MQL vs SQL — Lead-Qualifizierungs-Stages
Marketing Qualified Lead vs Sales Qualified Lead — die zwei wichtigsten Stages im Sales-Funnel zwischen 'Interesse' und 'Pipeline'.
MQL (Marketing Qualified Lead) und SQL (Sales Qualified Lead) sind die zwei wichtigsten Stages im B2B-Sales-Funnel. Wer den Unterschied nicht versteht, baut die falschen Sales-Pipelines.
Die Definition
| Stage | Wer qualifiziert | Wann es ein Lead ist | |---|---|---| | MQL | Marketing | Lead hat Interesse gezeigt (z.B. Whitepaper-Download, Demo-Anfrage, Newsletter-Anmeldung mit Job-Title-Pass) | | SQL | Sales (SDR/AE) | Lead hat aktiven Pain + Budget + Authority + Timing — Sales kann Discovery starten |
MQL — was zählt?
Marketing-Side-Signals dass ein Lead "warm" ist:
- Demo-Anfrage über Website
- Pricing-Page mehrfach besucht
- Whitepaper / Case-Study heruntergeladen
- Engagement mit 3+ Email-Kampagnen
- Webinar-Teilnahme
- Job-Title passt zu ICP
Marketing übergibt MQL an Sales mit Score (oft 50-100 Punkte über Lead-Scoring-Modell).
SQL — was zählt?
Sales-Side-Validierung dass der MQL kaufbereit ist:
- Pain konkret artikuliert
- Budget vorhanden oder identifiziert
- Decision-Maker am Tisch oder erreichbar
- Timing realistisch (3-12 Monate)
- ICP-Match bestätigt
Wer als SDR/AE einen MQL annimmt, soll innerhalb von 1-2 Calls entscheiden: SQL → in Pipeline, oder Disqualifizierung → zurück an Marketing.
Typische Conversion-Rates
Industry-Benchmarks (B2B-SaaS, DACH):
| Stage | Conversion-Rate | |---|---| | Visitor → MQL | 2-5% | | MQL → SQL | 13-25% | | SQL → Opportunity | 30-50% | | Opportunity → Closed-Won | 15-30% |
Wenn deine MQL→SQL-Rate unter 10% liegt, ist eine der zwei Seiten kaputt:
- Marketing definiert MQL zu locker (zu viele Junk-Leads)
- Sales disqualifiziert zu früh (verbrennt valid Leads)
Häufige MQL/SQL-Fehler
- Marketing-Sales-SLA fehlt — Marketing wirft MQLs rüber ohne Antwort-Zeit-Commitment, Sales reagiert nach 3 Wochen, Lead ist kalt
- MQL = "Hand-Raiser"-Synonym — MQL braucht Score, nicht nur Demo-Request
- SQL = "Has Budget" — Budget ist NICHT der einzige Filter, BANT überfordert oft
Weiterlesen
- Lexikon: SDR vs BDR vs AE — wer arbeitet MQLs vs SQLs ab
- Lexikon: Lead-Scoring — wie MQL-Scores entstehen
- Hub: BANT-Methode 2026 — wann BANT als SQL-Filter passt