Petit rappel : la qualification des prospects est un système qui permet de déterminer quels prospects sont les plus susceptibles de devenir des clients payants, afin que votre équipe consacre du temps à ce qui compte le plus.
Qu'est-ce qui a changé ? La qualification des prospects par l'IA utilise désormais des données avancées et des modèles d'apprentissage automatique pour réaliser tout cela en un temps record. Elle va au-delà de l'intuition ou des feuilles de calcul manuelles, en apportant des modèles de notation des prospects et des analyses prédictives directement dans votre pipeline. Résultat : un processus de processus de qualification des prospects plus rapide et plus précis qui vous aide à conclure plus d'affaires avec moins d'efforts gaspillés.
L'IA : votre nouveau copilote pour la qualification et l'évaluation des prospects
Pourquoi la qualification des prospects est-elle encore importante dans les ventes pilotées par l'IA ?
Il est tentant de penser qu'avec toute l'automatisation et l'intelligence désormais disponibles, la qualification des prospects à l'ancienne n'a plus lieu d'être. Mais la vérité est qu'elle est plus cruciale que jamais, car l'IA ne peut vous aider à gagner que si elle s'appuie sur un processus intelligent de qualification des prospects.
Selon le rapport 2024 State of Sales de HubSpot, 63 % des responsables des ventes estiment que l'IA facilite la concurrence dans leur secteur. C'est considérable. Mais il y a un hic : comme le souligne Haris Halkic (fondateur de SalesDaily), 90 % des commerciaux utilisent encore mal l'IA lorsqu'il s'agit de qualifier les prospects et de préparer les appels. Ils peuvent obtenir des données de base, mais ils ne perçoivent pas les signaux plus profonds qui font la différence entre un navigateur curieux et un acheteur prêt à passer à l'action.
Comment l'IA améliore la qualification des prospects (lorsque vous l'utilisez correctement)
Par exemple, avec les outils d'IA, vous pouvez instantanément remonter à la surface :
Si vous avez suivi notre cours sur Allbound, vous savez qu'un chapitre entier est consacré aux modèles d'évaluation des prospects et aux méthodes de qualification, de BANT à CHAMP, sans IA.
Ce que nous faisons ici, c'est prendre cette même base et l'alimenter avec de l'IA. Il s'agit toujours d'identifier les personnes les plus susceptibles d'acheter, mais maintenant vous le faites avec des signaux plus riches, un scoring prédictif et une recherche automatisée qui alimente à la fois les efforts entrants et sortants.
Comment fonctionne l'évaluation et la qualification des prospects par l'IA ?
Collecte de données
Cela commence par la collecte de signaux provenant de multiples canaux, bien au-delà de ce qu'un humain pourrait suivre de manière réaliste. Les outils d'IA recueillent des données à partir de :
- Activité du site web : Quelles pages les internautes visitent, combien de temps ils restent, quel contenu ils téléchargent.
- L'engagement par courrier électronique : Ouvertures, clics, réponses, autant de signes révélateurs d'intérêt.
- Interactions avec les médias sociaux : Appréciations, partages, commentaires sur votre contenu ou vos publicités.
- Soumissions de formulaires : Inscription à un webinaire, téléchargement de contenu, formulaires de contact.
- Données CRM : Conversations antérieures, historique des achats, données démographiques et données sur l'entreprise.
Analyse du profil du client idéal (PIC)
Ensuite, l'IA s'intéresse de près à vos meilleurs clients, ceux qui concluent le plus rapidement, qui paient le plus et qui restent le plus longtemps. En analysant leurs attributs et leurs comportements, elle établit un plan de votre profil de client idéal (ICP).
Cela signifie que le système apprend quels modèles sont réellement en corrélation avec la fermeture, au lieu de s'appuyer sur des hypothèses génériques.
Evaluation des prospects
Avec votre PIC en main, l'IA commence à comparer les prospects entrants à ce point de référence. Elle attribue à chaque prospect un score basé sur :
- Le degré de concordance avec les données géographiques ou démographiques de votre PCI.
- L'intensité et le type de signaux d'achat qu'ils ont manifestés à travers les différents canaux.
Plus un lead est proche de votre PCI et plus les signaux comportementaux sont forts, plus son score est élevé. L'évaluation des prospects par l'IA est donc beaucoup plus dynamique et axée sur les données que les anciennes feuilles de calcul manuelles.
Segmentation
Une fois les prospects évalués, l'IA peut les regrouper automatiquement en segments :
- Des prospects prêts à être contactés directement.
- Les prospects en milieu d'entonnoir qui ont besoin d'être entretenus.
- Des prospects froids qui ne recevront peut-être qu'un contenu léger.
Cette segmentation sur mesure facilite l'organisation de campagnes personnalisées, l'élaboration d'offres pertinentes et l'affectation des ressources aux meilleures opportunités.
Analyse en temps réel
Contrairement à la qualification statique, certains systèmes d'IA suivent le comportement en direct. Si un prospect passe soudainement cinq minutes sur votre page de tarification, télécharge une étude de cas ou réserve un créneau dans le calendrier, son score est mis à jour instantanément.
Cela déclenche des suivis automatiques plus rapides et plus intelligents, ce qui vous permet d'être contacté au moment où l'intérêt est le plus fort.
Apprentissage continu
Enfin, les outils d'IA les plus intelligents utilisent des boucles de rétroaction. Au fur et à mesure que les affaires se concluent (ou stagnent), le système affine sa logique de notation, devenant plus précis à chaque cycle, à l'instar d'un représentant commercial chevronné qui apprend de chaque conversation. Cette amélioration continue permet d'aligner votre processus de qualification des prospects sur le comportement réel des acheteurs, et non sur des hypothèses dépassées.
Zoom sur le lead scoring prédictif grâce à l'IA
Qu'est-ce que l'évaluation prédictive ?
Au fond, l'évaluation prédictive des prospects consiste à utiliser l'IA pour prévoir la probabilité de conversion d'un prospect en fonction de sa personnalité et de son comportement. Pour ce faire, elle analyse
- Données comportementales : Comme les visites de sites web, les téléchargements de contenu, les inscriptions à des webinaires.
- Données démographiques et sociétales : Titre du poste, taille de l'entreprise, secteur d'activité.
- Des modèles de conversion historiques : A partir de votre CRM et des affaires conclues par le passé.
Contrairement à la notation manuelle traditionnelle (où quelqu'un définit des critères statiques et des valeurs de points), la notation prédictive ajuste dynamiquement ses modèles de notation des leads au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent. Cela signifie que votre IA de qualification des leads s'affine au fil du temps, évoluant automatiquement avec vos leads et votre marché.
L'IA tire des informations de sources multiples (votre CRM, les médias sociaux, l'engagement par e-mail, voire les clics publicitaires) et affine la manière dont elle qualifie les prospects à chaque nouveau signal. Plus elle apprend, plus elle parvient à faire émerger les prospects les plus intéressants pour votre équipe commerciale.
L'évaluation prédictive des prospects grâce à l'IA : le guide étape par étape
Étape 1 : Entraînement des modèles sur des données de conversion réelles
Oubliez les mesures de vanité telles que le comptage des formulaires remplis. Construisez vos modèles sur les résultats réels en fin de tunnel, qui ont signé des contrats, qui les ont renouvelés, qui les ont mis à niveau.
- Choisissez délibérément les intentions et les déclencheurs que vous introduisez dans votre IA.
Pensez au-delà des données firmographiques de base. Alimentez votre modèle d'IA avec un mélange de :
- Données d'intention de première partie: Visites de sites web, consultations de pages de produits, demandes de démonstrations, engagement par courrier électronique.
- Données d'intention de tiers: Signaux de la plate-forme, changements techniques, offres d'emploi.
- Déclencheurs comportementaux: Actions telles que des visites répétées, des téléchargements de contenu de grande valeur ou une séquence spécifique d'interactions avec des produits.
Pour chaque lead, ces points de données sont collectés et structurés, puis injectés dans votre pipeline AI/ML (généralement sous forme de colonnes de caractéristiques dans votre ensemble de données). Le modèle apprend quelles sont les combinaisons de signaux les plus fortement corrélées avec les conversions dans vos données historiques.
- Cela jette les bases d'une notation vraiment significative.
Étape 2 : Intégrer l'engagement multicanal
Vos prospects ne vivent pas sur un seul canal, votre évaluation doit donc en faire de même.
- Tirez des signaux du site web (visites, profondeur de défilement), des courriels (ouvertures, clics) et des événements (inscriptions, réponses à des sondages). Copiez-collez-les sur votre LLM.
- Cela donne un contexte : une personne qui visite votre page de tarification et clique sur le lien d'une étude de cas mérite plus d'attention que le téléchargement d'un livre blanc au hasard.
Pourquoi c’est important :
Une vue d'ensemble permet une qualification plus intelligente des ventes par l'IA, afin de ne pas surévaluer l'intérêt superficiel.
Étape 3 : Mélange de données firmographiques et de signaux comportementaux
La véritable magie s'opère lorsque vous superposez des données démographiques aux données d'engagement.
- Données géographiques de l'entreprise : Rôle, ancienneté, taille de l'entreprise.
- Comportement : Qu'ont-ils lu, téléchargé, cliqué ?
Exemple :
Clearbit a combiné l'intitulé du poste, la taille de l'entreprise et les mesures d'engagement pour identifier les segments ayant les taux de conclusion les plus élevés, ce qui a rendu l'évaluation des prospects par l'IA beaucoup plus prédictive.
Étape 4 : Rendre les choses transparentes pour votre équipe de vente
Il est essentiel que votre équipe fasse confiance à l'IA. Cela signifie que :
- Leur montrer exactement pourquoi un lead a obtenu un score élevé (ou faible).
- Leur donner une formation liée à des cas concrets, comme "Lorsque nous avons utilisé ce modèle d'évaluation, il a permis d'augmenter de 30 % le nombre d'appels qualifiés".
Pourquoi ?
Car même les meilleurs modèles d'évaluation des prospects échouent si les représentants ne les comprennent pas ou n'y croient pas.
Étape 5 : Utiliser les scores pour guider le nurturing, et pas seulement l'approche directe
N'abandonnez pas les pistes peu intéressantes. Au contraire :
- Acheminez-les vers des flux d'alimentation à long terme.
- Utilisez du contenu dynamique et des suivis automatiques pour continuer à ajouter de la valeur jusqu'à ce que les signaux d'engagement s'améliorent.
En bref :
Votre système de qualification des leads par l'IA ne doit pas se contenter d'être un gardien, il doit aider à segmenter et à acheminer les leads vers les bons parcours.
À retenir
À la fin de la journée, AI lead scoring consiste à améliorer votre processus de qualification grâce à des données que vous n'auriez jamais pu traiter manuellement. En construisant des modèles qui apprennent à partir de vos affaires conclues et qui s'affinent en permanence, vous obtenez un moteur de qualification qui vous aide à concentrer votre énergie là où c'est le plus important. moteur de qualification qui vous aide à concentrer votre énergie là où c'est le plus important. Cela signifie des cycles de vente plus courts, des taux de conclusion plus élevés et un pipeline qui ne repose pas uniquement sur l'espoir. Il est construit sur de véritables signaux d'achat, découverts par l'IA.
