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Obtenir des réponses n’est pas le vrai objectif. Obtenir de la clarté, oui.
Quand quelqu’un te répond que ce soit un “Yes”, un “No”, ou un flou artistique type “Dis-m’en plus” ton vrai travail commence : comprendre ce que cette réponse veut dire. Est-ce qu’il est vraiment intéressé ? Juste curieux mais pas dans la cible ? Poli mais pas concerné ?
Qualifier, c’est répondre à une seule question : est-ce que ce lead vaut le coup d’aller plus loin ?
Ta capacité à lire et qualifier correctement les réponses, c’est ce qui fait la différence entre des conversations au hasard et du vrai pipeline.
Voilà quelques cas typiques que tu vas rencontrer :
Une réponse positive mais vague (“Ça a l’air cool !”) : ne sors pas le champagne trop vite. Tu dois tester leur niveau d’intention.
Une esquive polie (“Pas le bon moment”) : ce n’est pas un Non, mais ce n’est pas un Oui non plus. Ici, tu explores le timing ou l’usage possible.
Une objection technique (“On utilise déjà un autre outil”) : c’est une opportunité de te différencier… si le reste des critères en fait quand même un bon fit.
Et là, petit rappel : la qualification n’est pas réservée aux sales qui veulent booker des meetings. Ça sert aussi à prioriser, personnaliser, et surtout disqualifier quand il le faut.
Les leads non qualifiés peuvent te défocus complètement et te faire perdre ton temps. Les leads qualifiés ? C’est eux déterminent tes résultats.
La Growth Machine n’utilise pas des labels rigides comme “Positif” ou “Disqualifié”. On propose un espace flexible qui s’adapte à ton use case.
Voici comment ça fonctionne :
Ces tags sont regroupés sous des catégories comme Replied, Won et Lost, que tu peux utiliser pour mesurer les résultats. Exemple : “Sur 150 réponses, 30 leads ont été tagués Interested → 20 % de ratio win.”
En résumé, qualifier tes leads avec des tags te permet d’organiser tes réponses, de mesurer tes campagnes avec précision et d’automatiser follow-ups et synchronisation CRM.
Ce n’est pas seulement savoir qui a répondu, mais surtout savoir quoi faire de chaque réponse.
Avant d’analyser tes résultats, commence par une question basique mais cruciale : est-ce que tes messages sont arrivés à destination ?
Tu ne peux pas optimiser ce qui n’a jamais été vu.
Globalement, le “reach” désigne la capacité de ton outreach à être délivré et vu, que ce soit sur LinkedIn ou par email. Cela inclut :
Sur LinkedIn : si tes demandes de connexion sont acceptées.
Par email : si tes messages sont délivrés, ouverts, ou s’ils bouncent.
Une campagne avec un mauvais reach ne veut pas forcément dire que ton messaging est mauvais. Ça peut simplement indiquer que ton domaine n’est pas warm-up, que ton profil LinkedIn n’est pas optimisé, ou que ta liste est outdated. Si personne ne voit tes messages, personne ne peut répondre.
Dans La Growth Machine, tu peux suivre ton reach en exportant tes données de campagne. L’export fournit des infos détaillées, ligne par ligne, comme :
Si une demande de connexion LinkedIn a été envoyée et acceptée
Si les emails ont été envoyés et ouverts (si le tracking d’ouverture est activé)
Le nombre de touches (email ou LinkedIn) envoyées avant que le lead réponde
Ça te permet de segmenter tes campagnes non pas seulement par volume, mais par vraie exposition. Tu sauras exactement où commence la friction avant même la phase de performance.
Une fois que tu as confirmé que tes messages sont bien vus, il est temps de regarder comment les leads réagissent.
Il existe deux types de stats en outbound :
Top-of-funnel (ce que tu envoies) : volume, visibilité, touchpoints.
Bottom-of-funnel (ce qui revient) : engagement, intérêt, conversion.
Au début, c’est le top qui te dit où ça casse :
Taux de connexion bas ? C’est sûrement un problème de ciblage ou un profil LinkedIn pas assez convaincant.
Taux d’ouverture bas ? Ton objet d’email est faible ou la réputation de ton domaine est mauvaise.
Taux de réponse bas ? Ton messaging est trop générique, mal calé en timing, ou à côté de la plaque.
Ces chiffres ne sont pas juste des KPIs, ce sont des boucles de feedback. Ils t’indiquent ce qu’il faut corriger.
Mais attention à ne pas te noyer dans les données. Concentre-toi sur ce qui fait vraiment apprendre :
LinkedIn acceptance rate : est-ce que ton profil est assez crédible pour générer des connexions ? Est-ce que tu contactes la bonne personne depuis le bon profil ?
Email open rate : est-ce que tes messages sont vus ?
Positive reply rate : est-ce que tu cibles les bonnes personnes avec le bon message ?
Une fois que tu as ta baseline, tu peux creuser :
Quel persona répond le plus ?
Quelles industries convertissent le mieux ?
Est-ce que les petites boîtes engagent plus que les grandes ?
Avec La Growth Machine, tu peux aller à ce niveau de granularité grâce aux filtres et aux exports de campagnes. En analysant les replies étape par étape, par canal et par lead, tu vois ce qui marche, où et avec qui.
Dans les exports CSV de LGM, tu trouveras notamment :
Si tu es connecté avec chaque lead, avec la date de connexion
Le nombre d’ouvertures d’emails par lead, avec la date de la dernière ouverture
Le nombre de clics par lead, avec la date du dernier clic
La date et le contenu de la réponse
Le statut du lead dans la campagne
Le statut de qualification du lead, utile pour identifier les vraies opportunités
Tu peux même croiser ça avec tes tags de qualification (ex. “Interested”, “Not Interested”) pour comprendre non seulement qui répond, mais surtout qui convertit.
Le plus important : lire les stats doit mener à l’action.
Si une séquence sous-performe, ne la laisse pas mourir. Ajuste.
Change ton message. Revois ton timing. Teste un autre canal. Essaie un nouvel angle.
Les stats ne sont pas des rapports. Ce sont des outils de diagnostic pour prendre de meilleures décisions.
Continuons avec le chapitre 3 : Optimiser tes statistiques!
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