Glossaire IA · Business
Lead scoring
En une phrase
Le lead scoring est une méthode qui attribue une note à chaque prospect selon sa proximité avec l'achat, en combinant qui il est (secteur, taille, zone) et ce qu'il a fait (questions, visites, réponses), pour que l'équipe commerciale traite d'abord les plus prometteurs.
Autres noms: notation des leads · scoring des prospects · qualification des leads · lead score
Qu’est-ce que le lead scoring ?
Un commercial ne peut pas rappeler tout le monde en même temps. Le lead scoring met de l’ordre dans la file : chaque lead reçoit une note et on commence par le haut. La note combine deux types de signaux :
- Profil (adéquation). Le contact ressemble-t-il à votre client idéal ? Secteur, taille, localisation, fonction.
- Comportement (intérêt). Ce qu’il a fait : demandé un prix, posé une question sur les délais, ouvert trois e-mails, relancé.
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Découvrir l'agent WhatsAppUn lead au bon profil et très intéressé est un « lead chaud ». Un bon profil peu engagé se travaille plus tranquillement.
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Découvrir l'agent WhatsAppComment ça marche
- Vous fixez les critères. Avec l’équipe, vous notez ce qui distingue les clients qui achètent. Par exemple : « demande un devis » +20, « entreprise de plus de 10 salariés » +15, « demande seulement les horaires » +0.
- Vous collectez les données. Formulaires, CRM et, de plus en plus, les conversations elles-mêmes.
- Vous calculez la note. Somme de points par règles, ou modèle statistique entraîné sur vos ventes passées.
- Vous agissez par seuils. Au-dessus d’une note, le lead passe au commercial ; en dessous, il reçoit un suivi automatique.
- Vous révisez. Si les leads bien notés n’achètent pas, les critères sont faux et on les ajuste.
L’IA intervient surtout à l’étape 2. Un modèle lit un message libre comme « nous avons trois cliniques et voulons changer de prestataire avant janvier » et en tire la taille, le besoin et le délai. La classification de texte ou l’analyse de sentiment ajoutent d’autres signaux.
Exemple
Une entreprise de rénovation près de Montpellier reçoit chaque semaine des dizaines de demandes sur WhatsApp. Beaucoup se résument à « combien pour repeindre un appartement ? ». Quelques-unes disent « nous avons un local de 200 m² et voulons ouvrir en mars ». Avec un scoring simple, la surface, le délai et le type de chantier rapportent des points. L’agent pose ces trois questions pendant l’échange, et le commercial ouvre chaque matin une liste triée au lieu de tout relire.
Le lead scoring chez UTIO
L’agent WhatsApp d’UTIO fonctionne avec le CRM intégré : chaque conversation devient une fiche, entre dans le pipeline et se répartit entre commerciaux. L’agent pose les questions de qualification que vous poseriez, enregistre les réponses dans la fiche et transmet le lead chaud à votre commercial avec le contexte. Ces données structurées vous permettent d’appliquer vos propres critères de notation.
Si vous utilisez déjà HubSpot, Zoho, Pipedrive ou Holded, le CRM d’UTIO travaille en miroir avec eux : vos règles de lead scoring peuvent rester là où elles sont. L’agent vocal fait la même qualification au téléphone.
Questions fréquentes
Lead scoring et qualification de leads, quelle différence ?
La qualification décide si un contact correspond ou non, souvent avec des questions précises sur le budget, le besoin et le délai. Le lead scoring attribue une note pour classer tous ceux qui correspondent. Les deux se complètent : la qualification fournit les données qui servent à noter.
Faut-il beaucoup de données pour commencer ?
Non. Vous pouvez partir de quatre ou cinq critères que votre équipe applique déjà de tête, leur donner des points, puis vérifier après quelques semaines si les leads les mieux notés sont bien ceux qui achètent.
Qu'apporte l'IA au lead scoring ?
Deux choses : elle extrait des données de conversations libres, comme ce que le client raconte sur WhatsApp, et elle repère dans l'historique des ventes des tendances difficiles à voir à la main. Le choix des critères reste le vôtre.
Termes associés
- Analyse de sentiment
L'analyse de sentiment est la technique d'IA qui détecte la tonalité émotionnelle d'un texte (positive, négative ou neutre, parfois des émotions comme la colère ou l'urgence) pour savoir comment se sent son auteur sans tout lire à la main.
- Classification de texte
La classification de texte est la tâche d'IA qui attribue automatiquement une ou plusieurs catégories à un texte, comme un e-mail ou un message : type de demande, sujet, priorité ou langue. C'est la base pour trier, prioriser et répartir le travail.
- Automatisation IA
L'automatisation IA consiste à confier à des modèles d'intelligence artificielle des tâches qui demandaient un jugement humain, comme lire un message, comprendre la demande et choisir l'étape suivante, au lieu de répéter des étapes fixées à l'avance.
- Intention (intent)
Une intention (intent) est l'objectif d'une personne quand elle écrit ou dit quelque chose à un chatbot ou à un agent IA, comme réserver, annuler ou demander un prix. La détecter permet au système de décider quoi faire du message.
Mis à jour le