解析 B2B 线索生命周期管理的必要性，说明数据分析锚定 MQL 而非 SQL 的 3 大原因，教你通过 MQL 数据 + 需求洞察优化广告渠道与获客策略。
在我经历了很多客户的线索梳理之后，我坚定的认为线索生命周期管理是很有必要的。
什么是线索什么周期管理呢？说人话就是把线索从获取到成交（或失败）分成不同的阶段，并且给他们做不同的定义和命名。为什么要这么做？因为我们要看到细节，看到线索到成交之间的内在演变，看不是目的，是要知道如何让转化率最大化。
通过数据洞察找到增长策略，并不是营销人员闲的没事去定义来定义去，如果你发现你这个季度带来了1000条线索，然后转化成了10个订单，你一定也会好奇剩下990个线索哪去了？他们为什么不转化订单？有没有办法干预一下提高这1%的转化率，这个想法特别对，大部分的增长策略都来自于宏观到微观的视角里，也来自于不满足于当前数据现状的情绪里。
数据驱动是对的，咱们做数据不仅仅是为了汇报，而是要通过数据看到一些问题或者机会，但是有个成语叫过犹不及，在做数据分析的时候不要用力过度。
市场部要分析各个渠道的投入产出比，甚至是下钻到渠道内部的子渠道看它们的能力，不能分析到线索层面，因为线索质量你是不知道的，但是也不能分析到商机层面。
对于市场营销前端来说，数据分析的最佳节点是市场认为有效线索阶段，有的公司管这个阶段叫MQL，指的是市场认为这条线索有效满足某几个字段，可以转发给销售继续跟进。
为什么不以SQL销售认可线索进行数据分析呢？
1、人为参与太多
市场分配给销售的线索，销售要去验证之后再决定是否接收成为SQL，不同销售的接收标准是不一样的，甚至反馈到不同的大区的接收率都不同。
我们可以利用这种Double Check的方式来保证市场注意力放在获客上，但是如果进行前端渠道的数据分析，就不应该在SQL上，而是在MQL上，因为渠道数据是客观的，如果在结果端加入了人为的主观，就会让整个数据的置信度不足，就不利于我们做渠道优化的决策。
2、周期太久
如果以MQL以后的线索状态做数据分析，你会发现这里面有一个时间跨度，给销售分配的MQL，要给销售时间进行确认，销售可能会打电话给客户进行信息确定甚至要到客户现场去看客户气场等来确定这单是否有机会，这个跨度大约在一周左右，如果我们前端的数据分析需要在隔日进行，那么分析到SQL阶段就很难得到准确数据，而MQL是市场部自己的SDR（MDR）可以控制的，可以要求当天明确。
3、数量太少
你也发现了吧，越到漏斗的底部，数量越少。
有人问我BenchMark，其实没有，但是我可以给你描述一个感觉，100条Raw-leads，可以得到10个MQL，可以得到3个SQL，这样的转化率意味着什么，意味着如果你按照SQL这个维度进行数据分析的话，昨天3个，今天变成6个，明天变成1个，会不会被问到为什么翻倍了？为什么少了一倍？听起来挺吓人的对不？但是我们都知道，在个位数的时候，变多几个和变少几个是极其偶发的，你根本分析不出来原因，这感觉就像你走在路上掉下来一片叶子，还是掉下来两片叶子，你想知道原因一样。
所以在数据分析层面上，要尽可能在大的数据层面上看洞察，不要把精力浪费在小数上，欺骗性太大，得出来的决策也不一定对。
从数量上看趋势，从需求上找洞察
在做前端数据分析的时候，不仅仅要分析MQL数量，还要分析MQL背后的需求，我们要看一定时间段内的产生MQL的公司什么，需求是什么，来帮助我们进行下一部分策略制定。
比如当我们发现某一种类型对我们并不是很有价值的公司都是通过某关键词和搜索词带来的，那么我们就可以有意的去减少这类线索的引入了，要么调整关键词，要么优化落地页。
这其实对广告渠道运营人员挺考验的，因为他不仅要完成自己KPI，还要心系正道成功。
所以结论是，广告渠道的运营人员工作目标可以是SQL，但是做数据分析的时候要以MQL为锚点进行反推。