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MQL vs SQL

Última actualización 2026-05-02 RevOps

Un MQL (Marketing Qualified Lead) es un lead cuyo comportamiento y datos firmográficos sugieren un interés que justifica una llamada de ventas. Un SQL (Sales Qualified Lead) es un lead que un representante de ventas aceptó, contactó y confirmó que tiene presupuesto, autoridad, necesidad y tiempo para comprar. La transición entre ambos es la frontera más disputada en revenue B2B, y la ambigüedad aquí cuesta más pipeline que cualquier otra brecha de RevOps.

Las definiciones

  • MQL. Un lead que cruzó un umbral de scoring o comportamiento definido por marketing. Ejemplos: superó 75 puntos en tu modelo, solicitó una demo, descargó un activo de alta intención, asistió a un webinar de producto.
  • SQL. Un lead con el que un representante de ventas habló (o intentó hablar, con disposición documentada) y confirmó que cumple con tus criterios de calificación — típicamente BANT, MEDDIC o una versión propia. El representante acepta formalmente la propiedad.

El momento definitorio es la aceptación: un MQL se convierte en SQL solo cuando ventas asume la responsabilidad de trabajarlo.

Cómo funciona el handoff

Un handoff limpio requiere cuatro artefactos:

  1. Una definición compartida. Marketing y ventas firman los mismos criterios de MQL y SQL, por escrito, revisados trimestralmente.
  2. Un SLA de ruteo. Primer contacto en minutos para solicitudes de demo inbound; un día hábil para MQLs por contenido.
  3. Una vía de rechazo. Ventas puede rechazar un MQL con un código de razón (mal fit, sin presupuesto, título incorrecto), que alimenta el modelo de lead score y el refinamiento del ICP.
  4. Una métrica de conversión. Tasa de conversión de MQL a SQL, monitoreada semanalmente por fuente y segmento.

Sin los cuatro, los leads se estancan. Marketing dice que envió 500 MQLs; ventas dice que recibió 50 que valía la pena trabajar.

Benchmarks

Para SaaS B2B:

  • Conversión MQL a SQL: 13 a 25 por ciento para content-led; 40 a 60 por ciento para solicitudes de demo
  • Conversión SQL a oportunidad: 50 a 70 por ciento
  • MQL a closed-won: 1 a 3 por ciento general

Si tu conversión de MQL a SQL está debajo del 10 por ciento, tu modelo de scoring es muy laxo o tu ICP está mal. Por encima del 50 por ciento en leads de contenido suele significar que la barra está muy alta y ventas se está perdiendo pipeline.

Errores comunes

  • Metas de volumen sobre MQLs. Marketing optimiza por cantidad de MQLs, ventas recibe basura. Cambia a SQL o pipeline-sourced como KPI de marketing.
  • Sin razones de rechazo. Si ventas simplemente deja morir los MQLs malos en lugar de rechazarlos con razón, el modelo de scoring nunca mejora.
  • Definiciones distintas por segmento. Enterprise y SMB necesitan diferentes barras de MQL. Un umbral universal subponderara las señales de intención enterprise.

Relacionado

  • Lead scoring — el mecanismo que produce MQLs
  • Lead routing — cómo llegan los MQLs al rep correcto
  • ICP — la base firmográfica de ambas etapas