Identifier les décideurs qui vont vraiment acheter
Le contexte, ce que j'ai construit, et ce que ça a donné.
Le problème
Un acteur de l'intelligence commerciale B2B dont les équipes travaillaient au hasard.
Des commerciaux mal orientés : le temps se répartissait au hasard entre les contacts, sans hiérarchie de potentiel.
Une base truffée de doublons : la même entreprise apparaissait plusieurs fois sous des formes différentes.
Des informations fausses ou périmées : près de trois fiches sur dix étaient inexploitables.
Des sources qui ne se parlaient pas : plus de vingt origines de données, aucune réconciliation.
Ce que j'ai construit
Un système de notation qui dit à qui parler en premier, adossé à une base enfin fiable.
1. Modèle de notation prédictive
Identification des signaux qui précèdent réellement un achat
Note de potentiel attribuée à chaque décideur
Priorisation automatique des contacts à travailler
2. Fusion multi-sources
Réconciliation de plus de vingt sources de données
Dédoublonnage intelligent, tolérant aux variations d'écriture
Une seule fiche par entreprise, enfin
3. Fiabilisation continue
Détection des informations périmées
Vérification croisée entre sources
Qualité des données passée de 71 % à 96 %
4. Intégration au travail des commerciaux
Restitution dans les outils déjà utilisés
Pas de nouvelle interface à apprendre
Adoption immédiate par les équipes
Le résultat
L'équipe commerciale a arrêté de travailler au hasard. À effort constant, le taux de conversion a presque doublé.
94%
Précision
8 → 15%
Conversion
71 → 96%
Fiabilité