SQL

Ein SQL (Sales Qualified Lead) ist ein Lead, den dein Vertrieb geprüft und als verkaufsbereit eingestuft hat. Anders als beim MQL entscheidet hier nicht ein Regelwerk im Marketing, sondern ein Mensch im Vertrieb – meist nach einem ersten Gespräch.

Woran du einen SQL erkennst

Viele Teams nutzen ein einfaches Raster wie BANT:

• Budget: Der Lead kann sich dein Angebot leisten.
• Authority: Dein Gesprächspartner entscheidet mit.
• Need: Es gibt ein konkretes Problem, das du löst.
• Timing: Die Entscheidung fällt in absehbarer Zeit.

Erst wenn diese Punkte weitgehend erfüllt sind, wird der Lead als SQL in die Sales Pipeline aufgenommen.

Beispiel

Ein Versicherungsmakler bekommt über LinkedIn 40 Leads im Monat, 18 davon sind MQLs. Nach dem Erstgespräch bleiben 9 SQLs übrig, aus denen 3 Abschlüsse werden.

MQL-zu-SQL-Quote = SQLs ÷ MQLs = 9 ÷ 18 = 50 %
SQL-zu-Abschluss-Quote = Abschlüsse ÷ SQLs = 3 ÷ 9 = 33 %

SQL im Performance Marketing

Für Werbekampagnen ist der SQL eines der aussagekräftigsten Signale vor dem Abschluss: Er zeigt, welche Kampagnen Leads bringen, mit denen der Vertrieb wirklich arbeiten kann. In den Werbekonten taucht diese Information aber nicht auf, denn sie entsteht im CRM.

LeadMetrics holt sie zurück: Über die CRM-Integration mit HubSpot (inklusive Deal-Phasen über Zeit) oder Close siehst du, welche Kampagne welche Deals erzeugt hat. Wenn du SQLs als eigene Stufe erfassen willst, kannst du sie als Custom Metric per Webhook, Zapier, Make oder HubSpot-Workflow übermitteln und pro Kampagne auswerten.

Typische Fehler

• SQL ohne klare Kriterien: Wenn jeder Vertriebler anders entscheidet, lassen sich Kampagnen nicht vergleichen.
• Keine Rückmeldung an das Marketing: Ohne Info, welche Leads zu SQLs wurden, optimiert das Marketing blind.
• Verwechslung: Im Marketing-Kontext ist SQL der Sales Qualified Lead, nicht die Datenbanksprache.