En B2B, on le sait bien : les cycles de vente s’étirent, les interlocuteurs se multiplient et les budgets demandent des comptes à rendre. Et continuer à prospecter “au petit bonheur la chance” ou se fier au flair d’un commercial, ça fini par coûter cher. Mais heureusement, le lead scoring a évolué.

 

Scoring prédictif B2B : comment ça marche

Vos commerciaux passent des heures sur des comptes qui ne convertiront probablement jamais. Et pendant ce temps, les bons prospects dorment dans le CRM. Le scoring prédictif B2B règle ce problème. En effet, il donne à chaque entreprise une probabilité d’achat, calculée d’après ce que vos meilleurs clients ont en commun. L’idée est simple, la mise en oeuvre l’est moins qu’en B2C.

 

Du contact à l’entreprise

En B2B, on n’achète pas seul. Chez un même prospect, le commercial télécharge votre livre blanc pendant que le directeur financier ne répond pas à vos emails. Si vous scorez chaque contact séparément, vous obtiendrez deux notes contradictoires pour une seule opportunité. Le modèle fait donc l’inverse : il rattache chaque contact à son entreprise, puis à son groupe.

Pour cela, il lui faut un lien fiable avec le SIREN et le SIRET. Le premier identifie l’entreprise, le second chacun de ses établissements. Sans ce lien, les doublons brouillent tout : une même société compte pour plusieurs prospects et un simple établissement peut passer pour une entreprise à part entière.

Une fois les comptes bien identifiés, le modèle apprend de vos ventes passées. Il n’additionne pas des points fixés à la main, il compare les entreprises devenues client à celles qui ont refusé ou n’ont jamais répondu. C’est comme ça qu’il est capable de repérer ce qui les distingue : secteur, taille, ancienneté, localisation, signaux d’activité. Toute votre base est ensuite notée selon la probabilité d’achat qu’il en déduit.

Résultat ? Vous obtenez une liste classée, du compte le plus prometteur au moins prometteur.

 

Ce qui fragilise un modèle B2B

Premier piège : le volume.

 

Une entreprise qui a quelques centaines de clients dispose de quelques centaines d’exemples. Un e-commerçant en compte des dizaines de milliers. Sur un échantillon aussi mince, le modèle prédictif peut prendre des coïncidences pour des règles. Mais deux leviers limitent le risque :

  • L’enrichissement : vous pouvez enrichir chaque entreprise avec des données externes, ce qui donne plus de variables à comparer.
  • La stratégie look-alike : au lieu de prédire l’achat à partir d’un historique trop court, on mesure la ressemblance de chaque prospect avec vos meilleurs clients.

 

Second piège : le temps.

 

Sur une base obsolète, le scoring prédictif classe des fantômes. Les entreprises ferment, fusionnent, déménagent, changent de dirigeant. Chaque événement modifie leur probabilité d’achat. Il est donc important de rafraîchir les données et recalculer le score régulièrement. Une échéance approche, au 1er janvier 2027, les codes APE changent. Si votre modèle de scoring actuel utilise le secteur d’activité, il faudra le remapper. Sinon, il comparera des codes qui ne veulent plus dire la même chose.

 

Vérifier le score

Un score qui n’a pas été testé reste une hypothèse. Avant de le déployer, on le passe sur des fichiers échantillons dont on connaît déjà l’issue. On compare ensuite les taux de conversion par tranche de score. Si les meilleures tranchent ne convertissent pas nettement mieux que la moyenne, le modèle de scoring n’a pas trop d’utilité. Chez IDAIA, on teste d’abord sur des échantillons avant de l’étendre à toute votre base.

Ensuite, il faut le brancher sur le terrain. En effet, un score que personne n’utilise ne change rien. En fixant des seuils dans le CRM, au-dessus d’un certain score, le compte passe en appel prioritaire. En dessous, il reste en nurtering. Aussi, demandez à vos commerciaux des retours concrets : ils servent à recalibrer le modèle afin qu’il soit le plus juste possible. D’ailleurs, on aborde ces règles-là dans notre série autour du scoring avec Philippe Turco, notre consultant expert.

 

Construire un score B2B qui tient dans la durée

Un échantillon mince et une donnée qui vieillit : ce sont les deux points sur lesquels IDAIA intervient. Nos équipes construisent le modèle de scoring adapté à votre problématique, qu’il s’agisse d’affinité ou de répondants. Comment ? En partant de vos données clients et en les enrichissant avec les référentiels B2B dont nous disposons : SIRET, chiffre d’affaires, effectifs, secteur. In fine : vous récupérez une base de prospects classée, testée avant d’être généralisée.