Lorsqu'une équipe met en place une stratégie inbound marketing, son principal objectif est d'attirer suffisamment de leads dans l'entonnoir des ventes. Une fois ces leads acquis, elle doit identifier ceux qui s'intéressent réellement au produit et ceux qui en sont encore au stade des recherches et des comparaisons. C'est là que les systèmes de score des leads entrent en jeu.

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Les entreprises appliquent toutes une méthode d'attribution des points différente, mais la plus courante consiste à se reposer sur les données d'anciens leads pour créer un système de notation.

Pour cela, il faut commencer par identifier ce que les contacts qui sont devenus des clients ont en commun, avant de s'intéresser aux caractéristiques des leads qui ne sont pas devenus clients. L'étude de cet historique de données permet de déterminer quels sont les attributs les plus importants, c'est-à-dire ceux qui indiquent une plus grande probabilité d'achat.

Ce processus simple peut néanmoins se compliquer en fonction du modèle commercial d'une entreprise et du nombre de leads enregistrés dans sa base de données. Cet article détaille les principales étapes à suivre pour concevoir un système de score, en abordant notamment les données à analyser, la méthode à mettre en place pour identifier les meilleurs attributs et la formule qui permet le calcul effectif d'un score.

Ces critères garantissent que les valeurs attribuées à chaque lead reflètent la probabilité d'achat réelle. La plupart des scores sont compris entre 0 et 100, mais chaque critère créé s'appuie sur un attribut spécifique du principal buyer persona de l'entreprise.

Voici le détail de six critères différents qui se basent sur les données pouvant être collectées auprès des leads qui interagissent avec une entreprise :

 

1 - Données socio-démographiques

Si les produits sont destinés à un segment démographique précis comme les parents d'enfants en bas âge, il est utile d'introduire des questions démographiques dans les formulaires des pages de destination. Les informations fournies par les leads permettront de s'assurer qu'ils correspondent bien à l'audience ciblée.

Ces informations peuvent aussi permettre d'éliminer toute incohérence au niveau des leads que l'équipe commerciale aura à gérer en retirant des points à ceux qui ne font pas partie du segment auquel l'entreprise s'adresse. Par exemple, si les produits sont uniquement disponibles dans une région géographique bien délimitée, tout lead dont la ville, le code postal ou le pays ne correspondrait pas à cette zone pourrait se voir attribuer un score négatif.

Si en revanche certains champs comme le numéro de téléphone sont facultatifs sur le formulaire, les leads qui les auraient tout de même remplis pourraient recevoir des points supplémentaires.


2 - Informations sur l'entreprise

Qu'elles souhaitent cibler les entreprises en fonction de leur taille, de leur type ou de leur secteur d'activité, ou encore se concentrer davantage sur le B2C, les entreprises B2B peuvent inclure des questions sur les formulaires des pages de destination qui leur permettront de recueillir les informations nécessaires pour octroyer des points aux leads qui font partie de leur audience cible et en retirer à ceux qui n'en font pas partie.

 

3 - Comportement en ligne

Le comportement d'un lead sur un site en dit long sur ses intentions d'achat. Il est utile d'analyser celui des leads qui sont devenus clients, en identifiant par exemple les offres et le nombre d'offres téléchargées, ou encore le type et le nombre de pages sur lesquelles ils se sont rendus avant de devenir clients.

Le nombre et le type de formulaires et de pages sont aussi importants l'un que l'autre. Ces attributs peuvent permettre par exemple d'octroyer un score plus élevé aux leads lorsqu'ils se rendent sur des pages à forte valeur ajoutée, comme la page des tarifs, ou lorsqu'ils remplissent des formulaires clés, comme une demande de démonstration. Dans le même ordre d'idées, il serait également possible d'attribuer un score plus élevé aux leads lorsqu'ils se sont rendus 10 fois sur le site de l'entreprise plutôt que 3.

Toutefois, lorsqu'un lead ne se rend plus sur le site de l'entreprise ou arrête de télécharger ses offres, cela signifie peut-être qu'il n'est plus intéressé. Il peut alors être judicieux de retirer des points aux leads qui ont cessé de se rendre sur le site au bout d'un certain laps de temps dont la durée dépendra du votre cycle de vente de référence.


4 - Engagement par e-mail

Un lead qui s'inscrit pour recevoir les e-mails d'une entreprise n'apporte aucune certitude quant à ses intentions d'achat. Ce sont les taux d'ouverture et de clic qui permettront de percer ses intentions. L'équipe commerciale a besoin de savoir qui ouvre chacun des e-mails de lead nurturing ou qui clique sur les offres promotionnelles incluses dans les e-mails pour pouvoir se concentrer sur les leads qui semblent les plus impliqués. Le niveau d'engagement par e-mail peut servir à attribuer un score plus élevé aux leads cliquant sur des liens dans des e-mails à forte valeur ajoutée, comme les demandes de démonstration.

5 - Engagement sur les réseaux sociaux

L'intérêt qu'un lead porte à une marque sur les réseaux sociaux témoigne également de son degré d'implication envers une entreprise. Le nombre de fois qu'un lead a cliqué sur un tweet ou un post Facebook d'une entreprise, ou le nombre de fois qu'il a retweeté ou partagé ces posts sont de bons indicateurs. Si la clientèle cible d'une entreprise est active sur les réseaux sociaux, il pourrait être pertinent d'attribuer des points supplémentaires aux leads attestant d'une certaine influence sur les réseaux sociaux ou ayant un certain nombre d'abonnés.

6 - Détection de spam

Enfin, il peut être judicieux d'attribuer des scores négatifs aux leads dont les formulaires pourraient être des spams, comme ceux dans lesquels les noms et prénoms et/ou le nom de l'entreprise sont écrits sans majuscules ou dont les champs contiennent une succession d'au moins 4 lettres dans l'ordre dans lequel elles sont disposées sur un clavier AZERTY.

Il est également utile de comparer le type d'adresses e-mail utilisé par les leads à celles utilisées par les clients. Par exemple, si l'audience ciblée se compose d'entreprises aux adresses professionnelles, les leads utilisant des adresses Gmail ou Yahoo recevraient moins de points.


Comment identifier les données les plus porteuses pour votre lead nurturing ?

S'il est possible d'obtenir une grande quantité d'informations, encore faut-il pouvoir déterminer leur degré de pertinence. Il existe pour cela plusieurs méthodes, comme interroger l'équipe commerciale, discuter avec les clients ou étudier les rapports d'analytics.

L'idéal est en réalité de combiner les trois afin d'identifier au mieux le contenu le plus susceptible de convertir les leads en clients et, en conséquence, d'attribuer un certain nombre de points à certaines offres ou à certains e-mails.


Interroger l'équipe commerciale

Les représentants commerciaux s'adressant directement à la fois aux leads qui deviendront clients et à ceux qui ne le deviendront pas, ils ont généralement une idée assez précise du type de contenu marketing qui favorise la conversion.

Ils sont en mesure de préciser non seulement le type d'articles ou d'offres qu'ils envoient aux leads, mais également les ressources les plus efficaces pour conclure une vente : des informations essentielles pour l'attribution des points aux différents types de contenu.


Discuter avec les clients

Si les représentants commerciaux pensent que certains types de contenu aident à convertir les leads en clients, l'avis des leads qui ont réellement fait l'expérience du processus de vente différera peut-être.

Il est donc essentiel de connaître également leur point de vue, par exemple en leur demandant ce qui les a motivés à acheter un produit ou un service. La discussion doit inclure à la fois les clients au cycle de vente long comme ceux au cycle de vente court.


S'appuyer sur les données

Les informations obtenues auprès des équipes commerciales et des clients peuvent être étayées avec des données concrètes issues de l'analytics marketing.

Un rapport d'attribution permet de déterminer quels efforts marketing génèrent des conversions tout au long de l'entonnoir. Les contenus permettant de convertir les leads en clients ne sont pas les seuls à prendre en compte. Ceux que consultent les visiteurs avant même de devenir leads sont tout aussi importants. Ici, il serait utile d'attribuer un certain nombre de points aux visiteurs qui téléchargent un contenu dont l'historique démontre qu'il génère des leads, et un nombre de points plus élevé à ceux qui en téléchargent un dont l'historique démontre qu'il génère des clients.

La rédaction d'un rapport sur les contacts facilite également la création de contenu de valeur. Un tel rapport indique en effet le nombre de contacts et le chiffre d'affaires générés par certaines activités marketing spécifiques. Cela peut inclure les téléchargements d'offres ou les clics sur des liens affichés dans des campagnes d'e-mailing. Il est ensuite possible d'assigner des points en fonction du type et de la rapidité des conversions résultant des campagnes.

 

Un seul système de lead scoring suffit-il ?

Un seul système peut suffire si l'entreprise ne possède qu'un seul buyer persona. Néanmoins, à mesure que l'entreprise se développe et étoffe son offre avec de nouveaux produits ou s'implante dans de nouvelles régions, son audience cible peut se diversifier. Elle peut également changer de stratégie et favoriser les ventes croisées et additionnelles plutôt que la recherche de nouveaux clients. Si les contacts ne présentent pas tous un profil similaire, il est nécessaire d'adapter le système de score.

Certaines plateformes marketing permettent de créer plusieurs systèmes de scores, offrant ainsi assez de souplesse pour qualifier différents types de contacts de différentes manières, dont voici quelques exemples.

Pertinence du produit et niveau d'intérêt

Il peut être utile d'évaluer les clients potentiels à la fois en matière de pertinence et de niveau d'intérêt pour l'offre proposée, par exemple pour pouvoir cibler les leads d'une certaine région ou d'un certain secteur d'activité qui interagissent d'une certaine façon avec le contenu en ligne. Dans ce cas, il est possible de créer un score d'engagement et un score de pertinence, et ainsi prioriser les efforts de prise de contact auprès des leads qui présentent un score élevé dans ces deux catégories.

Multiples personas

Une entreprise de développement qui vend deux types de logiciels, avec des équipes commerciales différentes qui s'adressent à des acheteurs différents peut créer deux types de scores de leads, un pour la pertinence et l'autre pour le niveau d'intérêt porté à chaque outil, et les utiliser pour attribuer les leads à l'équipe concernée.

Nouveaux clients et montées en gamme

Une entreprise qui entre en phase de croissance peut se concentrer sur les montées en gamme ou la vente de produits complémentaires, autant que sur l'acquisition de nouveaux clients. Il faut néanmoins se rappeler que les attributs indiquant la qualité des nouveaux prospects diffèrent complètement de ceux qui s'appliquent aux clients existants.

Par exemple, il faudra étudier les données démographiques et l'engagement avec le site pour les nouveaux prospects, et le nombre de tickets de support soumis, l'engagement avec le consultant d'implémentation et le taux d'utilisation des produits pour les clients existants. Si les indicateurs d'achat sont différents pour les différents types de ventes, il peut être utile de créer plusieurs systèmes de score des leads.

 

Comment calculer le score des leads ?

Il existe plusieurs méthodes mais nous avons choisi de vous expliquer la plus simple ci-dessous.

1 - Calculez le taux de conversion en client pour tous vos leads

Le taux de conversion de lead en client est égal au nombre de nouveaux clients acquis, divisé par le nombre de leads générés. Ce taux de conversion sert de donnée de référence.

2 - Choisissez différents attributs liés aux clients que vous aviez considérés comme des leads très qualifiés

Il pourrait s'agir de clients qui ont cherché à obtenir une offre d'essai gratuit, évoluent dans le secteur de la finance, ou composés de 10 à 20 salariés.

Le choix des attributs à inclure dans un modèle dépend du résultat souhaité et comporte une certaine dose de subjectivité. Ces attributs seront choisis en fonction des conversations menées avec l'équipe commerciale ou encore des données d'analytics. Le plus important est que le système de score se base sur les données mentionnées précédemment.

3 - Calculez le taux de conclusion individuel des attributs que vous avez sélectionnés

Il est important de calculer le taux de conclusion de chaque type d'action entreprise par une personne consultant votre site ou de chaque type de personne entreprenant cette action, car cela influencera votre réaction.

Déterminez combien de personnes deviennent des leads qualifiés, puis des clients, en fonction des actions sur votre site ou de leur correspondance au profil de votre buyer persona. Ces taux de conclusion permettront de leur attribuer un score à l'étape suivante.

4 - Comparez le taux de conclusion de chaque attribut à votre taux de conclusion global et attribuez des points en conséquence

Trouvez les attributs dont le taux de conclusion est considérablement plus élevé que votre taux de conclusion global, puis choisissez ceux auxquels octroyer des points. Vous pourrez déterminer le nombre de points à attribuer en fonction de l'écart entre les taux de conclusion individuels constatés.

Les valeurs seront un peu arbitraires, mais vous devez établir un système aussi cohérent que possible. Par exemple, si votre taux de conclusion global est de 1 % et que celui des demandes de démonstration atteint 20 %, vous pourriez attribuer 20 points aux leads qui correspondent à cet attribut.


Score fondé sur la régression logistique

La méthode basique expliquée ci-dessus est idéale pour faire ses premiers pas avec les scores de leads. Néanmoins, la méthode la plus juste d'un point de vue mathématique est celle qui se fonde sur l'exploration de données, comme la régression logistique.

Les techniques d'exploration de données sont plus complexes et présentent souvent les taux de conclusion réels de façon plus intuitive. La régression logistique implique la conception d'une formule dans une feuille de calcul, qui déterminera la probabilité de conversion d'un lead en client. Cette méthode, plus précise que la précédente, adopte une approche globale qui tient compte des interactions entre tous les attributs d'un client (son secteur d'activité, la taille de son entreprise ou s'il a demandé une démonstration).

Différentes ressources sont disponibles en ligne pour utiliser les systèmes de régression logistique dans Excel, mais l'approche manuelle décrite ci-dessus est idéale pour commencer.

Score prévisionnel des leads

La création d'un système de score apporte de nombreux avantages aux entreprises, qui peuvent ainsi améliorer le processus de transmission des leads, leurs taux de conversion, la productivité de leur équipe commerciale, et bien plus encore. Néanmoins, cette tâche est chronophage lorsqu'elle est faite manuellement.

En outre, la définition des critères applicables n'est pas une tâche ponctuelle. Le système de score doit être revu régulièrement afin de demeurer le plus précis possible, et vous devez pour cela vous appuyer sur le feedback de votre équipe et les tests effectués. Confier cette tâche à un outil technologique permettrait à votre équipe de gagner du temps, qu'elle consacrerait alors à la création de relations avec les clients.

C'est là que les systèmes de score prévisionnel des leads entrent en jeu. Le score prévisionnel s'appuie sur l'apprentissage automatique pour analyser des milliers de données et identifier les leads les plus qualifiés. Il étudie les caractéristiques communes aux clients, ainsi que celles qui relient les leads qui ne se sont pas convertis, pour créer une formule qui trie les contacts par ordre d'importance en fonction de leur probabilité d'achat. Votre équipe commerciale peut ainsi prioriser les leads qui se montrent le plus intéressés et laisser de côté ceux qui ne le sont pas encore. De plus, l'avantage du score prévisionnel est qu'il s'affine automatiquement au fil du temps, tout comme votre stratégie de suivi.

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Comment optimiser votre marketing automation ?

Publication originale le 23 janvier 2020, mise à jour le 23 janvier 2020

Sujet(s):

Lead scoring