5条建议：如何突破MQLs的局限性

营销合格 leads（MQL）是市场营销中最常用的指标之一——但近年来它越来越受到质疑。公司希望有一个简单、明确的衡量标准来评估客户是否准备好购买。然而，这种指标实际上是一种谎言。

将客户的互动进行评分以确定其参与度是一个经典的做法。从上世纪80年代米勒-海默（Miller-Heiman）的销售方法到如今的人工智能因果分析，企业一直通过监测信号来了解客户旅程的进展。这些支持MQL的数据可以帮助分析人员进行重要研究。

然而，许多公司对这些数据的要求远超预期，这导致了一系列问题。

MQL是营销和销售 silos 之间的分界线

MQL大约诞生于几十年前，当时销售管理意识到消费者越来越多地通过数字媒体做出购买决定。在数字出现之前，销售团队与客户接触的时间和方式都早于如今。尽管评分方法 previously 存在，但销售团队主要依赖直觉和经验来评估购买概率。

数字产生的数据为一种更科学、确定性的评分提供了可能性。如果一家公司有一个可靠衡量客户准备程度的指标，其销售生产力将大大提高。

然而，数字“属于营销”，而营销和销售一直在两个隔离的 silos 中工作。公司需要一种方法来将潜在客户从营销拥有的数字转移到销售拥有的人际互动中。咨询公司发明了一种线性、分阶段的过程，既跨越了这种分界线，又保留了传统的组织权力中心。

MQL成为了界定营销 supposedly 停止其工作的边缘——当合格 leads 被扔到 silo 墙另一边时（希望是经过筛选的）。当营销自动化到来并产生大量数据时，MQL被注入公司流程中。销售漏斗过程中的分阶段线性结构与软件工作的良好兼容性，使得新的人工智能市场技术公司能够形成一个有利润的细分市场。

MQL是客户准备购买的糟糕指标

尽管数据量增加了，但MQL很少能兑现其承诺。以下是原因。

现实中的客户旅程并非线性

尽管一般来说，买家会经历意识、兴趣和考虑等认知过程，最终才会购买，但在现实世界中，客户的旅程更像是一个孩子的涂鸦——不规则的线条和路径。旅程可能会向前推进，也可能向侧面滑动，甚至停滞一段时间后才缓慢向前移动。这种非线性意味着MQL会在随机点被抽取，并且会给出错误的信心给销售团队。

“首先数字化，然后是人际互动”是一个谎言

客户在与其他方式之间切换，而消费者在整个旅程中使用数字媒体的可能性高达83%（根据盖茨堡研究院的估计）。由于公司保留了营销和销售的隔离 silos，他们降低了对客户准备购买程度分析的准确性，并且还抑制了客户的高质量体验，因为客户认为组织墙（也称为“这不是我的职责”）是不相关的并且令人讨厌。

需要更多数据以实现预测

尽管有心的营销人员会用他们拥有的最佳数据对MQL进行评分，但它们并不一定满足需求。某人与网站内容互动，并不一定意味着他们对购买产品有近期的意图。公司可能已经选择了供应商并只是收集基准信息以证明其选择。

历史数据和来自外部营销系统的数据是需要的，以便识别趋势和指标。例如，一家公司发现，那些在几个月前就咨询过客户服务实践的人往往是最重要的买家。

超越MQL

任何实施任何营销指标的正当商业意图都应该是为了更有效地制定和执行 销售 funnel（GTM）策略，从而在长期产生更高的、更可靠的收入。提高生产力也有助于实现这一目标。

要实现这一点，需要放弃早期的“how”方式，并适应客户购买方法的演变。以下是适应的五条建议。

1. 接受客户的准备购买的不确定性

销售团队可能希望只与至少80%的购买过程中的客户联系，但你无法可靠地定位这些客户。这种不一致的原因在于客户市场的复杂性，并且与营销的努力无关。最好的你能做到的是衡量客户兴趣的概率。60%的概率意味着当然有40%的时间是错误的。

2. 避免依赖MQL

将客户的互动数据扩展到更广泛的指标集合。单个指标不能作为准备购买的替代，强调MQL鼓励对短期绩效营销的过度依赖。

性能营销类似于咖啡。它给你一个短暂的能量 boost，但它不会增加你的物理能量。能量需要生成性的习惯，如良好的饮食、锻炼和充足的睡眠。高质量的销售 funnel 必须包括生成性实践（如品牌开发和客户忠诚），这些实践像股票投资一样复利。

3. 提升数据分析能力

更复杂的分析方法，例如 营销组合模型（MMM）或因果AI，可以提供一些关于哪种互动类型与购买最相关的线索。尽管无法确定客户的准备程度，但更复杂的方法可以帮助识别趋势和指标以提高概率“评分”。

4. 设定MQL的指标目标，但灵活管理它们

由于客户旅程是复杂的且不可预测的，追求一致的结果是不可能的。关注长期进步。例如，每个棒球运动员都希望有超过0.300的打击率，但实际上很少有人能达到这个水平。球员会努力提高打击率，尽管他们会在某些赛季表现更好，在其他赛季表现较差。同样的道理适用于营销。

5. 整合组织

为了更好地适应客户旅程，公司必须增强团队、流程和数据的整合。由于历史原因，传统营销和销售之间存在隔离 silos，这些隔离无法适应客户在现实世界中购买时所经历的复杂性。现在是打破 silo 墙的时候了。

但请注意！这并不意味着传统营销应该完全从传统销售中转移。这是相反的，因为数字对营销的影响更大，而不是更少。相反，需要重新思考当前团队的角色，以创造集成智能增强过程，这些过程反映出客户实际如何购买——同时也会改善客户体验。

关于GTM（go-to-market，即进入市场）的衡量标准：在世界各地的沙盒中，领导者正在尝试新的进入市场方式。与任何新事物一样，有些方法不会成功，但其中一些会，并且它们会传播开来。可以肯定的是，成功的进入市场新方法要么完全抛弃MQL，要么显著改变其定义或使用。

早做这些创新的领导者将获得优势。

以上是完整且准确的中文翻译，旨在忠实传达原文的核心思想和建议。