5 erreurs terribles pour votre Lead Scoring

Le Lead Scoring est un outil très puissant pour améliorer vos performances commerciales et convertir plus de prospects en clients. Mais attention : mal paramétré, le Lead Scoring peut avoir un impact terrible sur votre chiffre d’affaires. Voici les 5 erreurs à éviter pour créer un Lead Scoring efficace.

L’idée du lead scoring est simple: vous donnez un score à chacun de vos prospects en fonction de leur niveau de qualification et leur maturité.

Vos commerciaux travaillent ensuite en priorité les scores les plus élevés.

Dans les sociétés les plus matures, l’équipe marketing travaille les scores les plus faibles avec des séquences de marketing automation jusqu’à ce que le score permette d’envoyer le lead aux équipes commerciales.

guide marketing automation B2B

Mais tirer le meilleur parti d’un système de lead scoring n’est pas une mince affaire.

Il est même souvent mis en place, puis oublié, et jamais vraiment remis à jour.

Pourtant le gain marginal peut être énorme en optimisant le score, et les process associés.

Voici les principales erreurs qui empêchent de profiter au maximum du lead scoring pour vous guider dans un audit de votre système actuel, et vous donner quelques pistes d’optimisation.

#1 Vous n’évaluez que le potentiel de vos leads

C’est probablement l’erreur la plus commune dans la création du Lead Scoring.

L’objectif du Lead Scoring n’est pas uniquement d’aider les commerciaux à prioriser les leads entrants.

En B2B, les cycles de vente sont généralement assez longs, et les équipes marketing génèrent un grand nombre de Leads qui sont encore très loins d’une intention d’achat.

stat lead pas mature en B2B

Or, l’intervention de vos équipes commerciales n’est pertinente qu’à compter du moment où l’intention d’achat a été formulée clairement : c’est le T dans le framework BANT (TIMING).

Les commerciaux sont d’ailleurs formés à qualifier les leads dès l’appel de découverte sur ce critère.

On ne peut donc parler de SQL (Sales Qualified Lead – autrement dit, un lead qui mérite d’être traité par les équipes commerciales) qu’à partir du moment où une intention d’achat a été formulée.

Il devient alors fondamental d’évaluer le degré d’engagement de vos leads de façon précise, et de l’intégrer à votre lead scoring.

Notez bien qu’une demande de contact ne suffit pas à définir une intention d’achat ⚠️ Les curieux sont nombreux sur le web.

Le meilleur moyen d’engager sur une intention d’achat est de proposer une demande de rendez-vous directement. Assurez-vous quand même d’avoir déjà qualifié le potentiel, au risque de noyer vos commerciaux de petits leads ⚠️

On peut aussi utiliser:

  • Les pages vues sur votre site web : quelles pages ont été visitées, à quelle fréquence, combien de temps, etc…
  • Les interactions avec vos communications: ouvertures d’e-mails, réponses, clics, etc…
  • Les contenus téléchargés, présence à vos Webinars, etc.
  • Le nombre de contacts au sein de la même entreprise qui s’intéressent à vos services.

#2 Vous scorez des contacts, et pas des comptes

En B2B, la décision d’achat est diffuse au sein de chaque entreprise prospect. Un des aspects fondamentaux du cycle de vente est de bien identifier les décideurs.

Votre lead scoring doit refléter cet aspect important.

Si vous n’avez réussi à intéresser qu’un stagiaire (qui est potentiellement très intéressé), cela ne permet pas du tout de qualifier un compte.

À l’inverse, si vous parvenez à intéresser les 3 acheteurs clé de votre solution au sein d’une entreprise qui correspond à vos critères de potentiels, alors votre probabilité de convertir est en réalité très élevée, même s’ils n’ont pas passé des heures sur votre site.

C’est une des grandes complexité du B2B pour créer un lead scoring efficace : il faut pouvoir identifier les leads générés au sein d’un même compte prospect afin de bien évaluer le potentiel de conversion, mais aussi d’affiner votre communication.

Imaginez la différence entre ces deux scénarios :

Pierre s’intéresse à la solution A et télécharge un livre blanc. Il en parle au déjeuner à Jean & Luc. Jean oublie. Et Luc s’y rend le lendemain, et télécharge une étude de cas détaillée.

Dans le premier cas:

  1. Pierre reçoit un email de prospection suite à son téléchargement du livre blanc de la part de John, commercial chez A basé à Paris (c’est le matin).
  2. Luc reçoit le lendemain le même email de prospection suite à son téléchargement de l’étude de cas, de la part de Jennifer, commerciale chez A.

Dans le deuxième cas:

  1. Idem
  2. Jean & Luc ont été identifiés comme décideurs clés du compte en question et reçoivent tous les deux un email de prospection (différent) le lendemain matin, de la part de John à nouveau, avec Pierre en CC, les informant que Pierre a téléchargé le livre blanc, et que cette étude de cas les intéressera sans doute.

#3 Vous calculez le score trop tard

Le taux de conversion chute de façon exponentielle avec le temps après une demande de rappel.

8h après la demande, les probabilités d’obtenir une réponse aux appels devient quasi-nulle.

Dans un environnement concurrentiel, le premier à entrer en contact avec le prospect a plus de 50% de chances de remporter le contrat.

Il est pourtant assez courant de voir des systèmes d’attribution de leads qui fonctionnent de façon quotidienne, après des calculs complexes (et coûteux) qu’on préfère faire tourner dans la nuit.

On le dit assez souvent: un bon lead scoring doit être simple.

Une des raisons derrière ça est que les meilleurs systèmes de lead scoring fonctionnent en flux, c’est à dire qu’au moment où le lead remplit le formulaire, on lui attribue un score instantanément.

S’il n’est pas encore au niveau SQL, il sera attribué au lead nurturing de vos équipes marketing.

Mais si dans la minute qui suit, il télécharge une étude de cas, et que son score passe au niveau SQL, il est instantanément ajouté à votre logiciel CRM.

#4 Vous n’utilisez que vos données

Les questions que vous posez dans vos formulaires ont un coût direct sur vos conversions.

Surtout, les réponses que vous obtenez sont généralement données rapidement, sans grande réflexion. Du moins parfois. Sauf qu’on ne sait pas quand.

Créer votre lead scoring (et donc tous vos process d’attribution commerciale et de nurturing) uniquement sur des données déclaratives, c’est accepter une marge d’erreur de 20, 50 ou 80% sans aucun moyen de la connaître précisément.

Il est généralement bon de valider certaines informations (quittes à retirer les questions du formulaire) avec des sources externes de données.

Pour ça, certains éditeurs de solutions d’enrichissement de données ont développé des plateformes et infrastructures très complexes, pour compiler des bases de données propriétaires énormes avec des dizaines de points de données pour chaque contact.

Ces enrichissements automatisés de vos bases de contacts vous permettent d’obtenir des données souvent plus fiables que les données déclaratives sur l’entreprise (nombre d’employés, revenu, etc.) et sur le prospect lui-même : la plupart des solutions proposent par exemple de vous indiquer son profil LinkedIn (et les informations qui y figurent).

Générer des données aussi riches à vous seul demanderait des efforts considérables, ou bien des dizaines de questions dans vos formulaires.

Plus vous aurez d’informations, et plus votre lead scoring sera précis.

Attention ces solutions ont toutefois un coût à ne pas négliger, il ne s’agit donc pas d’enrichir absolument tous vos MQL. Définissez un score (en particulier un score d’engagement) à partir duquel il commence à être intéressant d’obtenir plus d’informations sur ce compte.

#5 Vos équipes commerciales et marketing ne sont pas alignées sur un score cible

Un des gros intérêts du lead scoring est aussi qu’il permet d’aligner vos équipes de vente et vos équipes marketing sur les définitions de:

  • MQL (Marketing Qualified Leads)
  • SAL (Sales Accepted Leads)
  • SQL (Sales Qualified Leads)

En particulier, il permet de fixer un objectif très précis de MQLs aux équipes marketing, et d’obtenir des équipes commerciales qu’elles s’engagent à contacter tous les MQL qui leur sont transmis en moins de X heures, et au moins Y fois.

Cet engagement réciproque est fondamental, et c’est lui en grande partie qui fera fonctionner la machine, au moins au début. L’unique KPI à suivre devient ensuite la proportion de SAL parmi les MQL.

Attention toutefois, il est fondamental d’avoir un vrai processus de qualification commerciale au tout début du funnel commercial, avec un nombre restreint d’issues (sans réponse, positif, négatif par exemple) à chaque tentative, un nombre de tentative minimum, un délai maximal entre l’entrée du lead et la dernière tentative etc.

Sans ça, vos commerciaux vous expliqueront 3 mois après la mise en place du lead scoring que le score n’est pas très pertinent, sans avoir noté le résultat de la qualification.

Et votre équipe marketing vous dira que les leads sont très biens, mais qu’ils ne sont jamais appelés (à temps) et que c’est pour ça que rien n’a fonctionné.

Pour conclure

En conclusion, le lead scoring est un levier puissant pour passer un palier en termes d’efficacité et d’efficience commerciale et marketing.

Mais il faut bien être conscient qu’il exige des process systématiques pour pouvoir être optimisé.

Sans ça, vous ne pourrez jamais optimiser le score lui-même ou les process associés.

Tirer le maximum d’un système de lead scoring demande donc un peu de rigueur, au moins au début, et beaucoup d’automatisation.

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