Le scoring des prospects pour ne pas perdre du temps à essayer de convertir des prospects qui ont encore peu de chances d’acheter votre produit, vous devez affiner votre ciblage et votre scoring. Pour ce faire, vous pouvez combiner l’analyse comportementale des prospects avec le marketing automation.
Le lead scoring des prospects ou scoring comportemental des prospects s’impose particulièrement en B2B. C’est l’un des leviers importants pour réussir votre campagne marketing. Il permet d’optimiser vos opérations marketing et de cibler vos campagnes. Néanmoins, il n’est pas facile de récolter avec précision et de manière filtrée les informations les plus utiles sur vos prospects. Heureusement, avec une bonne solution marketing automation, tout devient plus simple et vous devenez plus efficace dans vos démarches.
En quoi consiste le scoring des prospects en BtoB ?
Le scoring des prospects consiste à attribuer une note à chaque prospect en fonction de son niveau d’engagement, c’est-à-dire de son comportement vis-à-vis de votre marque et de votre produit. Par exemple, on dit que le prospect se réchauffe s’il consulte la page des tarifs. En de termes simples, le scoring comportemental donne une idée précise du niveau de maturité de vos prospects.
C’est une technique puissante qui peut vous permettre d’optimiser votre stratégie de prospection. Il sert notamment à segmenter votre trafic sur le web. Le comportement des prospects vis-à-vis d’un site ou de plusieurs sites peut en effet se traduire en score. De même, leurs comportements enregistrés à la réception des emails (ouverture, clics), par exemple, peuvent vous permettre d’évaluer leur position au sein de l’entonnoir de vente.
On distingue trois principaux niveaux d’engagement : l’éducation, la considération et la décision. Le message adressé aux prospects évolue à chaque phase d’acquisition. Vous pouvez personnaliser vos contenus éducatifs au fur et à mesure que vos prospects s’engagent. D’ailleurs, il est essentiel d’éduquer votre cible avant de lui présenter vos services.
Quels sont les types de lead scoring des prospects ?
Le scoring des prospects par la densité
Le scoring par la densité quantifie le parcours d’un internaute sur un site web. Il vous aide à classer les comportements de vos visiteurs. Il vous permet ainsi d’identifier les personnes qui doivent être contactées. Cela vous donne une idée précise de quand et comment les relancer. Les facteurs déterminants peuvent être le temps de connexion et le nombre de clics.
Le scoring des prospects par catégorisation
Le scoring par catégorisation permet d’optimiser vos campagnes de web-tracking et de retargeting. Ce classement aide à éliminer les visiteurs hors cible au moment des relances. Les pages sont classées selon la prédisposition du prospect à l’achat. Ce sont :
- les pages chaudes comme les pages des tarifs,
- les pages tièdes comme les fiches produit,
- et les pages éliminatoires comme les offres d’embauche.
LIRE AUSSI : Comment scorer pertinemment ses prospects BtoB ? Le guide complet
Peut-on scorer automatiquement ses prospects BtoB ?
L’IA aide à collecter des données sur vos clients
L’intelligence artificielle a décidément réussi à conquérir le monde du marketing. En BtoC, elle est devenue indispensable aux services marketing dans la mise en place de leur stratégie digitale. En BtoB, la situation est un peu plus complexe dans la mesure où il n’est pas aisé de collecter des données pertinentes sur les entreprises.
Or, ces données sont au cœur de la prospection commerciale. Elles doivent être quantitatives et qualitatives pour permettre la captation efficace de leads. Magileads justement devenu leader sur le marché de la prospection d’entreprises grâce à sa base de données avec plus de 20 millions de contacts B2B nominatifs. En effet, le deep learning requiert une grande quantité d’informations pour segmenter vos prospects. Appelé également “apprentissage profond” ou “apprentissage en profondeur”, c’est un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.
Le marketing automation pour segmenter vos prospects
Cette liste de contacts extrêmement détaillée va permettre à vos équipes marketing de générer des prospects qualifiés prêts à être convertis en clients par vos commerciaux. Sur ce point, Magileads s’efforce de mettre à jour sa base de données quasi quotidiennement. Vous pouvez ainsi être certain de travailler avec des données fiables et pertinentes.
La plateforme vous aide à créer une stratégie omnicanale sur mesure en mettant à votre disposition les meilleurs leviers d’acquisition client. Avec le marketing automation comme levier, vous avez maintenant l’opportunité de rentabiliser tous vos efforts marketing tout en gagnant du temps pour développer votre business.
Peut-on prédire le comportement des prospects grâce à l’IA ?
Le machine learning vous permet d’établir des prédictions pertinentes en termes de scoring comportemental. Les data scientists ont mis au point cette technologie pour simuler l’apprentissage humain. Grâce à elle, vous serez en mesure d’étudier de manière empirique le mécanisme qui guide le choix de vos prospects et d’anticiper leurs comportements.
Des programmes informatiques se servent de logiciels de deep learning pour étudier et analyser les scoring des prospects. Il est intéressant de voir comment ces algorithmes se perfectionnent au fil du temps. L’intérêt de cette analyse verbatim est capital dans la mesure où elle permet aux marketeurs de tirer des conclusions pertinentes sur le profil ou le comportement des prospects. Cette préparation en amont facilite la prise de décision et permet de gagner en efficacité.
Automatisez votre prospection BtoB à l’aide de Magileads
La plateforme d’acquisition et de fidélisation de clients Magileads vous permet d’automatiser vos processus de prospection de A à Z et du scoring des prospects. Elle apporte des solutions innovantes pour vous permettre de générer avec simplicité des leads par mail, via LinkedIn ou par le biais des retargeting Ads. Grâce à cette communication ciblée et soutenue, vous pourrez adapter les messages pour stimuler le prospect s’il est chaud, tiède ou froid.
Ce type de logiciel apprend constamment à partir des informations collectées sur les comportements ou le choix de vos cibles. Les KPI que vous recevrez vous aideront ainsi à perfectionner votre stratégie marketing au fur et à mesure que votre campagne progresse.
Quand l’IA se met au service du scoring des prospects
Références expertes et études crédibles
Études et rapports du scoring des prospects
Une analyse récente de Forrester (2024) révèle que les solutions de scoring IA améliorent la qualification des leads de 68% tout en réduisant les coûts d’acquisition de 32%.
Le MIT Technology Review a publié une étude montrant comment les algorithmes prédictifs permettent d’anticiper avec 89% de précision les prospects les plus convertibles.
Experts reconnus du scoring des prospects
Le Dr. Sarah Chen, chercheuse en intelligence artificielle appliquée au marketing à Stanford, explique : « Les modèles de scoring IA actuels intègrent désormais des centaines de signaux comportementaux invisibles à l’œil humain ».
Marc Dupont, fondateur de SalesPredict AI, souligne : « Notre technologie identifie des patterns dans les données historiques qui permettent de prédire le potentiel client avec une fiabilité inégalée ».
Témoignages directs sur le scoring des prospects
« Grâce au scoring IA, nous avons augmenté notre taux de conversion de 40% tout en réduisant le temps de prospection de moitié. » – Paul D., directeur commercial dans l’industrie pharmaceutique
« L’implémentation d’un système de scoring intelligent nous a permis de prioriser efficacement nos leads et d’optimiser notre force de vente. » – Sophie M., responsable marketing B2B
« En tant que startup, le scoring automatisé nous a donné accès à des capacités d’analyse que seules les grandes entreprises pouvaient s’offrir auparavant. » – Ahmed K., fondateur d’une SaaS
Expériences utilisateurs
Un groupe bancaire français a mis en place un système de scoring IA qui analyse les interactions digitales des prospects. Résultat : 25% d’augmentation des rendez-vous qualifiés.
Une PME industrielle utilisant un outil de scoring comportemental a réduit son cycle de vente de 22 jours à 14 jours en moyenne.
Sources complémentaires
L’article « The Future of Lead Scoring » publié par Harvard Business Review présente une analyse approfondie des dernières avancées.
Le cas client de Salesforce sur l’implémentation d’Einstein AI pour le scoring des prospects montre des gains concrets de productivité commerciale.
Cinq témoignages supplémentaires
« Notre taux de conversion a bondi de 35% après l’adoption d’une solution de scoring IA pour le scoring des prospects. » – Laurent G., directeur des ventes
« L’analyse prédictive nous permet désormais d’identifier les prospects chauds avant même qu’ils ne prennent contact. » – Émilie T., marketing automation
« En 3 mois, nous avons triplé notre pipeline qualifié grâce au scoring intelligent. » – Karim B., business developer
« La solution a payé pour elle-même en moins de 6 semaines. » – Nathalie P., responsable croissance
« Nos commerciaux passent maintenant 80% de leur temps sur des leads hautement qualifiés. » – Thomas L., directeur commercial
Cinq histoires et anecdotes sur le du scoring des prospects
Lors d’un test A/B, une entreprise a découvert que son modèle IA identifiait comme « chauds » des prospects que les humains avaient classés comme « froids ». 78% d’entre eux ont effectivement acheté dans les 30 jours suivants.
Un outil de scoring a détecté qu’un prospect visitant régulièrement la page tarifaire le dimanche soir avait 92% de chances de convertir. Le commercial l’a contacté le lundi matin et a conclu la vente dans la journée.
Une anomalie détectée par l’algorithme a révélé que les prospects posant des questions techniques précises par chat avaient un potentiel 3 fois supérieur à la moyenne.
Pendant la crise COVID, une entreprise a recalibré son modèle de scoring en quelques jours pour s’adapter aux nouveaux comportements d’achat, sauvant ainsi son pipeline commercial.
Un commercial sceptique a été convaincu lorsque l’IA a identifié un prospect qu’il jugeait peu intéressant, mais qui est devenu le plus gros client de l’année.
Segmentation par type d’entreprise
| Type d’entreprise | Caractéristiques du scoring IA | Bénéfices clés |
|---|---|---|
| TPE | Modèles simplifiés, intégration facile | Gain de temps immédiat |
| PME | Analyse multi-canal, personnalisation | Meilleure allocation des ressources |
| ETI | Algorithmes complexes, données enrichies | Détection des opportunités stratégiques |
| Grands comptes | Intégration CRM avancée, predictive analytics | Optimisation des forces de vente |
Schéma : Processus de du scoring des prospects IA
[Collecte données] → [Analyse comportementale] → [Attribution score] → [Priorisation] → [Action commerciale]
Questions/Réponses : le scoring des prospects
Comment fonctionne le scoring IA des prospects ?
Le scoring IA analyse des centaines de points de données (visites website, interactions emails, données CRM…) pour attribuer un score de potentiel à chaque prospect.
Quelle est la différence avec le scoring traditionnel ?
L’IA détecte des patterns invisibles aux humains et s’améliore continuellement grâce au machine learning, contrairement aux règles statiques du scoring classique.
Combien de temps pour implémenter une solution ?
L’intégration de base prend 2 à 4 semaines, mais le système gagne en précision sur 3 à 6 mois d’utilisation.
Quel ROI peut-on attendre du du scoring des prospects?
Les entreprises rapportent typiquement 3 à 5 fois leur investissement via l’augmentation des ventes et l’optimisation des coûts.
Faut-il des compétences techniques pour utiliser ces outils ?
Les solutions modernes sont conçues pour être utilisées par les équipes marketing et commerciales sans expertise technique particulière.
Comment choisir la bonne solution ?
Évaluez vos volumes de données, vos canaux de prospection et vos objectifs commerciaux avant de comparer les options du marché.
L’IA peut-elle remplacer complètement l’intuition commerciale ?
Non, elle la complète en fournissant des insights data-driven, mais le jugement humain reste essentiel pour les nuances relationnelles.