I. Définition
Le lead scoring est une méthode fréquemment utilisée par les entreprises qui souhaitent identifier avec des critères bien précis les prospects les plus prometteurs. En effet, cette méthode leur permet de cibler davantage les efforts à fournir sur eux pour multiplier leurs chances de transformation en clients.
Le lead scoring fonctionne en général sur une échelle de points allant de 0 à 100, mais il peut fonctionner sur des valeurs liées aux indicateurs définis (intérêt pour la marque, données démographiques et comportementales, fréquentation du site e-commerce…).
II. Les enjeux du lead scoring
Le lead scoring permet d'abord d'avoir des indicateurs sur ses prospects et/ou ses clients et permet donc d'avoir des repères en matière de valeurs numériques.
Ces indicateurs peuvent évoluer dans le temps où ils peuvent être complétés. Ainsi, il est possible de voir l'évolution de ces indicateurs et de traduire l'évolution de la maturité d'un client. Par exemple, dans le cadre d'échanges avec un client par téléphone pour ses besoins, on pourrait mesurer l'évolution du temps total des conversations dans le temps. Si le client passe plus de temps au fil des sessions téléphoniques, on pourrait considérer que le client est plus mature et qu'il pourrait être plus apte à consommer.
Le lead scoring permet finalement de prioriser ses actions pour maximiser le taux de conversion vers des leads.
Cette méthode permet aussi aux entreprises de gagner du temps et d'optimiser les ressources disponibles. De plus, il favorise une collaboration transversale entre les départements marketing et ventes en offrant une base objective pour évaluer la qualité des prospects.
Les entreprises doivent constamment analyser les performances de leurs stratégies de lead scoring, en adaptant les critères et les points attribués en fonction des résultats obtenus et des évolutions du comportement des prospects même si ceux-ci nécessitent souvent des ajustements.
III. Les informations à mesurer
- Date d'entrée du client, nombre de contacts avec le client ;
- Informations démographiques : âge, sexe ;
- Informations comportementales : fréquentation du site, temps de réponse, ouverture d’e-mails ;
- Historique d'achats du client ;
- Adhésion aux réseaux sociaux de la marque.
Pour conclure, en exploitant des outils analytiques avancés et des algorithmes d'apprentissage automatique, les entreprises pourraient alors améliorer leur processus de scoring des prospects. Elles y gagneront une augmentation de leur efficacité et de leur taux de réussite.