Le lead scoring propose une approche différente de l’acquisition client. Cette méthode détecte la proximité des prospects d’une marque vis-à-vis de l’acte d’achat. Elle se concentre alors sur les « meilleurs » consommateurs potentiels : cette classification facilite grandement le lead management. Grâce à des sources scientifiques reconnues, nous fournissons ici une définition claire du lead scoring. Aussi, nous vous expliquons les 4 raisons pour lesquelles ce concept booste vos performances commerciales.
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Sommaire
En quoi consiste le lead scoring ?
Le lead scoring tend à classifier les leads d’une marque selon leur rentabilité. Benhaddou & Leray, 2017 indique que ce procédé relève de la gestion de la relation client. En règle générale, on calcule ce score selon deux critères intrinsèques du lead :
- ses caractéristiques : secteur d’activité, responsabilité au sein de l’entreprise, taille de sa structure, etc.
- et son comportement : parcours client, historique des contacts, intérêt vis-à-vis d’une offre, etc.
Au bout du compte, le lead scoring traduit le « potentiel » du prospect, c’est-à-dire sa propension à devenir client. Ce faisant, les marques sont en mesure de :
- sélectionner leurs cibles prioritaires
- créer des prises de contact privilégiées avec ces derniers
- mais aussi, personnaliser leurs stratégies marketing.
Duncan & Elkan, 2015 va même plus loin. En effet, il s’agirait d’une méthode des plus efficaces pour qualifier ses prospects sur les systèmes de lead management. A vrai dire, tout dépend du modèle retenu pour exécuter le lead scoring. Et pour cause, les systèmes les plus prédictifs apportent des données précieuses pour aller chercher des prospects très qualifiés. Enfin, un bon modèle de lead scoring serait un avantage considérable en vue de l’amélioration de la collaboration interne. (Wu et al, 2023)
Les liens inextricables entre lead scoring et marketing automation
Ici, nous nous intéressons à l’apport positif du marketing automation sur le lead scoring. En l’occurrence, Nygård & Mezei, 2020 analyse les connexions entre machine learning et notation des leads. Alors, l’objectif de l’étude est d’évaluer les probabilités d’achat des prospects. Les auteurs ont donc comparé 4 approches reconnues d’apprentissage automatique afin d’automatiser ce scoring. Leur conclusion est sans appel : les forêts d’arbres décisionnels sont les plus performants, et ce, pour 2 raisons :
- leur score de performance globale est supérieur aux 3 autres systèmes étudiés
- et leur grande facilité d’interprétation.
Aussi, comme évoqué en introduction, le lead scoring facilite le contact entre équipes marketing et sales d’une même structure. Alors, l’automatisation du lead scoring prend tout son sens : elle sépare les prospects selon les besoins de la marque. En d’autres termes, certains seront transférés au service commercial, tandis que d’autres resteront dans les bases de données des responsables marketing. (Järvinen, J. & Taiminen, H., 2015)
4 bienfaits du lead scoring sur la performance commerciale
Comme promis en début d’article, nous nous intéressons dans cette section aux avantages que procure cette tactique marketing. Selon les conclusions d’une étude de février 2023, ces bienfaits sont au nombre de 4 :
- plus de conversions client
- baisse des efforts liés à l’acquisition client
- hausse des revenus des marques
- identification des meilleurs leads
Le lead scoring est idéal pour augmenter le taux de conversion
Ce procédé marketing fluidifie la circulation des leads dans le funnel marketing. Par conséquent, il accroît le nombre de conversions client. Le modèle prédicitf de Kazemi et al, 2015 nous permet d’y voir plus clair à cet égard. Cette étude exploite le lead scoring et détermine les prospects les plus à même de passer à l’acte d’achat. De par cette méthode, les auteurs sont en capacité d’augmenter la satisfaction client.
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Une fois appliqué à un fabricant de meubles, le modèle s’est montré efficace sur plusieurs plans :
- Coûts administratifs : baisse de 8 % sur la durée de l’exercice
- Bénéfices : en hausse de 15 % par rapport à l’exercice précédent
- Ventes : plus de clients de par l’augmentation du taux de conversion
De plus, Meire et al, 2017 démontre la rentabilité et l’efficacité des systèmes de lead scoring en termes d’acquisition client. Leur modèle d’aide à la décision intègre plusieurs sources de données : réseaux sociaux et gains financiers. Une étude de cas chez Coca-Cola affiche des résultats très encourageants. Pour cause, ce système propulse le taux de réponse des prospects : +4,75% sur la durée de l’expérience. Ainsi, sans aucun coût supplémentaire lié aux efforts marketing, la marque bénéficie d’un gain financier de 11 millions de dollars !
Il réduit les coûts liés à la conversion des leads
Nous venons de le voir avec l’exemple de Coca-Cola : le lead scoring ne se contente pas d’augmenter le taux de conversion. En outre, il occasionne une forte diminution des coûts propres à la conversion client. Wei et al, 2016 montre que la matrice de la valeur client s’avère cohérente dans l’augmentation des performances commerciales.
Dans une autre étude, Soroush et al, 2012 parvient à réduire les coûts de calcul de la probabilité d’achat chez des compagnies d’assurance. Au final, cette approche originale du lead scoring permet de trouver les meilleurs prospects à faible coût. Ainsi, les entreprises passées au crible ont réduit de 50 % le nombre de variables retenues dans cette quête de leads. La complexité du scoring devient alors moindre et les conversions client s’enchaînent !
Augmenter ses revenus grâce au lead scoring
Ensuite, l’augmentation des conversions client permise par le lead scoring entraîne une hausse des revenus pour les marques. Thorleuchter et al, 2012 démontre les influences positives entre :
- taux d’acquisition de leads qualifiés
- nombre de ventes
- et réduction des coûts liés à l’achat et à l’entretien des fichiers de prospection.
Les résultats sont sans appel : les bases de données prospects sont plus pertinentes grâce à la méthode de ces auteurs. Parmi les entreprises étudiées, la densité de clients potentiels sérieux passe de 5 % à 18 % !
L’acquisition client peut s’avérer longue et chère. C’est pourquoi le lead scoring préfère identifier le quartile de vos meilleurs prospects.
Il pousse à se concentrer sur les meilleurs leads
Enfin, l’identification des leads les plus prolifiques reste l’apport le plus clair du lead scoring. Après tout, c’est ce qui le différencie des autres techniques de gestion de la relation client. Cependant, il ne suffit pas d’identifier ce segment de votre clientèle. En effet, il faut aussi prendre en compte la variable temps. Les meilleures équipes marketing prêtent attention aux meilleurs prospects d’aujourd’hui, mais aussi ceux de demain !
Par conséquent, le lead scoring prédictif impacte davantage les ventes que son homologue traditionnel (Wu et al, 2023). De plus, le lead scoring traditionnel peut s’avérer chronophage pour identifier les meilleurs prospects. Ainsi, les efforts marketing ne sont pas proprement récompensés et le jeu n’en vaut plus la chandelle. Duncan & Elkan, 2015 nous apprend la chose suivante :
Le taux de conversion moyen n’est que de 5 % avec les modèles traditionnels, contre 15 % avec les systèmes prédictifs.
Sources
- Benhaddou, Y. & Leray, P. (2017). Customer Relationship Management and Small Data — Application of Bayesian Network Elicitation Techniques for Building a Lead Scoring Model. 2017 IEEE/ACS 14th International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA).
- Duncan, B & Elkan, C. (2015). Probabilistic Modeling of a Sales Funnel to Prioritize Leads. KDD ’15: Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1751–1758.
- Järvinen, J. & Taiminen, H. (2016). Harnessing marketing automation for B2B content marketing. Industrial Marketing Management, 54, 164-175.
- Kazemi, A., Babaei, M. & Mohammad Javad, M. (2015). A data mining approach for turning potential customers into real ones in basket purchase analysis. International Journal of Business Information Systems, 19(2), 139-158.
- Meire, M., Ballings, M. & Van den Poel, D. (2017). The added value of social media data in B2B customer acquisition systems: A real-life experiment. Decision Support Systems, 104, 26-37.
- Nygård, R. & Mezei, J. (2020). Automating Lead Scoring with Machine Learning: An Experimental Study. Machine Learning and Predictive Analytics in Accounting, Finance and Management.
- Soroush, A., Bahreininejad, A. & van den Berg, J. (2012). A Hybrid Customer Prediction System Based on Multiple Forward Stepwise Logistic Regression Model. Intelligent Data Analysis, 16(2), 265-278
- Thorleuchter D., Van den Poel, D. & Prinzie, A. (2012). Analyzing existing customers’ websites to improve the customer acquisition process as well as the profitability prediction in B-to-B marketing. Expert Systems with Applications, 39(3), 2597-2605.
- Wei, J., Lin, S., Yang, Y. & Wu, H. (2016). Applying Data Mining and RFM Model to Analyze Customers’ Values of a Veterinary Hospital. International Symposium on Computer, Consumer and Control.
- Wu, M., Andreev, P. & Benyoucef, M. (2023). The state of lead scoring models and their impact on sales performance. Information Technology and Management.
Publié dans Stratégie.
