Pas de stratégie Marketing Automation efficace sans lead scoring. Mais qu'est-ce que le scoring des leads ? Et surtout, comment définir des règles de scoring efficaces ? Quels sont les critères qui vous permettent de déterminer si un lead est "chaud" ?
Le lead scoring est une méthodologie marketing qui consiste à noter les leads de l’entreprise en fonction de critères définis en amont. Au fil du temps, le score des prospects va évoluer, afin de montrer une progression de prospect à éventuel client. Cela va permettre d’identifier les contacts les plus qualifiés et de les transmettre efficacement à l’équipe commerciale, par exemple, un prospect qui augmente rapidement va pouvoir être identifié et transmis rapidement à l’équipe commercial.
Cette méthodologie doit être systématique, c’est-à-dire que tous les leads doivent systématiquement se voir attribuer un score pour que la méthodologie soit efficace. C’est donc une stratégie à mettre en place sur le long terme, et non ponctuellement.
Cette méthodologie s'adresse principalement aux entreprises B2B, dont les cycles d'achats sont longs et complexes. Le lead scoring se met généralement en place dans votre outil de marketing automation afin de l'automatiser.
Exemple : Votre entreprise génère 50 leads par jour. À la fin de la semaine, votre équipe commerciale aura 250 leads à traiter. Elle ne peut pas s’occuper de tous ces prospects sans tri préalable ou sans une équipe marketing qui lui indique qui traiter en priorité et de quelle façon. C’est ce que fait le lead scoring. Cela permet de vous montrer la priorité entre les leads, de gérer efficacement les contacts, de préparer des actions commerciales personnalisées, pour vous amener vers un meilleur taux de conversion entre les leads générés et les clients.
Voici 4 bonnes raisons d’utiliser le lead scoring :
On en parle souvent, et pour cause : des équipes ventes et marketing qui collaborent étroitement et travaillent sur les mêmes objectifs sont plus efficaces (ce qu’on appelle également le smarketing). Ils doivent mettre en commun leurs bases de données, ainsi que les termes utilisés pour qualifier les leads. Les équipes marketing mettent en place des scénarios de lead nurturing pour faire avancer les prospects dans le tunnel de conversion (ou funnel), puis passer le relai aux commerciaux. Si vous attribuez un score à vos contacts, il sera beaucoup plus aisé de le situer dans votre entonnoir de conversion, et ainsi de savoir s’il est prêt, ou non, à être envoyé aux équipes commerciales.
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La conséquence directe de cette meilleure identification des leads plus ou moins qualifiés est bien évidemment tout d’abord un gain de temps considérable. Les équipes commerciales savent exactement quels prospects contacter et ne perdent donc plus de temps avec d’autres prises de contact superflues. Par exemple, un prospect qui n’augmente pas de score pendant un temps sera mis de côté afin de privilégier ceux qui avancent dans le tunnel de conversion.
Avec le lead scoring, vous serez assuré de vous adresser à des prospects intéressés par votre offre. Leur score élevé sera la preuve d'une (ou plutôt plusieurs) interaction avec votre entreprise. Vous éviterez d’importuner les simples visiteurs pour vous concentrer sur ceux qui un fort potentiel de devenir clients, et ainsi avoir une meilleure qualité de conversion, plus naturelle. Le but du lead scoring n’est pas forcément de ramener plus de leads, mais d’identifier les leads de qualité.
Le lead scoring s’effectue à partir de critères définis en amont. Ainsi, avant de noter, l’équipe marketing étudie ses prospects, récolte des informations, en apprend sur sa cible et sur ses prospects. Si cela n'a pas encore été fait, construire ses personas et son Ideal Customer Profile est une étape indispensable à la mise en place d'un scoring pertinent. De telles informations objectives et réutilisables permettent toujours de mieux connaître et mieux comprendre les publics aves lesquels interagit l’entreprise.
Comment définir les critères de scoring ?
Avant d’attribuer un score à chacun de vos leads, il est nécessaire de mettre en place un modèle de lead scoring en amont, c’est-à-dire une matrice qui définit quelles propriétés seront notées et comment. Ce modèle d’attribution de points doit être réalisé par les équipes marketing, à partir de données objectives et non d’intuitions. Par exemple :
Ainsi, voici une liste des propriétés qu’il est intéressant de prendre en compte :
Informations socio-démographiques : le prospect et sa place dans l’entreprise, la hiérarchie de son poste, le service dans lequel il se trouve, la zone géographique, … (données du persona)
Informations sur l’entreprise : le nombre d’employés, le chiffre d’affaires, le secteur d’activité, … (correspondant à l'ICP)
Le comportement : les actions de votre prospect (participation à un webinar, téléchargement d’un livre blanc ou d’une étude de cas), chaque "action" pouvant faire monter le score à des degrés divers selon les contenus consommés
L’engagement par e-mail: le taux d’ouverture, le taux de clic, le temps passé sur un mail, …
L’engagement sur les réseaux sociaux: abonnements à vos pages, mentions « j’aime », repartages, commentaires, …
Les critères négatifs: s’il est important de donner des notes positives pour symboliser l’avancement des prospects dans le tunnel de conversion, il est également conseillé de trouver des critères qui attribueront des notes négatives, pour écarter les visiteurs qui ne seront pas intéressés. Par exemple, vous pourrez écarter les formulaires mal remplis, les adresses mails gratuites (gmail, yahoo, laposte ou hotmail), le statut d’« étudiant », …
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Critères |
Score |
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Adresse professionnelle |
+5 |
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Téléchargement de livre blanc |
+15 |
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Re-partage de post Twitter |
+10 |
Le fait de réfléchir en amont à un modèle d’attribution des scores, puis de l’appliquer à des leads sur le long terme est appelé du lead scoring « traditionnel ». C’est donc l’équipe marketing qui isole des critères qualifiants qui serviront à indiquer s’il est pertinent, ou non, de transmettre le lead aux équipes commerciales.
Le lead scoring prédictif est différent puisqu’il intègre des fonctions de machine learning, c’est -à-dire d’intelligence artificielle, qui va pouvoir apprendre à partir de données qu’on lui transmet. L’outil de marketing automation va utiliser un algorithme qui va trouver les points communs entre les leads convertis en clients, ainsi que les différences avec les leads non convertis. À partir de cela, l’outil va proposer des critères d’attribution de score. Cela permet de créer automatiquement, à partir de l’observation et de l’intelligence artificielle, un modèle de notation.
L’utilisation du lead scoring prédictif peut être avantageux, puisque cela réduit le temps utilisé par l’équipe marketing de confectionner un modèle d’attribution efficace, avec recherches, essais et améliorations. En revanche, il nécessite beaucoup de données au préalable (par exemple pour la plateforme Hubspot, il faut au minimum 500 contacts enregistrés en tant que clients, et 1 000 en tant que non clients).
Récapitulons comment mettre en place un scoring des leads efficace.
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