La prospection commerciale 2.0 grâce aux data scorées

La prospection commerciale 2.0 grâce aux data scorées

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La prospection commerciale connaît de profondes mutations que bon nombre d’entreprises peinent à surmonter. Face à des prospects capables de répondre à leurs problématiques sur internet, les méthodes de marketing traditionnelles (prospection téléphonique, « print media », salons…) perdent peu à peu en efficacité. Au cœur de la prospection commerciale 2.0, les data digitales s’avèrent essentielles pour cibler et conquérir de nouveaux clients. Mais la multiplication des données disponibles nécessite plus que jamais de capter la bonne data pour en extraire l’essence avant de l’« activer ».

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Connaître sa data

C’est le b.a.ba. Avant de se lancer dans la chasse aux clients, il est essentiel de définir une stratégie de prospection. Et pour cela, il faut avant tout connaître la data que l’on a à disposition. « Il faut avoir une vision claire de ce qui compose la base de données de prospects pour avoir une segmentation précise de son portefeuille. C’est-ce qui va définir la stratégie d’acquisition en définissant les cibles à adresser et à activer. » En s’entourant d’acteurs spécialisés dans la data, il est possible de déterminer des scores d’appétence pour définir des priorités de prospection.

Déterminer une stratégie d’acquisition

Le nerf de la guerre. Avant d’entrer en phase de prospection commerciale, il y a une étape obligatoire à ne pas négliger : la définition de sa stratégie d’acquisition. C’est sans doute le point le plus important lors d’une campagne de prospection commerciale. La stratégie mise en place permettra ensuite à l’équipe commerciale de suivre une ligne directrice jusqu’à la fin de la campagne. Quel est l’objectif principal de cette campagne ? – Qui sont les cibles pertinentes ? – Comment les atteindre ?

Trouver le bon fournisseur de data

Avoir une base de données est une chose, encore faut-il qu’elle soit pertinente. Pour optimiser le ciblage, mieux vaut se reposer sur un acteur ayant une base de données la plus large possible en termes de volumes et la plus profonde en termes de segmentation. « Ce que je préconise, c’est de travailler avec des éditeurs de bases de données plutôt que des brokers. Privilégiez les bases de données généralistes afin d’accéder à un capital de data plus important. »

La fraîcheur des données est également fondamentale. En effet, des centaines de milliers de changements opèrent tous les mois sur la vie des entreprises, à l’image du renouvellement du personnel (à titre d’exemple, les cadres restent en moyenne quatre ans dans un poste avant d’être mobiles). « La fraîcheur des données est extrêmement importante pour l’efficacité d’une campagne de prospection, mais aussi pour le moral d’une équipe commerciale. Il n’y a rien de plus démoralisant que d’appeler quelqu’un qui ne fait plus partie de l’entreprise. »

Avoir un bon outil

Les commerciaux ne sont pas friands des bases de données Excel. Lorsque les données clients se multiplient, et qu’il s’agit d’actualiser régulièrement ces informations, Excel peut rapidement atteindre ses limites sur les opérations de prospection. Préférez-lui une plateforme en ligne, qui permet d’accéder de manière simple et efficace aux bases de données, aux critères de sélection, avec des mises à jour en temps réel.

Utiliser les leviers digitaux

« Avoir de la data de qualité est une première étape essentielle. Il s’agit ensuite de l’activer pour obtenir un résultat optimal. » Il est aujourd’hui indispensable de mettre en place des campagnes digitales multicanales : emailing, programmatique, retargeting… Ces campagnes permettent de passer de l’état de prospect à lead scoré en fonction du niveau d’appétence. Par exemple, suite à l’envoi d’un emailing, on classe différemment les prospects qui ont simplement ouvert le mail, ceux qui ont interagi, et ceux qui sont allés jusqu’à remplir un formulaire de contact. Il sera alors temps de passer le relais à la force de vente pour finaliser la démarche de prospection. Elle adaptera alors son discours en fonction de la maturité du lead reçu.

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