Analyser des images satellites pour repérer les bâtiments à rénover
Dans cette entreprise de rénovation énergétique, les commerciaux prospectaient sans aucun moyen de qualifier le potentiel d'un bâtiment avant de s'y rendre : porte-à-porte, fichiers généralistes et intuition, avec beaucoup d'heures perdues sur des toitures déjà refaites ou sans enjeu. ServUp Signal a déployé un moteur qui analyse les images aériennes et satellites des toitures, les croise avec les données de prospection disponibles et score chaque bâtiment par potentiel de rénovation, décideur et coordonnées à l'appui. Résultat, trois fois plus de rendez-vous qualifiés et un repérage ramené de plusieurs heures à quelques minutes par commercial.
Contexte
Le client est une entreprise de rénovation énergétique qui accompagne propriétaires et gestionnaires de bâtiments sur la réfection de toiture et l'isolation thermique. Sa croissance repose sur sa capacité à identifier, avant ses concurrents, les bâtiments dont la toiture et le bâti appellent une rénovation. Mais repérer ces bâtiments, puis remonter au bon décideur, mobilisait chaque commercial sur un travail de recherche entièrement manuel et largement aveugle. En quelques semaines, le nombre de rendez-vous qualifiés a été multiplié par trois et le repérage quotidien est tombé de plusieurs heures à quelques minutes par commercial.
×3
Rendez-vous qualifiés obtenus sur les bâtiments ciblés
−90%
Temps de repérage par commercial, de plusieurs heures à quelques minutes
Challenge
Rien ne permettait de qualifier le potentiel d'un bâtiment avant de s'y déplacer. Les commerciaux prospectaient au jugé : porte-à-porte sur des secteurs choisis à l'intuition, fichiers d'adresses généralistes et listes achetées sans rapport avec l'état réel du bâti. Une large part de leur temps se perdait sur des toitures déjà refaites, des bâtiments sans enjeu ou des interlocuteurs introuvables.
Le signal qui trahit un fort potentiel, une toiture vétuste, un matériau en fin de vie, un bâtiment énergivore, était pourtant visible du ciel, mais restait inexploité. Aucun outil ne croisait l'état observable des toitures avec les données de prospection pour faire remonter, en amont, les bâtiments qui valaient vraiment le déplacement. La prospection avançait sans priorisation, et la qualité du ciblage dépendait entièrement de l'expérience de chaque commercial.
Solution
Par où a commencé la mission ?
Notre équipe est partie des chantiers déjà réalisés pour modéliser ce qui fait un bâtiment à fort potentiel chez ce client : état et matériau de la toiture, surface et pente, période de construction, usage du bâtiment et signaux d'inefficacité énergétique. Plusieurs profils de bâtiments cibles s'en dégagent, ancrés dans les rénovations réellement gagnées plutôt que dans des critères théoriques. Ils servent ensuite à reconnaître, sur le terrain comme depuis le ciel, les bâtiments qui ressemblent le plus aux meilleurs chantiers, et à écarter d'emblée ceux qui sont hors cible.
Comment les images satellites sont-elles exploitées ?
Le moteur analyse les images aériennes et satellites de chaque toiture pour en extraire des signaux concrets : état général, matériau, surface, pente, exposition et présence éventuelle de panneaux. Ces signaux sont croisés avec les données de prospection disponibles, cadastre, période de construction, diagnostics énergétiques publics et registres des propriétaires et copropriétés, puis chaque bâtiment est scoré par potentiel de rénovation. Tout est interconnecté : le bâtiment, son propriétaire ou son gestionnaire et leurs coordonnées arrivent ensemble, sans recoupement manuel d'une source à l'autre.
Qu'est-ce que les commerciaux y gagnent au quotidien ?
Les commerciaux n'arpentent plus des secteurs entiers à l'aveugle. Ils explorent un territoire déjà qualifié dans un dashboard carte et liste, où chaque bâtiment porte un score de potentiel et le décideur à contacter, ou interrogent un assistant en langage naturel, par exemple en demandant les bâtiments à fort potentiel dans un rayon donné. Chaque cible retenue part vers le CRM en un clic, sans ressaisie. Le repérage, qui mobilisait plusieurs heures, se fait désormais en quelques minutes, recentrées sur les bâtiments qui comptent et leurs décideurs.
Process
Découvrir
Analyse du travail de repérage réel des commerciaux et des sources qu'ils consultaient à la main. Mesure du temps passé à identifier des bâtiments et leurs décideurs, et caractérisation du profil des bâtiments à fort potentiel à partir des chantiers déjà gagnés.
Cadrer
Définition du périmètre territorial à couvrir et calibrage du scoring avec l'équipe commerciale, à partir de bâtiments qu'elle connaissait déjà : une façon concrète de vérifier que les signaux extraits des toitures et les priorités du modèle rejoignaient son jugement de terrain avant tout déploiement. Cadrage de la conformité RGPD sur les données des propriétaires et gestionnaires.
Construire
Constitution du référentiel des bâtiments du territoire, analyse des images aériennes et satellites des toitures, croisement avec les données de prospection, puis scoring par potentiel de rénovation pour isoler les cibles les plus pertinentes. Enrichissement en décideurs et coordonnées vérifiées, et mise en place du dashboard carte et liste, de l'assistant conversationnel et de l'envoi vers le CRM.
Déployer
Prise en main par les commerciaux sur leurs premières listes de bâtiments qualifiés. Le scoring s'affine au fil des retours du terrain, selon les chantiers signés et ceux écartés, pour cibler toujours mieux les bâtiments dont la rénovation se concrétise.
Résultats
Rendez-vous qualifiés multipliés par trois sur les bâtiments ciblés par le moteur
Repérage ramené de plusieurs heures à quelques minutes par commercial, recentré sur les bâtiments à fort potentiel
Chaque bâtiment du territoire scoré par potentiel de rénovation, à partir des signaux extraits des toitures et des données de prospection
Décideurs identifiés et coordonnées vérifiées remontés avec chaque bâtiment, prêts à contacter sans recherche manuelle
Conformité RGPD assurée : traçabilité des sources de données, hébergement européen et gestion des droits des propriétaires et gestionnaires
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