Guide complet sur les Signaux d'Achat : définition + exemples + outils

Identifier le bon moment pour approcher un prospect peut s'apparenter à chercher une aiguille dans une botte de foin. La concurrence entre les équipes de vente n'a jamais été aussi intense qu'aujourd'hui. Vous devez donc vous démarquer en étant malin. Tout est une question de 'momentum'. La bonne entreprise, le bon contact, au bon moment.

Les signaux d'achat représentent une source considérable de données qui vous aident à conclure vos affaires plus rapidement.
Comment identifions-nous ces signaux d'achat cruciaux qui indiquent qu'un prospect n'est pas seulement intéressé, mais prêt à acheter ? La réponse est à l’intersection de quatre types distincts de données :

• Intent data (données d’intentions)
• Fit data (données d’adéquation)
• Contextual data (données contextuelles)
• Opportunity data (données d’opportunités)

En vous concentrant sur les catégories suivantes, vous pouvez établir une stratégie solide qui vous permet d'identifier les prospects de la plus haute qualité au moment le plus opportun.

Plongeons dans chacun de ces éléments pour en avoir une compréhension complète.

Pensez aux Intent data (données d'intention) comme aux empreintes numériques laissées par vos clients potentiels. Ce sont les indices qui révèlent ce qui intéresse un prospect ou ce qu'il recherche activement. La collecte de données d'intention implique souvent de suivre des activités en ligne telles que :

• Requêtes de recherche : Quels types de termes les prospects utilisent-ils dans les moteurs de recherche en lien avec votre produit ou service ?
  
  Exemple : Un utilisateur tape 'meilleur logiciel de gestion de projet pour architectes' dans un moteur de recherche. Cette requête suggère fortement que l'individu est sur le marché pour un logiciel de gestion de projet spécialisé et est probablement dans la phase de considération du cycle d'achat.
  
  
• Visites de Pages Web : Passent-ils du temps sur votre site web ou sur les sites de vos concurrents ? Quelles pages consultent-ils ?
  
  Exemple : Un responsable RH d'une entreprise de tech visite votre site web et consulte plusieurs pages, y compris les sections 'Tarifs', 'Fonctionnalités', et 'Témoignages de Clients' de votre solution logicielle RH. Ce schéma de visites de pages web indique un intérêt sérieux et pourrait même impliquer que le manager compare votre produit à ceux de concurrents.
  
  
• Engagement de Contenu : Téléchargent-ils des livres blancs, s'inscrivent-ils à des webinaires, ou lisent-ils des articles de blog connexes ?
  
  Exemple : Un responsable marketing passe du temps à lire un article de blog long format sur votre site à propos du 'ROI de la publicité sur les médias sociaux', le partage sur LinkedIn, puis télécharge un eBook connexe. Ce type d'engagement avec votre contenu montre que l'exécutif n'est pas seulement intéressé, mais trouve aussi l'information suffisamment précieuse pour la partager et la télécharger pour une lecture ultérieure.

La valeur des Intent Data (données d'intention) réside dans leur immédiateté. Quelqu'un qui recherche activement un produit ou une solution que vous proposez est sans doute un marketing qualified lead plus que quelqu'un qui correspond à votre profil de client idéal mais qui ne cherche pas activement.

Il existe une multitude d'outils qui peuvent vous aider à collecter et à analyser les données d'intention. Des plateformes comme ZoomInfo, Bombora ou HubSpot fournissent des données d'intention collectées à partir de multiples sources à travers le web, vous aidant à comprendre non seulement comment les utilisateurs interagissent avec votre contenu, mais aussi comment ils s'engagent avec les sites de concurrents et d'autres plateformes en ligne pertinentes. Ces outils peuvent vous donner une compréhension plus holistique de l'intention de votre public cible, permettant des campagnes marketing plus efficaces et ciblées.

Dans les termes les plus simples, les données d'adéquation ou Fit data se réfèrent à des informations statiques qui vous indiquent à quel point un prospect ou un client correspond à votre profil de client idéal (ICP). Contrairement aux données d'intention ou comportementales dynamiques, les données d'adéquation sont généralement constantes. C'est le 'qui' fondamental dans l'équation qui inclut le 'quoi' (données d'intention) et le 'comment' (données d'engagement).

Les données firmographiques sont l'équivalent B2B des données démographiques en marketing B2C.

• Taille de l'Entreprise : Nombre d'employés, chiffre d'affaires, etc.
• Secteur : Secteur ou créneau dans lequel l'entreprise opère.
• Localisation : Emplacement géographique du siège social de l'entreprise ou d'autres bureaux.
• Structure Organisationnelle : S'agit-il d'une startup, d'une PME ou d'une grande entreprise.
  

Les données technographiques vous donnent des insights sur la pile technologique d'une entreprise, vous aidant à comprendre quelles solutions logicielles et matérielles ils utilisent déjà. Cela peut inclure :

• Logiciels CRM : Salesforce, HubSpot, etc.
• Outils d'Automatisation du Marketing : Marketo, Pardot, etc.
• Plateformes de Commerce Électronique : Shopify, Magento, etc.

Bien que pas aussi simples à collecter dans un contexte B2B qu'en B2C, les données psychographiques peuvent néanmoins offrir des insights précieux. Cela peut inclure :

• Culture de l'Entreprise : Innovante vs. traditionnelle, encline à prendre des risques vs. conservatrice, etc.
• Points de douleur : Défis communs que l'entreprise ou les décideurs rencontrent.
• Objectifs et buts : Objectifs commerciaux à court et à long terme.
  
  

Cela se réfère aux informations spécifiques aux individus au sein des organisations que vous ciblez :

• Titres de Poste : PDG, CMO, Chef de Projet, etc.
• Responsabilités : Autorité en matière de prise de décision, domaines d'influence, etc.
• Niveau de Séniorité : Débutant, encadrement intermédiaire, exécutif, etc.
  
  

• Segmentation : Divisez votre audience en fonction des données d'adéquation pour élaborer des messages plus ciblés et pertinents.
• Personnalisation : Intégrez les données d'adéquation avec les données comportementales et d'intention pour créer des campagnes de sensibilisation hyper-personnalisées.
• Alignement des Ventes : Partagez les insights des données d'adéquation avec votre équipe de vente pour les aider à prioriser et à adapter leurs argumentaires.
• Analyse Concurrentielle : Utilisez les données technographiques pour comprendre la pénétration du marché de vos concurrents et élaborez votre stratégie en conséquence.
• Stratégie de Contenu : Utilisez les données psychographiques et basées sur le rôle pour créer du contenu qui aborde des points de douleur et des objectifs spécifiques.

Astuces : Vous pouvez trouver toutes les informations sur des réseaux sociaux professionnels comme LinkedIn, Wappalyzer, ou des plateformes d'emploi comme Indeed. Sinon, vous pouvez connecter LeverGrow pour centraliser toutes les sources de données dans votre CRM.

Si les données d'intention (Intent data) sont le 'quoi' et les données d'adéquation (Fit data) sont le 'qui', alors les données de contexte (Context data) sont le 'pourquoi' et le 'comment'. Les données de contexte englobent toutes les circonstances ou comportements supplémentaires qui offrent des insights ajoutés sur les besoins ou la situation d'un prospect.

Par exemple :

• Saisonnalité des Achats : Y a-t-il des périodes de l'année où ils sont plus susceptibles d'acheter ?
• Changements Organisationnels : Les fusions, acquisitions, levées de fonds ou changements de direction peuvent tous agir comme des déclencheurs pour des décisions d'achat.
• Licenciements d'Employés ou Croissance des recrutements : Ont-ils de nombreux postes ouverts ?

Les données de contexte vous fournissent une vision plus globale, permettant une approche des ventes plus consultative et sur mesure. Les plateformes de CRM peuvent être utiles pour agréger de tels points de données au fil du temps.

Les données d'opportunité (opportunity data) combinent des éléments des trois catégories précédentes pour identifier les moments les plus opportuns pour la conversion. C'est l'aboutissement de la compréhension de l'intention, de l'adéquation et du contexte du prospect pour évaluer avec précision leur volonté d'acheter. Savoir quand un contrat est en cours de renouvellement ou quand une entreprise a obtenu un financement peut servir d'indicateurs solides que c'est le bon moment pour passer à l'action.

Ce type de données implique souvent des alertes et des déclencheurs en temps réel qui vous informent des activités d'un prospect et des conditions favorables à une vente. Considérez-le comme votre feu vert. C'est le signal que vous attendiez, vous indiquant que maintenant est le moment de frapper pendant que le fer est chaud.

Il est difficile de collecter toutes les données sur le web car vous devez maintenir de nombreuses sources en continu. Recherchez une solution d'enrichissement de données comme LeverGrow qui collecte en temps réel toutes les informations.
Ensuite, la clé est de centraliser ces données dans un CRM comme Salesforce ou HubSpot. Ce faisant, vous assurez que vos équipes de vente, de marketing et de service client ont toutes un accès en temps réel aux mêmes informations. Cette vue unifiée permet des actions plus rapides et plus ciblées, augmentant vos chances de conclure des ventes. En bref, ne vous contentez pas de suivre les signaux d'achat — centralisez-les dans un CRM pour transformer ces signaux en conversions réussies.

Le secret d'une stratégie de vente qui convertit réside dans l'utilisation intelligente de divers types de données. Les données d'intention révèlent ce que vos prospects veulent, les données d'adéquation vous indiquent s'ils sont les bons clients pour votre produit, les données de contexte vous donnent les circonstances plus larges, et les données d'opportunité vous disent quand passer à l'action.