Le scoring marketing : de la prédiction à la réalité

Attribuer à un prospect un score qui reflète ses chances de conversion, ou chiffrer le risque qu’un client vous quitte le mois prochain ne relève plus de la science-fiction, mais du marketing prédictif. Les méthodes de scoring se sont retrouvées sous le feu des projecteurs depuis les confinements de 2020. « Nécessité fait loi » : coupés du terrain, les commerciaux ont dû s’en remettre à la donnée. Avec succès.

Loin des yeux, près des chiffres

Parmi les professions les plus bousculées par le télétravail figure sans doute le commercial. Du jour au lendemain, il a dû se passer de ce qui lui donnait le plus de force : le terrain.

Rompre ce lien, c’était priver le commercial de son « flair ».  Car pour lui, vendre c’est avant tout rencontrer, échanger, apprivoiser, deviner l’autre. Une démarche qui s’appuie largement sur l’informel : du langage non verbal au verre offert à l’improviste, le commercial se fie à son instinct.

Tenu à distance du monde réel, réduit à des échanges (programmés à l’avance) dans une fenêtre de visio-conférence, il a pu se sentir franchement désemparé.
C’est donc en pleine pandémie qu’il a commencé à s’intéresser aux outils dont l’équipe Marketing lui vantait les charmes depuis quelque temps : à commencer par le CRM.

C’est ainsi qu’en 2020, un grand industriel français a décidé de faire progresser de manière sensible l’exploitation de ses données à l’usage des forces commerciales. Concrètement, il s’agissait de générer des leads, à partir d’un million de contacts (sous-exploités) dans la base client.

L’équipe de 40 personnes dédiée à la transformation numérique a piloté ce projet. Soudain, le digital n’était plus perçu comme un mal nécessaire, mais comme une source de valeur. Et le CRM attirait tous les regards : on avait promis aux commerciaux de leur fournir non seulement des noms, mais aussi des sujets de conversation adaptés à chaque prospect et un « bon timing » pour les appeler. De vrais leads, en somme…

Même chose chez cet éditeur de logiciels de gestion (3 000 collaborateurs) : « Les commerciaux étaient sous stress : ils n’avaient plus la possibilité de rencontrer leurs clients et on ne s’invente pas professionnel du Zoom, surtout pour engager les prospects. Alors, nous nous sommes mis d’accord sur ce que devait être un “bon lead”. Le marketing a ouvert une cellule spécialisée pour appeler tous les prospects, un par un, afin de les scorer correctement avant de les transmettre aux commerciaux. »

Mais il existe d’autres manières de scorer une base de données, bien plus automatisées et tout aussi fiables.

Un outil d’aide à la décision

Le marketing prédictif permet d’améliorer les résultats d’une campagne en concentrant les efforts sur les clients, prospects, partenaires ou fournisseurs les plus prometteurs. Il peut s’agir par exemple :

• d’identifier des prospects dont les profils ressemblent le plus aux meilleurs clients actuels ;
• de s’appuyer sur la segmentation RFM pour anticiper l’activité des acheteurs (RFM : récence d’achat, fréquence et chiffre d’affaires associé au client)
• de prédire le départ à la concurrence (score d’attrition ou score de churn) des clients
• de repérer les clients à fort potentiel : pour réaliser des ventes additionnelles ou une montée en gamme.

Le scoring client s’appuie sur le traitement des données identitaires et comportementales dont vous disposez déjà : comportement en ligne, parcours d’achat, etc. Mais pas seulement. Il s’agit aussi de confronter vos données à d’autres et notamment aux bases dont nous disposons…

C’est ainsi qu’un leader de l’objet publicitaire nous a demandé d’établir un scoring  pour prioriser ses efforts de prospection (score d’appétence). Nous avons analysé la base des entreprises sollicitées et celle des clients de la marque. Cette analyse a débouché sur la création d’un scoring de répondants, qui a ensuite été testé sur des fichiers-échantillons avant d’être généralisé. Les résultats ont été à la hauteur des attentes : la marque a accru ses ventes de manière très significative chaque année.

Voici un autre exemple de scoring BtoB, cette fois dans le secteur de l’énergie. Lors d’un déménagement, les entreprises se posent davantage la question du changement de fournisseur. Certaines données permettent aux entreprises de l’énergie d’établir des profils de score d’attrition.

Scorer pour se protéger

Le score de risque est un outil précieux pour se prémunir des défaillances de ses clients professionnels ou de ses partenaires.

Nous réalisons une étude trimestrielle qui permet d’estimer la stabilité économique de l’ensemble des entreprises françaises. [https://www.idaia.group/fr/defaillances-entreprise/]

En-dehors des milieux bancaires, le score de risque est exploité par les entreprises pour éviter les problèmes de règlement. Si votre client, ou futur client, présente un profil à risque, c’est l’occasion de demander des garanties supplémentaires : acomptes plus réguliers, paiement à l’avance.

Allier scoring et Intelligence Artificielle

La construction des scores peut aller encore plus loin aujourd’hui en faisant appel à la technologie puissante et innovante du machine learning. C’est le cas par exemple de Score+, créé par le Groupe IDAIA, qui est un score dit de look alike, plus performant que le score d’affinité classique.

La mise en œuvre de scores combinée aux données ou à une segmentation existante permet d’affiner les cibles d’une entreprise en fonction de ses offres, et ainsi d’optimiser les ROI de ses campagnes marketing en visant plus juste et plus précis.