Predictive Lead Scoring B2B/Entreprise

Problème & Impact Business

Les équipes commerciales B2B/Entreprise perdent du temps sur des leads à faible potentiel faute de priorisation intelligente. Le scoring manuel ou basique ne capte pas les signaux complexes d'intention d'achat.

Impact mesuré:

• +35% de taux de conversion des leads
• -25% de cycle de vente (meilleure priorisation)
• +18% de deal size moyen
• ROI commercial: 7:1

Données & Features Clés

Sources de données

• Firmographiques: taille entreprise, secteur, CA, croissance
• Engagement digital: visites site, téléchargements, webinars
• Intent signals: recherches, consultations pricing, démos
• Historique interactions: emails, calls, meetings
• Technographic: stack tech actuel, besoins identifiés
• Competitive intel: provider actuel, contrats fin

Features engineered

• Lead score (0-100)
• Probabilité conversion
• Deal size estimé
• Timing optimal contact
• Décideur identifié (oui/non)
• Budget disponible (score)

Modèles & Méthodes

1. Gradient Boosting: Score global

   • Précision: 86%
   • AUC: 0.92

2. Lead Scoring ML: Priorisation

   • Hot (score >80): contact immédiat
   • Warm (50-80): nurturing
   • Cold (<50): marketing automation

3. Firmographic Analysis: Segmentation

   • Enterprise (>1000 employés)
   • Mid-market (100-1000)
   • SMB (<100)

KPI & Objectifs de Performance

| Métrique | Cible | Actuel | |----------|-------|--------| | Conversion leads | +35% | +38% | | Cycle de vente | -25% | -27% | | Deal size | +18% | +20% | | Précision score | >85% | 86% |

FAQ & Prérequis

Q: Intégration CRM B2B? A: API Salesforce, MS Dynamics, custom CRM.

Q: Données minimales? A: Firmographiques + 3 mois engagement digital.

Q: Délai déploiement? A: 2-3 mois.