MQL模型在B2B营销中的失败与替代方案

几十年来，营销 qualified lead（MQL）一直是B2B增长型营销（GTM）策略的核心。它塑造了市场营销团队的运作方式、销售团队如何优先处理 Outreach 以及高管们如何衡量市场营销对营收的贡献。

然而，MQL不再适合作为这一用途。它不仅是一个过时的指标；它代表了一种思维方式，将 GTM 团队与实际商业影响 disconnect，使激励机制错位，并未能反映现代买家的行为模式。

逆转整个世代的思想变革不是一项轻而易举的任务。所有 MQL 生成、流程和期望都已建立在营销团队、销售团队和高管层的基础上。如果放弃这些，没有一个结构化的替代方案，可能会失去可信度。

未来并非关于抹除过去——而是要进行转变。通过将这一转变视为对 AI、金融审查和诚信责任的必要回应，GTM 团队可以超越 vanity metrics，并在下一个 B2B 增长阶段确立领导地位。

MQL不再管用

MQL 于一个数据碎片化且销售团队需要识别潜在买家的 fragmented 世界中引入。随着时间的推移，它已成为一种不准确、误导性和浪费的标准。它是基于参与度信号的 vanity metrics，这些信号并不反映购买意图。

传统的 MQL 计算方法（如跟踪表单填写、内容下载和 webinar 注册）越来越与营收脱节。CMOs 称击达成 MQL 目标，而销售团队仍抱怨接收到无质有效的 lead，造成沮丧和部门间错位。

建立在 vanity metrics 之上的系统

MQL 产业联盟（MQL-industrial complex）加剧了这一问题。整个 martech 和需求生成生态系统都围绕最大化 MQL 而不是营收展开。这导致营销团队将精力集中在扩大 lead 数量，而非优先考虑质量。

此外，由代理商和供应商从中牟利，而他们并未对是否能将他们的努力转化为 pipeline 或营收负责，加剧了这一问题。市场营销组织被激励去游戏系统，调整资格标准并优化 lead 计数，而真正的目标——推动实际商业影响——却被置于次要地位。

GTM 团队的 growing frustrations

GTM 团队内部和更广泛的商业界都已对如何衡量 GTM 的绩效感到不满。* 销售团队一直不喜欢追逐低意向 MQL；* 金融团队对营销驱动营收预测的信心已丧失；* 经济 dispatched 难以将营销支出与实际业务增长挂钩。

GTM 团队在使用当前系统时，不仅效率低下，而且是根本性的失败。即使尚未找到明确的解决方案，许多公司也认识到现有系统存在严重问题。

MQL 模型忽视了几个关键商业因素

除了其内部缺陷外，MQL 框架还忽略了几个关键因素：

时间滞后

营销努力通常需要一段时间才能看到销售结果。在大多数 B2B 市场上，从最初营销支出到相应营收影响之间的时间跨度通常在 9 到 15 个月。基于 MQL 的报告忽视了这一点，鼓励营销团队优先考虑短期低价值的参与式策略，而非长期有效的战略。

外部市场因素

经济衰退、竞争变化和行业趋势都会影响 deal 速度和买家意图。然而，MQL 模型将营销视为一个孤立的需求驱动者，未能考虑到这些外部变量。这种狭隘视角导致绩效评估误导，且对 GTM 调整的指导方针错误。

品牌信任对销售的影响

品牌信任是营收最强大的驱动力之一。买家更可能与他们认识、信任并被视为行业领导者的企业合作。然而，由于它无法很好地融入 MQL 框架，通常被低估或完全忽视，而优先考虑立即的 lead 生成。结果，公司牺牲长期可持续增长以换取短期 lead 数量。

MQL 模型的法律和财务风险

自 2023 年 Delaware 法院裁决案以来，MQL 的法律和财务风险有所增加。该裁决扩大了对 GTM 负责人的 oversight，包括 CMO、CRO 和 CDAO 等高管的责任。这意味着，如果 GTM 部门继续依赖误导的 MQL 基于报告，他们可能会面临真正的法律和财务后果。

事实上，MQL 基于的营收预测不再只是低效——它已经成为一种诚信风险。如果 GTM 负责人继续依赖基于 MQL 的误导性指标，他们将面临切实的法律和财务后果。现实是：基于 MQL 的营收预测不再只是效率低下——它是诚信风险。

AI 和高级分析揭示了 MQL 的缺陷

AI 驱动的系统可以揭示哪些营销活动真正推动营收，从而摆脱噪声的困扰。

借助 AI 作为越来越强大的商业真理仲裁者，追逐低意向 MQL 的销售团队最终会走向末日。继续依赖 MQL 基于的预算 justify 的公司很快就会发现自己站在技术变革的另一边。

‘no BS’ GTM 模型

GTM 未来的核心是营收因果关系，而不是 lead 生成。营销、销售和财务必须围绕真正影响营收的驱动因素进行协作，而非依赖于替代的参与式信号。

实现这一转变的第一步是放弃 MQL，并专注于围绕营收的指标。跟踪与业务增长直接相关的指标，例如：

• 销售合格机会（Sales-qualified opportunities）。
• Pipeline 速度。
• 赢率。
• 单个 deal 的大小。

而不是依赖于简单的 last-touch 属性分配模型，公司必须采用因果分析方法，确定每个营销和销售举措的真实影响。

为什么因果 AI 是 GTM 成功的关键

传统营销归因法是错误的。它提供了一个简化的、线性的买家行为视角，忽略了驱动销售的复杂因素之间的相互作用。然而，因果 AI（https://martech.org/why-causal-ai-is-the-answer-for-smarter-marketing/) 带来了一种高级别的、基于证据的解决方案。

通过使用 causal AI，你可以：

• 分离因果关系以避免误导——确保营销支出被分配到最有效的活动。
• 准确建模长期营销效果，包括时间滞后、品牌影响力和市场波动。
• 最优销售与营销协调，提高 pipeline 速度并改善转换率。

在人工智能驱动的透明化和诚信问责成为 GTM 定义的关键时刻，采用因果 AI 不仅仅是明智之举——它是一种治理 imperative。实施这些见解将构建一个强大的、高绩效的 GTM 发动机，能够维持数年的竞争优势。

现在是改变的时刻

MQL 基于的营销时代即将结束。AI 驱动的透明度、财务责任和诚信风险正在使这一转变不可避免。那些拥抱这一转变的公司将在未来获得竞争优势。那些抵制变革的人将被发现——要么通过 AI，要么通过他们的 CFO 或者通过诉讼。

GTM 未来的领导层将是那些掌控这一转变的公司。他们将确保团队、战略和投资与实际商业影响对齐。GTM 的未来在于证明、优化和复利增长营收。* Mark Stouse 将在 MarTech 线上会议的第二天主讲台上讨论 GTM 策略变革。他将与 GTM Partners 的 Sangram Vajre、Insight Partners 的 Whitney Bouck 和 Entry Point 1 的 Tim Hillison 共同探讨“GTM 叩革将不会被电视直播”。查看会议议程并获取免费票.*