Enrichissement de données en B2B – Outils et bonnes pratiques

Les données sont le carburant de votre entreprise, la matière première de vos départements marketing et commercial. A ce titre, l’enrichissement de vos bases de données B2B par des données tierces doit être une solution à envisager à partir d’un certain niveau de développement de votre activité.

Dans ce guide complet, nous allons vous partager quelques outils et bonnes pratiques pour faire le meilleur usage possible de l’enrichissement de données B2B.

#1 Se servir de l’enrichissement de données pour identifier votre clientèle cible

Les éditeurs de solutions d’enrichissement de données B2B peuvent offrir des dizaines et des dizaines de types de données (data points). Mais comment faire bon usage de toutes ces données ? Avoir des données ne sert à rien si l’on en fait rien. On pourrait dire la même chose de l’enrichissement de données. Il est important de ne garder que les données dont on se sert.

Quels types de données utiliser ? Vous devez vous concentrer sur les données permettant de savoir si vos prospects / leads correspondent à vos profils cibles. Votre clientèle cible peut contenir différents profils cibles. Par exemple, vous pouvez cibler les directeurs marketing, les entrepreneurs, etc. Vos profils cibles doivent être très clairement définis. Tous les collaborateurs de votre entreprise en contact direct ou indirect avec vos clients doivent s’accorder sur la définition objective et précise des différents profils cibles.

Si vous avez construit vos profils cibles, vous avez défini, pour chaque profil, une série de caractéristiques et d’attributs. Si vous avez une base de données prospects B2B et que vous souhaitez savoir si ces prospects correspondent à votre clientèle cible, s’ils sont des clients potentiels, vous pouvez utiliser l’enrichissement de données pour récupérer les informations correspondant aux différents critères et attributs de vos profils. Cette approche permet de n’utiliser que des données pertinentes et de maintenir votre base de données lisible et structurée. Elle facilite d’ailleurs aussi la conformité GDPR, dans la mesure elle évite de détenir des données personnelles sans finalités.

Découvrez pourquoi enrichir votre base de contacts B2B ? (Zoom sur 8 cas d’usages de l’enrichissement de données).

#2 Identifier les bons outils et les bonnes solutions d’enrichissement de données

Vous avez listé les données dont vous aviez besoin pour qualifier vos prospects. Vous êtes comme une personne avec une liste de courses se rendant dans son supermarché. Plus précisément, comme une personne qui s’est fixé pour objectif de s’en tenir à sa liste et de ne pas faire de folies. Vous voulez les données que vous avez listé, mais vous n’avez pas envie de dépenser pour d’autres types de données qui ne vous serviront à rien. Vous avez compris qu’il fallait se soucier de la qualité avant de la quantité. Comment trouver les données vous avez besoin ? Il y a essentiellement trois outils, trois méthodes :

• Le web scraping
• La recherche manuelle
• Les services d’enrichissement de données.

Passons-les tous les trois en revue.

Le web scraping

Vous pouvez faire du scraping assez facilement en utilisant xPath, Google Sheets et la fonction =importxml. Même si cela ne permet pas un usage à grande échelle, les requêtes xPath permet de récupérer des données dans les contenus des moteurs de recherche ou des pages web. Vous pouvez par exemple récupérer tous les titres H2 de l’article que vous êtes en train de lire en écrivant =importxml (« https://salesdorado.com/generation-leads/enrichissement-donnees-b2b-outils/ »,  « //h2 ») dans une cellule d’une feuille de calcul Google Sheets. Ce n’est pas l’objet de cet article d’expliquer comment faire du web scraping, mais il faut retenir que cette technique est très utile pour faire de l’enrichissement de données B2B et importer des informations issues du web dans votre fichier.

Le gros problème, déjà évoqué, c’est que cette technique n’est pas praticable à grande échelle. Les hacks dans Google Sheets ne pourront jamais rivaliser avec ce qu’il est possible de faire avec les scripts Python par exemple. Si vous n’êtes pas en mesure d’écrire vos propres scripts, vous pouvez utiliser un outil comme Import.io, qui vous permettra de faire du web scraping facilement et d’exporter les données structurées obtenues. Vous pouvez même les synchroniser automatiquement avec vos outils en utilisant une API. Quelle que soit la méthode que vous utilisez pour scraper le web, n’oubliez jamais que le web est un grand bazar d’informations. Il faudra surement que vous nettoyiez et transformiez les données récupérées avant qu’elles deviennent utilisables.

La recherche manuelle

Une autre option consiste à rechercher de manière manuelle des informations sur chacun des prospects de votre base, en allant sur le site de l’entreprise, sur LinkedIn. Si vous souhaitez enrichir un fichier comprenant des centaines de prospects, mieux vaut externaliser le travail de recherche à des sociétés offshore ou en utilisant des plateformes comme Mechanical Turk d’Amazon.

Les prestataires en enrichissement de données

La solution la plus simple et la plus facile reste d’utiliser un service d’enrichissement de données. Les outils d’enrichissement de données font trois choses :

• Ils récupèrent toutes les données publiques disponibles (sur internet notamment)
• Ils les organisent, les nettoient, les formatent.
• Ils agrègent les données en provenance des différentes sources autour d’une clé de rapprochement (il peut s’agir de l’email, du nom de domaine, de l’adresse IP…).

Il existe de très bons fournisseurs en enrichissement de données, dont :

• Octolis, lancé en 2016, propose, à des prix très compétitifs, des services de location de fichiers B2B, de nettoyage des bases de données, d’enrichissement et de scoring. Nous outil possède les informations de 10 millions d’entreprises en France, 4 millions de numéros de téléphone, 1 million d’emails, etc.
• FullContact, pour obtenir des informations sur les personnes physiques : données sociales, genre, relations…C’est un outil surtout utile en contexte B2C.
• Clearbit, pour obtenir des informations sur les professionnels et les entreprises. Ce service propose plus de 100 attributs, ce qui en fait l’un des outils d’enrichissement les plus complets du marché.
• Datanyse, pour obtenir des informations concernant les technologies utilisées par vos prospects. Si vous êtes un éditeur de logiciel, il est très important de connaître les technologies utilisées par vos contacts : CMS, CRM, logiciel d’emailing, bases de données, etc. Eh bien, c’est possible avec Datanyse !
• Madkudu, pour faire du scoring prédictif. Quand l’entreprise commence à avoir une liste très importante de contacts, il est essentiel d’identifier les meilleurs leads en faisant du scoring. Madkutu permet d’accéder aux données utiles pour le scoring.

Nous vous conseillons de tester les outils avant de les adopter. Les éditeurs offrent parfois gratuitement des crédits pour permettre aux utilisateurs de tester la qualité de l’enrichissement.

Découvrez le guide complet pour qualifier, scorer et chauffer vos leads avec des scenarios automatisés.

#3 Établir une cartographie des données et les stratégies de repli

Il ne s’agit uniquement d’identifier, de localiser et de sourcer vos données. Vous avez besoin de comprendre comment vos différentes sources de données correspondent entre vos outils. Par exemple, la donnée « Fonction dans l’entreprise » (par exemple : Directeur marketing, directeur des opérations…) peut être capturée :

• Directement auprès du lead ou du client, via un formulaire, le tchat, un appel téléphonique ==> Données First Party.
• En analysant le comportement des leads ou clients sur le site, dans le produit, etc. via des outils partenaires ==> Données Second Party.
• En faisant appel à un service d’enrichissement de données B2B ==> Données Third Party.

Les équipes les plus efficaces sont celles qui ont une compréhension claire de la manière dont ces différentes sources interagissent entre elles et comment les prioriser dans l’organisation des flux de données. Cela suppose une cartographie des données, des flux, des bases, des sources. L’une des premières parties du travail consiste à comprendre comment apparaissent les données dans vos outils existant, sous quel format. Par exemple, l’attribut « Nom » peut apparaître sous la forme « Prénom Nom » sur Salesforce et simplement « Name » sous Intercom. Vous devez cartographier les données de tous les outils qui stockent des données prospects ou clients – en vous attachant à prendre en compte tous les data points qui définissent votre clientèle cible.

Vous devez ensuite comprendre la hiérarchie des sources de données. Par exemple, vous vous rendrez peut-être compte que les données en provenance des formulaires de leads sont plus précises que les données third party issues de l’enrichissement de données – ou le contraire. Vos données doivent s’écrire de la même manière sur toutes les sources possibles, vous devez donc sélectionner le format d’écriture le plus précis, le plus complet (par exemple, la forme « Prénom Nom » et le généraliser sur tous les outils. Vous pouvez pour cela utiliser un outil de type CDP comme Hull Processor. A la fin de ce travail, qui est un process supposant plusieurs itérations, vous saurez d’où proviennent vos données et comment elles se distribuent à travers vos différents outils.

#4 Diffuser les données enrichies à tous vos outils

Souvent, l’enrichissement des données n’est pas correctement distribué. Les équipes commencent par enrichir des outils via des intégrations plug-and-play type Salesforce. Cela crée une organisation des données en silos. L’idéal serait que toutes vos données soient synchronisées, que chaque outil propose la même vue pour chaque lead et chaque client. C’est important notamment au moment du passage de relais entre le marketing et les ventes. Si l’on prend un CRM comme Salesforce – et on pourrait multiplier les exemples -, on constate que les contacts ne sont créés qu’après avoir souscrit un abonnement, s’être inscrit ou avoir été contacté par un commercial. Le leads du marketing sont gérés par un outil distinct de type Marketing Automation ou CDP. Cette manière de fonctionner, très commune, permet d’avoir un CRM très propre, plus facile à gérer et moins coûteux à faire tourner.

Découvrez comment booster l’efficacité de son funnel commercial en optimisant le lien entre les équipes commerciales et marketing.

Toutefois, le marketing a lui aussi besoin d’enrichir les données pour qualifier les leads, segmenter les messages et personnaliser les contenus. D’autant que les leads gérés par le marketing sont en général plus nombreux que ceux gérés par les commerciaux (en particulier dans le cas où seuls les leads SQL sont intégrés dans le CRM). Le marketing a donc besoin lui aussi d’enrichir les leads pour tous ses outils : email, publicité, livechat, personnalisation du site web, appels sortants, courriers postaux, analytics et, plus largement, tous les outils qui se nourrissent de données de profil.

Vous devez choisir un service d’enrichissement de données qui peut enrichir toutes les bases et tous les outils de votre entreprise. Certains services facturent les intégrations supplémentaires, ce qui peut se comprendre dans certains cas (lorsque le service propose des connecteurs par exemple). Mais éviter les outils qui vous facture plusieurs fois pour pouvoir utiliser les mêmes données dans différents outils sans valeur ajoutée. Vous pouvez aussi diffuser les données enrichies à tous vos outils en choisissant :

• D’enrichir votre système principal de Lead Management (CRM, Marketing Automation, CDP).
• En synchronisant les données de leads entre ce système et vos autres outils marketing.

#5 Sélectionner et séquencer l’enrichissement des données

Cela ne fait pas toujours sens de vouloir enrichir tous les leads à la fois, surtout s’il y a plusieurs couches d’enrichissement nécessaires pour obtenir le résultat souhaité. Vous devez avoir un contrôle total sur les leads que vous décidez d’enrichir (Sélection) et le timing, l’étalement dans le temps de l’enrichissement (Séquençage).

Commençons par le travail de sélection. Les services d’enrichissement des données B2B facturent très souvent en utilisant un système de crédits basé sur le volume de données. Il peut être intéressant, du coup, de supprimer les leads de peu de valeur (ceux ne correspondant pas à votre clientèle cible par exemple) ou les leads que vous avez déjà qualifié via des formulaires par exemple (des leads dont vous savez déjà que ce sont de bons leads). Cela vous évite de dépenser des crédits inutilement. Par exemple, cela n’a pas d’intérêt de déterminer si tel contact est un directeur marketing si vous savez par ailleurs que ce contact travaille dans une entreprise qui n’a aucune chance d’être intéressée par vos services. En clair, il est déconseillé de synchroniser toute sa base de données sur le service d’enrichissement de leads.

Le séquençage est important aussi, surtout quand il y a plusieurs couches d’enrichissement qui entrent en jeu. Prenons un exemple. Vous utilisez ListFlow pour obtenir des données relatives aux personnes et aux entreprises. A partir de ces données nouvelles, vous allez pouvoir distinguer les bons leads des mauvais leads. Vous pouvez, dans une deuxième séquence d’enrichissement, utiliser Datanyse pour qualifier l’environnement technologique des leads que vous avez identifié comme étant de « bonnes leads ». Vous pouvez aussi, par exemple, commencer par enrichir votre fichier avec l’adresse IP de vos contacts, ensuite enrichir avec le nom de domaine de l’entreprise les contacts pour lesquels vous avez récupéré l’IP, ensuite enrichir avec des données firmographiques les contacts pour lesquels vous avez pu récupérer le nom de domaine, ensuite enrichir avec l’adresse email, etc. Le séquençage permet d’éviter d’acheter des données qui ne vous serviront pas auprès de votre fournisseur.

Découvrez la liste complète des meilleurs outils de prospection B2B.

#6 Transformer, segmenter et synchroniser les données

La plupart des outils d’enrichissement de données B2B font un travail de qualité et réussissent à transformer des données en désordre et mal formatées en set de données clair et cohérent. Mais revenons à la première bonne pratique que nous vous avons présenté au départ. Les meilleures équipes marketing utilisent l’enrichissement de données de manière intelligente, en ne s’intéressant qu’aux données permettant d’identifier les meilleurs clients et de réussir à mieux les engager. Il faut clairement identifier les données dont on a besoin – et donc celles qu’il est inutile d’acheter. Une fois en possession de ces données, il y a un travail à faire pour les rendre utilisables. Ce travail peut se décomposer en 3 étapes :

• La transformation. L’enrichissement de données B2B permet d’accéder à des informations jusqu’alors inconnues. Comme par exemple, le CRM utilisé par vos leads. Mais en général, pour poursuivre avec cet exemple, les services d’enrichissement ne permettent d’identifier qu’un package défini de technologies via leur API. Il faut utiliser un autre outil pour dépackager et personnaliser la catégorisation des technologies pour ensuite personnaliser les emails, les notifications, etc.
• La segmentation. Créer des segments permet de contrôler les flux de données – les segments étant enrichis et synchronisés avec votre CRM et vos autres outils. Ces segments peuvent utiliser les données enrichies pour créer ou mettre à jour des listes d’emails, des audiences publicitaires, des fichiers de leads qualifiés, etc.
• La synchronisation. Vous devez enfin créer des flux de données entre tous vos outils. Pour que, par exemple, toutes les demandes de démonstration de vos leads qui arrivent via votre formulaire ou votre live chat fassent l’objet d’un enrichissement automatique. Si l’on poursuit l’exemple, une fois que les leads respectent certains critères, ils entrent dans le segments « Leads qualifiés » et sont automatiquement synchronisés sur le CRM et sur Slack (pour informer les commerciaux).

Découvrez le guide complet de la qualification de leads.

Suis-je prêt pour commencer à faire de l’enrichissement de données B2B ?

Si l’enrichissement de données peut faire l’objet d’usages très variés et donc être utile pour beaucoup d’entreprises, celles qui en tirent le meilleur bénéfice répondent à ces 3 critères :

Avoir une compréhension claire de sa clientèle cible et des critères de qualification précis

Vous devez partir à la recherche des données qui vous permettront de distinguer, parmi les contacts de votre base, ceux qui correspondent à votre clientèle cible et les autres. Vous pouvez aussi, si vous êtes une entreprise qui commence son activité, utiliser l’enrichissement de données B2B pour identifier différents profils de clients et les tester.

Avoir un modèle de données clients clair

Vous devez disposer d’un outil qui permet de gérer toutes les étapes clés de vos parcours clients avec un moyen de charger, synchroniser les contacts et leurs données entre eux.

Avoir un volume suffisant de contacts et de trafic web

Si vous avez un nombre très limité à enrichir, vous avez tout intérêt à consacrer votre temps en travaillant sur d’autres étapes du funnel. Cela ne vous empêche de tester le fonctionnement des outils d’enrichissement.

Si ces critères sont respectés, l’enrichissement de vos données B2B doit clairement être envisagé. Ce n’est pas à vous qu’on l’apprendra, les données sont le carburant des entreprises B2B, les enrichir ne peut que vous aider à optimiser vos opérations marketing et commerciales. A condition d’identifier en amont les données cibles, évidemment. Enrichir pour enrichir n’a aucun sens – surtout dans le contexte du GDPR. Les stratégies « intelligentes » d’enrichissement portent toujours leur fruit.