Nouvelle technologie de prospection commerciale
Avez-vous testé la prospection par « scoring » ?
Notre solution de prospection a radicalement changé cet été.
Pour être honnête, nous n’avons pas vraiment touché au coeur de notre technologie (qui est de détecter les signaux d’achats des prospects depuis des sources publiques/premium comme des bases de données, articles, interviews, contenus web ou médias sociaux). Non. Mais nous avons ajouté une couche technologique qui a radicalement changé l’usage de la solution.
Laissez moi vous faire le pitch : en plus de diffuser un flux d’alertes commerciales (ie les signaux d’achats), nous avons créé des algorithmes pour construire un score sur chacun des 30 millions de contacts que nous analysons sur l’Europe.
Récapitulons et essayons d’être clairs :
(1) vous définissez votre territoire de prospection (par exemple « responsable informatique », dans 12 secteurs d’activités, dans des entreprises de plus de 30 personnes, en région lyonnaise, etc.), mettons que ça représente 20-30,000 personnes…
(2) vous indiquez au système des signaux d’achat qui vous intéressent (par exemple : démarché par mes concurrents, en poste depuis moins d’un an, qui fait des investissements, qui lance un nouveau produit…).
Voila, c’est tout. La technologie va ensuite récupérer toutes les données, identifier les signaux d’achat, et construire un score* pour chacun des 30,000 potentiels prospects de votre territoire.
Les plus marketeux d’entre nous appellent ça du Big Data.
Une liste de prospection dynamique, classée par signaux d’achats
Voyons maintenant à quoi ça sert dans la vraie vie : puisque tous nos prospects sont synthétisés sous forme d’un score de probabilité d’achat, nous pouvons construire une liste de prospection commerciale dynamique.
Cette liste de prospection est facile à travailler : vous ajoutez les contacts qui vous intéressent ou vous les excluez de la liste. Si facile que je l’ai même fait tester par mon fils de 5 ans ! (bon, ça n’a pas marché, il ne sait pas traiter une liste de prospection, j’ai été obligé de le punir)
Voila une petite capture de la façon dont ça fonctionne >>
Quel est le ROI du « Lead scoring » ?
Comme nous sommes une équipe légèrement obsessionnelle, nous avons passé l’été à faire tester cette technologie par les plus aguerris de nos clients, en France, au Royaume-Uni et aux Pays-Bas. Le test était simple : « Travaillez votre liste de prospection (ajouter/exclure/appeler) et dîtes-nous combien d’opportunités vous créez ».
Ils ont appelé, appelé, appelé **… pour au final atteindre un taux de conversion du lead en opportunité de 8.2%.
Qu’est-ce que ça représente 8.2% ? À peu près 2 fois mieux que les taux de conversion des prospects entrants (inbound leads) et 8 fois mieux que de travailler une liste de prospection « classique » (j’ai essayé d’expliquer ça à mon fils, il y a mis de la mauvaise volonté, je l’ai donc re-puni).
Mais ne me croyez pas sur parole, le mieux est de tester la nouvelle solution pendant 7 jours et de faire parler le produit.
* Non, je suis bien incapable de vous expliquer dans le détail les ingrédients de calcul de ce score : il prend en compte plus d’une cinquantaine de variables, toutes dépendantes de votre territoire et des types de signaux qui vous intéressent. C’est un article de blog, pas un traité de pataphysique.
** J’en profite pour remercier ces 30 stars qui ont joué les rôles de beta-testeurs sur nos listes de prospection et ont passé des milliers d’appels de prospection. Je sais bien qu’ils le faisaient dans l’intérêt de leur pipeline… mais quand même, c’était vraiment chouette. Merci.