SQL (Sales Qualified Lead)
Vom Vertrieb geprüfter Lead mit Budget, Entscheidungsbefugnis, Bedarf und Zeitplan.
Definition
Ein Sales Qualified Lead (SQL) ist ein Lead, den der Vertrieb als verkaufsbereit eingestuft hat. Im Gegensatz zum MQL (Marketing Qualified Lead) hat beim SQL jemand vom Vertrieb geprüft: Dieser Kontakt hat Budget, Entscheidungsbefugnis, echten Bedarf und einen realistischen Zeitplan.
SQL vs. MQL
MQL: Marketing sagt "dieser Lead ist interessant" basierend auf Verhalten (Downloads, Seitenbesuche, E-Mail-Klicks).
SQL: Vertrieb sagt "dieser Lead ist kaufbereit" basierend auf einem Gespräch oder einer Qualifizierung.
Der SQL ist der Moment, wo der Lead vom Marketing zum Vertrieb übergeht und aktiv bearbeitet wird.
Warum ist die SQL-Definition wichtig?
Ohne klare SQL-Kriterien passiert Folgendes: Marketing übergibt Leads, Vertrieb beschwert sich über schlechte Qualität, Marketing beschwert sich, dass Leads nicht nachverfolgt werden. Klassischer Konflikt.
Mit klaren SQL-Kriterien wissen beide Seiten, was erwartet wird. Ein IT-Dienstleister definiert zum Beispiel: SQL = Unternehmen ab 50 Mitarbeiter, konkretes Projekt in 6 Monaten, Budget ab 100.000€. Wenn ein Lead das erfüllt, geht er an den Vertrieb. Wenn nicht, bleibt er im Nurturing.
Das Ergebnis: Der Vertrieb arbeitet nur an Leads mit echter Abschlusschance. Die Conversion-Rate steigt, die Frustration sinkt.
SQL-Kategorien
Hot SQL: Akuter Bedarf. Demo-Anfrage, Angebotsanfrage, Projekt startet bald. Sofort anrufen, innerhalb von 24 Stunden.
Warm SQL: Erfüllt alle Kriterien, aber kein unmittelbarer Zeitdruck. Ist in der Evaluierungsphase, vergleicht Anbieter. Strukturierte Vertriebskadenz mit Mehrwert.
Opportunity: SQL in aktiven Verkaufsgesprächen. Hat eine realistische Abschlusswahrscheinlichkeit und wird im CRM als Opportunity geführt.
Best Practices
BANT-Kriterien prüfen: Budget, Authority, Need, Timeline. Dokumentieren Sie die Antworten im CRM.
SLA zwischen Marketing und Vertrieb: Wie schnell muss der Vertrieb reagieren? 4 Stunden bei Hot SQLs ist Standard.
Lead Scoring automatisieren: Punkte für Verhalten + Firmendaten. Ab Schwellenwert = automatische SQL-Klassifizierung.
Wöchentliche Feedback-Runden: Welche SQLs wurden zu Kunden? Welche nicht? Warum? Kriterien anpassen.
Typische Benchmarks
MQL-zu-SQL-Rate: 13-20% (Top-Performer über 30%)
SQL-zu-Kunde-Rate: 15-30% je nach Branche
Zeit von Erstkontakt bis SQL: 30-90 Tage
Zusammenfassung
Der SQL ist der Lead, bei dem sich der Vertriebsaufwand lohnt. Definieren Sie klare Kriterien gemeinsam mit Marketing und Vertrieb, dokumentieren Sie alles im CRM und passen Sie die Definition regelmäßig anhand der Abschlussraten an.