B2B 세일즈 퍼널의 큰 기준점, 'MQL'과 'SQL'은 무엇일까?
B2B 마케팅에서 MQL(Marketing Qualified Lead)과 SQL(Sales Qualified Lead)은 마케팅 프로세스의 큰 축이 됩니다.
매출을 만들어가는 공정과정에서 다음 프로세스로 넘어가기 위한 기준점 역할을 하기 때문입니다.
지금 시대의 B2B 마케팅은 '익명의 방문자'가 '고객'이 되는 전 과정을 잘 관리해야 합니다.따라서, 큰 틀에서는 아래의 프로세스로 흘러간다고 볼 수 있습니다.
[자료출처] B2B 마케팅 프로세스에서 'MQL'과 'SQL
MQL과 SQL은 영업의 공정과정에서 다음단계로 넘어가기 위한 기준점이 됩니다.
B2B 영업의 프로세스를 조금 더 구체적으로 이야기하자면 위와 같은 모습으로 볼 수 있을 것입니다.
전체적인 프로세스에서 다음 단계로 넘어가는데 반드시 필요한 기준점이 되는 것이 'MQL'과 'SQL'입니다.
그런데, 업계에는 오래전부터 'BANT'라고 하는 예산(Budget), 권한(Authority), 니즈(Need), 도입기간(Timeline)을 중심으로잠재고객을 평가(리드 스코어링) 해왔습니다.
그러나, 'BANT'라는 프레임 워크가 최근들어 많이 부정확해지고 있습니다.'BANT'라는 정보가 고객이 설문지에 직접 기재하거나 영업사원의 추측으로 얻게되는 정보이기 때문에 정확성이 떨어지는 경우가 많고,또, B2B 비즈니스에 대한 정보취득 자체가 오프라인에서 온라인으로 많이 옮겨가고 있기 때문에, 온라인 상에서 진행되는 설문 문항을,
매우 성실하게 기재하는 고객들이 갈수록 줄어들고 있습니다.
또, 모바일에서는 애초에 설문지를 제출하는 빈도자체가 줄어들고 있기 때문에 전체 응답자도 줄어들고,
문항에 대한 정확도도 갈수록 떨어지고 있습니다.
그러나, 'BANT'라는 프레임 워크가 최근들어 많이 부정확해지고 있습니다.
문항에 대한 정확도도 갈수록 떨어지고 있습니다.
그렇다면? MQL과 SQL을 선정하는 기준은 어떻게 규정할까?
MQL과 SQL을 선정하는 방법은 여러가지가 있지만 저는 객관화된 데이터 + 상상력을 더해서 진행하는 것이 가장 좋다고 생각합니다.여기서 말하는 데이터는 고객이 상담문의 시 제출한 '고객 식별 데이터'와 고객들이 웹페이지에 남긴 '고객 행동 데이터'입니다.
특히, 고객들의 행동은 거짓말을 하지 않기 때문에 구매의 니즈를 체크 할 수 있는 좋은 데이터가 될 수 있습니다.
아래의 표에 나열한 기준표들은 특정 조건에 따라 '구매의 니즈'를 체크 할 수 있는 항목들입니다.따라서, 특정 조건값에 따라서 높은 점수를 부여할 수 있고 특정 점수의 기준에 따라서 MQL과 SQL을 분류 할 수 있습니다.현재까지 리드 스코어링을 할 수 있는 다양한 방법들이 있습니다만, 기술적인 면에서는 가장 개선된 방법이라고 볼 수 있습니다.
특히, 고객들의 행동은 거짓말을 하지 않기 때문에 구매의 니즈를 체크 할 수 있는 좋은 데이터가 될 수 있습니다.
아래의 표에 나열한 기준표들은 특정 조건에 따라 '구매의 니즈'를 체크 할 수 있는 항목들입니다.
[이미지 소개] 리드 스코어링 기준표 예시
[동영상 설명] 허브스팟에서 구현 할 수 있는 '리드 스코어링'
'B2B 영업 프로세스'를 자동화 시킨다면 어떤 효과를 얻을 수 있을까?
그러나, 매번 고객들의 구매 니즈를 파악해서 수기로 평가하는 것은 공수가 너무 많이 들어가기 때문에,요즘에는 허브스팟(HubSpot)과 같은 마케팅 자동화 솔루션을 활용하여 자동으로 리드의 자격을 평가하고 검증하고 있습니다.결국, 소프트웨어가 구매의 니즈를 자동으로 체크해서 리스트를 분류해주고, 또 다음 업무 프로세스를 위한 워크플로우(Worlflow)를 가동합니다.따라서, B2B 세일즈 퍼널에 있는 다양한 공정과정을 자동화 시킬 수 있게 되었습니다.
아래의 이미지는 허브스팟 CRM 내에서 '고객들의 웹행동 데이터'와 '이메일 커뮤니케이션' 기록을 기반으로,고객들에게 점수를 부여한 사례입니다. 마케팅 자동화 솔루션을 사용하여 고객의 거래니즈를 데이터 기반으로 수치화하여 관리하고 있습니다.
[이미지 소개] 허브스팟 CRM을 활용한 웹페이지 행동데이터 기반의 '잠재고객 평가'
결국, MQL과 SQL을 평가 할 수 있는 가장 큰 관건은 데이터 기반의 업무 환경을 구축 하는 것입니다.따라서, 고객 데이터가 통합되어 있는 CRM 프로세스가 구축되어 있는 업무 환경에서 효과적으로 MQL과 SQL을 관리 할 수 있습니다.이것이 바로 '고객 데이터'와 '마케팅 테크놀로지'에 주목해야 하는 이유입니다.
