MQL vs. SQL

Der Unterschied liegt darin, wer urteilt. Marketing erklärt einen Kontakt zum MQL, wenn Firmengröße, Branche und Funktion passen und das Verhalten Interesse signalisiert: Whitepaper geladen, Preisseite mehrfach besucht, Demo angefragt. Der Vertrieb erklärt denselben Kontakt zum SQL, wenn im Gespräch Bedarf, Budget und ein Zeithorizont bestätigt sind. Zwischen beiden Urteilen liegt ein Telefonat, kein Algorithmus.

Genau an dieser Übergabe bricht es in der Praxis. Marketing meldet Zahlen nach oben, der Vertrieb weist einen erheblichen Teil zurück, und beide Seiten führen getrennte Statistiken über dieselben Kontakte. Die Ursache ist selten böser Wille, sondern eine fehlende gemeinsame Definition. Wenn nicht schriftlich festgehalten ist, welche Kriterien ein MQL erfüllen muss und innerhalb welcher Frist der Vertrieb reagiert, entsteht ein Streit über Zahlen statt über Kunden.

Technisch hängt die Einstufung meist an einem Lead Scoring-Modell im CRM: Punkte für Merkmale der Firma, Punkte für Verhalten, ab einem Schwellenwert wechselt der Status. Dieser Schwellenwert ist keine mathematische Größe, sondern eine Vereinbarung zwischen zwei Abteilungen. Er gehört nach den ersten hundert Übergaben nachjustiert, sonst optimierst du ein Modell, dessen Annahmen nie überprüft wurden.

Zum Schluss eine Verwechslung, die regelmäßig auftaucht: SQL steht im Vertriebskontext für Sales Qualified Lead, in der Datenbankwelt für Structured Query Language. Wer beide Themen im selben Dokument behandelt, schreibt den Begriff besser aus. Manche Teams schieben zusätzlich eine Stufe namens SAL (Sales Accepted Lead) dazwischen, um Annahme und Qualifizierung sauber zu trennen. Das lohnt sich, sobald der Vertrieb Leads regelmäßig zurückgibt.