L’essentiel à retenir
- Définition : le lead scoring attribue des points à chaque contact selon son profil et son comportement, afin de classer les leads par probabilité d’achat.
- Deux dimensions : l’adéquation au client cible (secteur, taille, fonction) et l’engagement observé (pages vues, contenus téléchargés, e-mails ouverts, demande de devis).
- Usage : déclencher le passage en MQL, prioriser les rappels, adapter les séquences et retirer les contacts hors cible des campagnes.
- Règle : commencer avec dix critères au maximum, un seuil unique, et affiner tous les trimestres à partir des affaires réellement signées.
Le lead scoring est la méthode qui consiste à attribuer des points à chaque contact d’une base, afin de les classer par probabilité d’achat et de concentrer le temps commercial sur les plus prometteurs. Un score de 75 sur 100 déclenche un rappel immédiat, un score de 20 laisse le contact dans une séquence d’e-mails automatisée. C’est le mécanisme qui donne un contenu opérationnel à la distinction entre MQL et SQL : plutôt qu’un jugement au cas par cas, une règle chiffrée décide du passage au commerce.
Les deux dimensions à noter
| Dimension | Ce qu’elle mesure | Exemples de critères |
|---|---|---|
| Adéquation (profil) | La correspondance au client idéal | Secteur, effectif, chiffre d’affaires, fonction du contact, zone géographique, technologies utilisées |
| Engagement (comportement) | L’intention manifestée | Pages tarifs vues, devis demandé, démonstration réservée, contenu de décision téléchargé, e-mails cliqués, réponses aux relances |
Les deux dimensions se notent séparément, ce qui permet de distinguer quatre situations : bon profil et fort engagement (à rappeler tout de suite), bon profil et faible engagement (à nourrir par du contenu), mauvais profil et fort engagement (souvent un étudiant, un concurrent ou un candidat), mauvais profil et faible engagement (à sortir de la base active).
Une grille de départ pour une PME
| Critère | Points |
|---|---|
| Secteur d’activité cible | + 15 |
| Effectif entre 20 et 250 salariés | + 15 |
| Fonction décisionnaire (direction, responsable marketing) | + 15 |
| Adresse e-mail professionnelle | + 5 |
| Demande de devis ou de démonstration | + 30 |
| Visite de la page tarifs | + 15 |
| Téléchargement d’un contenu de décision (comparatif, cas client) | + 10 |
| Trois visites ou plus en 30 jours | + 10 |
| Ouverture sans clic depuis 60 jours | moins 10 |
| Aucune activité depuis 90 jours | moins 20 |
| Concurrent, étudiant, candidat, fournisseur | Exclusion |
Avec cette grille, un seuil de 60 points déclenche le passage en MQL et le rappel commercial. Les points négatifs comptent autant que les positifs : sans mécanisme de décroissance, une base entière finit par franchir le seuil au bout de deux ans.
Mettre en place le scoring
- Partir des clients signés : lister les vingt dernières affaires gagnées et repérer ce qu’elles avaient en commun avant la signature ; ces points communs sont les critères, pas l’intuition.
- Limiter à dix critères : un modèle simple, compris par le commerce, vaut mieux qu’un modèle savant que personne n’applique.
- Fixer un seuil unique : un seul passage MQL au départ ; les seuils multiples viennent plus tard.
- Automatiser dans le CRM : le score se calcule et se met à jour tout seul, à partir des données du site et des e-mails ; la connexion des sources est décrite dans connecter ses données marketing.
- Mesurer la prédictivité : comparer chaque trimestre le score au moment du passage avec le résultat réel de l’affaire ; si les leads à 80 points ne signent pas plus que ceux à 50, la grille est fausse.
- Réviser : ajuster les pondérations à partir des affaires gagnées et perdues, en concertation avec le commerce.
Les erreurs fréquentes
- Noter l’engagement seul : un lecteur assidu du blog qui n’est pas dans la cible ne signera jamais ; le profil doit peser autant que le comportement.
- Un modèle trop complexe : quarante critères pondérés que personne ne peut expliquer produisent des scores que le commerce ignore.
- Aucune décroissance : sans points négatifs ni expiration, tout le monde finit qualifié.
- Un scoring sans volume : en dessous de 30 leads par mois, la priorisation se fait à la main plus efficacement.
- Ne jamais vérifier : une grille jamais confrontée aux affaires signées se dégrade en un an, d’autant que la cible évolue.
- Confondre score et valeur : le score mesure la probabilité d’achat, pas le montant ; un gros compte à 55 points mérite parfois plus d’attention qu’un petit à 80. Les indicateurs de valeur sont détaillés dans CAC : définition.
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Questions fréquentes
Qu’est-ce que le lead scoring ?
Une méthode qui attribue des points à chaque contact selon son profil (secteur, taille, fonction) et son comportement (pages vues, devis demandé, e-mails cliqués), afin de classer les leads par probabilité d’achat et de concentrer le temps commercial sur les plus prometteurs.
Quels critères utiliser pour noter un lead ?
Deux familles notées séparément : l’adéquation au client cible (secteur, effectif, fonction, zone) et l’engagement (demande de devis ou de démonstration, visite de la page tarifs, contenus de décision, fréquence des visites). Des points négatifs sanctionnent l’inactivité et excluent les profils hors cible.
À partir de quel volume le lead scoring devient-il utile ?
À partir d’une trentaine de leads par mois. En dessous, la priorisation se fait plus efficacement à la main, et le modèle manque de données pour être vérifié. Au-delà de cent leads mensuels, il devient difficile de s’en passer.
Comment savoir si ma grille de scoring est bonne ?
En comparant chaque trimestre le score obtenu au moment du passage en MQL avec l’issue réelle de l’affaire. Si les leads les mieux notés ne signent pas davantage que les autres, la grille ne prédit rien et ses pondérations doivent être revues à partir des affaires gagnées.