L’art du Lead Scoring – Modèle Google Sheet à télécharger

La mise en place d’un process de lead scoring amène souvent se poser les mêmes questions structurantes :

• Comment mettre en place une procédure de lead scoring facile maintenir et à faire évoluer ?
• Comment scorer quand on récupère peu d’informations comme l’email, le nom ?

Pour vous aider dans cette démarche, nous avons développé un outil de lead scoring léger, basé sur l’adresse mail et le nom, que vous pourrez facilement adapter à votre activité. Ce modèle Google Sheet vous permet de :

1. Récupérer les informations LinkedIn relatives au lead collecté
2. De paramétrer un score selon la qualité de l’email, la taille de l’entreprise, et la fonction exercée par ce lead

Vous retrouverez dans cet article les explications détaillées vous permettant de mettre en place cet outil dans votre organisation, ainsi qu’un certain nombre de bonnes pratiques que nous avons constatées, à force de mettre en place ce type de dispositif.

Présentation de notre modèle de scoring de contacts / prospects

#1 On récupère les contacts entrants dans l’onglet « Input »

La première étape consiste à centraliser efficacement vos contacts entrants dans l’onglet « Input » de notre modèle de scoring. Pour cela, plusieurs options s’offrent à vous :

• Utiliser un outil d’automatisation comme Make pour connecter vos sources de contacts (Brevo, Typeform, etc.) à notre spreadsheet. De ce fait, chaque nouveau prospect sera automatiquement ajouté et prêt à être scoré.
• Si vos prospects sont déjà listés dans un fichier Excel ou Google Sheet, vous pouvez facilement les importer grâce à la fonction « Importrange ». Votre base de contacts sera synchronisée en temps réel avec notre outil.

L’objectif est de fluidifier au maximum le processus d’intégration de vos contacts pour un scoring instantané et systématique.

#2 On identifie le format de l’email

Notre modèle va automatiquement analyser le format de chaque adresse email importée et lui attribuer une qualification : professionnelle, personnelle ou non valide.

Comment ? Grâce à un algorithme qui compare le domaine de l’adresse à une vaste base de données de domaines génériques et professionnels. Ce traitement vous permet d’identifier en un clin d’œil les adresses les plus pertinentes et fiables, directement dans l’onglet « Results ».

C’est une première étape clé pour prioriser efficacement le traitement de vos contacts.

#3 On utilise Phantombuster pour enrichir automatiquement vos profils via LinkedIn

Pour commencer, deux requêtes Bing sont utilisées : l’une pour sélectionner un profil LinkedIn associé au nom complet, et l’autre pour rechercher le même profil en croisant le nom complet avec l’entreprise. En cas de résultats multiples, le profil correspondant aux deux requêtes obtiendra une pondération plus élevée. Les résultats de ces requêtes automatiques sont disponibles dans l’onglet Results, colonnes AH à AO.

Ensuite, nous utilisons Phantombuster, un outil français de Growth Hacking idéal pour automatiser des tâches répétitives sur divers outils, notamment LinkedIn. Vous pouvez tester cet outil gratuitement grâce à un compte d’essai valable 14 jours.

Pour cette étape, nous employons le phantom LinkedIn Profile Scraper, qui extrait jusqu’à une vingtaine d’informations à partir des profils LinkedIn identifiés précédemment.

Voici comment faire étape par étape : 

1. Récupérez le cookie li_at :
   • Soit automatiquement via l’extension Phantombuster,
   • Soit manuellement en inspectant vos cookies.
2. Ajoutez l’adresse de votre Google Sheet.
3. Sélectionnez la colonne contenant les profils LinkedIn référencés : Colonne « lkdPersonProfile » dans l’onglet Input.
4. Validez le phantom, configurez sa récurrence, puis lancez-le.
5. Copiez le lien du fichier CSV généré et collez-le dans l’onglet Réglages, cellule I6, comme illustré dans le GIF.

#4 On récupère le profil Linkedin de l’entreprise à l’aide d’une requête Bing automatisée

Dans l’onglet Results, les adresses e-mail professionnelles (excluant les adresses personnelles) sont automatiquement détectées. Une requête Bing est ensuite générée dans la colonne Company. Cette requête suit une structure standard comprenant le nom de l’entreprise et le filtre site:linkedin.com.

Le Google Sheet s’occupe d’importer automatiquement la première URL LinkedIn associée à chaque entreprise ayant utilisé une adresse e-mail professionnelle pour vous contacter.

#5 On utilise Phantombuster pour obtenir des informations sur l’entreprise (notamment le nombre d’employés)

Pour cette étape, sélectionnez le phantom LinkedIn Companies Info sur Phantombuster. Voici les étapes à suivre :

1. Saisissez votre cookie li_at.
2. Renseignez les URL des profils LinkedIn des entreprises identifiées précédemment (veillez à bien sélectionner l’onglet Input).

Phantombuster générera une liste détaillée d’entreprises contenant des informations clés, telles que :

• La croissance sur 1 ou 2 ans,
• Le nombre d’employés,
• Le type d’entreprise, etc.

Collez le lien du fichier CSV généré dans l’onglet Réglages, cellule H6, comme illustré dans le GIF ci-dessous. Les données essentielles seront ensuite transférées automatiquement vers l’onglet Results.

#6 On met en place un « scoring de potentiel »

Le scoring de potentiel permet d’évaluer les chances qu’un prospect se transforme en client, autrement dit, son potentiel de conversion. Ce processus s’adapte à chaque entreprise en fonction de son secteur d’activité, des caractéristiques de ses clients et de ses objectifs.

En optimisant ce scoring, vous pouvez réduire le coût d’acquisition client tout en augmentant l’efficacité de votre équipe de vente. Celle-ci pourra ainsi prioriser les prospects à fort potentiel, qui ont plus de chances de convertir rapidement et facilement.

Pour notre modèle de scoring, nous avons défini les critères d’évaluation suivants :

• Présence d’un e-mail : professionnel, personnel et/ou valide,
• Taille de l’entreprise.
• Fonction du contact au sein de l’entreprise.

Si d’autres critères vous semblent importants pour qualifier vos prospects comme l’alexa rank du site internet de l’entreprise, son chiffre d’affaires, libre à vous de l’intégrer dans le scoring.

Les clés de lecture pour construire un scoring des prospects

Les différents types de scoring des prospects

Selon l’objectif visé

La première étape consiste à définir si vous souhaitez mesurer le potentiel d’un prospect ou évaluer sa chaleur :

• Le potentiel estime les chances de conversion en fonction de données sociodémographiques ou professionnelles.
• La chaleur repose sur les données comportementales collectées : types de pages visitées, liens cliqués, temps passé sur le site, téléchargement de ressources, ou soumission de formulaires. Typiquement, remplir un formulaire pour une démonstration témoigne d’un intérêt plus avancé qu’une simple visite de page.

Un second niveau d’analyse est le niveau de qualification des prospects, généralement basé sur un framework comme le BANT (Budget, Authority, Need, Timeline).

Ce modèle attribue un score pondéré à chaque critère :

• Budget : Le prospect dispose-t-il des ressources nécessaires ?
• Authority : Qui décide des achats ?
• Need : Le besoin est-il clairement identifié ?
• Timeline : Le projet est-il à court ou long terme ?

Catégorie	Questions
Budget	Est-ce dans les priorités de l’entreprise d’allouer un budget pour ce besoin ? Est-il en mesure d’acheter votre produit ou votre service ? Est-ce que la saisonnalité impacte votre capacité de financement ? Que dépensez-vous actuellement pour ce problème ou ce besoin ?
Authority	Qui est en charge d’allouer et de gérer le budget ? Quelle est la dernière fois que vous avez acheté un produit similaire ? Comment s’est déroulé le processus d’achat ? Quels obstacles à la conclusion du contrat anticipez-vous ?
Need	Quand avez-vous identifié ce problème cette opportunité ? Quelles mesures avez-vous déjà prises face à ce problème ? Qu’est-ce qui, selon vous, permettrait de résoudre le problème ? Pourquoi ? Parmi vos différentes priorités, où situerait vous ce problème ?
Timeline	Etes vous en mesure d’implémenter le produit dès à présent ? Etes vous en train de prospecter d’autres produits/services similaires? Serez-vous en mesure d’atteindre cet objectif sans changement d’aucune sorte ? Y a-t-il des événements/délais à venir pour lesquels vous aimeriez qu’une solution soit mise en place ?

Même si le BANT est efficace, il peut présenter des limites, notamment concernant les décisions prises par des équipes plutôt qu’un individu. Des alternatives comme le framework GPCT (Goals, Plans, Challenges, Timeline) peuvent être explorées si vous voulez une vision plus globale.

Selon la méthode

L’approche déterministe :

L’approche déterministe repose sur une logique simple et transparente : chaque critère est associé à un score, positif ou négatif, en fonction de son influence sur la probabilité de conversion. Cette méthode est idéale pour les entreprises qui souhaitent un système de scoring facile à comprendre et à mettre en place.

Le fonctionnement est simple :

• Vous identifiez les caractéristiques qui différencient vos prospects ayant déjà converti (par exemple, leur fonction, la taille de leur entreprise, ou la validité de leur e-mail).
• Vous attribuez un nombre de points à chaque critère en fonction de son impact. Par exemple :
  • +50 points si le prospect est directeur marketing.
  • +30 points pour un responsable marketing.
  • -20 points si l’e-mail est personnel plutôt que professionnel.

Supposons que votre produit s’adresse principalement à des PME en croissance. Vous pouvez attribuer des points supplémentaires aux entreprises ayant un effectif compris entre 50 et 200 salariés et ajouter un bonus si leur secteur d’activité correspond à votre cible principale.

Cependant, pour que cette méthode soit efficace, il est essentiel d’analyser vos données historiques (en identifiant les critères qui reviennent souvent chez vos clients actuels) et de tester et ajuster (en vérifiant régulièrement si votre pondération est toujours pertinente au fil du temps).

L’approche prédictive :

L’approche prédictive s’appuie sur des technologies avancées, telles que le machine learning, pour analyser de grandes quantités de données et identifier des schémas qui échapperaient à une analyse humaine classique. Cette méthode est particulièrement efficace lorsque vous gérez un volume important de prospects ou lorsque les signaux de conversion sont subtils et multiples.

Les outils prédictifs collectent et croisent des données issues de diverses sources :

• Données internes : Historique d’achat, engagement avec vos campagnes marketing, comportement sur votre site web (temps passé, téléchargements, formulaires soumis).
• Données externes : Croissance de l’entreprise, nouvelles embauches, levées de fonds, dépôts de brevets, ou encore nouvelles initiatives stratégiques.

Ces outils utilisent ces informations pour créer un modèle du prospect idéal. Chaque nouveau lead est ensuite comparé à ce modèle pour générer un score reflétant :

• Son potentiel business : Probabilité de conversion basée sur des caractéristiques objectives.
• Son fit : Adéquation avec le profil type de vos clients idéaux.

Prenons un exemple : une entreprise identifie que ses clients les plus rentables sont des PME technologiques qui recrutent activement des développeurs. Un outil prédictif repérera automatiquement ces signaux (offres d’emploi, publications sur LinkedIn, croissance déclarée) pour attribuer un score élevé à ces prospects.

Les différents outils envisageables pour le scoring des prospects

Avec un tableur (Google Sheets, Excel, etc.)

Les tableurs, comme Google Sheets ou Excel, offrent une flexibilité incroyable et regorgent de fonctionnalités qui peuvent transformer votre manière de travailler. Ils permettent non seulement de gérer des données, mais aussi de concevoir un système complet de lead scoring ainsi que le suivi de vos prospects, le tout de manière fluide et personnalisée.

Si vous gérez un volume restreint ou modéré de prospects, ces outils constituent une option intéressante. Avec un minimum de connaissances, il est tout à fait possible de créer un modèle entièrement sur mesure, capable de traiter automatiquement les leads entrants et d’attribuer des scores en fonction de critères définis. Bien qu’ils ne soient pas conçus pour gérer de vastes volumes de données ou des bases de prospects complexes, les tableurs restent une solution vraiment efficace et performante pour les petites structures ou les débuts d’un projet.

Un autre avantage indéniable est leur gratuité : vous pouvez exploiter de grandes quantités d’informations sans frais supplémentaires, tout en bénéficiant d’une personnalisation poussée. Pour vous donner un aperçu concret de l’efficacité d’un tel outil, nous vous proposons de télécharger notre modèle de lead scoring. Ce modèle vous aidera à prioriser vos prospects en fonction de critères essentiels, comme le format de leur adresse e-mail, leur fonction au sein de l’entreprise et la taille de l’organisation.

Avec votre CRM (si assez souple)

Le lead scoring, qui repose sur l’analyse croisée de caractéristiques démographiques et comportementales, nécessite un CRM suffisamment flexible pour intégrer et exploiter ces données de manière optimale. Les CRM modernes, même les plus légers, offrent maintenant la possibilité de combiner des fonctionnalités de marketing automation avec des outils de lead scoring, ce qui rend l’ensemble du processus à la fois fluide et automatisé. Grâce à ces intégrations, vous pouvez suivre en temps réel l’évolution de vos prospects, leur engagement et leur potentiel de conversion.

L’atout principal des CRM réside dans leur capacité à centraliser toutes les informations sur une plateforme unique. Mine de rien, cette centralisation simplifie considérablement le travail des équipes commerciales en leur offrant une vision complète et structurée de chaque prospect.

Dans une BDD intermédiaire en amont de votre CRM

Ce type de solution peut être fait sur mesure et/ou avec l’aide d’une solution logicielle de type Customer Data Platform. Vous pourrez donc bénéficier d’un référentiel unique en amont de votre CRM, qui traite l’intégralité des données générées via l’ensemble de vos sources de données et non sous forme de silos individuelles. La vision à 360° de vos prospects vous permettra de pouvoir connaître plus rapidement vos prospects, leurs canaux de communications préférées etc.

Parmi ces solutions, il y’a par exemple Hull.io, une solution CDP spécialisé en B2B, qui permet d’unifier les données marketing et commerciales.

Une Customer Data Platform comme Brevo CDP permet quant à elle d’unifier vos données (Salesforce, Magento, Stripe etc.) dans un référentiel unique. Vous pourrez ensuite calculer des agrégats, des scores de chaleurs, créer des segments. Toutes ces données pourront être renvoyées vers votre CRM et vos outils de marketing automation, et seront directement activables sur ces plateformes.

Téléchargez gratuitement votre modèle de Lead Scoring en Google Sheet

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