Qu'est-ce que la technique de scoring ?

En marketing, le scoring est une méthode utilisée qui consiste à attribuer un score à un prospect ou à un client en fonction de certains critères prédéfinis. La note établie permet par la suite d’établir un profil commercial de chaque fiche client. Il donne une indication sur la probabilité d’achat du client. Il est calculé à partir de données qualitatives et quantitatives connues sur le client/prospect. Les critères pris en compte peuvent par exemple s’appuyer sur des données socio-démographiques, le comportement face aux dernières actions et contenus marketing, les habitudes de consommation. Les données peuvent également s’appuyer sur l’entreprise d’appartenance pour le BtoB. Le scoring permet d’émettre des probabilités sur le comportement du destinataire ou d’un client vis-à-vis d’une campagne marketing. Le scoring client va permettre à l’entreprise d’optimiser les résultats de ses futures campagnes marketing en concentrant ses ressources sur les prospects qui ont un score élevé. Il existe de nombreuses techniques de scoring en marketing adapté aux secteurs et aux types de clients auxquels s’adresse l’entreprise. Il permet d’optimiser la probabilité de réponses positives. Le scoring prédictif permet de sélectionner les destinataires ayant le plus de chance de répondre favorablement à l’offre que propose l’entreprise. Le lead scoring permet de déterminer les prospects les plus susceptibles d’être convertis en clients. Le lead scoring démographique permet d’identifier l’interlocuteur auquel on s’adresse pour ne prendre contact qu’avec ceux qui ont un potentiel commercial. Le lead scoring comportemental permet d’attribuer une note aux actions d’un prospect sur le site web de l’entreprise. Ce qui permet d’établir son transfert à la force de vente. Le scoring prénom permet d’affecter une probabilité sur l’âge du prospect selon son prénom. Il se fait à partir de l’INSEE qui répertorie plus de 20 000 prénoms qui proviennent des inscriptions à l’état civil. Le scoring prospect est une technique qui consiste à définir un score à chaque prospect identifié selon les différents éléments disponibles sur celui-ci. Le scoring prédictif permet également de déterminer si le risque d’attrition est fort. Le lead scoring est surtout utilisé dans les échanges commerciaux BtoB. Le scoring est notament utilisé pour déterminer la capacité du crédit et les taux d’assurance. Il est aussi particulièrement utilisé dans le secteur des assurances et de crédit afin de déterminer les risques. Les pratiques de scoring dans ce secteur sont particulièrement complexes et doivent être automatisées.

Le scoring est une note attribuez à un prospect ou un client en fonction de sa capacité d'achat. Il permet donc d'optimiser vos actions marketing en vous concentrant sur vos meilleurs clients. Signifiant littéralement « notation », le scoring tient une place importante dans la gestion d’un business. Son principe finit généralement par être adopté intuitivement par les commerciaux expérimentés à force de développer leur connaissance du marché et de leur portefeuille. Le scoring vous permet de noter vos leads, vos prospects et vos clients. Si le scoring diffère selon les étapes du cycle de vente, l’intérêt est de pouvoir prioriser les comptes et prospects à travailler pour accélérer et/ou provoquer la conversion. Il est suivi de la segmentation, qui consiste à les classer selon leur probabilité d’être convertis. Pour ce faire, vous devez mettre plusieurs ressources marketings à disposition du public, et vous assurez de pouvoir tracker les actions qui seront faites afin de les analyser. Autant d'indicateurs qui vous permettront d'attribuer un score grâce à des points relatifs à chaque indicateur. Une fois les comptes notés, vous pourrez les classer et les hiérarchiser par ordre de grandeur. Ainsi, vous pourrez ajuster votre comportement afin d’accorder un intérêt plus marqué aux comptes aux scores les plus élevés, qui seront alors qualifiés comme leads.

Le Scoring est une technique qui consiste à affecter un score pour la prédiction d’un phénomène binaire. Il permet, par exemple, d’attribuer un score à un client, un prospect ou un produit dans un contexte marketing. Les objectifs sont de prédire un phénomène binaire de l’échantillonnage à la restitution finale. Introduction au Data Mining Définition et statistique Applications Cycle d’un projet de scoring Présentation des méthodes de scoring Panorama des techniques Logiciels Analyse Graphiques et préparation de données Techniques de sélection des variables Gestion des données Arbres de décision C4.5, CHAID et CART Exploration avec arbres Modélisation Analyse discriminante Analyse discriminante linéaire Méthode DISQUAL Régression logistique Principe et fonctionnement Modèles Évaluation de modèles Courbes de ROC et LIFT Overfitting De la probabilité à la décision Performance et tuning de modèles

Le scoring intervient pour aider les équipes à déterminer quels efforts doivent être déployés envers les clients au potentiel de conversion important ou, au contraire, envers ceux moins disposés à répondre favorablement à une sollicitation. Il dresse un cap à suivre afin d’optimiser son temps, ses actions et le budget de ses campagnes marketing ou de vente. Le scoring se calcule à l’aide de procédés mathématiques prenant en compte certains critères variables et pertinents au regard des objectifs de l’entreprise, appliqués à la base de données client. En résulte un système de notation offrant la possibilité de hiérarchiser les différents profils de clients en fonction d’une grande variété de données simples ou, au contraire, bien plus complexes. Le scoring aide à regrouper et à classer les clients de sa base de données sur des critères socio-démographiques tels que le sexe, l’âge, le lieu de résidence, la profession, la situation maritale et familiale ou encore le niveau d’études. Le scoring s’appuie sur l’analyse des données comportementales, fournissant des indications précieuses sur les réactions et les actions d’un client face à une sollicitation. L’ensemble des informations relatives au parcours et à l’historique d’achat d’un client reflètent ses habitudes de consommation et leur analyse aboutit à l’attribution d’un score participant à prédire la probabilité de réitérer un achat. La méthode RFM prend en considération trois critères pour déterminer la probabilité qu’il réitère son comportement. Un score élevé sous-entend qu’un client ayant effectué un achat récent après avoir acheté plusieurs fois et pour un montant important sera bien plus susceptible d’acheter à nouveau.