Un prospect scoring intelligent
Identifiez vos prospects les plus prometteurs grâce au machine learning
Recevoir régulièrement une liste de prospects, classés en fonction de la probabilité qu’ils soient intéressés par votre offre et de l’intérêt financier qu’ils représentent ? Grâce au machine learning, ceci n’est plus une fiction mais une réalité.
Le prospect scoring, dans quel but ?
Dans une approche de prospect scoring traditionnelle, une liste des critères définissant ce qu’est un bon prospect est établie en amont. Ces critères sont ensuite appliqués à une liste de prospects disponibles afin d’en isoler les « bons » des « mauvais ».
L’utilisation de techniques d’intelligence artificielle renverse ce processus et permet d’obtenir un prospect scoring basé sur des faits et non sur des hypothèses préconçues.
En partant des données historiques de votre équipe commerciale, nous construisons un algorithme identifiant vos meilleurs prospects. Pour ce faire, nous nous basons les succès et échecs historiques de vos commerciaux, les caractéristiques des entreprises contactées, et éventuellement des open data pertinentes propre à votre activité. Cette modélisation permet de calculer un score d’attractivité spécifique pour chaque prospect potentiel.
Quel est l’intérêt du prospect scroring intelligent ?
L’intérêt de cette approche est multiple : combinaison d’un grand nombre de variables pertinentes, prise en compte de liens complexes entre ces variables (versus une modélisation linéaire dans une approche traditionnelle), possibilité d’obtenir un score d’attractivité unique pour chaque prospect, et de ce fait un classement permettant de prioriser les leads à contacter.
Par conséquent, vous pouvez cibler les prospects les plus intéressants et éviter de dépenser du temps et de l’énergie sur des leads au potentiel faible. Vous améliorez l’efficacité de votre équipe commerciale et raccourcissez votre cycle de vente.
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