Dans cet article, nous examinons comment l'IA dans le lead scoring améliore la qualité des leads et nous décrivons les meilleures pratiques pour mettre en œuvre l'IA dans votre stratégie de marketing B2B.
Les équipes marketing B2B sont souvent submergées par un grand nombre de leads et peinent à identifier les leads les plus précieux. En l'absence de directives claires, les équipes commerciales finissent par consacrer le même temps à chaque lead, passant à côté de prospects à fort potentiel tout en perdant leur temps avec ceux qui ont peu de chances de se convertir.
Le problème ? Il n'existe pas de processus efficace pour identifier rapidement les prospects qui méritent une attention prioritaire.
Les méthodes traditionnelles d'évaluation des prospects reposent en grande partie sur des hypothèses humaines et des suppositions, ce qui les rend souvent subjectives et chronophages. Ces modèles se concentrent généralement sur des actions de base telles que l'ouverture d'un e-mail ou le téléchargement d'un livre blanc, qui ne reflètent pas toujours la véritable intention d'achat d'un prospect. Par conséquent, les commerciaux risquent de poursuivre des prospects de faible qualité et de manquer des signaux importants qui indiquent qu'un prospect est prêt à acheter.
Par exemple, un système de notation traditionnel peut attribuer la même valeur à un prospect qui clique simplement sur un e-mail marketing qu'à un prospect qui visite à plusieurs reprises votre page de tarification ou qui s'engage dans un contenu axé sur les ventes. Avec cette approche unique, les équipes de vente sont dans l'ignorance et incapables de donner la priorité aux prospects qui sont en réalité plus proches d'une décision d'achat.
Cela peut conduire les équipes de vente à perdre du temps avec des prospects peu intéressants tout en négligeant les prospects à fort potentiel. En conséquence, les leads non qualifiés encombrent les pipelines de vente, ralentissent la croissance et gonflent le coût par acquisition.
Lelead scoring alimenté par l'IA, cependant, identifie des signaux nuancés, tels que les interactions répétées avec un contenu de haute qualité ou l'engagement avec des pages spécifiques aux ventes, et permet aux équipes de donner la priorité aux prospects ayant une plus grande probabilité de conversion.
Dans cet article, nous nous penchons sur l'IA dans le lead scoring et décrivons les meilleures pratiques pour mettre en œuvre l'IA dans votre stratégie de marketing B2B.
Comment l'IA transforme le lead scoring et renforce l'efficacité du marketing B2B
Les méthodes traditionnelles de lead scoring sont souvent insuffisantes car elles s'appuient sur des points de données limités et des critères statiques. En revanche, le lead scoring alimenté par l'IA adopte une approche plus holistique en analysant un large éventail de sources de données pour évaluer la qualité des leads.
Grâce à l'examen de modèles dans les données historiques des prospects, l'IA peut identifier les comportements et les caractéristiques qui ont la plus forte corrélation avec les conversions réussies, sans s'appuyer sur les hypothèses ou les préjugés de ceux qui construisent les modèles traditionnels de notation des prospects. Il en résulte un système de notation beaucoup plus précis et objectif qui reflète la dynamique réelle de votre processus de vente.
L'un des principaux avantages du lead scoring piloté par l'IA est sa capacité à mettre à jour les scores en temps réel sur la base de nouvelles données. Contrairement aux modèles traditionnels, qui sont statiques et ne s'adaptent pas aux changements de comportement des prospects au fil du temps, les modèles d'IA recalculent continuellement les scores au fur et à mesure que de nouvelles interactions se produisent. Les équipes marketing et commerciales ont ainsi toujours accès aux informations les plus récentes, ce qui leur permet d'agir sans délai sur les prospects à fort potentiel.
Par exemple, le scoring traditionnel peut fixer un seuil de 100 points pour transmettre un lead aux ventes sur la base de critères prédéfinis. Cependant, l'IA, après avoir analysé les données historiques et les modèles de conversion, peut apprendre que les leads sont plus susceptibles de se convertir s'ils atteignent plutôt 120 points. Par conséquent, elle ajuste dynamiquement le seuil à 120 points, garantissant que seuls les leads les plus prometteurs sont prioritaires pour la prospection commerciale. Cette notation adaptative aide les équipes à se concentrer sur les prospects au potentiel le plus élevé, améliorant ainsi les taux de conversion et l'efficacité des ressources.
Ce scoring dynamique permet à votre équipe de donner la priorité aux leads qui présentent des signaux d'achat forts à l'heure actuelle, plutôt que de s'appuyer sur des évaluations obsolètes.
Comment l'IA crée un modèle de scoring des leads plus précis
À mon avis, l'IA améliore la précision du lead scoring en utilisant le big data et en éliminant les biais liés aux méthodes manuelles.
La notation manuelle est souvent influencée par les hypothèses des spécialistes du marketing ou les opinions des commerciaux sur ce qui constitue un "bon" lead. L'IA élimine cette subjectivité en s'appuyant sur des données, ce qui permet d'obtenir un modèle de notation plus juste et plus cohérent.
De plus, l'IA peut identifier des modèles cachés qui ne sont pas forcément évidents pour les analystes humains. Par exemple, elle peut découvrir que les prospects provenant de certains secteurs d'activité, de certaines tailles d'entreprise ou de certaines fonctions se convertissent à un taux plus élevé. Cela est vrai même si ces caractéristiques ne faisaient pas partie de vos critères de notation. En découvrant ces informations, l'IA permet d'affiner le profil du client idéal et d'améliorer le ciblage.
Points de données clés utilisés par l'IA pour améliorer le scoring des leads
Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se concentrent souvent sur des actions isolées, l'IA intègre plusieurs couches de données pour créer une vue d'ensemble du potentiel de chaque prospect.
Examinons les quatre principaux types de données.
- Données comportementales
Les données comportementales capturent la façon dont les prospects interagissent avec votre marque à travers différents points de contact. Il s'agit d'actions telles que les visites de sites web, les téléchargements de contenu, l'engagement sur les médias sociaux, les clics sur les courriels et la participation à des webinaires. En suivant ces interactions, l'IA peut évaluer le niveau d'intérêt et d'engagement d'un prospect vis-à-vis de vos offres. Un prospect qui visite souvent votre site web et passe du temps sur des pages à forte valeur ajoutée, comme les études de cas ou les tarifs, a de fortes chances de vouloir acheter.
L'IA permet également d'identifier des modèles au fil du temps. Par exemple, si un prospect s'intéresse à un contenu axé sur le produit, cela peut signifier qu'il se trouve dans la phase de réflexion de son parcours d'achat. Cela se traduirait par un score plus élevé.
- Les données sociétales
Les données firmographiques sont des informations spécifiques à l'entreprise. Elles comprennent le secteur d'activité, la taille, le chiffre d'affaires, la localisation et le rôle du lead dans l'entreprise. L'IA utilise ces données pour évaluer si un lead correspond à votre profil de client idéal (ICP). Par exemple, si votre solution B2B s'adresse à des entreprises technologiques de taille moyenne, l'IA peut donner la priorité aux prospects issus de ce secteur. Cela permet à votre équipe de vente de se concentrer sur les prospects les mieux adaptés.
En intégrant des données firmographiques, l'IA garantit que le scoring de vos leads n'est pas seulement basé sur des actions individuelles mais prend également en compte le contexte plus large de l'organisation qui se cache derrière le lead. Il en résulte une approche plus stratégique de la hiérarchisation des leads, qui aide les équipes commerciales à cibler les entreprises les plus susceptibles de se convertir et de générer une valeur à vie plus élevée.
- Données d'intention
Les données d'intention sont un indicateur puissant de la volonté d'achat d'un prospect. Ces données proviennent de sources tierces qui suivent les comportements en ligne, tels que les recherches de mots clés spécifiques, la consommation de contenu sur les sites web du secteur ou l'engagement avec les concurrents. L'IA analyse ces données externes pour identifier les prospects qui effectuent des recherches sur les solutions de votre marché.
Par exemple, si un prospect a recherché le "meilleur logiciel de gestion de projet pour les équipes à distance" ou lu des articles sur l'optimisation de la collaboration entre les équipes à l'aide d'outils numériques, cela suggère qu'il explore activement des solutions qui répondent aux défis que ce type de logiciel résout. En intégrant les données d'intention, l'IA permet une approche plus proactive de l'engagement des prospects, permettant à votre équipe de les contacter au moment où ils sont le plus intéressés par une décision d'achat.
- Perspectives prédictives
L'un des principaux avantages de l'IA est sa capacité à générer des informations prédictives. En analysant les données historiques, l'IA peut prévoir la probabilité de conversion d'un prospect en se basant sur les modèles observés dans les transactions antérieures réussies. Ces informations sont particulièrement précieuses pour les équipes B2B qui cherchent à concentrer leurs efforts sur les pistes les plus prometteuses.
Le scoring prédictif des leads prend en compte à la fois des données explicites, comme l'intitulé du poste ou la taille de l'entreprise, et des signaux implicites, comme le comportement d'engagement ou les données d'intention. Par exemple, si l'IA identifie que les leads présentant une certaine combinaison de caractéristiques géographiques et de niveaux d'engagement élevés sont trois fois plus susceptibles de se convertir, elle peut attribuer un score plus élevé aux nouveaux leads similaires. Cette approche prédictive permet aux équipes marketing et commerciales B2B de concentrer leur temps et leurs ressources sur les leads qui ont le plus de chances de se transformer en clients.
En utilisant un mélange de données comportementales, firmographiques, intentionnelles et prédictives, l'IA crée un modèle de notation des leads plus nuancé et plus précis. Cela permet non seulement d'améliorer la qualité des leads transmis aux ventes, mais aussi d'accroître l'efficacité de vos efforts marketing.
Comment utiliser l'IA pour améliorer votre stratégie de marketing B2B ?
Voici comment l 'IA peut améliorer votre stratégie de marketing B2B.
- Se concentrer sur les prospects à forte valeur ajoutée
En identifiant les prospects les plus susceptibles de se convertir, l'IA permet à votre équipe de concentrer ses efforts sur les prospects à forte valeur ajoutée. Cette approche ciblée permet non seulement d'améliorer les taux de conversion, mais aussi de raccourcir le cycle de vente, car les commerciaux passent plus de temps avec les prospects qui sont réellement intéressés et prêts à acheter.
Par exemple, au lieu de traiter tous les prospects de la même manière, l'IA peut mettre en évidence ceux qui ont régulièrement interagi avec des contenus de grande valeur, visité des pages web clés ou manifesté leur intention par le biais de recherches menées par des tiers. En vous concentrant sur ces prospects prometteurs, vos efforts marketing gagnent en efficacité, ce qui se traduit par un meilleur retour sur investissement.
- Amélioration de l'alignement entre le marketing et les ventes
Le désalignement est souvent dû à des définitions différentes de ce qui constitue un lead de "qualité", ce qui entraîne un gaspillage d'efforts et des frictions entre les départements. L'évaluation des leads par l'IA peut combler ce fossé en fournissant une compréhension partagée et basée sur des données de la qualité des leads.
Lorsque le marketing transmet des leads notés par l'IA, les équipes de vente reçoivent un signal clair, étayé par des données, sur l'état de préparation du lead. Cette transparence améliore non seulement la confiance entre les équipes, mais aussi le processus de transfert, en veillant à ce que les commerciaux contactent les prospects au moment le plus opportun. Grâce à l'IA, les deux équipes peuvent travailler à partir d'une seule source de vérité, ce qui améliore la collaboration et la fluidité du processus "lead-to-revenue".
- Réduire le gaspillage de prospects
Les systèmes traditionnels d'évaluation des prospects négligent souvent des prospects précieux en raison de données limitées et de critères d'évaluation statiques. Des clients potentiels peuvent ainsi passer à travers les mailles du filet simplement parce qu'ils ne répondaient pas aux bons critères au bon moment. L'IA résout ce problème grâce à l'apprentissage automatique. Elle met à jour les scores en fonction des nouvelles informations, réduisant ainsi le gaspillage de prospects.
Par exemple, l'IA peut détecter des schémas cachés dans le comportement des prospects que la notation manuelle aurait pu manquer. Un lead, qui n'était pas prioritaire en raison d'un faible engagement, peut devenir un prospect à fort potentiel à la suite d'une augmentation soudaine de son activité. Il peut s'agir de visites sur votre page de tarification ou d'interactions avec votre contenu commercial. L'IA met à jour ces scores en temps réel, ce qui garantit qu'aucune piste précieuse n'est perdue.
- Maximiser le retour sur investissement du marketing
En concentrant les ressources sur les prospects ayant la plus forte probabilité de conversion, le lead scoring piloté par l'IA peut améliorer de manière significative l'efficacité de votre budget marketing. Au lieu de disperser vos ressources sur des prospects non qualifiés, concentrez-vous sur le développement de ceux qui ont le plus de chances de devenir des clients.
L'IA aide également les équipes marketing à optimiser leurs campagnes. Elle permet de savoir quels sont les canaux, les contenus et les messages qui trouvent un écho auprès des prospects de qualité. En comprenant ce qui stimule l'engagement et la conversion, les spécialistes du marketing peuvent affiner leurs stratégies pour obtenir des performances encore meilleures lors des prochaines campagnes.
Utiliser le lead scoring AI avec HubSpot Marketing Hub
Les équipes marketing ont besoin des bons outils pour hiérarchiser et convertir efficacement les leads. Aujourd'hui, les capacités de l'IA sont intégrées dans des plateformes populaires comme HubSpot, Salesforce et Microsoft Dynamics, offrant une gamme d'options pour améliorer les processus de scoring des leads. En tant que partenaire HubSpot Solutions, nous sommes spécialisés dans l'aide aux entreprises pour optimiser leur utilisation de HubSpot Marketing Hub.
Notre équipe examine votre processus de scoring existant, identifie les lacunes et recommande des domaines dans lesquels l'IA peut être intégrée pour améliorer l'efficacité. En tirant parti des fonctionnalités d'IA intégrées à HubSpot, nous aidons les entreprises B2B à affiner leurs modèles de lead scoring pour se concentrer sur les prospects à plus forte valeur ajoutée, ce qui se traduit au final par de meilleurs taux de conversion et une croissance du chiffre d'affaires.
L'impact du lead scoring piloté par l'IA : deux exemples
Examinons deux études de cas potentielles qui montrent comment le lead scoring piloté par l'IA peut transformer les efforts de vente et de marketing, en conduisant à une efficacité accrue et à de meilleurs résultats.
Exemple 1 : raccourcir le cycle de vente
Supposons qu'un éditeur de logiciels B2B soit confronté à un cycle de vente trop long. Son système traditionnel d'évaluation des prospects s'appuie sur des mesures d'engagement de base, telles que l'ouverture d'e-mails et le remplissage de formulaires, qui ne sont pas toujours en corrélation avec l'intention d'achat réelle. Par conséquent, l'équipe commerciale passe beaucoup de temps à courir après des prospects qui ne sont pas prêts à se convertir, ce qui entraîne des inefficacités et des opportunités de revenus manquées.
En intégrant l'évaluation des leads par l'IA de HubSpot, l'entreprise peut analyser un ensemble plus large de points de données, y compris des données comportementales approfondies, des données géographiques et des signaux d'intention. Le modèle d'IA ajuste dynamiquement les scores des prospects en fonction des interactions en temps réel, telles que les visites de pages web à forte valeur ajoutée, la participation à des démonstrations de produits et l'engagement dans des courriels de vente.
Cela permet à l'entreprise d'identifier les prospects à fort potentiel beaucoup plus tôt dans le processus, ce qui peut entraîner une réduction de la durée moyenne du cycle de vente et une augmentation du taux de conversion des prospects en opportunités.
Exemple 2 : Augmentation des taux de conversion grâce à une meilleure hiérarchisation des prospects
Une société de conseil B2B de taille moyenne est confrontée à des taux de conversion faibles malgré un afflux régulier de prospects. Son équipe marketing utilise un système de notation traditionnel, basé sur des règles, qui hiérarchise les leads en fonction de critères simplistes tels que l'intitulé du poste et la taille de l'entreprise. Cependant, cette approche ne parvient pas à capturer les signaux d'achat nuancés, ce qui conduit à négliger de nombreux prospects à fort potentiel.
En tirant parti de l'évaluation des prospects par l'IA à travers le CRM de HubSpot, l'entreprise affine la hiérarchisation de ses prospects en utilisant l'analyse prédictive. Le modèle d'IA incorpore un mélange de données internes et externes, telles que les données d'intention des tiers, l'historique des achats et les modèles d'engagement, afin de prédire quels prospects sont les plus susceptibles de se convertir. Cela permet à l'équipe commerciale de donner la priorité aux contacts avec les prospects qui présentent une forte propension à l'achat.
En mettant en œuvre l'évaluation des prospects par l'IA, l'entreprise pourrait constater une amélioration significative des taux de conversion des prospects en clients. L'équipe de vente pourrait également voir sa productivité augmenter de façon notable, car elle concentre ses efforts sur des pistes plus chaudes et plus qualifiées. Ce changement les aiderait à réduire le temps passé sur les prospects à faible potentiel, ce qui améliorerait finalement la génération de revenus et l'efficacité de la stratégie de vente.
Meilleures pratiques pour la mise en œuvre du lead scoring piloté par l'IA dans le B2B
L'adoption du lead scoring piloté par l'IA peut transformer les organisations B2B, mais une mise en œuvre réussie nécessite une planification minutieuse et un perfectionnement continu. Pour maximiser le potentiel de l'IA, voici quelques bonnes pratiques clés pour une mise en œuvre efficace du lead scoring piloté par l'IA.
- Commencez par des données propres
L'IA ne vaut que ce que valent les données qu'elle traite. Il est donc essentiel de commencer par des données de haute qualité et organisées. Cela signifie qu'il faut s'assurer que vos plateformes de CRM et de marketing sont à jour et exemptes d'incohérences ou de doublons. Des données inexactes ou incomplètes peuvent fausser l'analyse de l'IA, entraînant une évaluation inexacte des prospects et des opportunités manquées. Des audits de données et des processus de nettoyage réguliers doivent faire partie de votre stratégie permanente pour maintenir une qualité de données optimale.
En outre, veillez à intégrer vos sources de données. Par exemple, l'intégration de votre CRM avec votre plateforme d'email marketing, votre site web analytique et vos outils de médias sociaux permet à l'IA de créer une vue d'ensemble de chaque lead. Cette structure de données unifiée garantit que l'IA a accès à l'ensemble des informations nécessaires pour générer des scores de prospects précis et exploitables.
- Collaborer avec les équipes de vente
Pour élaborer un modèle efficace de notation des leads par l'IA, les équipes marketing et commerciales doivent travailler en étroite collaboration. Commencez par définir ce qu'est un lead "à forte valeur ajoutée" des deux points de vue. Les équipes commerciales disposent d'informations précieuses sur les caractéristiques des leads qui se convertissent réellement, tandis que le marketing peut fournir une mine de données sur le comportement et l'engagement des leads.
La collaboration avec les ventes permet d'affiner votre modèle d'IA et de s'assurer que les scores générés correspondent à ce dont les équipes de vente ont besoin pour conclure des affaires avec succès. Lorsque le marketing et les ventes sont alignés sur la qualité des leads, il en résulte un processus de transfert plus fluide, une sensibilisation plus efficace et une plus grande probabilité de conversion.
- Contrôler et affiner
Le lead scoring piloté par l'IA n'est pas une mise en œuvre ponctuelle, c'est un processus continu d'amélioration. Contrôlez régulièrement les performances de votre modèle d'évaluation des prospects en suivant des indicateurs clés tels que le taux de conversion des prospects, la durée du cycle de vente et la conversion des prospects en opportunités. Si vous remarquez que certains scores de prospects ne correspondent pas aux résultats réels, il se peut que vous deviez ajuster votre modèle d'IA.
Les outils d'IA peuvent apprendre et s'adapter au fil du temps, mais le processus doit être géré activement. Examinez régulièrement les données d'entrée, les critères de notation et les modèles prédictifs pour vous assurer qu'ils continuent à refléter l'évolution des besoins et des objectifs de votre entreprise. Cela permettra de maintenir la précision et la pertinence de votre modèle de scoring des leads à mesure que les conditions du marché et le comportement des clients changent.
- Intégrer l'IA dans l'ensemble de l'entonnoir
Les équipes de vente et de marketing ne doivent pas limiter le lead scoring alimenté par l'IA à une partie de l'entonnoir. Pour tirer parti de ses avantages, intégrez les connaissances de l'IA à chaque étape du parcours de l'acheteur. Par exemple, utilisez l'IA pour optimiser vos stratégies de maturation des prospects en leur proposant un contenu personnalisé en fonction de leurs intérêts et de leur comportement. En outre, veillez à ce que les équipes de marketing et de vente utilisent les connaissances de l'IA pour affiner les stratégies d'approche à chaque étape de l'entonnoir.
En intégrant l'IA dans l'ensemble de l'entonnoir, vous créez une approche de la gestion des leads plus cohérente et axée sur les données. Cela permet non seulement d'améliorer la qualité de vos leads, mais aussi de garantir que chaque interaction avec un prospect s'appuie sur des données exploitables, augmentant ainsi les chances de conversion.
- Rester agile et s'adapter aux changements du marché
Le paysage commercial est en constante évolution, tout comme les comportements de vos clients potentiels. Il est donc important de rester agile et de s'adapter lorsqu'il s'agit d'évaluer les prospects à l'aide de l'IA. Mettez régulièrement à jour votre modèle d'évaluation des leads pour tenir compte des nouvelles tendances, de l'évolution des préférences des clients et des développements sectoriels émergents. La capacité de l'IA à suivre et à analyser de vastes ensembles de données lui permet de s'adapter rapidement à ces changements, alors assurez-vous que vos équipes sont prêtes à exploiter les dernières informations.
En outre, restez ouvert à l'expérimentation de nouvelles sources de données ou de variables de notation. Au fur et à mesure que l'IA continue d'évoluer, il peut y avoir de nouvelles opportunités d'améliorer votre modèle de scoring des leads. Encouragez une culture de l'expérimentation, dans laquelle les équipes marketing et commerciales peuvent tester de nouvelles idées et affiner les stratégies en fonction des résultats.
En résumé, l'utilisation de l'IA dans le lead scoring peut résoudre de nombreux problèmes auxquels sont confrontées les équipes marketing et commerciales. En s'appuyant sur des données, l'IA permet aux entreprises de donner la priorité aux leads à fort potentiel, de réduire le gaspillage des ressources et d'augmenter les taux de conversion et la croissance du chiffre d'affaires.
Transformez votre stratégie B2B avec HubSpot AI lead scoring
Les méthodes traditionnelles d'évaluation des leads font souvent perdre du temps et des ressources à des leads de faible qualité qui ont peu de chances de se convertir.
Lelead scoring basé sur l'IA résout ce problème en utilisant les données pour identifier les meilleurs prospects. En affinant continuellement les scores des prospects sur la base de données comportementales, firmographiques et d'intention, l'IA aide les équipes marketing à se concentrer sur les prospects au potentiel le plus élevé. Il en résulte une utilisation plus efficace des ressources, des taux de conversion plus élevés, des cycles de vente plus courts et un meilleur alignement entre les équipes marketing et commerciales.
Prêt à transformer votre processus d'évaluation des prospects avec l'IA ? Contactez notre équipe dès aujourd'hui pour découvrir comment nos solutions d'IA peuvent optimiser votre gestion des leads et booster vos performances commerciales.
