étude de cas
Quels signaux annoncent l'ouverture d'un deal ? 550 comptes CRM analysés pour savoir qui appeler
J'ai comparé un échantillon de 100 deals gagnés, 150 perdus et 300 comptes froids dans l'historique HubSpot, chaque compte observé tel qu'il était à une date précise. Un seul signe de vie suffit à sortir une entreprise de la liste froide. J'en ai tiré une table d'action, puis un moteur de prospection. Les rendez-vous qu'il produira ne sont pas encore mesurés.
- statut
- analyse crm et moteur de prospection
- mon rôle
- Conçus et construits seul, HubSpot en lecture seule. Le code est écrit avec Claude Code : je conçois, je câble et je vérifie.
- stack
- api hubspot (lecture seule, historique des propriétés)nodegithub actionsslack
les repères
30 à 73 %
des comptes montrent un signe de vie avant un deal gagné
contre 1 à 2 % des comptes de la liste froide, sur une fenêtre comparable d'environ un trimestre
79 % contre 2 %
des comptes qui ont ouvert un deal, contre la liste froide, au-dessus du seuil du score
rejeu sur les données qui ont servi à fixer les poids : un test de cohérence. gagnés et perdus sont repérés à égalité
33
signaux testés à la fois
chaque écart classé « net » ou « à confirmer »
le contexte
Une campagne sans rendez-vous.
Une première campagne de réactivation de leads dormants n'avait produit aucun rendez-vous. Il fallait d'abord savoir à qui parler, et à quel moment : qui mérite un appel cette semaine, qui doit monter en tête de liste, et qui peut recevoir une séquence automatique sans être dérangé.
ce que j'ai décidé
Trois groupes, une date d'observation.
J'ai choisi de partir de nos propres deals plutôt que d'un score générique. J'ai défini trois groupes et une règle stricte : chaque entreprise est observée à une date précise, avec son état reconstitué à cette date grâce à l'historique des propriétés. Rien de ce qui s'est passé après n'est compté.
Les signaux sont lus sur les 30 et 90 jours qui précèdent la date d'observation : la création du deal pour les gagnés et les perdus, une date tirée au hasard pour la liste froide.
Tout s'est fait en lecture seule. Aucun nom, email ou téléphone n'est demandé au CRM. Le poste est converti en profil type (RH, communication, RSE, direction), puis jeté.
la méthode
Deux lectures, et une règle contre le hasard.
- 550 entreprises et environ 32 000 appels, réunions et emails datés.
- Deux lectures. Gagnés contre liste froide : ce signal annonce-t-il un deal ? Gagnés contre perdus : annonce-t-il une victoire ?
- 33 signaux testés à la fois. J'ai classé chaque écart en « net » ou « à confirmer », pour ne pas prendre un écart dû au hasard pour une règle.
- Ma première version travaillait au niveau du contact. Elle a montré qu'il fallait raisonner au niveau de l'entreprise, et j'ai refait l'extraction à ce niveau.
ce que les données disent
Un signe de vie suffit à sortir de la liste froide.
Dans la liste froide, 1 à 2 % des entreprises montrent un signe de vie par trimestre. Avant un deal gagné, les signaux courants se voient chez 30 à 73 % d'entre elles. Un contact qui répond, ou un réveil après neuf mois de silence, suffit à repérer un compte.
Entre gagnés et perdus, presque rien ne diffère. Le signal le plus marqué, à confirmer sur plus de cas, est le formulaire d'une page d'offre ou d'événement : 11 % des gagnés contre 3 % des perdus, sur 15 cas seulement. Un téléchargement de guide seul semble pencher vers la perte (4 % contre 11 %), un écart encore à confirmer.
J'en ai tiré une table d'action à quatre niveaux. Un téléchargement seul ne déclenche jamais d'appel.
| Niveau | Déclencheur (un seul suffit) | Action | Délai |
|---|---|---|---|
| 3. Appel | Le contact répond ou nous écrit ; formulaire de demande directe ; formulaire d'une page d'offre ou d'événement ; email commercial cliqué et deux contacts actifs dans l'entreprise | Tâche d'appel pour l'équipe commerciale | sous 48 h |
| 2. Haut de liste | Visite de l'entreprise sur 30 jours et un contact RH, communication, RSE ou direction connu ; un contact cible actif sur 90 jours ; réveil après 9 mois de silence ; deux contacts actifs ou plus | L'entreprise remonte en tête de la prochaine séance de prospection | dans la semaine |
| 1. Séquence | Téléchargement de contenu ; email marketing ouvert ou cliqué ; nouveau contact sans autre signal ; visite isolée sans contact cible connu | Séquence automatique, sans appel | immédiat |
| 0. Rien | Aucun signal depuis 90 jours | L'entreprise reste dans la liste froide |
les déclencheurs des niveaux 2 et 3 sont mesurés. le niveau 1 et les délais sont des propositions, à valider avec l'équipe commerciale.
le piège
Nos appels mesurent notre effort, pas l'envie d'acheter.
Les deals précédés d'appels de notre part sont plus souvent perdus, parce que nous appelons davantage les comptes qui hésitent. Un score qui compterait nos appels comme un signal d'intérêt ferait donc remonter les comptes qui hésitent. Les appels, les emails commerciaux ouverts et les réunions décrivent notre démarche, et ne disent pas si le prospect a envie d'acheter.
ce que j'ai livré
Une table d'action, puis un moteur.
J'ai livré la table d'action à la direction et à l'équipe commerciale, avec ses limites écrites. Puis j'ai spécifié un moteur de prospection en trois étages : nos propres signaux, les signaux portés par une personne (nouveau DRH, offre d'emploi RH ou RSE), et une base froide qui tourne par cas d'usage.
La première phase est codée. Un script en lecture seule, conçu pour tourner chaque matin, repère les comptes chauds et poste la liste sur Slack, d'abord à moi seul. Un premier test a été envoyé. Aucun email ne part : un envoi automatique demandera un avis RGPD formel, des adresses professionnelles uniquement et des entreprises de 200 salariés et plus.
les résultats
Un score cohérent, une preuve encore à venir.
Rejoué sur l'historique, le score place 79 % des comptes gagnés au-dessus du seuil, contre 2 % des comptes froids. Il place aussi 79 % des comptes perdus au-dessus du seuil. Il repère donc les entreprises qui ressemblent à celles qui ont ouvert un deal, ce qui suffit pour décider qui appeler, mais il ne distingue pas celles qui ont signé.
Les poids du score viennent des mêmes données que ce rejeu, qui vérifie donc sa cohérence. La preuve viendra des rendez-vous obtenus en conditions réelles, qui ne sont pas encore mesurés.
la suite
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