lead-scoring

name: lead-scoring description: Lorsqu'un fondateur a besoin de qualifier les leads entrants, de définir son ICP, de construire un modèle de scoring de leads, de fixer les critères MQL, ou de router les prospects dans les étapes du pipeline. Activez lorsque l'utilisateur mentionne lead scoring, ICP, MQL, SQL, qualification de leads, leads entrants, ou conception de pipeline. related: [cold-outreach, sales-script] reads: [startup-context]

tags: [nontechnical, startup-founder-skills, lead-scoring, workflow, database, experimental-design, sales] ------|-------|--------| | Qualified — Hot | 85-100 | Démarchage commercial immédiat. Urgence élevée, excellent fit. | | Qualified — Warm | 75-84 | Poursuites actives dans les 24 heures. Bon fit, urgence modérée. | | Borderline | 50-74 | Requiert un examen humain. Qualifié avec réserves — signalez les préoccupations spécifiques. | | Near Miss | 30-49 | Séquence de nurture ou opportunité de recommandation. Pas prêt pour la vente. | | Disqualified | 0-29 | Ne correspond pas à l'ICP. Inclut les employés concurrents. Refus poli. |

Gestion des données inconnues

Notez les dimensions inconnues à 30 points (sur 100 pour cette dimension). Cela reconnaît l'absence de données sans rejeter automatiquement les leads. Un lead sans données de taille d'entreprise ne ressemble pas à un lead ayant la mauvaise taille d'entreprise. Signalez les inconnues pour enrichissement plutôt que de les pénaliser.

Prime d'intention entrant

Les prospects qui initient le contact démontrent un intérêt authentique. Pour les cas limites (scores 50-74), les signaux entrants doivent incliner la décision de scoring vers la qualification. Un lead limite qui a demandé une démo est un meilleur prospect qu'un lead légèrement au-dessus du seuil qui ne s'est jamais engagé.

Routage avec chevauchement de pipeline

Avant de noter, vérifiez les chevauchements et routez en conséquence :

• Client existant — Router à la gestion de compte pour conversation d'upsell/expansion
• Deal actif dans le pipeline — Signalez au commercial assigné pour coordination, ne créez pas de doublon
• Contact précédent sans deal — Notez l'historique et notez normalement, mais incluez le contexte pour le commercial
• Employé concurrent — Auto-disqualifiez et enregistrez pour intelligence concurrentielle

Scoring multi-dimensionnel

Évaluation de l'entreprise — Notez par rapport à : taille de l'entreprise, vertical sectoriel, stade/financement de l'entreprise, géographie, et fit du cas d'usage. Pondérez les dimensions selon ce qui prédit le mieux les deals gagnés fermés dans vos données.

Évaluation de la personne — Notez par rapport à : titre du poste, niveau de séniorité, alignement départemental, et autorité décisionnelle. Un Director of Engineering chez une entreprise parfaitement alignée marque plus haut qu'un junior developer chez la même entreprise.

Alignement du cas d'usage — Cartographiez les besoins déclarés ou déduits du lead aux capacités produit spécifiques. Un fort alignement sur le cas d'usage central compte plus qu'un fit large mais superficiel.

Définition MQL à double seuil

Un MQL requiert BOTH le fit ET l'engagement. Aucun seul ne suffit.

• Score fit minimum : 30 points (doit avoir un match ICP basique)
• Score engagement minimum : 20 points (doit montrer une intention quelconque)
• Minimum combiné : 60 points

Une entreprise au fit parfait qui ne s'engage jamais n'est pas un MQL. Un étudiant téléchargeant tous les whitepapers n'est pas un MQL. Le double seuil empêche les deux modes de défaillance.

Maintenance et itération

• Recalibrez trimestriellement. Extrayez les données de deals gagnés fermés et vérifiez si le modèle a correctement prédit les gagnants.
• Faites attention à l'inflation des scores. Si 80 % des leads deviennent MQL, le seuil est trop bas.
• Suivez le taux d'acceptation MQL-à-SQL. Si la vente rejette plus de 30 % des MQL, ajustez le modèle.
• Commencez simple. Notez manuellement les 50-100 premiers leads avant d'automatiser.
• La vitesse vers le lead est critique. Un contact dans les 5 minutes est 21 fois plus susceptible de se qualifier.

Compétences connexes

• cold-outreach — Utilisez l'ICP et le scoring pour prioriser qui contacter en premier
• sales-script — Utilisez les définitions des étapes du pipeline pour préparer le bon script pour chaque étape

Exemples

Exemple de prompt : « On reçoit 200 leads entrants par mois depuis notre site web et nos événements. La plupart ne mènent nulle part. Aidez-moi à construire un système pour les noter et les router. »

Extrait de bon output :

Lead Qualification Report (Sample)

Lead	Company Score	Person Score	Use Case Score	Composite	Verdict
Jane Smith, VP Eng @ Acme (200 emp, SaaS)	88	85	90	88	Qualified — Hot
Bob Lee, Developer @ TinyCo (15 emp, Agency)	35	40	50	40	Near Miss
Unknown Title @ MegaCorp (10K emp, Finance)	60	30 (unknown)	45	47	Near Miss — Enrich

Routing : Jane reçoit un démarchage commercial immédiat (AE assigné dans 1 heure). Bob entre dans la séquence de nurture. Lead MegaCorp signalé pour enrichissement — titre et données de cas d'usage nécessaires avant routage.

Exemple de prompt : « Un lead de l'entreprise d'un client actuel vient de remplir notre formulaire de démo. Que fais-je ? »

Approche de bon output : Signalez le chevauchement de pipeline — vérifiez s'il s'agit d'un nouveau département/équipe ou du même acheteur. Si même compte, routez au gestionnaire de compte existant pour coordination d'upsell. Si nouveau département, notez normalement mais incluez le contexte du compte. Ne créez jamais un deal doublon.