L’essentiel à retenir
- MQL : Marketing Qualified Lead, un contact qui correspond à la cible et a manifesté un intérêt suffisant pour être transmis au commerce.
- SQL : Sales Qualified Lead, un MQL que le commercial a contacté et jugé exploitable, avec un besoin, un budget et une échéance identifiables.
- Repères 2026 : 20 à 40 % des MQL deviennent des SQL, 20 à 30 % des SQL deviennent des opportunités, et 20 à 30 % des opportunités se signent.
- Condition : une définition écrite et partagée, sans quoi le marketing livre du volume et le commerce déclare que les leads ne valent rien.
MQL (Marketing Qualified Lead) et SQL (Sales Qualified Lead) désignent deux étapes de qualification d’un contact dans un parcours de vente B2B. Le MQL est un lead que le marketing juge suffisamment mûr pour être transmis au commerce ; le SQL est un lead que le commerce, après contact, accepte de travailler. Entre les deux se joue la principale source de friction entre marketing et vente : sans définition commune, le premier livre des formulaires et le second les ignore. Les indicateurs d’ensemble sont présentés dans les KPI à prioriser en B2B.
Les étapes du parcours
| Étape | Définition | Qui décide |
|---|---|---|
| Visiteur | Personne anonyme sur le site | Personne |
| Lead | Contact identifié : formulaire, téléchargement, inscription | Le formulaire |
| MQL | Lead conforme à la cible et suffisamment engagé | Le marketing, selon des critères écrits |
| SQL | MQL contacté et jugé exploitable par le commercial | Le commerce |
| Opportunité | Affaire ouverte dans le CRM avec un montant et une échéance | Le commerce |
| Client | Affaire signée | Le contrat |
Certaines organisations ajoutent le PQL (Product Qualified Lead), un utilisateur d’une version d’essai dont l’usage réel signale une intention d’achat ; c’est le modèle des logiciels en libre-service.
Les critères de qualification
Un MQL se définit par deux familles de critères. Les critères de profil décrivent l’adéquation à la cible : secteur, taille, chiffre d’affaires, fonction du contact, zone géographique. Les critères d’engagement décrivent l’intention : demande de démonstration, devis, visite répétée de la page tarifs, téléchargement d’un contenu de décision, participation à un webinaire. Un contact qui coche le profil sans l’engagement n’est pas prêt ; un contact très engagé mais hors cible ne le sera jamais. La combinaison des deux se formalise dans un lead scoring, qui attribue des points et fixe un seuil de passage.
Les taux de passage en 2026
| Passage | Taux courant | Ce qu’un écart signale |
|---|---|---|
| Lead vers MQL | 25 à 50 % | Un taux faible indique un ciblage publicitaire trop large |
| MQL vers SQL | 20 à 40 % | Sous 20 %, la définition du MQL est trop laxiste ou le délai de traitement trop long |
| SQL vers opportunité | 20 à 30 % | Sous 15 %, le besoin n’est pas mûr au moment du contact |
| Opportunité vers client | 20 à 30 % | Dépend surtout du prix, de la concurrence et du processus de vente |
| Lead vers client (bout en bout) | 2 à 8 % | Le chiffre à connaître pour calculer un coût par client |
Le délai de traitement pèse plus que tout le reste : un MQL contacté dans l’heure a deux à trois fois plus de chances de devenir SQL que le même lead rappelé au bout de 24 heures.
L’accord entre marketing et commerce
- Une définition écrite du MQL : critères de profil et d’engagement, validée par les deux équipes et révisée chaque trimestre.
- Un engagement de traitement : le commerce contacte chaque MQL sous 24 heures et renseigne le statut dans le CRM, y compris les refus motivés.
- Un motif de rejet obligatoire : hors cible, pas de budget, mauvais moment, concurrent ; c’est cette liste qui permet d’améliorer le ciblage.
- Un volume attendu : un nombre de MQL par mois cohérent avec les objectifs de chiffre d’affaires, calculé à rebours des taux de passage.
- Une revue mensuelle commune : volumes, taux, motifs de rejet, délais ; elle remplace les débats d’appréciation par des chiffres.
- Un retour vers les campagnes : les sources qui produisent des MQL rejetés voient leur budget réduit ; la mesure passe par le rapprochement décrit dans taguer ses campagnes digitales.
Comment GreenRed vous aide
Plutôt que de jongler entre plusieurs outils, le module Retour sur investissement de GreenRed réunit ces indicateurs dans un seul tableau de bord, les compare dans le temps et vous indique les actions prioritaires. Vous pouvez le tester gratuitement, sans carte bancaire, depuis la page Tarifs.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre un MQL et un SQL ?
Le MQL est un lead que le marketing juge conforme à la cible et suffisamment engagé pour être transmis au commerce. Le SQL est un MQL que le commercial a contacté et accepté de travailler, parce qu’il a identifié un besoin, un budget et une échéance. Le marketing décide du premier, le commerce du second.
Quel taux de passage de MQL à SQL viser ?
Entre 20 et 40 %. En dessous de 20 %, la définition du MQL est trop large ou les leads sont rappelés trop tard. Au-dessus de 50 %, la définition est probablement trop restrictive et le marketing retient des contacts que le commerce aurait pu convertir.
Comment définir un MQL ?
Par deux familles de critères validées avec le commerce : le profil (secteur, taille, fonction, zone) et l’engagement (demande de démonstration ou de devis, visite de la page tarifs, contenu de décision téléchargé). Un lead scoring formalise la combinaison et fixe le seuil de passage.
Pourquoi le commerce dit-il que les leads du marketing ne valent rien ?
Presque toujours parce que la définition du MQL n’est pas écrite ni partagée, ou parce que les motifs de rejet ne sont pas renseignés dans le CRM. Sans cette liste de motifs, le marketing ne peut pas corriger son ciblage et le débat reste une affaire d’appréciation.