MQL·SQL이란? 리드 단계 분류의 정의
본질: “관심의 열기 → 구매 가능성”으로 옮겨 심사하는 관문
리드는 보통 익명 방문 → 리드(폼/문의) → MQL → SQL → 기회 → 매출의 흐름을 거친다.
MQL은 행동 기반 의도(다운로드, 세션 깊이, 가격 페이지 체류)와 ICP 적합도(산업/규모/직무)를 점수화해 통과선 이상을 의미한다.
SQL은 영업 대화에서 문제-해결 적합과 사내 구매 현실성을 확인한 상태다. 즉, MQL은 데이터가 추정한 가능성, SQL은 사람이 검증한 가능성이다.
해석: MQL/SQL 지표를 읽는 5가지 관점
정의의 일관성
조직마다 기준이 다르면 파이프라인 비교가 무의미해진다. 점수 임계값·필수 속성·실격 조건을 문서로 고정해야 한다.리드 스코어의 두 축
적합도(Fit): 회사 규모, 산업, 기술 스택, 직무·레벨(ICP와의 거리)
의도(Intent): 세션 수, 핵심 페이지 열람, 이벤트 참여, 이메일 반응, 제품 내 행동(PQL 신호)
두 축의 곱/가중 합으로 MQL을 판정하면 허수를 줄인다.
핸드오프 품질
MQL→SQL 전환률, 첫 접촉까지 걸린 시간, 거절 사유(권한 없음/예산 미정/오해)를 보면 마케팅–세일즈 정렬 상태가 드러난다.채널별 편차
유입원이 다르면 의도 강도가 다르다. 검색 유료·브랜드 유입은 SQL 전환률이 높고, 상단 퍼널 콘텐츠 유입은 육성 기간이 필요하다.코호트 가치
MQL 수가 늘어도 SQL·기회·매출로의 전환이 약하면 낭비다. 코호트별 D30 SQL 전환율·ARPC/LTV로 실질 가치를 본다.
원칙: 파이프라인을 건강하게 만드는 6가지
ICP(이상적 고객상) 기준 확립
산업, 규모, 문제 유형, 도입 맥락을 부정 기준까지 포함해 명확히 한다. ICP와 멀면 육성(Lead Nurture)로 보내고, 영업 핸드오프는 지연한다.스코어링 체계화
적합도×의도 이원 점수에 감점 규칙(학생/프리 이메일, 경쟁사, 해외 채용 대행 등)을 넣는다. 점수 기준은 분기별 재학습한다.SLA(서비스 수준) 합의
MQL 생성 후 응대 시간/시도 횟수/보유 기간을 합의한다. 예: 1시간 내 최초 콜, 3일 내 5회 접촉, 미응답 시 육성 전환.거절 사유의 구조화
SQL 거절은 반드시 코드화(예산/권한/타이밍/적합도/경쟁)하고, 마케팅 소스·캠페인과 역매핑해 원인 채널을 교정한다.퍼널 메시지 정렬
광고·랜딩의 약속이 영업 대화와 동일 문장이어야 한다. 메시지 괴리가 크면 SQL 단계에서 이탈이 급증한다.제품 신호(PQL) 결합
트라이얼·무료 기능 사용, 핵심 이벤트 달성(예: 팀 초대, 데이터 업로드) 같은 PQL 신호를 스코어에 넣으면 SQL 전환률이 급등한다.
FAQ
Q1. MQL 숫자는 많은데 SQL이 안 올라요.
스코어 기준이 의도 과대평가일 수 있습니다. ICP 가중치를 높이고, 가격/도입 난이도 등 현실 장벽을 미리 노출해 자기 선별을 유도하세요.
Q2. 마케팅이 보내는 리드가 “품질이 낮다”고 영업이 불만입니다.
정의·SLA·거절 코드를 재정의하고, 2주 간 공동 콜 청취/콜 스크립트 정렬로 메시지 격차를 줄이세요.
Q3. 리드 스코어를 AI로 하면 해결되나요?
모델보다 라벨 품질이 우선입니다. SQL/거절 사유가 정확히 기록되어야 학습이 됩니다. 작은 규칙 기반으로 시작해 증분 검증 후 확장하세요.
Q4. B2C에도 MQL/SQL이 필요합니까?
고관여·고단가·상담형 B2C(에듀, 금융 등)에는 유효합니다. 단, 응대 속도와 스크립트가 결정적입니다.
Q5. MQL 목표를 세게 잡았더니 질이 떨어졌습니다.
양 KPI가 질 KPI를 잠식했습니다. MQL→SQL 전환율, SQL→기회 전환율, 매출을 공동 목표로 설정하세요.
결론: MQL/SQL은 ‘숫자’가 아니라 ‘합의된 약속’
MQL은 데이터가 추천한 후보, SQL은 영업이 책임지는 기회다. 두 단계의 정의·스코어·SLA·거절 코드가 한 문서로 고정될 때, 채널/캠페인/콘텐츠는 일관된 기준으로 최적화되고 파이프라인이 선명해진다. ICP와 의도 신호를 정교하게 엮고, 제품 사용 신호와 메시지 정렬을 더하면 적은 리드로 더 큰 매출을 만든다. 결국 MQL/SQL은 리드가 고객으로 자라는 과정을 관리하는 공용 언어다.