Le Lead Scoring est le plus souvent associé au marketing automation. Mais cette action de noter les prospects pour gérer ses priorités d’actions n’est pas nouvelle, cela existe depuis toujours dans les applications « Business Intelligence ». Dans cet article, je vais surtout expliquer comment les informations maintenant disponibles sur les réseaux sociaux, vont pouvoir être intégrées dans les algorithmes de Lead Scoring pour encore accroître l’efficacité du vendeur.

CI-Services s’adresse aux entreprises de technologie opérant en mode B-to-B. Les produits ou services doivent s’intégrer dans un existant de plus en plus complexe, et la vente passe obligatoirement par une première prise de contact par mail ou téléphonique. Cette étape est cruciale et demande un investissement en temps important pour assurer un taux de conversion optimum. 

Un vendeur n’ayant qu’un temps limité, il y aura d’autant plus de réussite si les prospects identifiés correspondent au mieux à la cible prédéfinie. Il devra aussi aller au plus facile pour optimiser ses commissions aux résultats. La tache de développer son chiffre d’affaires à moyen terme revient plus au responsable produit et chef d’entreprise, qui allouerons les ressources humaines et financières suivant un calendrier définit dans un business plan.

Pour revenir au rôle du vendeur qui doit concrétiser dans un temps imparti le plus grand nombre d’affaires, il est essentiel de pouvoir classifier ses prospects en permanence, de gérer de manière dynamique l’avancement de chacun et mettre en place une méthode efficace pour gérer ses priorités. 

L’outil pour gérer son activité de vente s’appelle un CRM pour Customer Relationship Management. Certains sont plus ciblés sur la gestion clientèle, et mieux adaptés aux activités de e-commerce. D’autres CRM sont mieux adaptés à la prospection. Tous permettent d’ajouter des champs et de mettre en place un ou plusieurs champs Lead Scoring.

Si vous n’utilisez pas encore de CRM, un fichier Excel fera l’affaire. Pour vous donner une idée, la base de données Excel de CI-Services inclut plus de 12 000 lignes et 120 colonnes et pèse 16Kbytes. Parmi ces colonnes, certains champs descriptifs n’ont pas de limite dans le contenu, comme par exemple le champ « résumé » personnel que l’on trouve sur les profils individuels de Linkedin. Chacun y écrit en quelques mots ou plusieurs pages son histoire, ses motivations, ses qualités, etc.

Le problème « comment augmenter l’efficacité de sa force de vente » étant bien posé, nous verrons maintenant plus en détails ce que peuvent apporter les réseaux sociaux dans la gestion statique et dynamique des priorités.

J’ai trouvé une définition sur cette page écrite par un spécialiste du marketing digital Iko system, Il en existe d'autres.

« Le Lead Scoring est un anglicisme qui désigne la pratique de calcul et d’affectation d’un score aux leads (contacts commerciaux ou prospects qualifiés) de l’entreprise.

Le score peut être calculé à partir des caractéristiques du lead (secteur, taille entreprise, responsabilité) ou à partir de son comportement (historique des contacts, type de demande, comportement de visite sur un site web, etc.).

Selon ses composantes, le score est censé refléter le potentiel du prospect, son degré d’appétence pour le produit / service ou sa position dans le cycle d’achat. Le score permet de sélectionner les cibles, d’établir des priorités de contact et de personnaliser l’action marketing. »

Le mot Lead Scoring est apparu avec les outils de marketing automation, car le score détermine l’action prochaine définie au préalable par les séquences d’automatisation ; Un exemple : quand le score associé à un prospect dépasse une certaine valeur, il est alors décidé de transmettre l’ensemble des informations à un vendeur qui aura la tâche de téléphoner. 

Je dois d’abord complémenter la définition de Lead Scoring précédente en développant les notions de paramètre statique (caractéristiques du prospect) et dynamique (comportement du prospect).

Pour construire sa base de données prospects, CI-Services va chercher dans les bases INSEE, Linkedin, et autres annuaires les informations en utilisant des filtres de recherche. Ces filtres s’appliquent sur un ensemble de champs qui inclut le plus souvent : segment d’activité, taille de l’entreprise, localisation, statut juridique, etc.

Dans l’application LinkedIn vous avez des champs très documentés, et qui ont l’avantage des mis à jour régulièrement comme la description le titre du job, la position actuelle, le résumé personnel, la formation, etc. Nous verrons plus loin comment ces champs peuvent utiles pour construire un score pertinent

Votre action commerciale est le plus souvent multi-canal : 

Vous écrivez des messages avec Outlook, et communiquer régulièrement avec vos prospects. Vous utilisez le mailing pour envoyer régulièrement vos Newsletters, invitations à vos événements, etc. Votre site entreprise est bien référencé, et vous amène régulièrement des demandes d’informations. De chaque salon, exposant ou visiteur, vous ramenez un grand nombre de cartes de visites.

A cela s’ajoute maintenant les réseaux sociaux Twitter et surtout LinkedIn qui se révèle efficace pour les Startups, entrepreneurs et petites entreprises de technologie. Vous élargissez votre réseau, communiquez, partagez des posts et articles. 

Chaque interaction avec un prospect, quel que soit le canal, est un signe fort ou faible qu’il faut savoir collecter, assembler et mesurer. Cet article donne quelques exemples des bénéfices que l’ont peut tirer de la collecte et gestion de ces signaux.

La blockchain est une nouvelle technologie très prometteuse. CI-Services possède une large expérience dans la sécurité, comme par exemple les composants pour carte à puce application bancaire et TV, logiciel de contrôle d’accès droits TV (ex Canal+). Donc CI-Services fait la promotion de ses capacités de développement commercial auprès de ces jeunes sociétés.  

Afin d’identifier les prospects, CI-Services va en premier lieu sur LinkedIn et utilise le moteur de recherche sur le mot clé « blockchain ». Puis nous téléchargeons les informations des champs intéressants « titre », « résumé », « poste actuel », etc. dans un fichier Excel. Ensuite, nous faisons une recherche complémentaire dans le fichier Excel sur ce même mot clé « Blockchain » sur l’ensemble de ces champs. Cette recherche est plus précise et permet de scorer les résultats. Une personne qui a inséré le mot clé dans la description du job est surement plus prioritaire, que celle qui mentionne son intérêt pour cette technologie dans son résumé.

En associant le résultat de cette recherche avec d’autres paramètres, vous pouvez alors identifier les prospects qui vous intéresse le plus. Comme par exemple « créateur d’entreprise sur la blockchain, avec 10 ans d’expérience, et ayant déjà plus de 10 salariés, s’adressant au marché de l’IoT ».  Vous allouez alors à ces prospects le score le plus élevé.

Il y a de nombreuses interactions possibles sur le réseau social LinkedIn. Pour en lister quelques-unes : demande d’invitation, connexion acceptée, visite de mon profil, like sur post, repartage de post, commentaire sur article, réponse à un mailing, etc. Il est possible avec plus ou moins de moyens de récolter l’ensemble de ces interactions, pour les intégrer dans une seule base de données.

Pour donner un exemple, régulièrement je récolte à partir de mon compte LinkedIn, qui a visité mon profil. L’avantage est le suivant : une personne qui visite votre profil avant d’accepter votre invitation sera surement plus réceptive à votre prochaine sollicitation qu’une personne qui accepte de manière quasi automatique. Dans un article précédent, j’ai mesuré que sur 100 profils invités, 1/3 acceptent. Et seulement 10% d’entre-eux ont visité le profil, c’est-à-dire 3 personnes !

En associant ce paramètre dynamique à l’exemple de paramètre statique « mot clé » précédent, vous êtes capable de déterminer qui parmi les créateurs d’entreprises  Blockchain à visité votre profil. Il devient alors intéressant de consacrer un peu de temps sur ces profils et déterminer la prochaine initiative : appel téléphonique, invitation à un salon, etc.

L'enjeu économique :

Dans l’entonnoir des ventes, la partie « closing » c’est à dire prise en charge par un vendeur du dossier prospect pour en arriver soit à la signature d’une vente soit en affaire classée celle qui coûte surement la plus chère. 

Pour vendre un produit technique, il vaut mieux un bagage minimum. Le salaire d’un technico-commercial de quelques années d’expérience commence à 35 000 € brut annuel, soit un coût total horaire de 45 €. Il vaut donc mieux que ce commercial s’occupe en priorité des prospects les plus intéressants.

Tout l’effort fait en amont pour filtrer et sélectionner les prospects les plus « chauds » seront rapidement rentabilisé par l’efficacité accrue du commercial en charge du closing.

CI-Services a construit une solide expérience en travaillant pour plusieurs entreprises innovantes. En quelques semaines CI-Services a pu construire pour chacun de ses clients, un base de données prospects validés de plusieurs milliers de noms.

En utilisant l'ensembles des canaux de promotion: mailing, Social Selling, CI-Services a pu en parallèle, récolter, et assembler un grand nombre de signaux statiques et dynamiques. Les signaux provenant de l'application LinkedIn sont d'une grande qualité : les informations sont à jours, les interactions sont spontanées et en temps réel,

La capacité de pouvoir traiter ces signaux automatiquement et en grand nombre, permet peut alors gérer les actions prioritaires. Cela donne un avantage considérable, le gain de temps gagné dans l'identification des projets à un impact direct et significatif sur le coût de l'investissement commercial.

Pour en savoir plus sur l’ensemble de la méthode, les champs utilisés, les algorithmes, je ne vois pas d’autres solutions que de contacter CI-Services.