Automatiser la recherche de prospects sur un marché industriel
Chez ce négociant en fixations industrielles, chaque commercial consacrait près de 3 heures par jour à chercher des prospects et leurs contacts sur Google, LinkedIn et la presse spécialisée, au risque de viser des sociétés mal qualifiées. ServUp Signal a automatisé toute cette recherche dans un référentiel interconnecté qui ne fait remonter que les entreprises ressemblant à leurs meilleurs clients, livrées directement dans leur CRM Odoo. Résultat, 30 minutes de recherche par jour au lieu de 3 heures.
Contexte
Le client est un négociant en fixations industrielles qui distribue à des PME manufacturières partout en France. Sa croissance s'appuie sur un portefeuille de clients fidèles, et son développement repose sur la prospection de nouveaux comptes. Mais identifier ces comptes, puis les bons interlocuteurs à l'intérieur, demandait à chaque commercial un travail de recherche entièrement manuel. En quelques mois, le taux de conversion a progressé de 56 %, l'outil a permis de générer 2,4 M€ d'opportunités, et la recherche quotidienne de prospects est tombée de 3 heures à 30 minutes par commercial.
+56%
De taux de conversion sur les comptes ciblés
2,4 M€
D'opportunités générées en six mois
Challenge
Chaque commercial passait près de 3 heures par jour à chercher des prospects et leurs contacts, en croisant à la main Google, LinkedIn, la presse spécialisée et des annuaires métiers. Un travail dispersé entre des sources qui ne se parlent pas, à recommencer sans cesse, et qui laissait peu de temps pour la vente elle-même.
Faute de qualification en amont, une partie de ces heures se perdait sur des sociétés finalement hors cible, trop éloignées de la clientèle habituelle du négociant. La prospection avançait au jugé, sans moyen simple de savoir quelles entreprises ressemblaient vraiment aux meilleurs clients déjà gagnés.
Solution
Par où a commencé la mission ?
Notre équipe est partie du portefeuille de clients déjà gagnés pour modéliser ce qui fait un bon client chez ce négociant : secteur d'activité, taille, implantation, signaux de consommation. Une centaine de clients de référence ont servi de socle au modèle. Plutôt qu'un profil-type unique, plusieurs personas s'en dégagent, ancrés dans les succès réels de l'entreprise et non dans des critères théoriques ; ils servent ensuite à reconnaître les prospects qui correspondent le mieux à l'un de ces personas, et à écarter d'emblée les sociétés hors cible.
Comment la recherche manuelle a-t-elle été automatisée ?
Le moteur agrège automatiquement les sources que les commerciaux ouvraient une à une : registres officiels, annuaires métiers et fédéraux, données du web et signaux géographiques comme l'implantation en zone industrielle. Chaque entreprise est enrichie de 136 données, puis scorée par ressemblance avec les meilleurs clients pour n'en retenir que 4 000 cibles ultra pertinentes. Tout est interconnecté : l'entreprise, ses dirigeants et leurs coordonnées arrivent ensemble, sans copier-coller d'un onglet à l'autre.
Qu'est-ce que les commerciaux y gagnent au quotidien ?
Chaque entreprise reçoit un score de ressemblance avec les meilleurs clients, qui combine sa structure (secteur, taille, signaux) et sa description d'activité. Les commerciaux n'ouvrent plus dix onglets : ils explorent un marché déjà qualifié dans un dashboard liste et carte, ou interrogent un assistant en langage naturel, par exemple en demandant dix sociétés proches de leur meilleur client. Chaque prospect retenu part vers le CRM en un clic, sans ressaisie. La recherche quotidienne est ainsi passée d'environ 3 heures à 30 minutes par commercial, recentrées sur les bons comptes.
Process
Découvrir
Analyse du travail de prospection réel des commerciaux et des sources qu'ils consultaient à la main. Mesure du temps passé à rechercher prospects et contacts, et identification du profil-type des meilleurs clients à partir du portefeuille gagné.
Cadrer
Définition du périmètre de marché à couvrir et calibrage du scoring avec l'équipe commerciale, à partir de comptes qu'elle connaissait déjà : une façon concrète de vérifier que les priorités du modèle rejoignaient son intuition terrain avant tout déploiement.
Construire
Constitution du référentiel et interconnexion des sources, enrichissement en téléphones vérifiés, dirigeants et descriptions d'activité, scoring par ressemblance pour isoler les cibles les plus pertinentes, puis mise en place du dashboard, de l'assistant conversationnel et de l'envoi vers le CRM.
Déployer
Prise en main par les commerciaux sur leurs premières listes qualifiées. Le scoring s'affine au fil des retours du terrain, selon les comptes gagnés et ceux écartés, pour cibler toujours mieux les entreprises qui comptent.
Résultats
Taux de conversion en hausse de 56 % sur les comptes ciblés par le moteur
2,4 M€ d'opportunités générées en six mois via l'outil
Recherche de prospects ramenée d'environ 3 heures à 30 minutes par jour et par commercial
4 000 cibles ultra pertinentes, isolées par scoring de ressemblance avec les meilleurs clients
80 % de lignes directes décideurs vérifiées, prêtes à appeler, sans recherche de contact
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