Vos campagnes marketing tournent à plein régime. Les leads affluent, votre CRM s'emballe, mais il y a un hic. Votre équipe de vente est submergée, essayant de déterminer qui est prêt pour un appel et qui ne fait que du lèche-vitrine. C'est un jeu de devinettes qui entraîne des heures perdues, des opportunités manquées et de bons leads qui se refroidissent.
Depuis des années, le lead scoring est la solution de référence, aidant les équipes à classer les prospects en fonction de leur adéquation et de leur comportement. Mais il existe désormais le scoring prédictif basé sur l'IA, qui promet de mettre fin aux approximations dans la priorisation des leads pour de bon.
Ce guide vous donnera un aperçu direct et sans détour du Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot. Nous verrons comment il fonctionne, combien il coûte et, peut-être plus important encore, où il échoue. Nous parlerons également de ce qu'il faut pour construire une stratégie d'IA qui couvre l'ensemble du parcours client, et pas seulement une partie de votre entonnoir de vente.
Qu'est-ce que le Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot ?
Commençons par les bases. Le lead scoring traditionnel est un système manuel basé sur des règles. Vous et votre équipe vous réunissez, décidez quelles actions (comme demander une démo) et quels attributs (comme la taille de l'entreprise) ont de la valeur, et vous attribuez des points. Une demande de démo peut rapporter 20 points, tandis qu'un désabonnement à un e-mail peut en faire perdre 10. Ça fonctionne, mais tout est basé sur vos meilleures suppositions.
Le scoring prédictif fait le contraire. Au lieu que vous disiez au système ce qui est important, il utilise l'apprentissage automatique pour le découvrir par lui-même. Il plonge dans vos données historiques pour repérer les schémas que vos meilleurs clients ont en commun.
HubSpot vous offre deux façons d'aborder cela :
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Lead Scoring Manuel : C'est le système classique basé sur des règles, disponible dans leurs forfaits Professionnel. Vous définissez vos propres règles de notation positives et négatives pour qualifier les leads.
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Lead Scoring Prédictif : C'est l'attraction principale, et elle n'est disponible que dans leurs forfaits Entreprise. L'IA de HubSpot analyse vos données et génère deux propriétés clés pour chaque contact : un score de "Probabilité de conclure" (un pourcentage de 0 à 100) et un niveau de "Priorité du contact" (Très élevée, Élevée, Moyenne ou Faible).
L'IA examine toutes les données démographiques, firmographiques et comportementales que vous avez déjà dans votre CRM HubSpot pour établir ces scores, en essayant de faire remonter les meilleurs leads à la surface.
Comment fonctionne le modèle de Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot
Alors, que se passe-t-il vraiment en coulisses ? L'IA de HubSpot étudie essentiellement vos succès et échecs passés. Elle analyse toutes vos transactions conclues-gagnées et conclues-perdues pour trouver les points communs parmi les clients que vous avez réussi à signer.
Le modèle puise dans plusieurs ensembles de données pour faire ses prédictions :
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Données comportementales : Il s'agit d'éléments comme les pages vues sur le site web, les soumissions de formulaires, les ouvertures d'e-mails et les clics sur vos appels à l'action.
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Données firmographiques : HubSpot utilise ses propres données pour enrichir les profils d'entreprise, en examinant des éléments comme le secteur d'activité, le chiffre d'affaires annuel et le nombre d'employés.
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Données CRM : Le modèle examine également les propriétés standard et personnalisées de vos fiches de contact, les activités de vente enregistrées et l'étape du cycle de vie du contact.
C'est là que les choses deviennent un peu floues. HubSpot admet que son modèle prédictif est une "boîte noire". Dans leur propre documentation, ils déclarent : "on ne sait pas comment l'entrée est transformée en sortie. Pour le lead scoring, cela signifie qu'il n'est pas possible de savoir exactement comment chaque entrée contribue au score d'un contact."
Ce que cela signifie pour vous, c'est que vous obtenez un score, mais vous n'obtenez pas le "pourquoi" derrière celui-ci. Vous ne pouvez pas voir quels facteurs l'IA a jugés les plus importants, ce qui rend difficile de faire confiance, de vérifier ou d'ajuster le modèle pour qu'il corresponde mieux à votre entreprise.
Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot : Prix et forfaits
Comme vous l'avez probablement deviné, l'accès à l'IA prédictive de HubSpot n'est pas donné. C'est une fonctionnalité premium que vous ne trouverez que dans leurs forfaits haut de gamme, et c'est un poste de dépense assez important dans le budget.
Bien que vous puissiez faire du lead scoring manuel avec les forfaits Professionnel, le véritable Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot n'est inclus qu'avec Marketing Hub Entreprise ou Sales Hub Entreprise.
Voici un aperçu rapide de ce que cela signifie en termes de coût :
| Fonctionnalité | Sales Hub Professionnel | Sales Hub Entreprise |
|---|---|---|
| Prix de départ | 90 $/mois/utilisateur | 150 $/mois/utilisateur |
| Intégration requise | 1 500 $ (unique) | 3 500 $ (unique) |
| Lead Scoring Manuel | Oui (jusqu'à 5 scores) | Oui (jusqu'à 10 scores) |
| Lead Scoring Prédictif | Non | Oui |
| Fonctionnalités IA clés | Assistant IA, Transcription d'appels (750 h/mois) | Intelligence Conversationnelle, Objets Personnalisés, Autorisations Avancées, Transcription d'appels (1 500 h/mois) |
Principales limitations du Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot
L'outil de HubSpot est excellent pour ce qu'il fait, mais il est important de connaître ses limites avant de vous lancer à corps perdu. Si vous vous y fiez comme votre seul outil d'IA, vous pourriez vous retrouver avec de sérieux angles morts.
Le modèle en "boîte noire" ne vous donne aucun contrôle
Nous l'avons mentionné plus tôt, mais c'est le plus grand inconvénient. Lorsque vous ne savez pas ce qui motive vos scores de leads, votre équipe navigue à l'aveugle. Vous ne pouvez pas répondre à une question simple comme : "Pourquoi cette personne est-elle un lead à haute priorité ?" Cela rend difficile pour votre équipe de faire confiance aux scores et encore plus difficile d'ajuster votre stratégie.
Ce manque de contrôle signifie que vous devez faire entièrement confiance à l'algorithme unique de HubSpot. Mais que se passe-t-il si votre client idéal est un peu inhabituel ? Ou si un nouveau canal marketing commence à attirer des leads incroyables que le modèle n'a jamais vus auparavant ? Vous êtes coincé ; vous n'avez aucun moyen de pousser l'IA dans la bonne direction.
Il ne voit que les données à l'intérieur de l'écosystème HubSpot
L'IA de HubSpot ne peut analyser que ce qui se trouve à l'intérieur de HubSpot. Elle est complètement isolée de tout le riche contexte client qui vit dans les autres outils que vos équipes utilisent chaque jour. Cela signifie qu'il lui manque une énorme pièce du puzzle.
Il suffit de penser à toutes les informations précieuses qu'elle ne peut pas voir :
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Les conversations de support en direct qui ont lieu dans des services d'assistance comme Zendesk ou Intercom.
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Les conversations internes sur les besoins d'un client dans Slack ou Microsoft Teams.
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Les données d'utilisation du produit qui montrent que quelqu'un est prêt à acheter, ce qui est essentiel pour la croissance axée sur le produit (product-led growth).
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Les plans de projet détaillés et la documentation stockés dans Confluence ou Google Docs.
Sans tout ce contexte, le score de lead que vous obtenez est au mieux incomplet et au pire trompeur.
Cette infographie montre comment eesel AI se connecte à plusieurs sources de données externes, une limitation clé du lead scoring prédictif par l'IA de HubSpot.C'est un outil de vente, pas une solution de support
En fin de compte, le score de HubSpot est conçu pour faire une chose : dire à un commercial qui appeler ensuite. C'est un outil de priorisation, pas pour passer à l'action. Un score élevé signale un lead comme "chaud", mais il n'aide en rien votre équipe à répondre réellement aux questions de cette personne rapidement et correctement lorsqu'elle prend contact.
Cela laisse un grand vide dans l'expérience client. Le lead est prêt à s'engager, mais votre équipe (qu'elle soit humaine ou IA) ne dispose pas des connaissances unifiées pour lui donner ce dont il a besoin immédiatement.
C'est là qu'une approche plus connectée est nécessaire. Pendant que HubSpot est occupé à signaler les leads prêts à la vente, une plateforme comme eesel AI peut gérer les conversations réelles. eesel AI se connecte à toutes vos connaissances dispersées, comme votre service d'assistance, vos wikis internes et vos anciens tickets de support, pour fournir des réponses instantanées et précises. Elle peut le faire via un agent IA entièrement autonome ou en aidant un agent humain à répondre beaucoup plus rapidement.
Au-delà du lead scoring prédictif : Une approche unifiée pour servir les clients
Identifier qui sont vos leads à forte valeur n'est que la première étape. La vraie victoire est de pouvoir leur donner la bonne information à la seconde où ils montrent de l'intérêt. Un simple score ne peut pas faire ça, mais une IA construite sur une base de connaissances unifiée le peut.
Comparons les deux flux de travail.
Le flux de travail HubSpot en silo
Un lead demande une démo et obtient un score prédictif élevé. Un commercial reçoit une alerte, mais il doit ensuite commencer à fouiller dans le CRM, en essayant de deviner ce que le lead veut savoir avant même de pouvoir rédiger une réponse. L'ensemble du processus est lent et réactif. Le lead attend pendant que le commercial fait ses recherches.
Le flux de travail unifié avec eesel AI
Un lead arrive sur votre site web et pose une question dans votre chatbot. Comme eesel AI est connecté à votre centre d'aide, à vos anciens tickets et à la documentation de vos produits, l'agent IA peut lui répondre sur-le-champ. Si la question est complexe, eesel peut automatiquement créer et attribuer un ticket dans votre service d'assistance, et son Copilote IA peut rédiger une réponse parfaite et contextuelle que votre agent pourra examiner. Le processus est instantané, proactif et fluide.
Ce diagramme de flux de travail illustre l'approche unifiée et automatisée d'eesel AI pour le support client, qui surmonte les limitations du lead scoring prédictif par l'IA de HubSpot.Ceci n'est possible que parce qu'eesel AI n'est pas une boîte noire. Elle vous offre un moteur de flux de travail entièrement personnalisable, afin que vous puissiez décider exactement comment votre IA doit agir, quelles connaissances elle doit utiliser et ce qu'elle est autorisée à faire.
Le verdict final
Le Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot peut être une fonctionnalité utile pour aider votre équipe de vente à prioriser ses contacts, tant qu'ils restent dans l'univers HubSpot. Mais c'est une "boîte noire" coûteuse et rigide, complètement déconnectée des connaissances qui se trouvent dans vos autres outils professionnels.
Un simple score ne suffit plus. Pour vraiment vous démarquer, vous avez besoin d'une stratégie d'IA unifiée qui connecte toutes les connaissances de votre entreprise pour automatiser et améliorer chaque interaction client.
Ne vous contentez pas de noter vos leads, soyez prêt à les servir instantanément. eesel AI s'intègre à tous vos outils et sources de connaissances pour alimenter une automatisation intelligente en quelques minutes, pas en quelques mois. Découvrez comment vous pouvez unifier votre expérience de support et de vente dès aujourd'hui.
Foire aux questions
Le Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot utilise l'apprentissage automatique pour analyser les données historiques et identifier des schémas dans vos transactions réussies, attribuant automatiquement un score de "Probabilité de conclure" et un niveau de "Priorité du contact". Cela diffère du lead scoring manuel traditionnel, qui repose sur la mise en place de règles et l'attribution de points par votre équipe en fonction de leur propre jugement.
Il analyse les données comportementales, firmographiques et CRM de vos transactions passées conclues-gagnées et conclues-perdues pour prédire le comportement futur des clients. On l'appelle une "boîte noire" car, bien qu'il fournisse un score, il ne révèle pas les facteurs spécifiques ni la pondération exacte que l'IA a utilisés pour arriver à ce score, rendant le "pourquoi" opaque.
Cette fonctionnalité est exclusivement disponible dans les forfaits Entreprise de HubSpot, spécifiquement Marketing Hub Entreprise ou Sales Hub Entreprise. Elle n'est pas incluse dans les forfaits Professionnel, qui n'offrent que des capacités de lead scoring manuel.
Ses principales limitations incluent un manque de transparence, ce qui signifie que les utilisateurs ne peuvent ni voir ni ajuster les facteurs influençant les scores. De plus, il ne peut analyser que les données stockées dans l'écosystème HubSpot, passant à côté d'un contexte client crucial provenant d'autres outils externes comme les services d'assistance, les discussions internes ou les données d'utilisation des produits.
Le Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot est conçu comme un outil de vente, destiné à aider les commerciaux à prioriser les leads à contacter en fonction de leur probabilité de conclure. Il ne fournit pas les connaissances unifiées ni les capacités nécessaires pour gérer les conversations de support client réelles ou pour fournir des réponses instantanées.
Bien que le Lead Scoring Prédictif par l'IA de HubSpot soit utile pour identifier les leads à forte valeur, il ne représente qu'une partie d'une stratégie d'IA complète. Une approche véritablement unifiée intégrerait l'IA à tous les points de contact client, en utilisant une base de connaissances connectée non seulement pour noter les leads, mais aussi pour fournir des réponses instantanées et contextuelles et automatiser les interactions tout au long du parcours client.
