Découvrez comment une donnée fiable, enrichie et surtout mise à jour permet à vos actions marketing et commerciales de performer.
Toutes les entreprises rêvent de pouvoir prédire le comportement de leurs clients. Le scoring client (ou Lead Scoring) est la technique marketing et commerciale qui s'en rapproche le plus. Elle consiste à attribuer une note (un score) à un prospect ou un client en fonction de ses caractéristiques et de ses interactions avec votre marque.
Ce score permet de hiérarchiser votre base de données. Au lieu de traiter tous vos contacts de manière identique, vos équipes peuvent se concentrer en priorité sur les profils ayant le plus fort potentiel de conversion, ou à l'inverse, écarter ceux présentant un risque élevé.
Dans l'univers du B2C, le scoring est massivement utilisé pour évaluer le potentiel d'achat et la fidélité. La méthode RFM (Récence, Fréquence, Montant) est la plus connue : on note le client selon la date de son dernier achat, la fréquence de ses commandes et son panier moyen.
Mais le scoring prédictif va plus loin : il permet de calculer le risque d'attrition (le "churn"). En identifiant les clients dont le score d'engagement baisse dangereusement, les équipes marketing peuvent déclencher des campagnes de rétention automatisées avant qu'il ne soit trop tard.
En B2B, les cycles de vente sont longs et coûteux. Le Lead Scoring y est vital pour aligner les équipes marketing et commerciales. Le score est ici basé sur des critères "firmographiques" : le secteur d'activité (code NAF), la taille de l'entreprise, son chiffre d'affaires, et la fonction du décideur contacté.
Au-delà du potentiel commercial, le scoring B2B sert à évaluer le risque financier. Attribuer un score de solvabilité à un nouveau partenaire avant de signer un contrat permet de prévenir les défauts de paiement et de sécuriser la trésorerie de votre entreprise.
Il existe une règle d'or en data science : "Garbage In, Garbage Out" (Si vous entrez des déchets, vous obtiendrez des déchets). Un algorithme de scoring, aussi sophistiqué soit-il, produira des résultats désastreux s'il est alimenté par de mauvaises données.
Si votre base contient des doublons, le système croira que M. Dupont est un client peu engagé (score faible), alors qu'il a en réalité effectué plusieurs achats répartis sur deux fiches distinctes. De même, si le SIRET d'une entreprise est erroné, votre scoring financier évaluera la mauvaise société.
Pour que votre système de scoring soit fiable, vous devez nettoyer, dédoublonner et enrichir vos données en continu. C'est l'étape fondatrice de tout projet de qualification.
Data Enso vous fournit la matière première indispensable à vos algorithmes. Utilisez EnsoDedup pour fusionner vos doublons, EnsoBtoB pour enrichir vos leads avec des données firmographiques précises, et EnsoEnrich afin de compléter les profils de vos clients par les données comportables et de contact nécessaire à votre profilage.
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