Scoring des leads par IA pour réussir en business

Le lead scoring a vraiment besoin d’une mise à jour. Les méthodes de lead scoring statiques, basées sur des règles, ont toujours laissé à désirer. D’ailleurs, une étude de 2021 menée par Openprise a montré que seulement 35 % des marketeurs étaient confiants dans leur capacité à scorer les leads avec précision.

Mais les avancées récentes dans le lead scoring avec l’IA cherchent à résoudre beaucoup de problèmes des anciens modèles : dépendance à des informations superficielles, modèles de scoring rigides qui ne s’adaptent pas, et données incomplètes, pour n’en citer que quelques-uns.

Tu veux en savoir plus sur l’utilisation du lead scoring avec l’IA ? Ce guide va tout t’expliquer, des avantages aux meilleurs outils de lead scoring IA, en passant par les cas d’usage.

Qu'est-ce que le lead scoring par IA ?

Le lead scoring par IA consiste à utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour évaluer la pertinence et l'intention d'achat d'un lead. Plutôt que de se fier à l'intuition ou à des règles manuelles, l'IA analyse de grands volumes de données provenant de plusieurs sources pour déterminer la valeur d'un lead pour l'équipe commerciale.

Exemples de lead scoring par IA :

• Évaluer les leads en fonction de leur similarité avec des leads déjà convertis.
• Ajuster automatiquement les seuils de score selon les conversions passées.
• Combiner des données de première et de tierce partie issues de différentes sources.
• Analyser les transcriptions d'appels pour détecter des signaux d'achat.
• Signaler les leads qui arrêtent d'interagir ou présentent un risque de churn.
• Recommander les prochaines actions à entreprendre.

Le lead scoring par IA améliore les méthodes manuelles et basées sur des règles en éliminant l'approximation et les biais humains. Au lieu de suivre un ensemble de règles fixes, il affine en continu ses prédictions à mesure que de nouvelles données arrivent. Mieux encore, lorsqu'il est bien mis en place, le lead scoring par IA permet de passer moins de temps sur des leads non qualifiés et d'améliorer les taux de conversion.

Comment l'IA a transformé le lead scoring

L'idée de classer et d'attribuer un score aux leads a commencé à se développer au début des années 2000 avec l'explosion du marketing sur Internet. Les premiers modèles de scoring impliquaient beaucoup de travail manuel et étaient sujets aux biais et aux incohérences. Mais à mesure que la technologie progresse, le lead scoring devient plus facile à mettre en œuvre et plus précis dans ses prédictions.

Aujourd'hui, de nombreuses plateformes marketing intègrent l'IA dans leurs logiciels de lead scoring. Ce passage d'un scoring statique à un scoring dynamique rend le lead scoring moins chronophage et plus simple à relier à la croissance du pipeline commercial. Pour mieux comprendre ce que représente le lead scoring par IA, prenons un rapide aperçu de l'évolution du lead scoring.

Scoring manuel des leads

Le scoring manuel des leads consiste à attribuer une valeur, ou un score, à certaines caractéristiques ou actions, puis à totaliser le score d’un lead selon ce système. Les entreprises ont commencé à utiliser ce type de scoring au début des années 2000 pour gérer l’augmentation du volume et la qualité variable des leads générés par le marketing digital.

Mais même si le scoring manuel aide à structurer la priorisation des leads, ces systèmes ne sont pas pilotés par les données. Ils reposent sur des suppositions et des biais. Ils prennent aussi beaucoup de temps, demandent beaucoup d’efforts et ne peuvent pas s’adapter à l’évolution rapide du comportement des acheteurs. Par exemple, les équipes commerciales peuvent décider que consulter une page de tarifs est un signal d’intention plus sérieux qu’ouvrir un email, même s’il n’y a aucune donnée pour prouver que cette supposition est correcte.

Caractéristiques principales :

• Utilise des règles fixes pour attribuer les scores.
• Les scores changent rarement sauf si on les met à jour manuellement.
• Repose sur le jugement humain ou des suppositions.
• Difficile à faire évoluer et à maintenir quand le volume de leads augmente.

Exemple

Sarah, consultante marketing indépendante, reçoit une demande d'une agence immobilière locale intéressée par le SEO et l'email marketing. Elle ouvre sa feuille de calcul de scoring manuel des leads et attribue un score au lead selon cinq catégories :

• Adéquation secteur (immobilier) : +10
• Services demandés correspondent à ses offres : +10
• Budget flexible à 2 000 $/mois : +10
• Petite équipe de 6 personnes (taille de client idéale) : +5
• Prêt à démarrer le mois prochain : +5

Le lead obtient un total de 40 points sur 50 possibles, ce qui le place dans sa catégorie « haute priorité ». Sur cette base, Sarah étiquette le lead dans son CRM et planifie immédiatement un appel découverte.

Attribution automatique des leads via le CRM

L'attribution automatique des leads consiste à utiliser des logiciels pour attribuer automatiquement des scores aux leads selon des règles ou des comportements prédéfinis. Cela aide les entreprises à prioriser les prospects les plus prometteurs sans intervention manuelle. L'attribution des leads a commencé à évoluer à mesure que les plateformes d'automatisation marketing et les CRM comme Salesforce, Marketo et HubSpot sont devenus plus performants et largement adoptés. C'était une évolution nécessaire dans un environnement de plus en plus riche en données.

Même si elle reste basée sur des règles, l'attribution automatique des leads est plus rapide, plus cohérente et plus facile à faire évoluer que l'attribution manuelle. Mais elle avait encore du mal à s'adapter à des comportements d'achat complexes ou uniques. Caractéristiques principales :

• Récupère des données depuis des outils comme HubSpot ou Salesforce pour attribuer un score aux leads.
• Les scores changent automatiquement en fonction du comportement du lead.
• Réduit les biais en appliquant les mêmes règles à chaque lead.
• Fait gagner du temps et s'adapte facilement à l'augmentation du volume de leads.
• Suit toujours une logique basée sur des règles.

Exemple

Jake dirige une petite agence de création de sites web avec une équipe de cinq personnes. Il utilise un CRM avec un scoring des leads automatisé pour prioriser les demandes entrantes.

Quand une nouvelle demande arrive d’une chaîne de boulangeries qui cherche à refaire son site, le système attribue des points selon des règles prédéfinies :

• +10 pour être dans le secteur alimentaire (un créneau préféré),
• +10 pour avoir choisi « création complète de site » comme service,
• +10 pour avoir indiqué un budget supérieur à 3 000 $,
• +5 pour vouloir démarrer sous 2 semaines.

Le lead obtient automatiquement un score de 35 et est marqué comme « haute priorité ». Le CRM ajoute tout de suite le contact au pipeline « Leads chauds » de Jake et déclenche un e-mail de relance proposant des créneaux pour un appel découverte.

Scoring prédictif des leads

Le scoring prédictif des leads utilise des algorithmes pour analyser de grands ensembles de données afin d’identifier les caractéristiques et actions qui mènent le plus souvent à des conversions. Cette méthode est apparue au milieu des années 2010, lorsque les progrès en apprentissage automatique et en analyse de données ont permis d’aller au-delà des modèles basés sur des règles. Des entreprises comme Salesforce et HubSpot ont commencé à intégrer des fonctionnalités prédictives dans leurs logiciels. Cela a marqué le début de la transition vers des modèles de scoring de leads plus objectifs et axés sur les données.

Ces systèmes représentaient une amélioration, car ils apprennent et s’affinent en continu. Cela leur permettait d’éliminer les biais et de s’adapter aux changements de comportements.

Caractéristiques principales :

• Utilise des algorithmes pour identifier des tendances et scorer les leads.
• Score les leads en fonction de leur probabilité de conversion, et pas seulement selon des critères fixes.
• Les modèles s’améliorent au fil du temps à mesure que de nouvelles données sont collectées.
• Les modèles sont adaptés à des résultats commerciaux et des parcours clients spécifiques.
• Surpasse souvent les systèmes manuels et basés sur des règles pour prioriser les leads de qualité.

Exemple

Maya dirige une petite agence de publicité digitale spécialisée dans les campagnes sur les réseaux sociaux pour les entreprises locales de services. Son CRM utilise le lead scoring prédictif, ce qui signifie qu’il analyse les données historiques pour repérer des schémas chez les prospects qui ont tendance à devenir clients.

Quand une nouvelle demande arrive d’un service de ménage à domicile, le système examine des critères comme la taille de l’entreprise, le comportement sur le site web et l’engagement avec les emails. Ce sont des éléments que Maya n’a pas notés manuellement. Il remarque que ce prospect a consulté trois pages de tarifs, ouvert deux emails et correspond au profil des anciens clients qui ont rapidement signé. D’après le modèle d’apprentissage automatique du CRM, le prospect reçoit un score prédictif de 88 sur 100, supérieur à la moyenne, et il est automatiquement placé en haut du pipeline de Maya avec une recommandation de faire un suivi sous 24 heures.

Scoring des leads par IA

Le scoring des leads par IA utilise des techniques avancées comme le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et l'analyse comportementale en temps réel pour fournir des insights encore plus nuancés. Il a évolué à partir du scoring prédictif à mesure que les technologies d'intelligence artificielle sont devenues plus accessibles et intégrées aux plateformes CRM et marketing. Des produits comme Salesforce Einstein et HubSpot AI ont été parmi les premiers grands acteurs à démocratiser le scoring des leads par IA.

Les systèmes d'IA exploitent un éventail plus large de sources de données et s'adaptent en continu aux évolutions du comportement des acheteurs. C'est similaire au scoring prédictif, mais avec beaucoup plus de données issues d'une gamme de signaux bien plus vaste. Ça fonctionne aussi en temps réel et ça devient plus performant au fil du temps, à mesure que l'IA apprend le comportement de conversion de tes clients potentiels.

Caractéristiques principales :

• Utilise des algorithmes complexes pour évaluer et scorer les leads.
• Met à jour les scores en temps réel dès que de nouvelles données ou de nouveaux comportements apparaissent.
• Peut analyser des centaines de variables en même temps.
• Récupère des données depuis plusieurs sources.
• Adapte la logique de scoring à tes objectifs business et à ton historique de conversion.
• Va au-delà de l'analytique prédictive pour recommander quelle action entreprendre.
• S'adapte facilement à l'augmentation du volume de leads.

Exemple

Lena possède un cabinet de conseil RH qui travaille avec des startups et des équipes en croissance. Elle utilise un CRM avec un scoring des leads basé sur l’IA, qui apprend en continu à partir de ses anciens contrats, types de clients et cycles de vente.

Quand un nouveau lead s’inscrit via son site web, l’IA analyse des dizaines de données, comme la taille de l’entreprise, l’activité sur LinkedIn, le poste, l’engagement par email et les clics sur le site. Elle remarque que les leads venant de startups tech de 10 à 50 employés, qui consultent deux fois la page des tarifs et répondent au premier email, ont de grandes chances de devenir clients.

L’IA attribue à ce nouveau lead un score de 92 sur 100, accompagné d’un aperçu : « Engagement élevé + profil similaire aux clients convertis. » Lena reçoit une notification instantanée et une suggestion pour le meilleur moment pour appeler, basée sur le comportement passé du lead.

6 principaux avantages du lead scoring par IA

Alors que les systèmes de lead scoring manuels étaient utiles pour structurer l’évaluation des prospects, ils n’étaient ni évolutifs ni totalement fiables. Les systèmes de lead scoring par IA offrent une solution plus intelligente qui prédit non seulement qui va convertir, mais aussi pourquoi ils vont convertir et ce que tu peux faire pour les faire avancer.

Voyons de plus près certains des avantages du lead scoring par IA :

1. Précision supérieure

Le lead scoring avec l’IA offre une précision supérieure parce qu’il s’appuie sur des données réelles issues des conversions passées pour éliminer les suppositions et les biais. Plutôt que de se fier à ce que les équipes commerciales ou marketing pensent être un bon prospect, l’IA analyse les données de conversion pour identifier les schémas et caractéristiques communs à tes meilleurs clients. Cette approche basée sur les données permet des prédictions plus précises et de meilleurs résultats commerciaux.

2. Adaptatif et auto-améliorant

Les modèles d’IA ajustent et améliorent automatiquement leurs algorithmes à mesure qu’ils collectent de nouvelles données. Alors que le scoring manuel ou basé sur des règles reste statique, l’IA suit ce qui fonctionne ou non pour affiner sa compréhension de ce qui fait un bon prospect. Par exemple, si le comportement d’achat évolue ou si un nouveau canal marketing commence à générer de meilleurs leads, l’IA détecte ces tendances et adapte le scoring en conséquence, sans intervention humaine.

3. Analyses prédictives

L’IA fait des prédictions en analysant de grandes quantités de données provenant de plusieurs sources pour apprendre quels traits et actions sont liés à des conversions réussies. Elle utilise ces données pour construire un modèle prédictif qui estime la probabilité de conversion de chaque prospect. Grâce au machine learning, le modèle se met à jour et s’améliore en continu dès que de nouvelles données sont disponibles. Cela permet aux modèles de lead scoring par IA de devenir plus intelligents et de faire des prédictions de plus en plus précises avec le temps.

4. Efficacité à grande échelle

L’IA peut traiter d’énormes volumes de données et attribuer automatiquement des scores sans ralentir ni commettre d’erreurs. Ça permet aux équipes commerciales et marketing de gérer un volume croissant de prospects sans augmenter la charge de travail proportionnellement.

5. Découvre des signaux cachés

L’IA peut repérer des schémas qui ne seraient pas évidents pour un humain. Elle va au-delà des informations superficielles comme le poste ou la taille de l’entreprise pour trouver des signaux subtils qui sont fortement liés aux conversions. Par exemple, l’IA peut analyser les données de conversion des deux dernières années et découvrir que les prospects venus d’une campagne PPC, qui regardent une vidéo de démonstration et ouvrent trois e-mails de suivi en une semaine, sont les plus susceptibles de devenir clients. Ce type d’analyse complexe ne serait possible d’aucune autre manière.

6. Intégration aux systèmes CRM

La plupart des systèmes de scoring de leads basés sur l’IA s’intègrent nativement, ou via un autre logiciels, à ta plateforme CRM. Ton modèle IA peut ainsi récupérer les données de ton CRM et aussi mettre à jour les fiches prospects en temps réel. Le marketing et les ventes peuvent ensuite utiliser ces données pour créer des tableaux de bord CRM visuels et voir instantanément quels leads ont le plus de chances de convertir, sans ajouter d’étapes ou de complexité.

4 meilleurs CRM avec scoring des leads par IA

Depuis la montée en puissance de l’IA fin 2022, le scoring des leads par IA est rapidement devenu une fonctionnalité standard dans les CRM modernes. Il existe aujourd’hui des dizaines de plateformes qui proposent cette capacité. Mais en réalité, seules quelques solutions offrent des fonctionnalités de scoring des leads par IA natives ou intégrées qui soient vraiment utiles pour une petite entreprise.

Voyons de plus près quatre des meilleurs CRM pour les petites entreprises :

1. HubSpot

HubSpot est un excellent CRM pour les entreprises en croissance. Beaucoup de ses fonctionnalités ont été conçues pour évoluer facilement, et la fonctionnalité de scoring de leads par IA ne fait pas exception. Comme elle est intégrée directement dans le CRM de HubSpot, il n’y a pas besoin de configuration complexe ni d’intégrations tierces. Ça la rend accessible même pour les équipes sans expertise technique. Et le modèle de scoring de leads par IA de HubSpot va s’adapter en continu aux nouvelles données, ce qui lui permet d’évoluer avec toi à mesure que ton entreprise grandit et s’ouvre à de nouveaux marchés.

2. Salesforce

L’intelligence artificielle Einstein de Salesforce s’intègre parfaitement à l’écosystème Salesforce, ce qui en fait une excellente option pour les entreprises qui utilisent déjà la plateforme. Elle offre une personnalisation plus poussée et une modélisation plus avancée que le lead scoring IA de HubSpot et les autres outils de cette liste.

Mais même si elle reste accessible, sa configuration et sa gestion peuvent être plus complexes. Il y a clairement une courbe d’apprentissage plus importante avec cet outil. Salesforce Einstein AI est reconnue pour sa précision, mais demande souvent un volume de données plus important et des compétences techniques pour être gérée.

3. Zoho

Le scoring des leads par l’IA Zia de Zoho est une excellente porte d’entrée pour les petites entreprises qui veulent découvrir l’IA sans les coûts et les fonctionnalités supplémentaires proposés par HubSpot et Salesforce. Zoho propose des analyses prédictives sans configuration complexe ni besoin d’un gros volume de données. C’est particulièrement pratique pour les petites entreprises grâce à son intégration fluide avec les autres outils Zoho et son faible coût d’accès.

4. Freshsales

Le moteur d’IA de Freshsales, Freddy AI, est un excellent choix pour les équipes en croissance qui ont besoin à la fois de rapidité et de précision. Freshsales est plus simple à utiliser que certains autres outils comme HubSpot ou Salesforce, ce qui en fait une super option pour les équipes non techniques. Il s’intègre facilement avec les autres produits Freshworks, et il est parfait pour les équipes déjà habituées à cet écosystème.

Quand le lead scoring par IA a du sens

Le lead scoring par IA marque un grand tournant dans la précision et l’adaptabilité du scoring des prospects.

Mais ça ne veut pas dire que c’est adapté à tout le monde. Les nouvelles entreprises ou les plus petites peuvent toujours préférer un scoring automatisé ou même manuel si elles n’ont pas le volume, les données ou le budget pour justifier un investissement dans l’IA ou dans des modèles prédictifs.

Voici un aperçu des moments où il vaut mieux utiliser chaque méthode de lead scoring.

Recommandations rapides :

• Tu débutes ? Utilise le scoring manuel ou basé sur des règles simples dans ton CRM.
• Tu gères un pipeline en croissance ? Utilise le scoring basé sur des règles ou envisage le scoring prédictif si ton CRM le propose.
• Tu dois gérer ou segmenter plusieurs tunnels ? Opte pour le scoring des leads avec l’IA pour créer des scores personnalisés et adaptatifs à grande échelle.

Conclusion

Que tu cherches à intégrer l’IA dans ton processus de vente ou à obtenir une méthode plus précise pour scorer tes leads, le scoring des leads avec l’IA peut être la solution qu’il te faut. C’est une façon efficace d’en faire plus avec moins, tout en améliorant de manière mesurable tes résultats commerciaux. Mais il est important d’évaluer les CRM non seulement sur leurs fonctionnalités IA, mais aussi sur leur adéquation globale avec ton activité.

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