Générer des leads, c’est bien. Mais générer des leads très qualifiés, c’est mieux 🙂
Je vais vous expliquer comment j’ai procédé pour créer à la volée un Lead Scoring pour chaque nouveau prospect enregistré sur notre site web.
Cet article vous explique comment implémenter le lead scoring avec Google Ads. Vous pouvez aussi consulter mon article dédié à Google Ads si besoin.
Cette technique assez élaborée, va vous permettre de prédire quels prospects vont vous générer le plus de chiffre d’affaires. Et ça marche. En à peine 3 mois, l’entreprise pour laquelle j’ai mis en place ce système a vu le montant moyen de ses devis, augmenter par 2,5 !
C’est quoi un Lead Scoring ?
Il s’agit d’une note de 1 à 10 qu’on attribut à chaque utilisateur qui fait une demande de devis ou prise de contact. A partir des différents champs saisis par l’utilisateur, on peut déterminer le potentiel du prospect.
Pourquoi créer un Lead Score ?
Lorsqu’il s’agit de générer des leads, on ne peut souvent pas tracker des ventes en ligne car aucune data sur le chiffre d’affaires n’est récupérable. Il s’agit souvent de vente offline qui s’effectuent plusieurs semaines après la collecte du lead.
Et pourtant lorsque vous gérez des campagnes d’acquisition, vous avez besoin de connaître en temps réel la qualité / potentiel de chaque lead.
Pour résoudre ce problème et ainsi être capable d’identifier le chiffre d’affaires que va apporter chaque prospect, on va analyser la relation entre le chiffre d’affaires et les données collectées sur un lead.
Cela va aussi permettre de prendre en compte le cycle de vie complet du client (LTV: life time value) et donc pas seulement le premier achat.
L’utilisation du Lead Scoring permet notamment:
- de connaître les critères les plus importants de vos prospects
- de connaître ses sources de trafic les plus qualitatives
- d’utiliser des stratégies d’enchères plus efficaces en SEA et Social Ads (car le Smart Bidding est alimentée sur des datas encore plus quali)
- de mieux trier la masse de prospects que reçoivent les commerciaux en priorisant par Lead Score
Étape 1: Lister les données que vous récupérez sur votre prospect
Listez toutes les données collectées sur un prospect au moment où le formulaire de contact est envoyé (ex: type d’organisme, email, téléphone, code postal, pays, mots-clés contenus dans la demande, etc)
Étape 2: Centraliser toutes ces infos dans un fichier Excel ou Spreadsheet
Pour chacune des données, il faut lister à l’aide d’un Google Spreadsheet ou Excel:
- le nombre de prospects
- le nombre de commandes
- le chiffre d’affaire généré
Par exemple, on veut analyser le nombre de prospects, le nombre de commandes et chiffre d’affaires générés avec ou sans numéro de téléphone saisi dans le formulaire.
On va effectuer des requêtes SQL sur une période assez longue (par exemple sur 1 an) afin de récupérer les informations souhaitées.
Lien vers le Google Spreadsheet ici
On voit par exemple que le taux de transformation est 35% supérieur si le prospect a indiqué son numéro de téléphone dans le formulaire de contact.
S’il s’agit d’un email professionnel, cela génère 2,5 fois plus de chiffre d’affaires.
Exemple de reqûete SQL pour le nombre de prospects:
SELECT COUNT(mail)
FROM devis_projets
WHERE deleted_at IS NULL AND created_at >= ‘2022-01-01’ AND created_at <= ‘2022-09-05’ AND (details_projet LIKE ‘%totebag%’ OR details_projet LIKE ‘%tote bag%’)
–> Dans cet exemple on compte toutes les demandes de devis contenant le mot « tote bag » dans la demande.
Exemple de reqûete SQL pour afficher le nombre de commandes et le chiffre d’affaires:
SELECT SUM(sommeHT), COUNT(sommeHT)
FROM devis_projets dp
JOIN opportunites as o ON o.devis_projet_id = dp.id AND o.deleted_at IS NULL
JOIN devisfactures as d ON d.opportunite_id = o.id AND d.deleted_at Is NULL
JOIN commandes as c ON c.devisinitial_id = d.id AND c.deleted_at Is NULL
JOIN souscommandes as s ON s.commande_id = c.id AND s.deleted_at Is NULL
WHERE dp.created_at >= ‘2022-01-01’ AND dp.created_at <= ‘2022-09-05’
AND dp.deleted_at IS NULL AND (dp.details_projet LIKE ‘%totebag%’ OR dp.details_projet LIKE ‘%tote bag%’)
–> Dans cet exemple on liste toutes les commandes et tout le chiffre d’affaire qui a été généré via des demandes de prospects qui contenait initialement le mot « tote bag » dans le formulaire de contact.
Étape 3: on calcule le taux de transformation et le CA généré par prospect
Une fois qu’on a récupéré le nombre de prospects, de commandes et chiffre d’affaires, on calcule:
- le taux de transformation en commande (nombre de commandes / nombre de prospects)
- le CA généré par prospect (CA / nombre de prospects)
Étape 4: On connaît maintenant les caractéristiques les plus qualitatives dans un lead.
On obtient alors un tableau avec les caractéristiques d’un lead qui apporte le plus de chiffre d’affaires (ou le moins).
On peut alors créer un algorithme pertinent pour attribuer un Lead Score à chaque prospect.
Étape 5: Développement du script Python + base Mysql (à adapter avec le langage de votre choix)
Il faut désormais passer à la programmation web afin d’analyser chaque formulaire de contact envoyé. On analyse chaque champs du formulaire afin de mettre une note de 1 à 10 à chaque prospect.
Dans l’illustration ci-dessous, on attribut une pondération selon le type d’organisme et selon le type d’email pro ou perso.
Grâce à ce script, on peut attribuer à la volée une note pour tous les anciens prospects déjà enregistré dans la base de données.
Et on en fait de même pour les nouveaux prospects !
Étape 6: Implémentation du DataLayer au moment de la conversion (pour Google Ads, Google Analytics, Facebook Ads, etc)
Reste à envoyer la valeur du Lead Scoring aux plateformes publicitaires Google Ads, Facebook Ads, etc. Pour cela il faut ajouter un bout de code sur son site web au moment où la nouvelle demande de prospects est effectuée.
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
dataLayer.push({
'event': 'Lead',
'clientType': 'Entreprise',
'scoring': 7
});
</script>
Il faut demander à votre webmaster ou développeur de placer un code de ce type qui fourni les informations
- Sur le type d’évènement (un Lead dans notre exemple)
- Le type de prospect
- Le Lead Scoring (qui a été généré à la volée grâce au script que vous avez mis en place)
Étape 9: Création de la balise de conversion dans Google Tag Manager
Il faut d’abord vous connecter à votre compte Google Tag Manager.
Il faut créer une balise de conversion Google Ads, Facebook Ads, Bing Ads, Google Analytics, etc afin que chaque plateforme récupère la données. Prenons l’exemple avec Google Ads.
Cette balise sert d’une part à notifier Google Ads qu’il y a une nouvelle conversion mais et va aussi envoyer la valeur du lead.
A) Créer la variable dans Google Tag Manager qui permet de récupérer les informations du DataLayer.
Pour récupérer la donnée envoyée par le site web, il faut ensuite dans GTM, aller dans
1) Variables →
2) Variables définies par l’utilisateur →
3) Puis sélectionner → Variable de couche de données
Mentionner le nom de la variable (ex: variable “scoring”) comme indiqué ci-dessous.
B) Convertir le Lead Score (de 1 à 10) par une valeur de 10 à 100 qui servira pour une stratégie d’enchère de type ROAS
Le fait de multiplier le Lead Score par 10 est surtout utile pour mettre en place sa stratégie d’enchères sur Google Ads, Facebook Ads, etc.
Par exemple, si un lead vous coûte en moyenne 20€, on pourra alors calculer un niveau de rentabilité. Mettons que vous avez dépensé 20€ pour un lead qui vaut 7/10. Alors en multipliant par 10, on pourra utiliser une valeur de lead de 70€ pour une dépense de 20€. Cela correspond à un ROAS de 3,5 soit +250%.
Et ainsi de suite… Pour un lead de 9/10 qui coûte 20€, ça fera alors 90€ pour 20€, soit un ROAS de 4,5 ou +350%
Pour que la balise de conversion multiplie par 10 le Lead Scoring, il faut créer une autre variable qui sera celle à utiliser dans le champs “valeur” de la balise de conversion.
1) Variables →
2) Variables définies par l’utilisateur →
3) Puis sélectionner → Javascript personnalisé
function() {
return {{DLV - Scoring}} * 10;
}
Insérer la valeur de conversion dans la balise de conversion Google Ads
Il reste ensuite à paramétrer la balise de conversion Google Ads en indiquant la valeur de conversion
Aller dans Balise -> Créer nouvelle balise « Suivi des conversion Google Ads »: dans le champs “valeur de conversion” sélectionner la variable qu’on vient de créer.
Voici l’exemple ci-dessous pour la balise de conversion Google Ads
Paramétrage du déclencheur si conversion avec valeur
Il faut maintenant indiquer à quel moment doit se déclencher la balise contenant le Lead scoring.
Le déclencheur doit être un “événement personnalisé” qu’on appelle “Lead”
puisque ‘event’: ‘Lead’ (cf datalayer ci-dessus)
Il est possible d’activer le déclencheur seulement si la valeur de conversion correspond à une certaine valeur. Par exemple si le Lead Score est supérieur ou égal à 5
Ignorer les mauvais leads via le déclencheur est très utile si on veut prendre en compte uniquement les leads de qualité pour le Smart Bidding.
Étape 8: Stratégie d’enchère basée sur le ROAS
Il ne vous reste plus qu’à aller dans Google Ads (même principe pour les autres plateformes de Ads) et d’activer la stratégie d’enchère de type « Target ROAS » ou « ROAS cible ».
Saisissez par exemple 200% si vous voulez que Google vous génère des Leads qui rapportent 3 fois plus qu’ils ne vous coutent. Vous pouvez configurer cela dans Portfolio Stratégie d’enchères.
Vous aurez ainsi un reporting de l’évolution de votre ROAS.
Attention car cette stratégie d’enchères n’est possible que si vous avez déjà un nombre assez importants de conversion (de préférence plus de 50 conversions en moins de 30 jours)
Conclusion
Il ne vous reste plus qu’à laisser fonctionner le Smart Bidding en total autonomie.
La plateforme publicitaire réajustera automatiquement les combinaisons de réglages (mots-clés, horaires, audience, annonces, campagnes, landing pages, budget, CPC, etc) pour vous assurer des résultats adaptés à votre ROAS Cible.
En dehors du Smart Bidding, l’utilisation du Lead Scoring vous permet aussi de mieux monitorer vos sources de trafic (y compris organique) via Google Analytics, Metabase ou HubSpot. Vous allez également pouvoir enrichir les données sur vos prospects et clients grâce au Leadscore. Vous pourrez par exemple mieux prioriser vos relances de clients ou prospects.
Dans notre cas, on a déjà multiplié par 2,5 le montant moyen de nos devis.
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