L’Outbound sales n’a jamais été aussi difficile : moins de réponses, de moins en moins de démos réservées, des commerciaux frustrés qui ratent leur quota, la plupart du temps parce qu’ils poursuivent les mauvais leads qui n’achèteront jamais. Mais ce n’est pas vraiment leur faute.
En réalité, cela vient souvent du manque de système mis en place par les responsables Sales, Marketing ou GTM.
Mettre en place un système qui garantit que les commerciaux passent du temps sur les bons leads demande du temps, des efforts et de l’expertise technique.
Heureusement, ce n’est plus un problème grâce à l’IA 🤖.
Dans ce guide, je vous montre comment automatiser le scoring de vos leads, pour prioriser automatiquement tous vos prospects – aussi appelé Lead Scoring – avant même qu’un commercial ne les contacte.
Voici le processus étape par étape pour scorer vos leads avec l’IA :
- Identifiez vos meilleurs clients
- Importez vos leads dans Datablist
- Indiquez à l’IA comment scoring les leads
- Obtenez vos résultats
Qu’est-ce que le Lead Scoring ?
Le lead scoring est une méthode structurée pour évaluer et classer vos prospects selon des critères ou des comportements précis.
Organiser ce processus aide les équipes commerciales à prioriser leurs actions en identifiant les leads les plus susceptibles de devenir clients.
Avec un bon système de lead scoring, vos commerciaux se concentrent naturellement sur les prospects les plus qualifiés, ce qui augmente les taux de conversion et la vitesse de closing.
Étape 1 : Identifiez vos meilleurs clients
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Regardez dans votre CRM et repérez vos 10 meilleurs clients ou prospects de tous les temps.
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Analysez ce qu’ils ont en commun et notez-le. Voici quelques facteurs clés à prendre en compte :
- Caractéristiques de l’entreprise (taille, secteur, localisation)
- Informations du contact (poste, pouvoir de décision)
- Niveau d’engagement avec votre société
- Données démographiques et comportementales
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Détaillez l’impact de chaque critère sur la note finale.
Pour ce faire, donnez le maximum de points aux critères décisifs, et le minimum à ceux qui sont seulement des « plus ».
Par exemple, dans la plupart des cas, la localisation compte peu, surtout si vous proposez un produit ou service digital, alors que le secteur d’activité est généralement crucial.
J’aurais donc tendance à donner 3 points pour la pertinence du secteur, mais seulement 1 point pour la localisation.
Note : Ajustez le score selon votre marché et votre business.
Étape 2 : Importez vos leads dans Datablist
Commencez par importer un fichier CSV/Excel dans Datablist contenant la liste de leads à scorer.
Datablist est un copilot IA pour les équipes GTM modernes.
L’une des fonctionnalités principales de Datablist, c’est sa capacité à générer automatiquement des scripts de manipulation de données, rendant les opérations complexes accessibles même aux non-techniciens.
Il suffit de lui décrire ce que vous souhaitez réaliser.
Créez votre "collection" et importez votre fichier CSV ou Excel.
Voici mon fichier. Il contient :
- les textes du site web des entreprises
- la taille de l’entreprise
- le poste des prospects
Étape 3 : Indiquez à l’IA comment scoring les leads
Dernière étape : générer une note pour chaque lead. Avant l'IA, cela signifiait écrire une formule Excel complexe, difficile à relire et faire évoluer.
Avec l’IA, plus besoin d’écrire de formules.
Vous rédigez les critères de score, et l’IA se charge de générer un script qui calcule automatiquement vos scores.
Voici comment maximiser la pertinence :
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Dans la barre de navigation, cliquez sur « Edit »
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Sélectionnez « AI Editing »
Ouvrir AI Editing avec Edit -> AI Editing -
Rédigez votre prompt en suivant ces bonnes pratiques :
- Soyez précis sur le résultat attendu
- Structurez votre prompt en listes à puces ou avec des virgules pour plus de clarté
- Utilisez les variables de votre collection via les doubles accolades (
{{PropertyName}}ou/PropertyName)
Voici mon prompt pour scorer des leads avec l’IA :
Créez ensuite une colonne « Account Match » qui affiche « 1 » si la taille de l’entreprise est comprise entre 15 et 100.
Créez également une troisième colonne « Product Match ? » et ajoutez « 1 » si les textes du site web contiennent l’un des termes suivants : AI, Artificial Intelligence, KI.
Note pour Product Match : il faut que ce soit le terme exact, pas seulement une partie du mot.
Enfin, créez une quatrième colonne qui additionne les scores des trois colonnes précédentes, et nommez-la « Lead Score ».
Utilisez {{position}}, {{Website Texts}} et {{company_size}} comme référence, raisonnez par similarité et non par valeur exacte.
❗Important
Remplacez les
{{xxx}}par les propriétés correspondantes à votre collection (utilisez{{ou/pour les sélectionner).
- Cliquez sur « Generate »
L’IA va alors générer le script puis vous montrer un aperçu des résultats obtenus. À partir de cet aperçu, vous pouvez ajuster le prompt pour ajouter de nouveaux critères si besoin.
Étape 4 : Obtenez vos résultats
Cliquez sur « Run on items » pour lancer le scoring sur tous vos leads.
Vous pouvez ensuite renvoyer les résultats vers votre CRM ou votre séquenceur, grâce aux intégrations natives de Datablist ou via l’enrichissement Call API/HTTP.
Le script est enregistré, vous pourrez donc le relancer à tout moment depuis le menu Edit -> AI Editing sur de nouveaux leads.