El Marketing qualified lead (MQL) hace referencia a aquellos usuarios de nuestra web o tienda online que debido a su alto nivel de participación y sus repetidas visitas son clientes potenciales con un alto grado de convertirse en clientes activos.
Los clientes potenciales, también llamados MQL, se caracterizan por mostrar mucho interés por el contenido de la página. Los primeros rasgos que detectamos en ellos es que se han suscrito a nuestra newsletter o han rellenado un formulario para obtener más información o acceder a descargas de material como ebooks. A partir de aquí, comienza nuestro seguimiento y para no perderles la pista y ejecutar un marketing correcto hacía ellos, vamos asignandoles una puntuación o ubicándolos en listas segmentadas. Esto ayudará a identificar de forma rápida en que fase del funnel chanel o ciclo de vida se encuentra el cliente.
En realidad el MQL irá desplazándose de forma óptima a través de nuestro embudo de ventas, aunque al principio se encuentre en la parte superior, hasta alcanzar la parte más estrecha y convertirse en SQL. Para lograr que llegue a la parte final, se somete al cliente al email marketing, captando su atención con promociones y contenido de calidad, hasta que con el tiempo pasa a ser un cliente activo.
Las grandes empresas utilizan herramientas para automatizar el marketing, así como para identificar que clientes son potenciales, sumándole a sus registros previos en la web las veces que interactua, visita la página o carga determinados productos.
Identificar el MQL
Para no errar y confundir los MQL con aquellos lead que solo están interesados en descargas gratuitas o que se pierden con el tiempo, debemos analizar diversos puntos del lead.
En primer lugar, detectar si el lead que hemos captado pertenece al rango de nuestro público objetivo, este análisis se puede realizar con búsquedas y referencias a través de su email, e incluso en los datos de formulario podemos incluir algunas características que definan nuestro target, como edad y sexo. Es posible que si se corresponda a nuestro cliente objetivo, pero aún no hemos captado su interés para fidelizarlos a largo plazo, en tal caso lo mejor es hacer uso de contenidos de calidad en nuestras newsletter y verificar su nivel de apertura por nuestros suscriptores, de tal forma eliminaremos aquellos que no están interesados a largo plazo en recibir información periódica y llegaron a nuestra web por un caso puntual.
Asimismo, no podemos descartar aquellos que no cumplan nuestro target, ya que pueden llegar a comprometerse con la marca por cercanía al público objetivo o por qué son empresas o emprendedores que comparten nuestro target y les interesan nuestros contenidos. No debemos dejarlos a un lado, dado que pueden convertirse indirectamente en clientes o establecer a largo plazo sinergias empresariales.
Por tanto, lo que es obvio es que tenemos que tener nuestro público objetivo totalmente definido para avanzar en la captación de MQL y transformarlos en SQL.
Por otro lado, un MQL tiene un historial de comportamiento en nuestra web, incluso antes de dejarnos su lead. Asimismo, se considera un MQL cuando ha superado al menos el 50% del recorrido habitual que realiza un cliente antes de convertirse en consumidor.
Por último, interactua en foros y redes sociales, es decir, se ha formado una opinión de la marca y tiene un nivel adecuado de enganament con la empresa.
Información útil gracias a los MQL
Una vez hemos analizado el nivel de cada lead ha llegado el momento de puntuarlos y de segmentarlos, para no confundirnos y no dejarnos solo llevar por si están o no dentro de nuestro target, podemos seguir unas pautas:
Seguimiento del historial de comportamiento del usuario: Gracias a los mapas de calor, herramientas de email marketing y de análisis web, podemos analizar el comportamiento que tiene cada lead una vez que visita nuestra web. Con esto obtendremos datos de que productos son más de su gusto, que precios están dentro de su poder adquisitivo, si consulta primero la sención “outlet” u “ofertas” antes que el producto, incluso que tipo de información descarga en sus visitas. Esto nos puede ayudar a redirigir el lead a una lista que se adecue a sus preferencias y reenviarles promociones que se ajustan a sus necesidades.
Los patrones de comportamiento: Con el análisis de los patrones de comportamiento podemos identificar que páginas son las menos visitadas, en cuales se pasa menor tiempo, que páginas tienen una alta tasa de rebote y son propensas al cierre casi inmediato. Estos datos nos permiten mejorar productos, diseños y usabilidad de nuestra web, para evitar la pérdida de clientes y aumentar las conversiones.
Aprovechando la información que nos proporcionan los MQL podemos correguir problemas de usabilidad y mejorar nuestro rendimiento web, así como optimizar los productos que tenemos a la venta y las promociones.
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