PIPELINE COMMERCIAL
Scoring de leads : concentrez-vous sur les prospects les plus susceptibles de convertir
Le scoring de leads avec TIMi estime la probabilité que chaque prospect devienne client et montre les facteurs derrière le score, pour que l’effort commercial aille là où il rapporte.
Propension à convertir
Modeler compare les prospects qui ont converti avec ceux encore en cours de qualification.
Tous les canaux
Données déclarées, source d’acquisition et interactions marketing dans une seule table.
Score expliqué
Chaque score est accompagné des facteurs qui l’expliquent.
COMMENT ÇA FONCTIONNE
Comment fonctionne le scoring de leads.
Trois étapes, dans un seul moteur, sur un serveur standard sans cluster.
1. Préparer les données
Anatella rassemble les données déclarées du prospect, les interactions avec les canaux marketing et commerciaux et l’historique de conversion des prospects précédents, puis les structure en variables.
2. Construire le modèle
Modeler compare les prospects devenus clients avec ceux encore en qualification, et estime une probabilité de conversion.
3. Scorer et expliquer
Chaque prospect reçoit un score de conversion accompagné des facteurs qui l’expliquent, comme la source d’acquisition, l’engagement avec les contenus ou un profil proche de prospects déjà convertis.
BIEN LE FAIRE
Ce dont a besoin un modèle de scoring de leads.
Un score vaut ce que valent l’historique dont il apprend et la façon dont les équipes commerciales l’utilisent.
Partir de l’historique de conversion
Le modèle apprend à partir de prospects dont le résultat est connu : un certain historique de conversion est donc nécessaire. Sans lui, une phase de collecte ou un score provisoire fondé sur des règles métier peut venir en premier.
Garder le score à jour
Un score reflète l’engagement à un instant donné. Le recalculer fréquemment, idéalement après chaque interaction, garde le classement aligné sur le comportement actuel du prospect.
Garder l’humain dans la boucle
Le score priorise l’effort, il ne remplace pas la qualification. La décision finale reste à l’équipe commerciale, qui peut lire les facteurs derrière chaque score.
EXPLICABILITÉ
Un score dit qui. Les facteurs disent comment aborder.
Un score seul indique qu’un prospect semble prometteur, pas pourquoi. Un modèle en boîte blanche montre ce qui le détermine, pour que l’approche corresponde à la vraie raison d’intérêt plutôt que de suivre un chiffre sans contexte.
Pour les équipes commerciales et marketing
La qualification et le suivi se concentrent sur les prospects à score élevé, avec une approche construite sur les facteurs identifiés.
Pour les exigences de transparence
Un modèle qui justifie chaque résultat variable par variable fournit la documentation nécessaire pour répondre aux attentes de transparence, comme le RGPD et l’AI Act. L’évaluation de conformité elle-même reste du ressort de votre service juridique.
Pour les responsables des modèles
Le Drift Report intégré à Modeler montre quand un modèle perd en précision, pour le mettre à jour quand c’est nécessaire plutôt qu’à date fixe.
DONNÉES
Les données utilisées par un modèle de scoring de leads.
Anatella se connecte à plus de 80 sources : ces données peuvent être rassemblées sans développement spécifique préalable.
Données déclarées
Secteur, taille de l’entreprise et fonction en B2B, ou données de profil en B2C.
Source d’acquisition
Le canal et la campagne qui ont amené le prospect.
Interactions marketing
Pages visitées, e-mails ouverts, contenus téléchargés.
Historique de conversion
Prospects passés et leur issue, comme base d’apprentissage.
PREUVES
Vu en production.
Résultats issus de nos études de cas publiées sur le ciblage des prospects et des clients.
Performance commerciale multipliée par 4
Cofidis a profilé les prospects les plus susceptibles de convertir et les a contactés de façon proactive : 6,2 % de conversion contre 1,5 %, et 3,5 millions d’euros de chiffre d’affaires brut supplémentaire.
26 % des 15 % contactés ont souscrit un crédit
ING a ciblé les 15 % de clients entreprises les plus susceptibles d’avoir besoin d’un financement et a augmenté la conversion de 20 %, avec des ressources commerciales limitées.
Conversion passée de 4 % à 34 %
La précision du ciblage a permis à BNP Paribas de lancer des campagnes plus petites et plus précises plutôt que des campagnes larges.
FAQ
Questions fréquentes.
Le scoring de leads fonctionne-t-il sans historique de conversion ?
Un certain historique de conversion, même limité, est nécessaire pour entraîner le modèle. Sans lui, une phase de collecte ou un score provisoire fondé sur des règles métier peut précéder le modèle prédictif.
Le score doit-il être recalculé à chaque interaction ?
Idéalement oui, ou à intervalles courts, car le score reflète l’évolution de l’engagement du prospect dans le temps.
Le scoring de leads remplace-t-il la qualification humaine ?
Non, il la complète en priorisant l’effort. La décision finale de qualification reste aux équipes commerciales.
Fonctionne-t-il en B2B et en B2C ?
Oui. La logique est la même : comparer le profil et le comportement d’un prospect à ceux de prospects déjà convertis, que le cycle de vente soit B2B ou B2C.
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