# Lead Scoring IA : Comment prioriser automatiquement vos opportunités
Tous les leads ne se valent pas. Mais comment savoir lesquels méritent votre attention immédiate ?
Le lead scoring IA analyse des dizaines de signaux pour vous.
## Le problème du lead scoring manuel
**Scénario classique :**
- 200 leads entrants par mois
- 3 commerciaux disponibles
- Capacité de traitement : 50 leads qualifiés max
**Résultat :** 75% des leads sont traités trop tard ou jamais.
**Pire :** Les opportunités chaudes refroidissent pendant que vous qualifier des leads froids.
## Comment fonctionne le lead scoring IA
### Les 5 dimensions analysées
**1. Données firmographiques (30% du score)**
- Taille de l'entreprise
- Secteur d'activité
- Chiffre d'affaires
- Localisation
- Technologies utilisées
**2. Comportement digital (25% du score)**
- Pages visitées
- Temps passé sur le site
- Contenus téléchargés
- Emails ouverts/cliqués
- Interactions sur réseaux sociaux
**3. Timing & contexte (20% du score)**
- Récence des interactions
- Fréquence de visite
- Signaux d'achat détectés
- Actualités de l'entreprise
- Saisonnalité métier
**4. Profil du contact (15% du score)**
- Niveau hiérarchique
- Fonction (décideur?)
- Historique de l'engagement
- Correspondance avec persona cible
**5. Similarité avec clients (10% du score)**
- Ressemblance avec meilleurs clients
- Secteur similaire
- Problématiques communes
- Parcours d'achat proche
### Le scoring en action
**Lead A : Score 92/100 🔥**
- PME industrielle, 50 employés
- CEO a visité page pricing 3 fois cette semaine
- Téléchargé le cas client hier
- Entreprise en croissance (+20% CA)
- Secteur = top 3 de nos clients actuels
**→ Action : Appel dans l'heure**
**Lead B : Score 34/100 ❄️**
- Grande entreprise (2000 employés)
- Stagiaire a visité page carrière
- Aucun contenu commercial consulté
- Secteur hors cible
**→ Action : Nurturing automatique**
**Lead C : Score 68/100 🔶**
- PME servicielle, 20 employés
- Responsable marketing a lu 3 articles
- Pas encore consulté les offres
- Budget potentiel intéressant
**→ Action : Séquence email ciblée**
## Setup de votre système de scoring (5 jours)
### Jour 1 : Analyse de l'existant
**Analysez vos 100 derniers deals :**
- Quels points communs entre vos meilleurs clients ?
- Quels signaux précèdent systématiquement un closing ?
- Quelles caractéristiques ont les leads qui ne convertissent jamais ?
**Output :** Liste de 20 critères discriminants
### Jour 2 : Pondération des critères
**Avec vos meilleurs commerciaux, définissez :**
- Critères éliminatoires (score automatique = 0)
- Critères très favorables (multiplicateurs)
- Critères neutres (à surveiller)
**Exemple de pondération :**
- Taille entreprise 10-100 employés : +15 points
- CEO visite page pricing : +20 points
- Secteur hors cible : -30 points
- Email professionnel : +5 points
- Formulaire rempli au minimum : -10 points
### Jour 3 : Configuration outil
**3 options techniques :**
**Option 1 : CRM natif (HubSpot, Salesforce)**
- Avantage : Intégration native
- Limite : Scoring basique
**Option 2 : Outil dédié (Madkudu, Clearbit)**
- Avantage : IA puissante, enrichissement data
- Limite : Coût 500-2000€/mois
**Option 3 : Custom (Zapier + Google Sheets + OpenAI)**
- Avantage : Sur-mesure et économique
- Limite : Maintenance nécessaire
### Jour 4 : Calibrage initial
**Testez sur vos 200 derniers leads :**
- Le modèle identifie-t-il correctement les bons clients ?
- Ajustez les pondérations si besoin
- Fixez les seuils : Chaud > 70, Tiède 40-70, Froid < 40
### Jour 5 : Formation & lancement
**Brief équipe commerciale :**
- Comment lire le score
- Quelles actions selon le score
- Comment donner du feedback pour améliorer le modèle
## Les règles de routing automatique
### Score > 80 : HOT 🔥
- **Action :** Notification Slack instantanée
- **SLA :** Appel dans l'heure
- **Owner :** Meilleur closer
### Score 60-79 : WARM 🔶
- **Action :** Email de votre commercial dans les 24h
- **SLA :** Première interaction sous 48h
- **Owner :** Commercial senior
### Score 40-59 : COOL ❄️
- **Action :** Séquence d'emailing automatique
- **SLA :** Nurturing sur 3 semaines
- **Owner :** Marketing automation
### Score < 40 : COLD ⛄
- **Action :** Newsletter mensuelle
- **SLA :** Réévaluation dans 3 mois
- **Owner :** Marketing
## L'IA apprend de vos retours
**Le système s'améliore avec :**
### Feedback positif
- Lead scoré 75, converti en 2 semaines
→ Renforce les critères similaires
### Feedback négatif
- Lead scoré 85, jamais converti après 6 mois
→ Ajuste la pondération
### Nouveaux patterns
- Un nouveau secteur commence à bien convertir
→ Augmente automatiquement son poids
**Résultat :** Précision qui passe de 70% à 90%+ en 6 mois
## Cas réel : +250% de productivité commerciale
**Client :** Éditeur de logiciel B2B
**Avant lead scoring IA :**
- 300 leads/mois
- Taux de traitement : 30% (90 leads)
- Taux de conversion : 5% (4-5 clients)
- Temps de qualification : 45 min/lead
**Après lead scoring IA :**
- 300 leads/mois (inchangé)
- Taux de traitement des HOT/WARM : 100%
- Taux de conversion : 12% (10-12 clients)
- Temps de qualification : 5 min/lead
**Gains :**
- +140% de clients signés
- -89% de temps de qualification
- -70% de leads ratés
- ROI : 420% en année 1
## Les 7 erreurs fatales en lead scoring
### ❌ Erreur 1 : Trop de critères
80 critères = modèle incompréhensible
**Solution :** Max 15 critères pondérés
### ❌ Erreur 2 : Jamais ajuster
Le marché évolue, votre scoring doit suivre
**Solution :** Review mensuelle des performances
### ❌ Erreur 3 : Ignorer le feedback terrain
Vos commerciaux savent ce qui convertit
**Solution :** Session hebdo de calibrage les 2 premiers mois
### ❌ Erreur 4 : Scorer sans agir
Un score n'a de valeur que si on agit différemment selon
**Solution :** Règles de routing automatiques
### ❌ Erreur 5 : Scorer uniquement à l'entrée
Le score évolue avec le comportement
**Solution :** Rescoring en temps réel
### ❌ Erreur 6 : Oublier les données tierces
Vos datas + enrichissement externe = scoring puissant
**Solution :** Intégrer Clearbit, Apollo ou LinkedIn
### ❌ Erreur 7 : Ne pas mesurer la précision
Comment savoir si ça marche ?
**Solution :** Dashboard avec taux de conversion par tranche de score
## Dashboard de pilotage (métriques clés)
### Performance du modèle
- **Précision :** % de leads > 70 qui convertissent
- **Recall :** % des clients acquis qui étaient scorés > 70
- **Distribution :** Répartition des leads par tranche de score
### Performance commerciale
- **Taux de conversion par score :** Voir si cohérent
- **Temps de traitement par score :** Les HOT sont-ils traités plus vite ?
- **CA généré par score :** ROI de la priorisation
### Signaux d'alerte
- Trop de leads en HOT = seuil mal calibré
- Taux de conversion des HOT < 20% = modèle à revoir
- Leads COLD qui convertissent = critères manquants
## Prêt à scorer intelligemment ?
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**Next step :** Audit gratuit de votre flux de leads actuel + simulation de scoring IA.
