Спрос, который можно посчитать: MQL vs SQL

Спрос, который можно посчитать: MQL vs SQL

MQL (Marketing Qualified Lead — маркетингово квалифицированный лид) и SQL (Sales Qualified Lead — квалифицированный лид для продаж) часто используют как взаимозаменяемые метки. В 2026 это особенно опасно: когда маркетинг всё чаще отвечает за выручку в логике RevOps (совместная ответственность marketing–sales–customer success за результат), размытые статусы ломают управляемость воронки.

**Чем отличается**
— MQL: сигнал маркетинга, что контакт проявил признаки релевантности (fit) и/или намерения на стороне интереса к продукту. Это «вероятность спроса».
— SQL: решение, что лид прошёл фильтр продаж по критериям проблемности/приоритетности и жизнеспособности сделки. Это «готовность к коммерческому циклу».

**Типичные ошибки**
— Считать MQL “почти продажей” и оптимизировать под количество MQL вместо скорости прохождения к SQL.
— Делать SQL слишком широким (например, “ответил на письмо”) — тогда продажи тонут в невалидных разговорах.
— Не разделять fit и intent: MQL превращается в “все скачали PDF”, SQL — в “всем позвонили”.

**Один пример**
Компания B2B SaaS запускает вебинар. MQL получает пользователь, который скачал кейс по своему сегменту и заполнил отраслевой опрос (фит + умеренный интерес). SQL формирует продажа только после уточнения: есть текущая боль, бюджетный контур, владелец процесса и временное окно внедрения.

Итог: MQL отвечает на вопрос «похож на нашего клиента?», SQL — «можно вести к сделке уже сейчас?».

— @DemandGenB2B