PQLとは

PQLとは、プロダクトの利用データから「有料転換の可能性が高い」と判定された見込み客のことです。 PQLは「Product Qualified Lead（プロダクトクオリファイドリード）」の略です。 従来のリード判定との違い： MQL：マーケティング活動への反応で判定 SQL：営業との会話で判定 PQL：実際のプロダクト利用データで判定 ←これがPQL 例えば「無料トライアル中に主要機能を5回以上使った人」「7日連続でログインした人」はPQLの可能性が高いです。 MQL・SQL・PQLの違い リードには3種類あります。それぞれの違いを理解しましょう。 MQL（Marketing Qualified Lead） マーケティング活動で獲得され、営業にパスする基準を満たしたリードです。 判定基準の例： ホワイトペーパーをダウンロードした ウェビナーに参加した 問い合わせフォームを送信した 特徴： 「興味を示した人」だが、プロダクトを使ったわけではない SQL（Sales Qualified Lead） 営業チームが直接会話し、購入の可能性が高いと判断したリードです。 判定基準（BANT）： Budget（予算）がある Authority（決裁権）がある Need（ニーズ）が明確 Timeline（時期）が決まっている 特徴： 営業による「人力判定」で精度は高いが、手間がかかる PQL（Product Qualified Lead） プロダクトの利用データに基づいて判定されたリードです。 判定基準の例： 無料トライアル中に主要機能を3回以上使用 7日間で5回以上ログイン チームメンバーを2人以上招待 特徴： プロダクトの価値を実際に体験した人であり、有料転換率が高い 3つの比較 MQLは判定主体がマーケチーム、判定基準が行動（DL、登録）、自動化が可能で、有料転換率は1〜5%、主な用途はBtoBマーケです。SQLは判定主体が営業チーム、判定基準が会話（BANT）、自動化は困難で、有料転換率は10〜30%、主な用途はエンタープライズです。PQLは判定主体がデータ（自動）、判定基準が利用データ、自動化が可能で、有料転換率は20〜40%、主な用途はPLG/SaaSです。 なぜPQLが注目されるのか？ 理由1：行動データは嘘をつかない アンケートや自己申告と異なり、実際の利用行動は「本当の興味」を反映しています。 「使ってみたい」と言っている人より、「実際に使っている人」の方が有料転換率は高いのは当然です。 理由2：有料転換率が高い PQLは、プロダクトの価値を体験した上で興味を持っています。そのため、MQL・SQLより有料転換率が高い傾向があります。 有料転換率の目安は、MQLが1〜5%、SQLが10〜30%、PQLが20〜40%です。 理由3：PLG時代の必須概念 PLG（プロダクト主導の成長）戦略を採用する企業にとって、PQLは最重要指標です。 Slack、Zoom、Notion、Dropboxなど、PLGで成功した企業はすべてPQLを活用しています。 PQLの判定基準を設定する 行動ベースの指標 行動ベースの指標としては、特定機能の利用（コア機能を3回以上使用）、ワークフロー完了（オンボーディングの80%を完了）、チーム招待（他のメンバーを2人以上招待）、連携設定（外部ツールとの連携を設定）、データ出力（エクスポート機能を使用）などがあります。 利用頻度・深度の指標 利用頻度・深度の指標としては、ログイン頻度（過去7日間で5回以上ログイン）、アクティブ日数（過去30日間で10日以上アクティブ）、セッション時間（1セッション10分以上）、利用機能数（5種類以上の機能を使用）などがあります。 有名サービスのPQL基準（推定） Slack： チームメンバー5人以上 2,000メッセージ以上を送信 アプリ連携を2つ以上設定 Dropbox： 容量の80%以上を使用 共有リンクを10回以上作成 モバイルアプリをインストール Notion： ページを20個以上作成 データベースを3個以上作成 チームワークスペースを作成 PQLを活用した営業・マーケティング PQLへのアプローチ方法 PQLと判定されたユーザーへのアプローチ例： 1. 自動メール 「〇〇機能をご活用いただいてますね！さらに〇〇できる有料プランはいかがですか？」 2. カスタマーサクセスからの連絡 「お使いいただきありがとうございます。ご不明点があればお気軽にどうぞ」 3. 限定オファー 「今なら有料プランが初月50%OFF」 ポイント： 押し売りではなく、価値を伝えるコミュニケーションを。 自動化ツール PQLの判定と対応は、ツールで自動化できます。Intercomはプロダクト内メッセージング、HubSpotはCRM・マーケ自動化、Amplitudeはプロダクト分析、Mixpanelはユーザー行動分析に活用できます。 クリエイターにとってのPQL ファンの「熱量」をデータで測る PQLの考え方は、クリエイターのファン運営にも応用できます。 クリエイターにとってのPQL： 「無料ファン」の中から「有料メンバーシップに転換する可能性が高いファン」を特定すること つまり、ファンの熱量をデータで測定し、熱心なファンに有料プランを提案するという考え方です。 クリエイター向けPQL基準の例 YouTuberの場合： 過去30日で動画を10本以上視聴 コメントを3回以上投稿 SNSでシェアした経験あり ライブ配信に3回以上参加 配信者の場合： 過去30日で配信を10回以上視聴 チャットで50回以上発言 投げ銭を送ったことがある Discordサーバーに参加している 紹介プログラムとの関係 PQL基準を満たしたファン（熱心なファン）は、紹介活動も活発に行う傾向があります。 つまりPQLは： 有料転換のターゲット 紹介プログラムの候補 という二重の価値を持ちます。 FanLoopを使えば、ファンの行動データからPQLを特定し、紹介プログラムへの参加を促すことができます。 よくある質問（FAQ） Q. PQLとMQLはどちらが重要？ PLG（プロダクト主導）企業ならPQL、SLG（営業主導）企業ならMQLが重要です。 クリエイターの場合、プロダクト＝コンテンツなので、PQL的な考え方が適しています。 Q. PQL基準はどう決める？ 過去の有料転換者の行動パターンを分析して決めます。 「有料会員になった人は、その前にどんな行動をしていたか？」を調べ、共通パターンをPQL基準にします。 Q. PQLは何人くらい必要？ ビジネス規模によりますが、PQLから有料転換率が20〜40%とすると、目標有料会員100人なら必要なPQL数は250〜500人、目標有料会員500人なら1,250〜2,500人、目標有料会員1,000人なら2,500〜5,000人が必要です。 まとめ PQLとは、プロダクトの利用データから「有料転換の可能性が高い」と判定された見込み客です。 MQL・SQL・PQLの違い： MQLはマーケ反応で判定され転換率は1〜5%、SQLは営業会話で判定され転換率は10〜30%、PQLは利用データで判定され転換率は20〜40%です。 クリエイターへの応用： ファンの熱量をデータで測定し、熱心なファンを特定する FanLoopを使えば、ファンの行動データを分析し、PQLを特定して紹介プログラムへの参加を促すことができます。 関連用語 Organic CACとは K-factorとは バイラル係数とは リファラルプログラムとは