MQL – SQL 전환율 향상을 위한 완벽 가이드

(참조 자료: A Complete Guide on MQL to SQL Conversion Rate)

MQL(Marketing Qualified Lead)에서 SQL(Sales Qualified Lead)으로의 전환율은 모든 B2B 마케터가 알아야 할 중요한 요소입니다. 마케팅과 영업이 하고 있는 노력이 얼마나 효과적인지 평가하는데 큰 도움이 됩니다.

그렇다면 MQL – SQL 전환율은 어떻게 측정할 수 있을까요?

그에 앞서 우선 MQL과 SQL에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 각각의 의미를 정리하자면 아래와 같습니다.

MQL(Marketing Qualified Lead)

MQL은 특정 기준을 충족시키는 리드로, 영업팀에서 즉시 활용할 수 있는 잠재 고객입니다. 마케팅 캠페인에 대한 참여도에 따라 자체적으로 정한 기준을 충족할 경우, 리드들이 검증(Qualified)되어집니다. 예를 들어, PPC 캠페인(구글 애즈)이나 페이스북 같은 소셜미디어 플랫폼을 통해 중소기업들을 타깃으로 캠페인을 진행했다면, 여기서 제품에 관심을 보이는 리드들은 해당 범주에 속하게 됩니다.

SQL(Sales Qualified Leads)

SQL은 영업팀으로부터 사전 검증을 받은 리드입니다. 세일즈팀은 SQL을 리드로 사용하여 관심 시장의 관심사와 타깃 기업의 매출과 규모 등을 판단할 수 있습니다.

이러한 리드들은 이미 검증되어 있기 때문에 면밀한 스크리닝 과정을 거칠 필요가 없습니다.

이제 MQL과 SQL이 각각 무엇인지, 어떻게 전환되는지 알아보았습니다. 이제 MQL에서 SQL로 가는 전환율을 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

MQL – SQL로의 전환율이란?

MQL – SQL 전환율을 계산하는 공식에는 여러가지가 있습니다.

가장 간단한 방법은 SQL 수를 MQL 수로 나누는 것입니다.

또 다른 방법은 한달 동안 생성된 SQL 수를 확인하여 같은 기간 동안 생성된 전체 MQL 수로 나누는 것입니다. 보통 이를 MQL – SQL 전환율이라고 부릅니다.

마지막 방법은 세일즈로 전환된 리드의 수를 해당 기간 동안 생성된 전체 리드 수로 나누는 것입니다. 이를 Lead – SQL 전환율이라고 합니다.

MQL – SQL 전환율은 언제 사용되는가?

MQL – SQL 전환율은 여러가지 수단으로 사용될 수 있습니다.

• 마케팅 활동들의 효과를 측정하기 위해
• 리드가 얼마나 자주 전환되는지 그 빈도를 확인하기 위해
• 영업팀이 SQL을 생성하는 일을 얼마나 잘 하고 있는지 확인하기 위해
• 개별 B2B 팀 혹은 담당자의 성과를 측정하기 위해
• 또한 MQL – SQL 전환율을 활용하여 자사의 영업 마케팅 퍼포먼스를 다른 기업과 비교할 수 있습니다.

MQL – SQL 전환율은 Lead – SQL 전환율과 어떻게 다른가?

MQL – SQL 전환율과 Lead – SQL 전환율은 리드 제네레이션 전략을 이야기할 때 자주 접하게 되는 용어입니다. 두 용어 모두 비슷해보일 수 있지만 의미와 용법이 다릅니다.

MQL – SQL 전환율은 SQL 수와 MQL 수간의 비율이며, Lead – SQL 전환율은 SQL로 전환된 리드 수를 생성된 전체 리드 수로 나눈 값입니다. 이 비율은 세일즈 전환율(Sales Conversion Ratio) 혹은 Lead – Sales 전환율이라고도 부릅니다.

MQL – SQL 전환율이 필요한 이유는?

MQL – SQL 전환율은 영업팀의 성과를 측정하는데 매우 효과적인 지표입니다. 또한 마케팅 캠페인의 효과를 측정하고 전환을 증대시키는데 큰 도움이 됩니다.

비즈니스가 시장에 침투하는데 도움이 되는 많은 전략과 도구들이 있습니다. Ansoff 매트릭스를 통해 시장과 제품 개발을 결정할 수 있지만, 리드 제네레이션과 충성 고객으로의 전환을 위해서는 새로운 방법이 필요합니다. MQL – SQL 전환율과 Lead – SQL 전환율은 마케팅 캠페인의 효과를 측정하는데 뿐만 아니라 전환율 향상에도 큰 도움이 됩니다.

MQL – SQL 전환율 공식

MQL – SQL 전환율과 Lead – SQL 전환율은 다음과 같은 공식을 활용하여 계산할 수 있습니다.

MQL / SQL = 세일즈로 전환된 리드 수 / 생성된 총 리드 수

MQL – SQL 전환율은 어떻게 계산할 수 있을까?

MQL – SQL 전환율 공식

생성된 SQL 수 / 생성된 MQL 수*100 = MQL – SQL 전환율

MQL – SQL 전환율을 계산하는 것은 무척 쉽습니다. 다음과 같은 간단한 지침을 따르세요.

1. 생성된 MQL과 SQL 숫자를 파악하세요.

특정 기간 동안 생성된 MQL과 SQL 숫자를 파악하세요. 예를 들어, 한달 동안 진행된 세일즈 캠페인에서 총 100개의 MQL이 생성되고, 이 중 40개가 성공적으로 세일즈로 전환되었다고 하면, MQL 대 SQL 비율은 40/100 = 0.4 또는 40%입니다. 평균적으로 MQL 10개 중 4개가 세일즈로 전환된다는 이야기입니다.

2. 생성된 전체 리드 숫자를 계산하세요.

같은 기간 동안 생성된 리드 수를 계산합니다. 예를 들어, 한달 동안 진행된 세일즈 캠페인에서 100개의 리드가 생성되었다고 하면, 리드 제네레이션 수치는 100입니다.

3. 생성된 SQL 수를 나누고, 100을 곱하세요,

생성된 SQL 수를 MQL 수로 나눈 다음에 100을 곱하여 백분율로 표현합니다. 예를 들어, MQL 100개 중 40개가 SQL로 전환되었다고 가정하면 MQL에서 SQL로 변환하는 비율은 40/100 x 100 = 40%입니다.

계산 공식을 선택하는 방법은 보유하고 있는 정보에 따라 다릅니다. 가장 간단한 방법은 위와 같이 SQL 수를 생성된 총 MQL 수로 나누는 것입니다.

그러나 이는 매우 중요한 요소인 ‘기간’을 무시하기 때문에 비교를 위한 적절한 값을 확인할 수 없습니다. 예를 들어, 12월에 100개의 MQL이 생성되고 해당 월에 40개가 세일즈로 전환되는 경우, MQL 대 SQL 비율은 40%입니다. 그러나 1월에 20개의 MQL만 생성되고 그것이 모두 세일즈로 전환되는 경우, 1월의 MQL – SQL 전환율은 100%가 됩니다. 만약 기간을 고려하지 않고 전체 값을 구한다면 또 다른 값이 나왔을 것입니다.

이는 40%의 전환율을 보여주는 보고서가 리드 전환이 적었던 기간에 작성되었음을 명확하게 보여줍니다. MQL – SQL 전환율에 대한 정확한 값을 구하려면 ‘기간’을 고려한 2번째, 혹은 3번째 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

좋은 MQL – SQL 전환율은?

일반적으로 이상적인 MQL – SQL 전환율의 벤치마크는 약 13% 정도입니다. 즉, 각 마케팅 캠페인은 100개의 MQL 중에서 최소 13개의 SQL를 성공적으로 생성해야 합니다.

SQL 전환이 낮은 이유는?

다음과 같이 여러 이유가 있습니다.

• MQL이 SQL로 전환되는데 적지 않은 시간이 걸립니다. 잠재 고객이 고객으로 전환되는데 시간이 걸리기 때문입니다. 즉 마케팅 캠페인이 1월에 시작된 경우, 생성되는 SQL 수를 계산하는데 몇 달이 더 걸릴 수 있습니다.
• 리드가 세일즈로 전환하기에 충분히 검증되지 않았거나 자격이 없기 때문입니다. 이 경우, 검증 기준 리스트를 다시 확인해서 업데이트해볼 필요가 있습니다.
• 마케팅 캠페인의 타깃팅이 잘못된 오디언스를 향하고 있을 수도 있습니다.
• 영업팀이 마케팅 캠페인에서 생성되는 영업 기회를 제대로 다루지 못하고 있을 수도 있습니다. 이 경우, 적절한 내부 교육을 통해 세일즈 전환을 촉진시킬 수 있습니다.

MQL – SQL 전환율의 중요성

MQL – SQL 전환율을 통해 마케팅 캠페인이 얼마나 효과적인지 알 수 있습니다. 또한 특정 캠페인이 다른 캠페인보다 우수한 성과를 거두는지 그 이유와 영업팀이 리드를 고객으로 전환하는데 필요한 기술과 지식을 갖추고 있는지 확인하는데 도움이 됩니다.

예를 들어, MQL – SQL 전환율이 평균보다 낮다는 것은 타깃 시장이 캠페인에 반응하지 않거나, 영업팀이 리드를 고객으로 전환시킬 수 없다는 것을 의미합니다. 그런 다음, 두 영역을 모두 검토하여 전환을 향상시켜야 합니다.

MQL – SQL 전환율을 사용하면 마케팅 캠페인의 성공 여부와 캠페인을 시작하기 전에 어떤 변화가 필요한지, 아닌지를 판단할 수 있습니다.

MQL – SQL 전환율을 어떻게 시각화할 수 있을까?

MQL – SQL 전환율을 시각화할 수 있는 방법에는 여러가지가 있습니다. 예를 들어 막대 차트를 사용할 수 있습니다. 여기서 x축은 생성된 리드 수를 나타내고 y축은 성공적인 전환 수를 나타냅니다.

또 다른 방법은 슬라이스의 크기가 세일즈로 전환된 리드 수를 표현하고, 각 슬라이스의 백분율이 총 리드의 전환 백분율을 표현하는 파이 차트를 사용하는 방법입니다.

y축은 SQL 수를 나타내고, x축은 시간을 나타내는 꺾은선형 차트를 사용할 수도 있습니다. 이렇게 하면 시간이 지남에 따라 MQL에서 SQL로 전환율이 어떻게 변화하는지를 시각적으로 파악할 수 있습니다. 시각화는 단순히 차트에만 국한되지 않으며, 시각화 라이브러리가 잘 있는 경우 모든 차트를 사용하여 이해관계자들이 쉽게 이해할 수 있는 데이터를 표시할 수 있습니다.

MQL – SQL 전환율 시각화 예시

단순한 시각화를 고집할 필요는 없기 때문에 ChartExpo에서 제작한 멋진 데이터 시각화 템플릿을 살펴보도록 하겠습니다.

아래 차트는 Group Column 차트입니다. 데이터를 나란히 볼 수 있고 비교할 수 있습니다.

또한 막대 혹은 선을 동시에 보여주는 다른 시각화를 통해 MQL – SQL 전환율 변화 추이를 파악하는 건 어떨까요?

동일한 데이터를 다른 시각화와 함께 표시하여 나란히 비교할 수 있습니다.

MQL – SQL 전환율을 나타내는 또다른 아름다운 시각화에는 Radar 차트와 Polar 차트가 있습니다.

위에서 소개한 모든 데이터 시각화 템플릿은 각자의 니즈와 목표에 따라 다르게 선택하면 됩니다.

MQL – SQL 전환율을 향상시키는 방법(단계별 가이드)

MQL – SQL 전환율이 너무 낮다면 우선적으로 생성되는 리드 숫자(MQL)를 많이 늘려야 합니다. 아래 단계에 따라 그 작업을 수행할 수 있습니다.

1단계: MQL이 세일즈로 전환되지 않는 이유 파악하기

MQL – SQL 전환율을 높이려면 먼저 생성되는 리드 수(MQL)가 적은 이유부터 파악해야 합니다. 문제를 식별하기 위해 다음과 같은 몇 가지 질문을 던질 수 있습니다.

• MQL이 왜 세일즈로 전환되지 않는가?
• 무엇이 전환을 막고 있는가?
• 제안/제품, 가격, 그리고 리드 품질 아니면 다른 문제인가?

MQL이 세일즈로 넘어가지 않는 이유에 대해서는 아래에서 그 정보를 찾아볼 수 있습니다.

우선 과거 캠페인을 살펴보고 캠페인 성과를 분석할 수 있을 것입니다.

다른 유사한 캠페인의 성과와도 비교해야 합니다. 이를 통해 MQL이 세일즈로 넘어가지 않는 이유를 알 수 있습니다.

MQL을 검토하는 동안, 그 프로파일을 보고, 무엇이 MQL들로 하여금 전환되게 만드는지 판단할 수 있습니다. 또한 웹사이트 트래픽 데이터를 확인하여 전환율이 높은 소스에서 리드들이 오고 있는지 확인해야 합니다.

2단계: 문제를 식별하고 개선합니다.

1단계에서 파악한 이유에 따라 MQL – SQL 전환율을 향상시키기 위한 비즈니스 영역에 집중해야 합니다.

예를 들어, 낮은 전환율의 주요 원인 중 하나가 품질이 낮은 리드를 생성시키는 소스라고 가정해봅시다. 이 경우, 품질 높은 리드를 생성시키는데 도움을 줄 수 있는 에이전시를 고용할 필요가 있습니다.

3단계: 새로운 마케팅 캠페인 런칭

2단계에서 파악된 문제를 해결한 후, 동일한 오퍼/제품을 사용하거나 구매 가능성이 더 높은 다른 오퍼/제품을 사용하여 MQL을 SQL로 높이는 새로운 마케팅 캠페인을 진행합니다.

4단계: MQL – SQL 전환율 모니터링 및 증가 여부 확인

새로운 마케팅 캠페인이 시작된 후 일정 기간(1~2주)이 지난 후 전환율을 모니터링하여 증가 여부를 확인해야 합니다. 이 단계의 목표는 이전 단계에서 얻은 결과를 분석하고 데이터 기반의 결정을 내리는 것입니다.

5단계: 영업팀이 리드에게 적극적으로 연락하도록 유도하세요. 

영업팀이 리드에게 적극적으로 연락을 취하여 가능한 빨리 그들을 확보하여 영업 기회를 만드는 것이 필요합니다. 이를 통해 세일즈로 전환되는 MQL 수를 증가시킬 수 있습니다.

6단계: 경쟁사의 전략을 확인할 수 있습니다.

경쟁사의 전략에 대해 자세히 알고, 잠재고객들의 눈높이에 맞춰 캠페인 성과를 끌어올리세요. 이는 더 높은 전환으로 이끄는 동시에 시장에 있는 다른 비즈니스들과 차별화하여 경쟁할 수 있게 만듭니다.

7단계: 제품, 서비스 또는 브랜드에 관심을 보인 잠재 고객들을 위한 맞춤형 리드 너처링 이메일

잠재 고객들에게 개인화된 리드 너처링 이메일들을 발송할 수 있습니다. 이러한 이메일은 잠재 고객이 세일즈로 전환되기에 충분할 정도로 매우 유익하고 흥미로워야 합니다.

8단계: 고객들의 피드백을 수집합니다. 

기존 고객이 자사로부터 구매했는지 그 이유를 파악하는 것도 중요합니다. 고객의 피드백과 기타 정보들을 수집하여 새로운 타깃 오디언스를 식별하고 기존 고객이 재구매할 수 있는 제품이나 서비스를 개발할 수 있습니다.

9단계: 영업팀에게 세일즈 팔로업을 위한 교육 진행

효과적인 팔로업을 위해 영업팀을 교육시켜야 합니다. 최초 연락 이후 5~7일 이내에 리드에게 연락을 취할 수 있도록 노력해야 합니다.

이렇게 하려면, 팀에게 적절하고 효율적인 팔로업 일정을 미리 만들어야 합니다. 팔로업은 고객 반응도를 높이고 세일즈 피칭 시간을 단축시켜주기 때문에 영업 프로세스의 필수적인 부분입니다.

10단계: 자동화 도구를 사용하여 관심을 보인 리드들을 자동으로 팔로업하기

리드와 고객들과의 연락을 유지하는 것은 고객 유지(customer retention)에 매우 중요한 부분입니다. 경쟁력을 유지하려면 마케팅 자동화 화 전략을 구현하는 것이 중요합니다.

사용 가능한 여러 이메일 자동화 도구 중 하나를 선택하여 이메일 드립 캠페인을 진행할 수 있습니다.

11단계: 생애 고객 관계 구축에 집중하기

개인화된 이메일을 보내고 자주 소통함으로써 고객과의 관계를 형성하기 위해 노력하세요. 고객은 그 자체만으로 가치있다고 느낄 것이고 이는 향후 고객의 재구매율을 높일 것입니다.

12단계: 온라인 마케팅, 콘텐츠 마케팅, 소셜미디어 참여 등을 통해 강력한 브랜드 이미지 구축하기

인터넷, 특히 페이스북과 같은 소셜미디어 플랫폼을 통해 고객과 연결합니다. 업계와 관련된 흥미로운 블로그 게시물로 콘텐츠를 정기적으로 업데이트하여 좋은 브랜드 이미지를 구축하세요. 여기에는 고객에게 도움이 될 수 있는 다양한 프로모션도 포함될 수 있습니다.

13단계: 구글 트렌드를 활용하여 시장에서의 트렌드를 모니터링하기

구글 트렌드와 같은 도구를 사용하여 타깃 오디언스가 원하는 것을 파악해보세요. 이렇게 하면 고객이 원하는 제품과 서비스를 개발하는데 도움을 받을 수 있습니다.

14단계: 업계 내 사람들에게 인기있는 다른 경쟁 서비스나 제품 찾아보기

다양한 업계 커뮤니티 및 포럼 등을 방문하여 업계 다른 사람들에게 어떤 제품이나 서비스가 인기가 있는지 알아봐야 합니다. 이를 통해 잠재 고객이 무엇을 찾고 있는지 파악하여 효과적인 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다.

15단계: 기존 업계 리더들을 따라하지 말기

예를 들어, 웹사이트 디자인에 관한 한 업계 다른 리딩 기업을 따라하지 마세요. 시간과 노력이 많이 들더라도 경쟁사와 차별화되는 효과적인 마케팅 전략을 개뱔해야 합니다.

좋은 MQL – SQL 전환율이란?

이상적인 MQL – SQL 전환율 벤치마크는 리드 소스에 따라 조금씩 다릅니다. 예를 들어, 웹사이트 리드는, 약 31.3%라는 MQL – SQL 전환율 벤치마크를 보여줍니다.

기존 고객/직원 추천, 웨비나, 이벤트, 그리고 이메일 캠페인은 각각 24.7%, 17.8%, 4.2%, 0.9%의 전환율을 보여줍니다.

MQL – SQL 전환율은 어떻게 구할 수 있을까?

SQL 수 / MQL 수 = MQL – SQL 전환율

세일즈 퍼널에서는 전환율이 백분율로 표시됩니다.

결론

MQL – SQL 전환율은 마케팅 캠페인의 효과를 측정하는데 사용되는 지표입니다. 영업팀과 마케팅팀간의 효과적인 커뮤니케이션으로 매출 증대 및 고객 만족도 향상 등의 목표를 달성하게 만들 수 있습니다. 기존 시장 전략을 무작정 고수할 수는 없습니다. 검증된 리드들의 사이클에 맞춰 마케팅을 진행해야 합니다.

MQL – SQL 전환율은 업계, 회사 규모, 시장 상황 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다. MQL – SQL 전환율에 어떤 요인이 영향을 미치는지 알게되면 이를 높이기 위한 다양한 전략을 구사할 수 있습니다.