Le marketing automation s’appuie sur le scoring et des scénarios automatisés. La partie scoring permet de donner une « note » à chaque utilisateur. C’est en fonction de cette note que différents scénarios peuvent être exécutés.
Le lead scoring ou scoring, est une méthode de marketing automation qui attribue à chaque utilisateur un score d’intérêt pour une entreprise. Ce score fluctue au fil du temps (on souhaite qu’il augmente) et dépend des actions réalisées par l’utilisateur et du profil de l’utilisateur (données comportementales, données de consommation et historique). Il est censé représenter le niveau de maturité, l’évolution dans le cycle de vente, dans le parcours d’achat (funnel de conversion) et au final la probabilité de conversion.
Il est utilisé en B2C comme en B2B et est particulièrement efficace lorsque les cycles de décisions sont longs et que les futurs clients passent beaucoup de temps à faire des recherches avant de finaliser leur achat.
Pourquoi attribuer un score ?
Attribuer un score aux utilisateurs permet de :
- Faire ressortir du lot les leads les plus intéressants et prioriser les actions menées afin de maximiser l’impact et la rentabilité des actions commerciales ;
- Réaliser des campagnes marketing personnalisées plus efficaces car mieux ciblées ;
- Attribuer de façon automatique une note de qualification à chaque visiteur nécessaire pour réaliser des segmentations ;
- Réaliser des statiques.
Attention, scoring et lead scoring sont parfois de faux amis et peuvent avoir des définitions différentes : bien définir les termes lorsque vous échangez avec quelqu’un sur ces concepts.
Le scoring en marketing automation est proche du concept de RFM (Récence, Fréquence, Montant). Ils sont tous deux des méthodes de qualification de clients ou de prospects à partir de données comportementales. Ils peuvent être utilisés de manière complémentaire ou intégrée, selon les objectifs marketing. Le scoring est souvent utilisé en amont du RFM et peut l’intégrer comme base comportementale. Les 2 peuvent être utilisés dans le cadre de scenarii de marketing automation.
Scoring implicite ou explicite ?
Pour attribuer le bon score à chaque utilisateur, le marketing automation se base sur 2 types de données :
- Des comportements observés, c’est le scoring implicite : actions réalisées, comportement sur les supports trackées. Ces informations permettent de connaître le niveau d’engagement ou d’intêrêt du visiteur ;
- Des données transmises ou collectées sans interaction du visiteur, c’est le scoring explicite : il repose sur les informations remplies par l’utilisateur ou sur les données collectées par les services marketing et commercial (enrichissement de données sur l’entreprise ou sur le lead). Le scoring explicite mesure sur le lead est bien dans la cible idéale visée.
Scoring manuel, dynamique ou prédictif
Il est possible d’attribuer à la main un score pour chaque visiteur. C’est mieux que rien, mais loin d’être idéal (risque d’erreurs, perte de temps, besoin d’actualisation régulière). Il est beaucoup plus intéressant d’attribuer un score de façon automatique (si l’utilisateur fait X alors son score gagne ou perd X points). Enfin, lorsqu’il y a beaucoup de données, il est possible d’entraîner des IA pour reconnaître des patterns et attribuer un score en conséquence.
Évidemment, ça dépend de vos outils, de vos volumes, du temps disponible et des compétences affectées au sujet.
Modèle de scoring ?
Les outils de marketing automation sont capables d’attribuer seuls des scores mais un peu de réflexion et de bonne intelligence entre services permet d’obtenir de meilleurs résultats dès le début. Il faut donc partager et se mettre d’accord sur :
- Connaissances du cycle de vente ;
- Connaissance des personas ;
- Définition des actions qui donnent des points et identification des actions clés (micro et macro conversions) ;
- Choix des différents critères et leurs pondérations ;
- Identification des points de bascules (suspect, prospect, client, ambassadeur…).
Les faiblesses du scoring en marketing automation
Un bon outil n’est rien sans une bonne utilisation. Comme pour les webanalytics, le marketing automation peut jouer de mauvais tours aux professionnels qui ne l’utilisent pas assez souvent : croire que la techno fait tout, que les chiffres sont justes, immuables et qu’ils ne nécessitent pas de modification au fil des semaines…
- Le scoring est souvent biaisé par des hypothèses internes non validées : le modèle de scoring reflète souvent ce qu’on croit être pertinent, mais pas ce que les données prouvent réellement. Par exemple, le téléchargement d’un e-book peut être surreprésenté alors que ça ne mène pas à une conversion. Pour dépasser ce problème, il faut comparer et valider le scoring face aux leads concrètement transformés. Si gros volume, mise en place de modèles prédictifs ou corrélationnels.
- Le scoring devient vite obsolète s’il n’est pas entretenu : les comportements évoluent, les parcours changent, les offres mutent et les priorités stratégiques peuvent être modifiées. Sans mise à jour, le scoring devient non représentatif. Comme pour le tracking, un plan de taggage / scoring avec audits réguliers est nécessaire. Se méfier aussi de l’obsolescence des données sur les métiers qui changent rapidement pour donner plus de poids aux tendances récentes.
- Conflit marketing VS équipe commerciale : un scoring trop généreux ou mal aligné avec les commerciaux crée des frustrations qui peuvent aboutir à un rejet. Faire participer les commerciaux dès le début, intégrer les retours du terrain et mettre en place une double validation (scoring + grading) .
- Le scoring ne prend pas en compte le timing du besoin : l’activité d’un utilisateur n’indique pas forcément une intention d’achat immédiate. L’idéal est de mettre en place des mécanismes de confirmation (une demande de RDV, un formulaire avec statut d’avancement du projet…) et de croiser le scoring avec des signaux de maturité (enchaînement d’actions indiquant la maturité).
- Sans bonne donnée en entrée, le scoring ne sert à rien : problème de taggage, doublons, informations partielles génèrent des scorings non exploitables. Audits et nettoyages réguliers sont nécessaires.
- Le scoring est-il compatible RGPD ? Les données personnelles sont-elles correctement prises en compte avec le scoring ?
- Confondre scoring et grading : le grading, c’est-à-dire l’adéquation du profil de l’utilisateur avec la cible idéale (ICP) permet de faire le tri entre utilisateurs ayant un fort score mais non pertinent pour autant (candidats à l’embauche, concurrents, étudiants).
- Le scoring est opaque : comment sont attribués les points ? En plus de documenter la logique, il faut pouvoir détailler le score attribué à chaque utilisateur afin que les commerciaux puissent le comprendre et adapter leurs actions (« M. X a fait telle action (25 points), puis telle action (5 points), puis telle action (10 points) »).
- Le scoring doit être utilisé et ses performances doivent être mesurées : il ne sert à rien de collecter des points s’il n’y a pas de scenarii de marketing automation, de segmentation, de stratégie de contenu ou de nurturing qui suivent derrière. Il faut aussi vérifier que les scores élevés permettent d’atteindre de meilleures performances.
- Le scoring est le même pour tous : un même modèle de scoring pour tous les leads peut poser problème lorsque les personas ont des comportements différents.
- Le scoring n’est pas linéaire : certaines combinaisons d’actions ont plus de poids (1+1=3). Ça arrive quand plusieurs actions fortes sont enchaînées par exemple. Suivant les outils, il est possible de réaliser des scoring combinés ou contextuels.
- Le scoring est trop complexe : le mieux est l’ennemi du bien et une optimisation excessive peut rendre le modèle sensible aux micro-variations. Simplifier au maximum sans perdre en qualité.
- Le scoring est trop rigide : avec des interactions en dehors des supports trackables (les réseaux sociaux par exemple) et avec la multiplication des appareils, il est difficile d’avoir une vision globale réaliste. À condition que les équipes jouent le jeu, enrichir le scoring avec des données en dehors du périmètre de l’outil de tracking des scores (téléphone, emails, salon, import de données).
Comment améliorer son scoring ?
| Action d’optimisation | Impact | Difficulté | Priorité | À savoir |
|---|---|---|---|---|
| Co-construction du modèle avec l’équipe commerciale | Élevé | Moyenne | ✅ Haute | Améliore l’alignement Sales-Marketing, favorise l’adhésion |
| Mise en place d’un decay score (baisse automatique dans le temps) | Élevé | Moyenne | ✅ Haute | Rend le scoring plus réaliste dans le temps |
| Intégration des retours terrains dans le scoring via boucle de retour | Élevé | Moyenne | ✅ Haute | Favorise l’amélioration continue basée sur la réalité |
| Documentation partagée du modèle de scoring | Moyen | Faible | ✅ Haute | Renforce la transparence et la compréhension interne |
| Mise en place d’audits réguliers du scoring (1x par trimestre) | Moyen | Faible | ✅ Haute | Nécessaire pour garder le modèle à jour |
| Segmentation dynamique selon les scores pour des scénarios de nurturing adaptés | Élevé | Moyenne | ✅ Haute | Permet d’adapter la pression marketing et le contenu |
| Ajout de règles de scoring combiné | Élevé | Moyenne/Élevée | Moyenne | Apporte plus de précision comportementale |
| Nettoyage régulier des données (dédoublonnage, normalisation, complétion) | Moyen | Moyenne | Moyenne | Nécessite un processus bien défini et des outils |
| Analyse des parcours des leads convertis pour affiner les pondérations | Élevé | Élevée | Moyenne | Requiert une bonne base de données et des compétences analytiques |
| Création de dashboards CRM pour expliquer le score d’un contact | Moyen | Moyenne | Moyenne | Améliore la lisibilité pour les commerciaux |
| Intégration de signaux offline (salons, appels, retours terrain) | Moyen | Élevée | Faible/Moyenne | Difficulté liée à la centralisation et à la saisie manuelle |
| Scoring prédictif basé sur des données historiques (IA / ML) | Très élevé | Très élevée | Faible | Pertinent uniquement à très grande échelle, nécessite des experts data |
