Qu’est-ce qui fait la différence entre un lead qualifié ou non-qualifié ? C’est la question que se pose toute personne qui dispose d’un site Internet et qui veut être sûre d’obtenir des retours sur investissement satisfaisants. Maintenant, comment effectuer le scoring des leads pour décider de leur qualité ? Il existe principalement deux modèles, l’un plutôt « traditionnel » et l’autre dit « prédictif ». Voyons de plus près à quoi ils ressemblent, et en quoi choisir le bon modèle de scoring des leads pourra vous aider considérablement.
L’importance de se fixer des priorités
Avant toute chose, gardons en tête le fait que l’utilité du scoring des leads dépendra de votre stade de développement. Actuellement, disposez-vous d’un nombre suffisant de leads ? Comment votre équipe de vente s’occupe-t-elle de ces leads pour les pousser à acheter vos produits ? Avez-vous à votre disposition une quantité de données suffisantes pour leur attribuer un score et les classer en fonction de leur qualité ? Pour pouvoir attribuer un score à vos leads, encore faut-il que vous ayez des données sur des leads qui ont échoué, ainsi que sur des leads qui ont permis d’obtenir des ventes. Ensuite, vous pourrez les analyser pour fixer vos priorités stratégiques (sans oublier de faire attention aux risques de collecter des échantillons non-représentatifs). Si vous commencez juste votre activité vous manquerez de données, il sera donc difficile de fixer un cap définitif à ce stade. A la place, votre priorité devra donc être de récolter plus de leads.
Le modèle traditionnel de scoring des leads
Traditionnellement, la plupart des marketeurs utilisent le modèle « BANT » pour le scoring des leads :
Budget
Authority (pouvoir de décision)
Need (besoin)
Timeframe (délai ou plage de réalisation du projet)
C’est un modèle qui a fait ses preuves par le passé, mais qui aujourd’hui n’est probablement plus suffisant. Par exemple, il ne prend pas en compte un facteur comme le type d’adresses utilisées : alors que vous recherchez des clients B2B pour leur vendre une solution SaaS relativement coûteuse, vous recevez une requête provenant d’une adresse en @gmail.com ou @yahoo.com ? A priori ça commence plutôt mal, mais le système BANT classique ne vous permettra pas de quantifier cela.
Compter les points par rapport aux données actuelles est donc nécessaire, mais les critères ont donc besoin d’être affinés en fonction de votre secteur d’activité. Par ailleurs, pour les leads qui ont un fort potentiel mais encore besoin d’un peu mûrir, il est bon d’employer un modèle prédictif.
Le modèle prédictif du scoring des leads
Avec un modèle prédictif de scoring des leads, on s’appuie sur un algorithme qui va recouper un bien plus grand nombre de données et plus seulement attribuer des points à des critères pris les uns indépendamment des autres. On ne se fie plus uniquement aux informations indiquées sur un formulaire, mais aussi aux actions effectuées sur le site, aux comportement sur les réseaux sociaux, au profil démographique, etc. Si ce modèle est beaucoup plus complexe que le modèle BANT traditionnel, il est aussi beaucoup plus précis : en comparant vos leads aux profils de clients qui ont déjà consommé chez vous, un algorithme pourra beaucoup plus facilement prédire les chances pour un lead de se traduire en ventes ultérieures ou non. Il en va de même pour les comparaisons avec des leads et personas qui par le passé ne se sont pas convertis en ventes.
Comment mettre en place ces modèles de scoring des leads ?
Selon vos objectifs actuels et votre stade de développement, à vous de décider si le modèle BANT est suffisant pour l’instant ou si vous souhaitez adopter un modèle prédictif plus performant. Dans tous les cas, il existe des applications qui peuvent vous permettre de mettre en place ou d’améliorer votre protocole de scoring des leads. Mais avant tout, n’oubliez jamais de récolter assez de données pour pouvoir aboutir à un scoring des leads qui soit pertinent !
