Лиды MQL и SQL: почему в EdTech эта механика всё чаще буксует

Лиды MQL и SQL: почему в EdTech эта механика всё чаще буксует

В B2B-маркетинге уже больше десяти лет живёт разграничение между **MQL** (marketing-qualified lead — маркетингово-квалифицированный лид) и **SQL** (sales-qualified lead — продаже-квалифицированный лид). Первый — человек, который совершил действие, сигнализирующее об интересе: оставил заявку, скачал гайд, прошёл тест-драйв платформы. Второй — тот же лид после ручной оценки менеджером по продажам как готового к сделке. Кажется, схема простая. В EdTech она ломается почти у всех.

Главная ошибка — перенос логики из SaaS, где покупают ИТ-директора и Head of Product. В образовательных платформах для B2B (корпоративное обучение, EdTech для вузов, обучение сотрудников) покупатель не один: лицо, принимающее решение (LPR — лицо, принимающее решение), и лицо, влияющее на выбор (LIR — лицо, влияющее на решение), часто не совпадают. Методист скачал гайд, HR-директор прошёл вебинар, а CEO подписывает контракт. MQL с точки зрения маркетинга — методист, а покупатель вообще другой человек в воронке. Команда продаж получает лид, который «не наш», и закрывает квартал без выручки. Маркетинг — без ROMI (возврата маркетинговых инвестиций).

Вторая типовая ловушка — измерение MQL по действию, а не по готовности. Скачивание PDF-методички в EdTech часто означает подготовку курса, а не намерение купить платформу. Команда засчитывает MQL, отдел продаж тратит время, конверсия в сделку падает, и через полгода в отчёте появляется вывод «EdTech не работает в B2B». На самом деле проблема в квалификационных критериях.

Что делать в 2026 году? Переходить от MQL/SQL-механики к **PQL** (product-qualified lead — продуктово-квалифицированный лид) там, где есть триал: человек сам зашёл в платформу, прошёл модуль, позвал коллег. Такие лиды конвертируются в 2–3 раза лучше, чем те, кто просто оставил email. Где триала нет, выручает RevOps-подход: маркетинг, продажи и customer success (отдел по работе с текущими клиентами) вместе описывают единый скоринг, а граница между MQL и SQL становится размытой, и это нормально.

Пример из практики: платформа корпоративного обучения для ритейла перестала считать MQL по заявке на демо. Скоринг пересобрали вокруг поведения в продукте — запуск тестовой группы у сотрудников клиента, активация руководителя, загрузка первого курса. Конверсия демо в пилот выросла с 12% до 31% за квартал без увеличения трафика.

Суть термина простая: MQL и SQL — это интерфейс между маркетингом и продажами, а не метрика качества спроса. В EdTech этот интерфейс особенно хрупкий, потому что покупка коллективная и долгая. Если строите воронку по шаблону SaaS, готовьтесь объяснять, почему отдел продаж недоволен.

— @EdTechCasesRu