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Lead scoring

Mise à jour 06/10/2025 Marketing

Lead scoring : définition et rôle dans la stratégie marketing

Le lead scoring est une méthode structurée et quantifiable permettant d'attribuer un score à chaque prospect ou contact en fonction de critères prédéfinis. L'objectif est de hiérarchiser les efforts commerciaux et marketing pour concentrer les ressources sur les prospects les plus susceptibles de convertir. Cette méthode s'inscrit souvent dans une stratégie d'inbound marketing mais s'applique également aux programmes outbound et aux cycles de vente longs.

Principes et composantes du lead scoring

Le lead scoring combine plusieurs types d'informations pour produire une valeur numérique ou catégorielle par lead. Les composantes principales sont :

  • Données comportementales : visites de pages, téléchargements de contenu, ouverture d'e-mails, participation à des webinaires, recherche de produit, fréquence de visite.
  • Données démographiques : poste, taille d'entreprise, secteur, localisation, budget estimé.
  • Signaux engagement-vendeur : réponses aux appels, demandes de démonstration, réponses à un formulaire de contact.
  • Signaux négatifs : désinscription, inactivité prolongée, contenu non pertinent consommé.

Méthodologie : comment construire un modèle de scoring

La construction d'un système de lead scoring suit généralement ces étapes :

  • Identifier les objectifs commerciaux et les points de conversion clés.
  • Définir les attributs pondérés (ex : +10 pour une demande de démo, +3 pour une ouverture d'e-mail, -5 pour désinscription).
  • Choisir un horizon temporel pour la validité des points (ex : points expirant au bout de 90 jours).
  • Implémenter dans un CRM ou une solution d'automatisation marketing et tester en A/B.
  • Calibrer régulièrement avec les retours commerciaux et les données de conversion réelles.

Exemple pratique de barème

Exemple simple de barème utilisé en phase pilote :

  • Visite de page produit : +2
  • Téléchargement de livre blanc : +5
  • Demande de démonstration : +15
  • Ouverture e-mail : +1
  • Désinscription : -10
  • Inactivité 60 jours : -3

Seuils d'action : 0-9 = nurturing automatisé, 10-19 = qualification commerciale, 20+ = contact immédiat par l'équipe vente.

Cas d'usage et exemples concrets

Cas 1 - SaaS B2B : un lead télécharge un livre blanc (+5), visite la page tarifs (+2), puis demande une démo (+15) en moins d'une semaine. Score total = 22 ; le système déclenche une alerte à l'équipe commerciale.

Cas 2 - E-commerce : un visiteur ouvre plusieurs newsletters (+1 chacune), ajoute un produit au panier mais n'achète pas (-2 si panier abandonné après 72h) ; score intermédiaire déclenche une campagne de relance personnalisée.

Automatisation, validation et bonnes pratiques

L'automatisation via CRM et outils de marketing automation est cruciale pour fiabiliser et actualiser le score en temps réel. Les bonnes pratiques incluent :

  • Impliquer les équipes ventes et marketing dans la définition des critères.
  • Utiliser des pilotes pour valider l'efficacité du score et ajuster les poids.
  • Prévoir des règles de péremption et de réactivation pour éviter l'accumulation de points obsolètes.
  • Surveiller les indicateurs : taux de conversion post-score, temps moyen de conversion, taux de contact réussi.

Limites, risques et recommandations

Le lead scoring comporte des risques s'il est mal paramétré : sur-priorisation de leads inappropriés, négligence des segments à plus long potentiel, biais liés aux données incomplètes. Recommandations :

  • Mettre en place des revues trimestrielles pour recalibrer les poids.
  • Conserver un canal de nurturing pour les scores faibles mais prometteurs.
  • Combiner scoring quantitatif et jugement commercial qualitatif pour décisions finales.

Conclusion opérationnelle

Le lead scoring est un levier pragmatique pour améliorer la priorité d'action et optimiser le taux de conversion. Lorsqu'il est validé par la donnée, automatisé et révisé régulièrement, il permet d'aligner marketing et ventes, de réduire le coût par acquisition et d'améliorer l'expérience prospect. Cependant, il nécessite des règles claires, un suivi des résultats et des ajustements continus pour rester pertinent.