fresas para abril.
JUAN: Entendido. ¿Tenéis presupuesto aprobado o estáis aún
estimando?
CARLOS: Aprobado. Tenemos 1.500€ para herramientas en este lote.
JUAN: Perfecto, el presupuesto va a estar muy ajustado.
¿Eres tú quien decide proveedor o lo aprueba alguien más?
CARLOS: Yo lo decido. Si me convence el precio y plazo, firmo.
BANT check:
- Budget: ✅ 1.500€ aprobado (cabe el pedido)
- Authority: ✅ Carlos decide
- Need: ✅ Proyecto real de automoción
- Timing: ✅ Necesita en abril (2 meses)
→ Es SQL. Juan envía propuesta el mismo día.
Si Carlos hubiera dicho "estoy comparando opciones para un proyecto que evaluaremos en 2027" → MQL pero no SQL todavía.
Etapas del embudo
Visitante → Lead → MQL → SQL → Propuesta → Oportunidad → Cliente
↑
Estás aquí
Conversión típica B2B:
| Transición | Tasa típica |
|---|---|
| Visitante → Lead | 1-3% |
| Lead → MQL | 30-50% |
| MQL → SQL | 30-50% |
| SQL → Cliente | 20-30% (win rate) |
Multiplicando: de 1.000 visitantes salen ~3-15 clientes. Esto cambia mucho por sector — B2B industrial suele estar en la parte alta de cada rango.
SLA entre marketing y ventas
Un acuerdo típico:
- Marketing se compromete a entregar X MQLs/mes con calidad mínima Y
- Ventas se compromete a contactar todo MQL en < 24h y decidir SQL/no-SQL en < 5 días
- Si SQL ratio < 30%, marketing revisa criterios; si > 60%, ventas afloja filtros
Sin SLA, los equipos se culpan mutuamente cuando bajan ventas. Con SLA, hay datos objetivos.
Errores comunes
- Saltarse la calificación SQL y mandar propuestas a todo MQL: pierdes tiempo escribiendo propuestas que nadie va a evaluar
- BANT demasiado rígido: en realidad muchos leads buenos no tienen "presupuesto aprobado formal" — tienen intención y disposición. Ajusta a tu mercado
- Confundir SQL con "ya casi cliente": SQL solo significa que merece propuesta. La win rate típica es 20-30%. Espera perder muchos
- Marcar SQL para hinchar el pipeline: tentación clásica. Hace que el forecast sea falso y la moral del equipo caiga cuando no cierran
- No revisar SQLs viejos: un SQL que lleva 3 meses sin moverse no es SQL, está muerto. Ciérralo perdido y libera el pipeline
Cuándo invertir en formalizar SQL
Sí cuando:
- Tu volumen de MQL es alto y el comercial no puede atender todos
- Ciclo de venta largo (3+ meses): necesitas focalizar tiempo
- Equipo comercial > 2 personas (estandarizar criterios entre ellos)
- Tienes datos suficientes para medir conversión por etapa
No es prioritario si:
- Equipo de 1-2 comerciales que ya gestionan a mano
- Producto de compra impulsiva donde MQL ≈ cliente potencial inmediato
Referencias
- HubSpot — SQL definition
- Wikipedia — BANT methodology
- The Challenger Sale — Matthew Dixon & Brent Adamson