Contexte et objectifs

Un distributeur européen B2B spécialisé dans les boissons et l’agroalimentaire souhaitait approfondir sa connaissance de sa base clients et augmenter le nombre de leads qualifiés.

Il était confronté à deux défis majeurs :

• des données peu exploitables sur sa base clients, limitées aux comportements d’achat et à quelques informations externes renseignées manuellement par les équipes commerciales ;

• un nombre écrasant de prospects à qualifier, issus de listes coûteuses fournies par des services de données B2B.

Approche

Enrichissement de données et scoring avancé de leads pour la croissance B2B Découvrez comment l’enrichissement de données et un algorithme de scoring de leads ont aidé une entreprise B2B à mieux comprendre le comportement de ses clients, à identifier les prospects à fort potentiel et à cibler efficacement ses efforts marketing et commerciaux.

Contexte et objectifs

Un distributeur européen B2B spécialisé dans les boissons et l’agroalimentaire souhaitait approfondir sa connaissance de sa base clients et augmenter le nombre de leads qualifiés.

Il était confronté à deux défis majeurs :

• Des données peu exploitables sur sa base clients, limitées aux comportements d’achat et à quelques informations externes renseignées manuellement par les équipes commerciales.

• Un nombre écrasant de prospects à qualifier, issus de listes coûteuses fournies par des services de données B2B.

Approche

1. Enrichissement des données

La première étape du projet a consisté à collecter les données internes sur le comportement des clients, notamment :

• leurs habitudes de consommation,

• les types de produits et services qu’ils privilégient,

• leur fréquence d’achat.

Nous avons ensuite intégré des données B2B ouvertes (financières et sectorielles) et créé des variables supplémentaires liées à la taille des entreprises, leur EBIT, et d’autres facteurs pertinents. Cette étape a été essentielle pour obtenir une vision plus complète et exploitable de la base clients.

2. Lead scoring

Nous avons développé un algorithme de lead scoring conçu pour distinguer les clients à haut potentiel de ceux à faible potentiel. Cette phase était cruciale, car elle a permis à l’entreprise de mieux comprendre ses clients et d’identifier les leads les plus prometteurs.

Les critères initiaux pour définir un client à haut ou faible potentiel étaient restrictifs, ce qui a rendu cette étape particulièrement exigeante. Après plusieurs ajustements, l’algorithme a pu clairement différencier les deux catégories.

Résultats

Nous avons réussi à enrichir plus de la moitié de la base de données CRM, avec plus de 80 % des clients ayant effectué un achat au cours des trois dernières années.

De plus, le projet d’enrichissement de données a révélé quels secteurs et profils d’entreprises étaient associés à de meilleures performances commerciales, un insight précieux pour cibler plus efficacement les efforts marketing et commerciaux.

L’algorithme de scoring a également été un succès :

• il a permis au client de mieux comprendre le type d’entreprises avec lesquelles il travaillait ;

• il a identifié des centaines entreprises à fort potentiel, permettant à l'entreprise d’allouer ses ressources de manière optimale.

En termes de livrables, le client a reçu :

• sa base clients enrichie avec des données pertinentes,

• une liste d’entreprises cibles, chacune notée en fonction de sa probabilité d’être un client rentable, ainsi que leurs données financières et sectorielles,

• un modèle entraîné,

• le code du projet d’enrichissement de données,

• une documentation complète,

• un tableau de bord Power BI.