Les notions de MQL/SQL/SQO

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MQL, SQL, SQO : comprendre (vraiment) les étapes critiques de votre pipeline

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Certaines entreprises les utilisent machinalement. D’autres n’osent même plus les afficher en réunion. Dans tous les cas, les notions de MQL, SQL, SQO sont omniprésentes dans les stratégies de croissance B2B, mais rarement bien définies, encore plus rarement bien utilisées.

Et pourtant, derrière ces acronymes se joue quelque chose de bien plus structurant qu’un simple processus de qualification : la capacité à aligner le marketing, le commerce et l’opérationnel autour d’un pipeline lisible, exploitable, pilotable.

Chez Hike Up, on a accompagné assez d’équipes pour voir à quel point la confusion sur ces étapes crée des tensions internes, des décisions incohérentes, des dashboards inutilisables. Cet article n’a pas pour but de répéter des définitions vues mille fois. Il vise à clarifier la logique opérationnelle qui doit sous-tendre ces termes, pour qu’ils cessent d’être des étiquettes… et deviennent enfin des leviers.

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Pourquoi ces notions sont systématiquement mal utilisées

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Dans beaucoup d’organisations, un MQL devient un SQL après un call, puis un SQO quand un devis est envoyé. Mais quand on interroge les équipes sur ce que signifie réellement “qualifié” dans leur contexte, les réponses sont rarement alignées. Chacun y va de sa propre interprétation, souvent dictée par les contraintes de son métier : “on avait besoin de leads pour la campagne”, “on avait une deadline à tenir”, “on a mis le prospect dans le pipe pour ne pas le perdre”.

Le problème n’est pas l’intention. C’est l’absence de cadre. Car dans un système bien structuré, ces notions ne sont pas des états arbitraires. Elles sont des statuts business mesurables, définis par des critères précis, que tout le monde partage.

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Ce que signifie (opérationnellement) être un MQL, un SQL ou un SQO

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Un MQL, ce n’est pas un prospect qui a téléchargé une brochure. C’est un contact qui a manifesté un intérêt explicite et qui correspond au profil ciblé. Il y a une logique de fit (taille, secteur, rôle) et une logique de signal (engagement, intentionnalité). Pas l’un sans l’autre.

Un SQL, ce n’est pas juste un prospect passé en call. C’est un lead validé par l’équipe commerciale, c’est-à-dire qu’un vrai échange a eu lieu, que le besoin est exprimé, le timing compris, et que le potentiel de closing est avéré. Si un commercial dit “on verra dans six mois”, ce n’est pas un SQL. C’est un prospect froid. Point.

Un SQO, enfin, ce n’est pas un devis envoyé. C’est une opportunité ouverte, active, suivie, sur laquelle une intention d’achat a été exprimée. Le prospect a compris l’offre, visualise sa mise en œuvre, et la discussion porte sur les conditions de collaboration, pas sur la découverte du besoin.

Ces définitions peuvent varier légèrement selon les modèles de vente, mais elles doivent toujours répondre à une exigence : servir la prévisibilité du pipeline, pas le confort des équipes.

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L’enjeu caché : la fiabilité du forecast

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Le vrai problème n’est pas sémantique. Il est structurel. Une mauvaise gestion de ces étapes ruine la fiabilité des prévisions. Quand les équipes marketing se félicitent d’un volume de MQLs qui n’ont jamais eu de potentiel réel, ou que les commerciaux gonflent les SQLs pour “nourrir le pipe”, toute la chaîne de pilotage s’effondre.

On continue de produire des dashboards, on remplit des CRM, on multiplie les réunions. Mais le business reste imprévisible. Parce que les données n’ont plus de valeur. Et qu’aucune décision stratégique n’est possible sur un pipeline opaque.

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Comment remettre de la clarté dans votre pipeline

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La première étape n’est pas technologique. Elle est humaine. Il faut réunir les parties prenantes (marketing, sales, direction) et redéfinir collectivement les critères de passage d’un statut à l’autre. No bullshit. Des critères mesurables. Partagés. Admis.

Ensuite, il faut faire vivre cette définition dans les outils. Cela signifie des règles de gestion dans le CRM, des automations bien pensées, mais aussi un suivi de l’usage réel. Car un process non respecté est pire qu’un process inexistant : il donne l’illusion de l’ordre.

Enfin, il faut former. Expliquer aux équipes pourquoi cette structure n’est pas là pour les contrôler, mais pour les aider à prioriser, à comprendre leur propre efficacité, à dialoguer de manière fluide entre pôles.

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Le coût caché de la confusion

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À chaque fois qu’un lead est mal qualifié, mal transmis, mal suivi, c’est de l’énergie perdue. C’est du temps consommé sur des opportunités sans potentiel. C’est un marketing frustré. Un commerce sous pression. Un customer success qui hérite de clients mal alignés. Et une direction incapable de lire la réalité.

Dans les entreprises en croissance, ce coût devient rapidement invisible… mais colossal.

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Le bon moment pour structurer

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Il n’est pas nécessaire d’avoir une armée de commerciaux ou un CRM complexe pour clarifier ses définitions de MQL, SQL, SQO. Il faut une volonté de structurer, un peu de méthode, et un alignement sur ce qui compte vraiment : la lisibilité du pipeline, et sa capacité à traduire les efforts en revenu prévisible.

Mieux vaut structurer tôt, avec lucidité, que corriger tard, dans l’urgence.