# Lead scoring en B2B : un modèle simple à partir des signaux du site web

> Le lead scoring sans logiciel coûteux : un modèle de points entre adéquation et comportement, avec tableau d'exemple, seuils et contrôle mensuel.

Quelle: https://whovisit.app/fr/blog/lead-scoring-b2b-modele-simple
Veröffentlicht: 2026-11-07
Herausgeber: Whovisit (ARAVILO, Innsbruck)

Le lead scoring répond à une question simple : qui les ventes appellent-elles en premier ? Au lieu de décider à l'intuition, chaque entreprise ou chaque contact reçoit une valeur en points. Qui dépasse un seuil est traité. Cela ressemble à un grand logiciel marketing, mais fonctionne déjà avec un tableau et quelques règles claires.

## Deux questions, deux axes

Un bon modèle sépare deux choses souvent mélangées :

- **Adéquation :** l'entreprise correspond-elle à ce que vous vendez ? Secteur, taille, région, technique utilisée.
- **Comportement :** l'entreprise montre-t-elle un intérêt en ce moment ? Visites du site web, téléchargements, inscriptions, réponses à des e-mails.

Une entreprise à l'adéquation parfaite qui ne vient jamais sur votre site est une cible pour le marketing, pas pour un appel. Une entreprise qui lit tous les jours mais n'achèterait jamais ne coûte que du temps. L'intersection est intéressante.

## Un modèle d'exemple

Les points sont une proposition. Adaptez-les à votre activité.

| Caractéristique | Points |
|---|---|
| **Adéquation** | |
| Secteur de votre cœur de cible | 20 |
| Taille dans la zone cible (par exemple 50 à 500 salariés) | 15 |
| Siège dans votre zone de livraison | 10 |
| **Comportement au cours des 30 derniers jours** | |
| Page de tarifs lue | 25 |
| Étude de cas ou référence lue | 15 |
| Retour sur au moins deux jours | 15 |
| Plus de trois minutes de lecture active | 10 |
| Seulement la page carrières visitée | moins 30 |
| Client existant | traiter à part |

Les déductions sont tout aussi importantes que les points. Qui ne lit que des offres d'emploi est très probablement un candidat et non un acheteur. Les pages vues particulièrement parlantes figurent dans [Reconnaître l'intérêt d'achat : quelles pages vues comptent](https://whovisit.app/blog/kaufinteresse-erkennen-seitenaufrufe).

## Fixer les seuils

Répartissez les valeurs en trois zones :

- **À partir de 70 points :** les ventes se manifestent sous deux jours ouvrés, en se référant au sujet que l'entreprise a lu.
- **De 40 à 69 points :** le marketing s'en charge, par exemple avec des contenus adaptés, des invitations ou des annonces.
- **Moins de 40 points :** observer, ne rien faire.

Il est important que les deux équipes fixent ensemble les seuils. Sinon, les ventes se plaignent de mauvais leads et le marketing de leads restés sans suite.

## Laisser expirer les points

L'intérêt est limité dans le temps. Qui a lu la page de tarifs il y a trois mois a peut-être décidé depuis longtemps. Ne comptez donc les points de comportement que pour les 30 derniers jours, ou retirez-en une partie chaque mois. Les points d'adéquation restent tant que rien ne change pour l'entreprise.

## Contrôler chaque mois

Un modèle est une hypothèse. Vérifiez-le une fois par mois avec trois questions :

1. **Combien d'entreprises au-dessus du seuil ont donné lieu à un échange ?** S'il n'y en a presque pas, le seuil est trop bas ou les points sont mal répartis.
2. **D'où venaient les conclusions des derniers mois ?** Ces entreprises avaient-elles auparavant des valeurs élevées ? Sinon, il manque une caractéristique dans le modèle.
3. **Quelles caractéristiques reviennent sans cesse chez les bons leads ?** Elles reçoivent plus de poids.

## D'où viennent les données

- **Adéquation :** de votre CRM, de données publiques d'entreprises ou du site web de l'entreprise.
- **Comportement sur votre site web :** au niveau de l'entreprise à partir d'un outil de reconnaissance des visiteurs, au niveau de contacts individuels seulement si quelqu'un s'est inscrit ou a rempli un formulaire.
- **Comportement dans les e-mails :** de votre outil de newsletter, pour autant que les destinataires aient consenti.

Pour les valeurs au niveau de personnes individuelles, le RGPD s'applique. Un scoring qui décide automatiquement au sujet de personnes est plus délicat que celui qui trie des entreprises. En B2B, restez autant que possible au niveau de l'entreprise. Les bases figurent dans [Reconnaissance des visiteurs et RGPD : une analyse sobre](https://whovisit.app/blog/besuchererkennung-dsgvo).

## Questions fréquentes

**Ai-je besoin d'un outil de marketing automation pour cela ?** Pas au début. Un tableau avec des formules et un export hebdomadaire suffisent pour tester le modèle. Un outil vaut la peine dès que les règles sont posées et que les volumes augmentent.

**Combien de caractéristiques sont judicieuses ?** Cinq à dix. Davantage rend le modèle difficile à comprendre. Personne ne fait confiance à une valeur qu'il ne sait pas expliquer.

**Quelle est la différence avec les intent data ?** Le lead scoring est le modèle. Les intent data sont un ingrédient possible, voir [Intent data en B2B : ce que montrent vraiment les signaux d'achat](https://whovisit.app/blog/intent-data-b2b).