Base de données prospects

Nous avons cartographié les 8 899 sites industriels de France (+50 salariés)

🔹 Base Sirene 2024 géolocalisée (data.gouv.fr) → filtré sur la section C de la NAF (industrie manufacturière, divisions 10 à 33) avec ≥ 50 salariés au niveau établissement

🔹 Enrichissement LinkedIn via Bright Data pour ajouter à chaque site : industrie, effectifs, site web, spécialités, fondation, description

Résultat : 8 899 sites industriels répartis en 6 calques par tranche d’effectif :

📍 4 185 PME 50-99 salariés 📍 2 637 PME 100-249 salariés 📍 1 578 ETI 250-499 salariés 📍 332 ETI 500-999 salariés 📍 116 GE 1000-1999 salariés 📍 51 GE 2000+ salariés

Mon offre répond-elle à une demande marché ? Et si oui, comment ? Comment s’articule la demande marché ?

Afin d’obtenir des premières réponses à ces deux questions fondamentales, le ciblage est l’étape cruciale à réussir.

Il s’agit d’identifier les profils des sociétés et interlocuteurs que je suspecte de pouvoir être intéressés par mon offre. Pour cela, j’établis une liste de critères :

Quelques exemples pour les entreprises :

Le chiffre d’affaires, le nombre d’employés, levée de fonds, dynamique de croissance, zone géographique, le secteur d’activité, l’activité en elle-même, l’actualité, la présence d’un historique d’achat avec notre société ? ou d’une société concurrente ? un référencement achat déjà effectué ?

Quelques exemples pour les interlocuteurs :

Département fonctionnel, Niveau de responsabilité, Ancienneté dans l’entreprise, Ancienneté à ce poste, Anciens clients, Réseau en commun (Ecole, Club…)

Les logiciels de gestion de la relation client appelés CRM reposent sur deux bases de données interconnectées : la base de contacts (suspects, prospects et clients) et la base d’entreprises.

Les données primaires, c’est-à-dire indispensables pour chaque nouvelle entrée dans la base de contacts sont : prénom, nom, fonction, société. On ajoutera volontiers l’URL linkedin à cette liste.

Les données secondaires potentielles sont légions : Civilité, URL SalesNavigator, courriel, téléphone, numéro du standard, code APE, localisation du siège, secteur d’activité, chiffre d’affaires, mail générique, nom du domaine, page linkedin de l’entreprise.

Il faudra faire appel à des annuaires de données.

Linkedin est la plus connue et la plus complète mais pas forcément la plus intuitive : Opérateurs booléens, subdivision des recherches pour rester sous la barre des 2500 contacts affichés, modification fréquente de l’algorithme de recherche…

En fonction de votre temps, de votre budget, de votre patience, vous pourriez avoir envie de tester d’autres outils vous proposant des bases « clefs en main » exportables au format CSV ou directement intégrables à votre CRM. La qualité de la donnée sera alors à surveiller tout particulièrement.

Peu importe la manière choisie, un écart subsistera toujours entre les données que vous récoltez et les données que vous souhaitez intégrer dans votre CRM.

C’est d’autant plus vrai si plusieurs plusieurs annuaires de données différents ont été utilisés.

Avant de procéder à l’intégration, une étape intermédiaire de “mise en forme” et de suppression des données superflues, fausses ou incomplètes est de mise. (en anglais Data Wrangling)

De nombreux outils existent pour trouver les mails (Hunter.io, Dropcontact) ou numéros de téléphone (Lusha, Kaspr, ZoomInfo, Immagnify..). La plupart d’entre eux proposent des integrations directs sur de nombreux CRM du marché ou des flux d’automatisation entre Linkedin, leur outil et votre CRM (via Zapier/Make/n8n).

Chacun de ces outils vous expliquera par le menu pourquoi il respecte le RGPD.

Si au début des années 2010, ils étaient encore méconnus de la plupart – la majorité d’entre eux n’existait pas d’ailleurs – ils ont depuis été massivement adopté par les équipes commerciales.

Opter pour une approche multicanal permettra de toucher un maximum d’interlocuteurs et de récolter des mails autrement.