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Bâtir un modèle de Scoring efficace

Dans un contexte B2B, tous les prospects ne naissent pas égaux: certains ont un potentiel d'achat plus élevé que d'autres. Etablir un bon modèle de scoring vous aidera à distinguer les prospects sans valeur de vos potentiels acheteurs; les leads "chauds" de ceux pas encore arrivés à maturité.

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D'après definitions-marketing.com, le scoring est "une technique de hiérarchisation des données qui dans le cadre d’une campagne de marketing direct permet d’évaluer par une note ou un score la probabilité qu’un individu réponde à une sollicitation ou appartienne à la cible recherchée". Pour ma part, j'aime à dire qu'établir un modèle de scoring revient à se retrouver sélectionneur de l'équipe de France: tout le monde aura son avis dessus, et personne n'aura fait la même compo que vous! Alors préférez être un Didier Deschamps plutôt qu'un Raymond Domenech!

Car comme dans le foot, ce n'est en aucun cas une science exacte. Un modèle de scoring peut-être très simple ou très complexe, peut porter sur une échelle allant de 0 à 10 comme de -10 000 à +10 000, l'essentiel étant de trouver un modèle qui s'adapte aux spécificités de votre organisation et de son marché tout en faisant automatiquement le tri parmi vos prospects.

D'un point de vue CRM, il vous permettra de décider sur l'attribution ou non de vos prospects aux commerciaux, du moment optimal de l'attribution, ainsi que de leur priorisation, permettant ainsi à vos commerciaux de "contacter le bon prospect au bon moment" (selon l'expression consacrée) ou plutôt, de traiter les meilleurs en premier et de laisser les "hors-cible" ou pas mûrs, de côté.

Le résultat du traitement d'un prospect par un modèle de scoring peut prendre la forme d'une note, d'une lettre, d'un mot, d'une lettre associée à un mot, d'un mot associé à un chiffre, d'une série de lettres cyrilliques associées à un chiffre romain... peu importe! du moment qu'il permet instantanément de connaître le potentiel de vente d'un prospect. Aussi, l'usage le plus fréquent est de segmenter les scores en quelques classes (ou "grades"), au sein desquelles la distribution des prospects est relativement homogène. Autrement dit, si une fois le modèle en place, vous constatez que tous vos prospects se retrouvent dans la même classe, il se peut que votre modèle ait un problème.

Les types de critères

Pour fonctionner, un modèle de scoring s'appuie sur des critères démographiques et/ou comportementaux, explicitement exprimés ou non par vos prospects. Un modèle de scoring complet prend en considération, lorsque c'est possible, chacun de ces 4 types de critères, et les agrège dans une note finale:

CRITERES Explicites Implicites
Démographiques Données fournies par vos prospects. Typiquement, via la soumission de formulaires Données obtenues par le traitement des informations fournies par vos prospects
Comportementaux BANT: Project, Autorité, Besoin, Date Activité de vos prospects, le plus souvent en ligne et traquée avec un outil d'automatisation marketing
  • Exemples de critères démographiques explicites :  Quelle est taille de son entreprise? Son industrie ? Quelle est la fonction, le département fonctionnel, le pays de résidence du prospect ?
  • Exemples de critères démographiques implicites : Le numéro de téléphone est-il valide ?L'adresse mail est elle une adresse professionnelle ? Le prospect a-t-il donné le nom de sa boîte ? A-t-il donné son propre nom ?
  • Exemples de critères comportementaux explicites : De quel budget dispose votre Prospect ? Est-il une personne pesant dans la décision finale ? A-t-il besoin de votre produit/service ? Quand sera-t-il prêt à acheter ?
  • Exemples de critères comportementaux implicites : Le prospect a-t-il ouvert les campagnes emails que vous lui avez envoyées ? A-t-il cliqué dessus ? Quelles pages de votre site a-t-il visitées ? Il y a combien de temps ? S'est-il inscrit à votre dernier événement ?

L'élaboration du modèle

La phase de recherches

Avant de vous lancer à l'aveugle dans la conception d'un modèle avec pour seul guide votre intuition, il peut être judicieux de commencer par contacter les personnes au plus près des prospects: vos commerciaux. Faites-leur remplir un questionnaire afin d'obtenir les caractéristiques des bons comme des mauvais prospects. Approfondissez l'enquête si nécessaire, par des questions ouvertes, des entretiens individuels ou des séances collectives, afin de mieux cerner les subtilités cachées de votre processus de vente. Les données collectées vous donneront les pistes vers lesquelles concentrer vos recherches.

Vient ensuite l'étape de l'analyse exploratoire: construisez des rapports afin de vérifier vos premières intuitions et les résultats obtenus lors de vos questionnaires et entretiens. Faites ressortir les tendances fortes: si 90% des ventes de votre organisation sont générées à partir de prospects créés le lundi, peut-être le jour de création devrait-il prendre de l'importance dans votre modèle ?

Prenez le temps; regardez dans le détail l'historique de vos prospects, les bons comme les mauvais: par où sont-ils arrivés ? Quelles actions ont-il effectué ? etc. Si vous voyez des tendances se dessiner, dressez quelques profils types et élaborez des scenarios.

La conception

Ici, fini les préliminaires: on entre enfin dans le vif du sujet! Si je devais ne donner qu'un seul conseil, ce serait celui-ci: restez simple. Pas besoin d'analyse factorielle ni de régressions linéaires multivariées. Il s'agit juste d'additionner des points entre eux! Si vous le souhaitez, introduisez des facteurs multiplicatifs pour quelques indicateurs importants, comme par exemple, la date de la dernière activité (si elle remonte à plus de 6 mois, je vais diviser le score d'activité par 2, par exemple).

De mon point de vue, j'aime utiliser les critères démographiques pour filtrer l'attribution des prospects, et j'introduis ensuite les critères liés à leur activité pour les prioritiser. Voici un exemple d'ébauche:

  1. Si mon prospect s'appelle "lucky luke", possède un email qui a "bouncé", un numéro de téléphone de 10 chiffres qui commence par 12345 et se termine par 67890, pas d'adresse postale, et que son IP provient d'une province reculée du Tadjikistan, j'ai peu de chances que ça fasse une vente à la fin. J'attribuerais moins de points (ou donnerais une note négative) pour chacune de ces conditions et m'assurerais que si plusieurs d'entre elles sont satisfaites, ce prospect ne passe pas le filtre de l'attribution. Tant qu'il n'aura pas changé de téléphone, il se retrouvera bloqué dans un des grades les plus bas de mon modèle.
  2. OK j'ai nourri mes commerciaux: ils se retrouvent avec les prospects qui ont le mieux rempli vos formulaires. Maintenant, je peux croiser cette information avec le score d'activité, pour que les prospects avec le meilleur potentiel de vente, mais surtout, les plus "récemment actifs" (ce qu'on pourrait considérer comme la traduction de la manifestion d'un intérêt), se retrouvent en haut de liste.

Si vous ressortez vivant de la phase de conception, reproduisez votre modèle sur une feuille excel et partagez-la avec les pesonnes impliquées dans le projet, afin de valider et faire valider le modèle. Si les avis divergent, appuyez-vous sur les rapports construits à la phase précédente pour justifier le barème de points, ou vous risquez de passer des heures et des journées dans des débats passionnants sur la note à associer à chaque condition.

L'implémentation

Avant toute implémentation, connaissez le fonctionnement de vos outils! C'est impératif. Entretenez-vous avec la personne en charge des outils, et impliquez-la dans le projet. Vous devez connaître le fonctionnement du système, ou les règles que vous aurez établies pourraient fonctionner de façon inattendue, ruinant ainsi tous vos efforts pour équilibrer le modèle.

Si vous souhaitez ne pas prendre trop de risques et que vous en avez la possibilité, implémentez votre modèle de scoring de façon "cachée" avant la phase officielle de lancement. Cela vous permettra de tester le bon fonctionnement du modèle et d'y appliquer quelques ajustements, si nécessaire. Vérifiez que les premiers résultats confirment la phase de conception. Vérifiez que les prospects sont répartis de façon à peu près homogène entre les différents grades.

Mesurez l'efficacité de votre modèle:

Aujourd'hui encore, mis à part les sociétés de crédit et d'assurance, peu d'organisations ont mis en place un modèle de scoring sur lesquelles elles peuvent s'appuyer. Après un cycle de vente au moins, il vous sera certainement demandé de mesurer l'efficacité du modèle. Dans ce cas, pas de problème: faites une analyse comparative du traitement des prospects: avant VS après sa mise en place. De combien le taux de conversion des prospects contactés a-t-il augmenté ? Le cycle de vente s'est-il raccourci ? Si oui, de combien de jours en moyenne ? Les prospects qui ont obtenu les meilleurs scores sont-ils les mêmes que ceux ayant donné lieu à une/des vente(s) ?

Enfin, faites le point de façon régulière. Votre modèle ne sera probablement parfait au premier essai, et les tendances du marché peuvent évoluer à moyen et long terme, tout comme les processus internes de votre entreprise. Votre modèle pourrait devenir obsolète sans même que vous vous en rendiez compte. Sollicitez le feedback de vos commerciaux et rafraîchissez le modèle par petites touches. Dans le cas où les retours seraient trop négatifs, n'hésitez pas dans ce cas à changer d'approche et de repartir de zéro.

Lisez l'exemple de la matrice de scoring (bientôt).

Sources:

Marketo Definitive Guide to scoring
Marketo: The big list of scoring rules
Eloqua Scoring Best pratices