Comment fonctionne le scoring de leads par IA dans DataCloser. Critères analysés, interprétation des scores, utilisation pratique pour prioriser sa prospection.
DataCloser utilise Gemini Pro pour analyser le site web de chaque entreprise trouvée lors du scan. En quelques secondes, l’IA attribue un score de 1 à 10 basé sur plusieurs dimensions.
1. Pertinence sectorielle — l’entreprise appartient-elle vraiment au secteur cible de votre requête ? Une « agence de communication » qui fait principalement des événements festifs n’est pas la même cible qu’une agence digitale B2B.
2. Maturité digitale — qualité du site web, présence de blog, SSL, rapidité. Une entreprise avec un site à jour signale un investissement digital actif.
3. Taille estimée — l’IA estime la taille d’entreprise à partir des signaux sur le site (équipe, clients mentionnés, offres).
4. Besoins détectables — l’IA identifie les signaux de besoin potentiel pour votre offre basé sur la description de leur activité.
5. Identifiabilité du décideur — peut-on identifier le fondateur ou responsable commercial depuis le site ?
💡 Interprétation des scores : 8–10 → cible prioritaire, personnalisation maximale. 6–7 → cible intéressante, campagne standard. 4–5 → cible marginale, traiter en volume uniquement. 1–3 → exclure.
Exportez vos leads triés par score. Traitez les 8–10 en premier avec un icebreaker ultra-personnalisé et un suivi rapproché. Les 6–7 partent dans votre campagne Outreach automatique. Les <6 sont ignorés ou archivés.
Très fiable pour éliminer les leads hors ICP (scores 1–4) et identifier les meilleures opportunités (scores 8–10). La zone grise est autour de 5–6 : revue manuelle recommandée.
Pas encore dans la version actuelle. Le scoring est basé sur des critères universels. Une personnalisation par ICP est sur la roadmap.
Plus votre requête Google est spécifique, meilleur est le scoring. « agence SEO e-commerce Paris » donne de meilleurs scores que « agence Paris ».
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