SQL - Sales Qualified Lead

Ein Sales Qualified Lead ist ein Interessent, der schon mehrere Kontaktpunkte mit deinem Unternehmen hatte und dessen Handlungen eine hohe Kaufbereitschaft signalisieren. SQLs sind bereit für die Kontaktaufnahme durch dein Sales Team.

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Was ist ein SQL / Sales Qualified Lead?

Sales Qualified Leads sind Leads mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit, die ihr Interesse an deinem Produkt oder Service bereits durch unterschiedliche Handlungen signalisiert haben. Ab der Einstufung als SQL ist eine aktive Kontaktaufnahme durch dein Vertriebsteam empfehlenswert.

Um zu überprüfen, ob sich ein Lead bereits als SQL qualifiziert, wird in B2B-Unternehmen oft das sogenannte Lead Scoring herangezogen. SQLs sollten für dein Vertriebsteam die höchste Priorität haben.

In den meisten Fällen entwickeln sich Sales Qualified Leads aus Marketing Qualified Leads. Dafür ist Lead Nurturing erforderlich. Das ist eine Kombination aus unterschiedlichen Marketing-Maßnahmen, bei denen du deine Leads mit den richtigen Informationen zur richtigen Zeit versorgst. So baust du Vertrauen in deine Brand und dein Angebot auf.

Nach welchen Kriterien wird ein SQL eingestuft?

Einen SQL zeichnen immer mindestens diese vier Eigenschaften aus:

Lead-Qualifizierung nach B.A.N.T.

Es gibt zahlreiche unterschiedliche Frameworks für die Lead-Qualifizierung, die dir dabei helfen, diese Eigenschaften bei deinen SQLs sicherzustellen. Ein solches Framework ist z.B. das B.A.N.T.-Modell. Das Akronym steht für:

Budget: Hat der Kunde das notwendige Budget?
Authority: Verfügt die Ansprechperson über ausreichend Entscheidungskraft?
Needs: Gibt es im Unternehmen Bedarf an deinen Leistungen?
Timing: Sind bereits klare Deadlines für die Umsetzung deiner Lösung (oder einer Alternative) festgelegt?

Erfüllt ein Lead mindestens drei dieser vier Kriterien, so gilt er als aussichtsreicher Kandidat für dein Sales Team. So kannst du jene Leads herausfiltern, auf die sich dein Vertrieb aktuell fokussieren sollte.

Je nach individuellen Ansprüchen gibt es auch zahlreiche Alternativen zum B.A.N.T., bei denen die Kriterien etwas anders interpretiert werden bzw. die Wertigkeit der einzelnen Kriterien anders eingestuft wird.

Beispiele für Kundeninteraktionen, die als SQL gewertet werden

Es gibt viele unterschiedliche Interaktionen, durch die ein Lead Interesse an deinem Unternehmen zeigen kann. Beispiele dafür sind:

Interaktion mit FAQ- und Ratgeber-Artikeln

Content Downloads

Registrierung für einen Newsletter

Interaktionen auf Social Media

Im Lead Scoring fließen alle diese Interaktionen in die Gesamtbewertung mit ein, was dir eine effiziente Möglichkeit bietet, um jene Leads mit der höchsten Qualität zu priorisieren – durch eine entsprechende Software kann dieser Prozess auch automatisiert werden.

Um einen Lead als SQL zu qualifizieren, brauchst du aber nicht unbedingt ein perfekt optimiertes Lead Scoring-Modell (selbst wenn das besonders im B2B-Bereich ratsam ist). Sobald ein User ihre/seine Kontaktdaten übermittelt, deutet das auf ein gewisses Kaufinteresse hin. Solche Interaktionen sind zum Beispiel:

Der Unterschied zwischen MQL und SQL

MQL - Marketing Qualified Lead

Im Verkaufsprozess wird meist zwischen Marketing Qualified Leads und Sales Qualified Leads unterschieden. MQLs haben bereits gesteigertes Interesse gezeigt und ihre Kontaktdaten im Gegenzug für Contents wie Ratgeber, Checklisten und eBooks (sog. Lead-Magneten) hergegeben.

Für ihre Betreuung und Weiterentwicklung ist das Marketing Team verantwortlich. Sie befinden sich aber noch in einer eher frühen Phase ihrer Kaufentscheidung und müssen durch guten Content weiter von der Kompetenz und Vertrauenswürdigkeit deines Unternehmens überzeugt werden.

SQL - Sales Qualified Lead

Sales Qualified Leads sind dagegen im Funnel schon sehr weit fortgeschritten und bereit dazu, bald einen Kauf abzuschließen. Um sie zu überzeugen, ist Content mit sehr spezifischen Inhalten gefragt, der auch noch die letzten Detailfragen klärt.

Das sind z.B. Fallstudien, Preisrechner, Webinare oder Produktvergleche. Außerdem sollte nach der Qualifizierung als SQL möglichst bald eine Kontaktaufnahme durch dein Sales Team erfolgen, da das Kaufinteresse mit der Zeit auch wieder abnehmen kann.

MQLs sind weder besser noch schlechter als SQLs – die Einstufung sagt lediglich etwas darüber aus, wie weit ein Lead in seiner Kaufentscheidung bereits fortgeschritten ist.

Marketingmaßnahmen für das Nurturing von Sales Qualified Leads

Im Zentrum deiner Bemühungen rund um SQLs stehen vertrauensbildende Maßnahmen. Um den potenziellen Kunden endgültig von deinem Unternehmen zu überzeugen, solltest du ihm Referenzen, Fallstudien, Bewertungen und Rezensionen zur Verfügung stellen. Auch spezifische Informationen zu deinen Produkten sowie Datenblätter und Preisvergleiche geben ihm wertvolle Hilfestellung für seine Kaufentscheidung.

Wenn der Übergang vom MQL zum SQL erfolgt, sollte ein Lead zeitnahe von deinem Sales Team kontaktiert werden. Passiert dieser Erstkontakt in einer zu frühen Phase im Verkaufsprozess, so wirkt das abschreckend. Ist dein Team zu spät dran, so ist das Interesse möglicherweise schon wieder erloschen oder ein schnellerer Mitbewerber überzeugt den Lead vor deinem Sales-Team. Der richtige Zeitpunkt und die richtige Art der Kontaktaufnahme erfordert also eine Menge Fingerspitzengefühl.

Eine weitere sehr wichtige Maßnahme zum Nurturing von Sales Qualified Leads sind Retargeting-Kampagnen. Dafür werden gezielt Ads an User ausgespielt, die bereits mit den Contents auf deiner Website oder auf deinen Social Kanälen interagiert haben.

Ziel dieser Kampagnen ist der Aufbau von Vertrauen in deine Brand. Das gelingt ebenfalls mit Fallstudien, Referenzen und Testimonials in den Anzeigen. So schaffst du gezielt weitere Touchpoints bei Nutzern, die bereits großes Interesse an deinen Leistungen haben. Auf diese Weise bist du für die User immer präsent (top of mind) – und wenn der Zeitpunkt der endgültigen Kaufentscheidung eintritt, denken sie zuerst an dein Angebot.

SQL im B2B-Bereich

Anders als im B2C-Bereich gestaltet sich im B2B der Verkaufsprozess meist deutlich komplexer, wodurch auch der Verkaufszyklus länger ist. Die Kaufentscheidung wird nicht von einer einzigen Person getroffen, viel eher musst du ganze Buying Teams von dir überzeugen. Diese bestehen oft aus Einkäufern, Fachspezialisten, Teamleitern, Produktionsmanagern und der Geschäftsführung.

Die Komplexität ergibt sich aber schon alleine aus der Art der Probleme, die du im B2B-Bereich für Kunden lösen musst. Wenn wir das Beispiel einer Software heranziehen, so muss diese für unterschiedliche Abteilungen passen, von allen Beteiligten zu bedienen sein, die notwendigen Schnittstellen anbieten und die Anforderungen mehrerer Geschäftsbereiche gleichzeitig abdecken.

Im Verkaufsprozess ist dafür viel Überzeugungsarbeit erforderlich. Durch optimierte Lead-Qualifizierung kannst du bereits in einer sehr frühen Phase des Funnels entscheiden, bei welchen Leads sich dieser Aufwand lohnt. Entspricht ein Lead nicht deiner Zielgruppe, hat er nicht das notwendige Budget oder einfach keinen Bedarf an deiner Leistung, so wird er erst gar nicht an das Sales Team weitergegeben.

Automatisierung der Lead-Qualifizierung

Um die Qualifizierung deiner Leads bis hin zum SQL effizient durchzuführen (sog. Lead Scoring), brauchst du ein CRM-System wie Hubspot oder Salesforce. Dieses hilft dir dabei, Leads nach objektiven Kriterien zu bewerten, den Überblick zu bewahren und die potenziellen Kunden mit den optimalen Inhalten für ihre jeweilige Phase im Verkaufsprozess zu versorgen.

Besonders bei einer wachsenden Anzahl an generierten Leads solltest du über den Einsatz einer solchen Software nachdenken, da die manuelle Qualifizierung schnell komplex wird. Zudem kannst du damit die Qualität deiner Leads deutlich steigern – denn ein CRM-System erfasst für dich automatisch Daten, die manuell viel Zeitaufwand benötigen würden, z. B.:

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Autor

Thomas Weinberger

Gründer und Eigentümer, Head of Paid Ads

Thomas ist Gründer und Eigentümer von Webwings. Er optimiert Google Ads und LinkedIn Ads Kampagnen für B2B-Produkte seit 2010. Mehr über Thomas.

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