Supposons que vous ayez deux pistes, A et B. B est votre meilleure chance, mais vous êtes trop occupé à satisfaire A parce que, bien sûr, A est arrivé en premier. Cela signifie que vous risquez de passer un temps précieux à courir après la mauvaise piste, tout en passant à côté de celle qui a le plus grand potentiel de conversion.
Si vous comptez toujours sur cette approche pour gérer et convertir vos prospects, il est temps de passer à un système de notation des prospects.
Un système de notation des prospects vous aide à identifier et à classer par ordre de priorité les prospects les plus prometteurs. Il utilise un système de points pour évaluer les prospects en fonction de leur probabilité de conversion, ce qui permet à vos équipes de vente et de marketing de concentrer leurs efforts sur les prospects de qualité et à forte valeur ajoutée.
Dans cet article, j’ai abordé les avantages, les types et les meilleures pratiques de lead scoring. J’ai également fourni un guide étape par étape sur la création d’un système de lead scoring à partir de zéro.
Voici un bref aperçu de ce que vous apprendrez dans cet article.
- Le lead scoring est un système de points qui vous aide à organiser et à hiérarchiser les leads en fonction de leur probabilité de conversion
- Un modèle de lead scoring se compose de trois éléments clés : le scoring explicite, le scoring implicite et le scoring négatif
- Différents types de modèles de notation des prospects : Traditionnel, Prédictif et Hybride
- Apprenez à développer un système de lead scoring en seulement trois étapes
- Les meilleures pratiques de lead scoring impliquent de définir votre PIC, d’identifier les critères clés de scoring, de définir les scores et de revoir régulièrement votre approche
Plongeons dans le vif du sujet !
Qu’est-ce que le Lead Scoring ?
Le lead scoring est une méthode permettant de classer ou de noter les leads en fonction de leur degré de préparation à l’achat. Elle consiste généralement à attribuer une valeur numérique comprise entre 1 et 100. Plus la valeur est élevée, plus le prospect correspond à votre profil de client idéal (PCI) et plus il a de chances de se convertir.
Dans l’idéal, les prospects sont évalués selon deux approches : Le scoring explicite et le scoring implicite.
- Dans le cadre du scoring explicite, nous utilisons des données démographiques (pour les particuliers) ou firmographiques (pour les entreprises), telles que l’âge, le sexe, la localisation, la fonction, la taille de l’entreprise, etc. d’un prospect, pour vous aider à déterminer s’il correspond à votre profil.
- Lescoring implicite est basé sur les données comportementales d’un prospect (langage corporel en ligne), telles que les interactions avec votre site Web, vos e-mails ou votre contenu, qui vous aident à comprendre son niveau d’intérêt.
Lorsque vous fusionnez les deux systèmes de scoring, vous obtenez une image claire de la valeur du prospect pour votre entreprise, basée sur ses attributs (données explicites) et ses comportements (données implicites).
Pourquoi le lead scoring est-il important ?
Voici pourquoi le lead scoring est important :
- Il permet de concentrer les efforts de vos équipes de vente et de marketing sur les bons comptes et les bons prospects
- Il donne aux équipes de vente et de marketing plus de contexte sur la façon dont un lead interagit
- Elle sert de base aux accords de niveau de service (SLA) entre le marketing et les ventes pour le suivi des prospects
- Il génère des données et des informations pertinentes pour offrir des expériences plus personnalisées
- Permet de mieux comprendre les prospects ayant les meilleures intentions et correspondant à votre profil de client idéal, ce qui augmente les taux de conversion
Principaux éléments d’un système de notation des prospects
En général, dans les entreprises B2B, le lead scoring est une combinaison de 3 composants.
1. Données explicites
Les données explicites sont les informations démographiques (personnelles) et firmographiques (de l’entreprise) dont vous disposez sur vos prospects.
Les informations démographiques comprennent des détails personnels sur l’individu, tels que l’âge, le lieu de résidence, la fonction, le sexe et le niveau d’éducation.
Pourquoi ces informations sont-elles importantes ?
Si votre public cible vit dans une région spécifique, vous voudrez créer un modèle basé sur des attributs pertinents afin d’exclure les valeurs aberrantes.
Par exemple, si vous vendez aux États-Unis, vous devez créer un modèle basé sur les attributs pertinents,
- Si vous vendez aux États-Unis, toute personne se trouvant à l’extérieur de cette porte obtiendra un score inférieur à celui d’une personne se trouvant à l’intérieur du territoire.
- De même, si vous ciblez les milléniaux, un prospect de 21 ans pourra obtenir un meilleur score qu’un vétéran de 50 ans.
- Si votre produit s’adresse aux utilisateurs d’Android, les utilisateurs d’Apple ne seront pas les mieux placés.
Voici un exemple du fonctionnement du scoring démographique 👇
Informations firmographiques comprennent les informations relatives à la société ou à l’entreprise liées au prospect, telles que l’intitulé du poste, le secteur d’activité, la taille de l’entreprise, la localisation ou le chiffre d’affaires.
Pourquoi est-ce important ?
La plupart des entreprises B2B s’appuient sur les données firmographiques. Elles indiquent si le prospect (individu) est un décideur et si le prospect (entreprise) correspond à leur offre de produits ou de services.
Pensez-y : Si je vends un logiciel pour petites entreprises, mon public cible n’est pas une entreprise de 1 000 employés.
C’est précisément la raison pour laquelle les données firmographiques sont essentielles.
- Une personne qui porte le titre de “PDG” ou de “directeur du marketing” peut avoir plus de valeur qu’une personne qui porte le titre de “stagiaire”
- Un prospect travaillant dans une entreprise de 1 000 salariés peut obtenir un meilleur score pour une solution d’entreprise B2B.
- De même, un prospect travaillant dans le secteur des technologies peut être plus pertinent pour une solution logicielle qu’un prospect travaillant dans le secteur de la santé.
Voici un exemple du fonctionnement du scoring firmographique 👇
2. Données implicites
Les données implicites comprennent les signaux comportementaux et d’engagement (langage corporel en ligne) de vos prospects pour mesurer leur niveau d’intérêt pour votre produit ou service.
Les signaux comportementaux consistent en la manière dont un prospect se comporte sur votre site web.
Par exemple :
- Combien de pages ont-elles été visitées ? Combien de temps sont-ils restés sur chacune d’entre elles ?
- Ont-ils consulté des études de cas ou des témoignages ?
- A-t-il consulté la page de tarification ou de démonstration ?
- Ont-ils rempli un formulaire ? Ont-ils rempli tous les champs du formulaire ?
Chacun de ces signaux est évalué en fonction de sa pertinence. Par exemple, les visiteurs d’une page produit ont un meilleur comportement d’achat que les visiteurs de votre page carrière.
Signaux d’engagementles signaux d’engagement, comme leur nom l’indique, se réfèrent à des actions concrètes réalisées par le prospect.
Par exemple,
- A-t-il téléchargé des documents ? Si oui, combien ?
- Ont-ils ouvert votre e-mail et vos liens CTA ?
- Ont-ils interagi avec vos messages sur les médias sociaux ?
- Avez-vous été mentionné dans un contenu généré par l’utilisateur (CGU) ?
La combinaison des données comportementales et des données d’engagement crée les données implicites.
Exemple de fonctionnement des données implicites :
Un prospect qui visite fréquemment votre page de tarification ou qui s’inscrit à votre webinaire peut obtenir un score plus élevé qu’une personne qui ne fait que parcourir un blog.
Voici un exemple d’évaluation de prospects basée sur des données implicites :
3. Le scoring négatif
Également connue sous le nom de notation de la qualité des données, la notation négative consiste à attribuer un score négatif aux prospects lorsque leurs actions suggèrent un désengagement ou un désintérêt.
Par exemple, si l’adresse électronique provient d’un domaine commun (par exemple, gmail.com, yahoo.com, etc.)
Ou si le nom ou le prénom contient des chiffres ou si la géolocalisation basée sur l’adresse IP est en dehors de votre zone de service. Il peut y avoir de nombreuses actions pour un score négatif, comme par exemple
- Le désabonnement à des courriels
- Inactivité prolongée
- Fantôme/absence de réponse
- Taille de l’entreprise ou secteur d’activité non qualifié
Types de modèles de scoring des leads
Dans l’ensemble, il existe 3 modèles de lead scoring : traditionnel, piloté par l’IA (prédictif) et hybride.
1. Le lead scoring traditionnel
Le modèle de scoring traditionnel utilise des règles et des critères prédéfinis pour noter les leads. Vos équipes marketing et commerciales attribuent mutuellement des poids ou des valeurs aux leads en fonction de l’adéquation de leurs données démographiques et d’engagement avec votre PIC.
Par exemple, si un prospect est un PDG ( 9), visite votre page de tarification ( 7), s’inscrit à un essai gratuit ( 10), se désabonne des courriels (-4) et n’a pas répondu depuis un certain temps (-7).
Il s’agit d’une méthode ancienne qui nécessite des calculs manuels. Mais elle est utile pour les petites entreprises qui comprennent parfaitement le profil de leur client idéal et qui souhaitent se concentrer UNIQUEMENT sur ceux qui répondent à des critères spécifiques.
Cependant, l’évaluation traditionnelle des prospects prend beaucoup de temps et ne permet pas de saisir les relations complexes entre les différents attributs des prospects.
2. Le lead scoring prédictif
Le lead scoring prédictif s’appuie sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour identifier les leads de grande valeur.
Par exemple, les logiciels de CRM tels que Freshsales, Zendesk Service et Salesforce offrent des modèles de scoring prédictif riches.
Ces outils peuvent analyser des années de données historiques en quelques minutes (ce qui est presque impossible pour les humains) et extraire des modèles de comportement. Sur la base de ces modèles, la technologie peut prédire la probabilité de conversion d’un prospect avant que vous n’y affectiez un commercial.
Cependant, la dépendance de la technologie à l’égard des humains semble inévitable. Vous devez toujours alimenter ces systèmes avec vos critères de notation. Pour le reste, ils se chargent des tâches les plus lourdes, notamment la capture, l’analyse et l’évaluation des pistes.
Le scoring prédictif présente quelques avantages clés par rapport au scoring traditionnel :
- Vous pouvez analyser des océans de données en quelques minutes
- Utiliser l’analyse augmentée pour obtenir des informations cachées dans les données du prospect
- Capturer des parcours d’achat complexes et des attributs de prospects
- Vous passez environ deux fois moins de temps qu’avec le scoring traditionnel
3. Le lead scoring hybride
Le lead scoring hybride intègre des modèles explicites, implicites et prédictifs pour évaluer et hiérarchiser les leads plus efficacement. En combinant ces approches, vous pouvez garantir des prédictions de leads précises et globales.
Par exemple, je peux m’en tenir aux critères que j’ai définis pour évaluer les leads, mais aussi utiliser le scoring prédictif pour parvenir à une conclusion.
Les modèles de scoring hybrides présentent trois avantages majeurs :
- Vous bénéficiez d’une compréhension et d’une évaluation holistiques de chaque lead
- Cette combinaison permet de mettre en place un processus solide de qualification des prospects
- La synergie se traduit par des campagnes de marketing et des stratégies de vente bien ciblées
- Il y a toujours un humain dans la boucle pour éviter les biais de l’IA
Voyons maintenant quels sont les attributs et les caractéristiques les plus populaires dans le lead scoring.
Les mesures de lead scoring les plus populaires
Vous trouverez ci-dessous les 10 indicateurs de lead scoring les plus populaires.
- Localisation : Il s’agit d’une mesure démographique qui indique la pertinence d’un lead par rapport à votre PIC cible. Si vous vendez dans une région spécifique, un lead provenant d’un code postal, d’un état ou d’un pays marquera plus de points qu’un lead provenant d’une autre région.
- Titre du poste : Le rôle du prospect donne des indications sur son autorité et sa pertinence au sein de l’organisation. Des titres tels que “PDG” ou “Responsable marketing” peuvent suggérer une plus grande probabilité d’influencer les décisions d’achat.
- Secteur d’activité : Il s’agit d’une mesure qualitative qui favorise les prospects issus des secteurs d’activité que vous avez ciblés, ce qui vous permet d’éliminer les valeurs aberrantes et de concentrer vos efforts sur les prospects les plus prometteurs.
- Taille de l’entreprise : Une mesure quantitative qui indique la capacité d’achat d’un prospect. Les grandes entreprises peuvent avoir des budgets plus importants, tandis que les petites entreprises peuvent être plus souples dans leur prise de décision.
- Taux de désabonnement aux courriels : Une mesure de notation négative qui indique le taux auquel les prospects se désabonnent de vos courriels, ce qui met en évidence l’amélioration des campagnes de courriels
- Taux d’engagement des prospects : Mesure le niveau d’engagement d’un prospect vis-à-vis de votre marque. Un taux d’engagement élevé est souvent corrélé à la conversion.
- La source d’information : L’établissement d’un lien entre les prospects et la source d’information (recherche organique, annonces payantes, références) peut aider à déterminer leur qualité et leur efficacité. Environ 62 % des spécialistes du marketing estiment que LinkedIn leur apporte deux fois plus de prospects B2B que le canal social suivant.
- Interaction avec les médias sociaux : Reflète le niveau de notoriété de la marque, mais ne met pas immédiatement en évidence une intention d’achat. La plupart des spécialistes du marketing utilisent cette mesure pour créer un contenu pertinent et mener des campagnes ciblées.
- Demandes de démonstrations : Les prospects qui demandent des démonstrations de produits ou de services indiquent une intention d’achat plus élevée et sont plus susceptibles de se convertir
- Historique des achats : Les décisions d’achat antérieures de votre prospect ont un impact sur votre modèle d’évaluation prédictive des prospects. En outre, il permet d’identifier les opportunités de vente incitative ou croisée.
Comment créer un modèle d’évaluation des prospects ?
Vous avez peut-être déjà cherché à savoir comment calculer le score d’un prospect.
Avouons-le, ce n’est pas sorcier. En même temps, il est difficile de choisir entre différents attributs et modèles.
Si vous n’êtes pas encore prêt à investir dans un outil d’évaluation prédictive des prospects, vous pouvez toujours développer un calcul manuel pour responsabiliser les équipes transversales.
Voyons comment vous pouvez créer un modèle de lead scoring étape par étape à l’aide d’un exemple.
Scénario : je dirige une société de logiciels d’entreprise et mon profil de client idéal (ICP) comprend des entreprises de 1 000 employés situées aux États-Unis.
Supposons que je reçoive deux prospects :
- Le client potentiel A est le PDG d’une entreprise de fabrication de tissus comptant 1 000 employés. Il parcourt quelques pages du site web au hasard, s’inscrit à votre lettre d’information, aime quelques posts sociaux, ouvre trois courriels une fois inscrit à votre liste d’adresses électroniques et soumet une demande.
- Le lead B est un chef de projet de Seattle qui travaille dans l’industrie du logiciel dans une entreprise de 100 employés. Il consulte cinq pages de votre site web, visite votre page de tarification, télécharge un livre électronique, participe à un webinaire et s’inscrit à un essai gratuit.
Étape 1 : Identifier les principaux critères d’évaluation
Pour commencer, prenez vos ensembles de données implicites et explicites et notez les attributs communs basés sur le comportement ou les données démographiques de vos prospects.
Vous pouvez également consulter les données et analyses de vos clients et discuter avec vos équipes de vente et de marketing de ce qu’elles considèrent comme le public cible idéal.
L’aspect délicat de la conception d’un système d’évaluation des prospects est qu’il n’existe pas de méthode unique qui convienne à toutes les entreprises. Vous devez déterminer les attributs qui rendent un prospect plus ou moins intéressant pour votre entreprise.
Pour cet exemple, j’ai défini sept attributs clés qui signalent la probabilité de conversion.
| Attributs | Catégorie de données |
|---|---|
| Localisation | Données démographiques |
| Secteur d’activité | Entreprise |
| Titre de l’emploi | Données démographiques |
| Taille de l’entreprise | Données démographiques |
| Engagement sur le site web | Comportementale |
| Engagement dans les médias sociaux | Engagement |
| Visite de la page de tarification des produits | Comportemental |
| Essai gratuit | Engagement |
Étape 2 : Attribuez des poids et des points à chaque critère
La valeur attribuée à ces attributs dépend du PCI cible et de la probabilité qu’une action aboutisse à une conversion. Plus les attributs sont étroitement liés à votre persona d’acheteur idéal, plus la valeur du point doit être élevée.
Dans mon exemple, mon acheteur idéal est une entreprise de 1000 employés aux États-Unis.
Voici à quoi pourraient ressembler les scores de mes prospects sur une échelle de 1 à 10 :
| Attributs | Client A | Client B |
|---|---|---|
| Localisation | 2 | 10 |
| Industrie | 3 | 9 |
| Titre de l’emploi | 9 | 5 |
| Taille de l’entreprise | 10 | 4 |
| Engagement sur le site web | 4 | 7 |
| Engagement dans les médias sociaux | 5 | 0 |
| Aimant à prospects | 0 | 10 |
| Visite de la page de tarification du produit | 0 | 10 |
| Séminaire en ligne | 0 | 10 |
| Essai gratuit | 0 | 10 |
Étape 3 : Incorporer la dégradation du score pour les prospects inactifs
Nous allons maintenant examiner les attributs qui signalent le désintérêt ou le désengagement des prospects.
Supposons que le prospect A se désinscrive de votre liste d’adresses électroniques et que le prospect B ait une taille d’entreprise non qualifiée. Après en avoir discuté avec l’équipe, vous attribuez respectivement les points -6 et -10.
Voici comment le score sera ajusté :
| Attributs | Client A | Client B |
|---|---|---|
| Emplacement | 2 | 10 |
| Industrie | 3 | 9 |
| Titre de l’emploi | 9 | 5 |
| Taille de l’entreprise | 10 | 4 |
| Engagement sur le site web | 4 | 7 |
| Engagement dans les médias sociaux | 5 | 0 |
| Aimant à prospects | 0 | 10 |
| Visite de la page de tarification du produit | 0 | 10 |
| Séminaire en ligne | 0 | 10 |
| Essai gratuit | 0 | 10 |
| Courriel de désabonnement | -6 | 0 |
| Taille de l’entreprise non qualifiée | 0 | -10 |
| Score des prospects | 27 | 65 |
Bien que la méthode traditionnelle de notation des prospects offre une transparence et une flexibilité totales, elle demande beaucoup de travail. En particulier, la détermination de la valeur de l’activité de vos prospects – comme l’envoi d’e-mails, le remplissage de formulaires Web et la participation à des webinaires – peut s’avérer plus délicate.
Pour cela, les CRM actuels utilisent l’automatisation du marketing et l’intelligence artificielle pour générer des scores de prospects prédictifs.
Étape bonus : Utilisez des outils d’automatisation et des systèmes CRM pour automatiser l’évaluation des prospects
Si tout cela vous semble insurmontable, vous pouvez toujours compter sur l’intelligence artificielle pour faire le travail. Elle ne sera pas aussi nuancée, et ne comprendra pas votre client idéal aussi bien que vous, mais l’IA dispose d’un système de calcul des nombres à grande échelle.
Les grandes entreprises utilisent généralement des logiciels d’entreprise tels que Salesforce ou HubSpot. Les petites et moyennes entreprises peuvent opter pour Pipedrive ou Freshsales, qui comprennent des fonctions avancées d’évaluation des prospects et d’IA.
Voici à quoi ressemble Freshsales (le Score et Customer Fit se trouvent en haut, et les détails de l’élaboration du score sont fournis).
👉 Lisez notre avis détaillé sur le logiciel de CRM commercial Freshsales
Meilleures pratiques pour un lead scoring efficace
Vous trouverez ci-dessous 7 bonnes pratiques auxquelles vous devriez vous tenir, lorsque vous évaluez des leads :
1. Définissez votre profil de client idéal (ICP)
Un profil de client idéal est une description hypothétique du prospect qui bénéficierait le plus de votre produit ou service.
Pensez-y de la manière suivante : un PCI est ce que vous mettez comme point de référence pour vos prospects afin de déterminer s’ils sont adaptés à votre produit.
Un PIC type comprend les caractéristiques démographiques et sociographiques d’un compte. Par exemple, si vous vendez dans une région particulière, votre client potentiel se trouve-t-il dans ce code postal, cet État ou ce pays ? Appartient-il au secteur d’activité dans lequel vous souhaitez vendre ?
Toutefois, dans un contexte B2B, vous devez prendre en compte les caractéristiques suivantes :
- Adaptation au secteur d’activité
- Capacité d’achat (chiffre d’affaires)
- Taille de l’entreprise
- Adaptation démographique
…et plus encore, en fonction des besoins de votre entreprise.
Principaux enseignements : Je comprends que la définition de votre PCI puisse être difficile à appréhender au début. Si vous ne savez pas par où commencer, utilisez le générateur ICP de Figma pour créer vos profils de clients idéaux en quelques secondes et sans trop d’efforts !
2. Identifiez les principaux critères d’engagement
Concentrez-vous sur les points de contact et les activités qui font avancer le client potentiel dans le cycle de vente. Des actions telles que l’ouverture d’un e-mail, le téléchargement de contenu, l’inscription à un essai gratuit, les interactions avec les médias sociaux, les demandes de démonstrations, etc.
L’idéal est d’interroger vos clients existants et d’obtenir des réponses à des questions telles que :
- Quelles actions avez-vous entreprises avant d’effectuer un achat ?
- Quel contenu/vidéo/page d’accueil a accéléré votre parcours d’achat ?
- Comment avez-vous entendu parler de nous ?
Ces réponses vous permettent de trouver des modèles, des tendances ou des actions communes que vos clients potentiels entreprennent au cours de leur parcours d’achat.
Par exemple, si la plupart des clients considèrent les e-mails comme un facteur décisif dans leur décision d’achat, vous pouvez attribuer plus de valeur aux leads qui s’engagent dans les e-mails.
À retenir : Le processus de vente numérisé d’aujourd’hui peut comporter de multiples points de contact. Je vous suggère d’utiliser un logiciel de gestion de la relation client pour traiter et analyser des données historiques approfondies et prédire les scores parfaits des prospects en quelques minutes.
3. Élaborer un système de notation
Une fois que vous avez identifié les critères clés, mettez au point un système de notation clair et cohérent. Ce système doit être basé sur des données explicites (par exemple, l’intitulé du poste et la taille de l’entreprise) et implicites (par exemple, les visites du site web et les téléchargements de contenu).
Recherchez des modèles et des points de contact communs dans votre cycle de conversion. Ces données représentent un élément crucial du processus d’achat, et les prospects qui dépassent actuellement ces actions obtiennent un score plus élevé.
À retenir : Veillez à ce que votre système de notation soit suffisamment flexible pour s’adapter aux changements de stratégie et aux conditions du marché. Essayez le modèle gratuit de Lead Scoring de HubSpot. Il est simple à mettre en place et dispose d’une calculatrice intégrée pour saisir les données des prospects et calculer un score final.
4. Fixez des seuils clairs
Un seuil permet de s’assurer que seuls les prospects de grande valeur sont transmis à l’équipe de vente.
En effet, dès qu’un lead franchit un seuil de score défini sur la base d’une combinaison de scores démographiques et d’engagement, il est transmis à un commercial pour un suivi.
Par exemple, pour un prospect qualifié sur le plan marketing (MQL), le score final peut se situer entre 40 et 50, tandis que pour un prospect qualifié sur le plan commercial (SQL), il peut être supérieur à 80 points.
Principaux enseignements : Une fois de plus, investir dans un logiciel de notation des leads est votre meilleur atout pour automatiser ce processus. Il permet de définir des seuils clairs pour les transferts entre le marketing et les ventes.
5. Utilisez la notation négative
Incorporer le scoring négatif dans votre modèle de lead scoring revient à ajouter du citron à la sauce spaghetti. C’est amer, mais ça rehausse la saveur !
La notation négative permet de prendre en compte le désintérêt ou le désengagement.
Par exemple, un prospect qui se désabonne de vos e-mails signale un faible intérêt. En pénalisant les actions négatives, vous permettez à votre équipe de se concentrer sur les prospects actifs ayant le plus fort potentiel de conversion.
6. Révisez et affinez régulièrement
Le lead scoring n’est pas un système ” une fois pour toutes “. Le scoring traditionnel ou manuel, en particulier, nécessite des ajustements et des itérations continus. En effet, plus vous en apprenez sur le cycle de vente d’un prospect, plus vous tombez sur des astuces.
Il est donc essentiel de revoir et d’affiner régulièrement votre système pour vous assurer qu’il reste en phase avec vos objectifs commerciaux et les évolutions du marché. Analysez les performances des leads antérieurs et ajustez les paramètres de scoring en conséquence pour améliorer la précision et l’efficacité.
À retenir : Pour obtenir des informations sur l’efficacité de votre modèle d’évaluation des prospects, organisez des examens trimestriels auxquels participeront les équipes de marketing et de vente.
7. Alignez les ventes et le marketing
Le lead scoring est efficace lorsque les équipes de vente et de marketing collaborent. Je suis certain que les deux équipes ont des idées contradictoires sur ce qui compte en tant qu’attribut et sur ce qui devrait être le plus pondéré.
Alignez vos équipes de marketing et de vente pour créer un profil de client idéal et définir ce qui constitue un lead qualifié pour le marketing (MQL) et un lead qualifié pour les ventes (SQL).
Une fois cette étape franchie, votre équipe commerciale peut examiner et approuver vos informations et vos profils d’acheteurs.
À retenir : Organisez des réunions hebdomadaires ou mensuelles entre les équipes de marketing et de vente. Faites un brainstorming et discutez de la qualité des prospects. Concentrez-vous sur les résultats les plus pertinents et les plus courants. Apportez les ajustements nécessaires au système de notation
Défis courants de l’évaluation des prospects (comment les surmonter)
Bien qu’ils soient très efficaces, les systèmes d’évaluation des prospects ont leur part de défis à relever :
1. Difficulté à collecter des données précises
Le lead scoring s’appuie fortement sur des données, mais la collecte de données précises et à jour peut s’avérer difficile.
Comment y remédier ?
Établissez des sources fiables pour vos données :
- Recueillez des données explicites telles que des informations démographiques et firmographiques à l’aide de formulaires web
- Les logiciels de suivi de sites web, tels que Google Analytics, permettent de recueillir des données précises. Vous pouvez l’utiliser pour suivre le comportement et les interactions des prospects et recueillir des informations sur leur profil.
- Utilisez des outils d’automatisation ou des CRM pour le faire à votre place. Par exemple, Freshsales dispose d’une fonction d’enrichissement automatique du profil qui importe automatiquement toutes les informations ci-dessus une fois que vous avez ajouté une adresse électronique et un site web.
2. Une confiance excessive dans les modèles prédictifs conduit à des opportunités manquées
Bien que les modèles prédictifs puissent être puissants, une confiance excessive en eux peut vous faire manquer des opportunités avec des prospects qui ne correspondent pas exactement aux modèles identifiés par le modèle.
Ces modèles ont tendance à privilégier les pistes qui ressemblent le plus aux caractéristiques des clients qui ont réussi dans le passé, ce qui peut vous faire négliger des prospects nouveaux ou non conventionnels.
Comment y remédier ?
- Utilisez le scoring hybride : Combinez le lead scoring traditionnel et le lead scoring prédictif. Vous pouvez ainsi adopter une approche plus globale et éviter d’ignorer complètement des pistes qui sortent de vos schémas habituels, mais qui présentent néanmoins un potentiel.
- Surveillez et ajustez le modèle : Évaluez régulièrement les performances de votre modèle prédictif et ajustez-le en fonction des nouvelles connaissances et de l’évolution du marché. Testez de nouvelles variables ou modifiez le modèle pour capturer des pistes présentant des caractéristiques différentes.
Enfin, n’ignorez pas les pistes qui ne correspondent pas au modèle prédictif mais qui montrent un fort engagement. Les pistes non conventionnelles peuvent se convertir à un taux plus élevé. On ne sait jamais !
Principaux enseignements
- Le lead scoringdonne la priorité aux leads à forte valeur ajoutée – Un système de lead scoring aide les entreprises à se concentrer sur les leads ayant le plus fort potentiel de conversion, remplaçant ainsi l’approche dépassée du ” premier arrivé, premier servi “.
- Trois composantes clés du lead scoring – Un lead scoring efficace combine des données explicites (données démographiques/entreprises), des données implicites (signaux de comportement et d’engagement) et un scoring négatif (facteurs indiquant un désintérêt).
- Différents types de modèles de lead scoring – Les entreprises peuvent choisir entre des modèles de lead scoring traditionnels (basés sur des règles manuelles), prédictifs (basés sur l’IA) ou hybrides (une combinaison des deux) en fonction de leurs besoins.
- Étapes de la création d’un système de notation des prospects – Le processus consiste à identifier les principaux critères de notation, à attribuer des notes pondérées aux attributs et à incorporer une notation négative pour affiner la hiérarchisation des prospects.
- Bonnes pratiques pour le lead scoring – Définir un profil de client idéal (ICP), fixer des seuils de scoring clairs, intégrer le negative scoring, affiner régulièrement le système et aligner les équipes de vente et de marketing garantissent un lead scoring efficace.