Combien de prospects vous reste-t-il vraiment à contacter ?
Le nombre de prospects disponibles est presque toujours surestimé. L'outil compare votre liste à ce qu'il connaît, pas à tout ce que contient votre CRM. Chez un client, un réservoir annoncé à plus de 300 contacts neufs en comptait moins de 50. Voici d'où vient l'écart, et comment le mesurer avant une campagne.
De quoi parle-t-on quand on compte des prospects « neufs » ?
Avant une campagne, une question revient toujours. Combien de personnes pouvons-nous contacter qui ne sont pas déjà chez nous ? Un client en cours de négociation, un ancien prospect qui a dit non, un contact suivi par un collègue : aucun ne doit recevoir le premier message d'une séquence.
Pour répondre, on compare la liste des cibles au CRM. Sur quelques dizaines de noms, un commercial le fait à la main. Sur plusieurs milliers, on confie la comparaison à un outil.
Pour aller vite, cet outil ne relit pas tout le CRM à chaque fois. Il tient un aide-mémoire, une sorte de registre des adresses déjà connues. C'est ce registre qu'il consulte. Et c'est là que le chiffre commence à mentir.
Comment plus de 300 contacts sont-ils devenus moins de 50 ?
Chez un client B2B, nous avons annoncé un réservoir de plus de 300 contacts absents du CRM. Le chiffre sortait proprement, sans erreur, de la comparaison avec le registre.
Six de ces contacts ont été validés pour création. Au moment de les écrire dans le CRM, les six existaient déjà. Le filet posé à l'entrée du CRM les a tous arrêtés, et aucun doublon n'a été créé. Mais le chiffre annoncé était faux.
La cause tient en une phrase. Le registre n'avait appris que les fiches créées depuis sa mise en place. Toutes les fiches plus anciennes du CRM lui étaient inconnues. Pour lui, absent du registre voulait dire absent du CRM. Ce n'était pas le cas.
Une fois la comparaison refaite contre le CRM lui-même, il restait moins de 50 contacts réellement neufs. Plus de huit sur dix étaient déjà connus.
Pourquoi les filiales d'un groupe passent-elles à travers le filtre ?
Le même mois, un deuxième écart est apparu, par une autre porte. Pour éviter de démarcher des sociétés déjà suivies, on les excluait par leur identifiant légal, le numéro d'immatriculation.
Le problème est simple. Le CRM porte un groupe sous un seul identifiant. Le registre officiel, lui, liste chaque filiale sous le sien. Une filiale n'est donc jamais exclue, même quand son groupe est un client de longue date.
Résultat mesuré sur un lot de trente sociétés : plus de neuf candidats sur dix étaient des salariés de groupes déjà connus. Le haut de la liste de travail était fait de filiales.
Que coûte un réservoir surestimé ?
Le premier coût est visible. Un commercial écrit à quelqu'un que son collègue suit depuis six mois. Le prospect reçoit deux discours. Dans le pire cas, c'est un client qui reçoit un message de découverte.
Le deuxième coût est plus discret, et plus cher. Une campagne se dimensionne sur le réservoir. On choisit un volume d'envoi, un nombre de commerciaux, parfois un budget de données, à partir d'un chiffre près de sept fois trop gros.
Le temps commercial est déjà rare. Selon l'étude State of Sales de Salesforce, un commercial ne passe que 28 % de son temps à vendre. Chaque contact déjà connu, traité comme neuf, prend sur ce temps.
Comment mesurer le vrai réservoir avant de lancer une campagne ?
Trois contrôles suffisent. Ils prennent une heure, et ils se font avant d'annoncer un chiffre.
Le premier est de comparer à la source de vérité. C'est le CRM lui-même, ou un registre rempli avec tout l'historique, jamais un registre qui n'a appris que les créations récentes.
Le deuxième est de mesurer le recouvrement par nom de groupe. On compare aussi le début du nom de la société, en mots entiers, en écartant les mots trop communs. Une filiale ressort alors avec son groupe.
Le troisième est de tirer un échantillon. Vingt fiches prises au hasard, cherchées une par une dans le CRM. Si plus de deux existent déjà, le chiffre global est faux, quelle que soit la méthode qui l'a produit.
Et on garde le filet à l'entrée du CRM. C'est lui qui a empêché les doublons dans notre histoire. Il ne remplace pas la mesure, il la protège.
| Avant | Depuis |
|---|---|
| Comparaison au registre de l'outil | Comparaison au CRM complet, historique compris |
| Exclusion par identifiant légal seul | Exclusion par identifiant et par nom de groupe |
| Chiffre annoncé dès qu'il sort | Chiffre annoncé après un échantillon de vingt fiches |
| Plus de 300 contacts annoncés | Moins de 50 contacts réellement neufs |
| Doublons évités par chance | Doublons évités par un filet vérifié |
Ce travail fait partie de la remise en ordre d'une base, racontée dans l'article comment nettoyer sa base CRM avec l'IA, sans rien supprimer. Un exemple de CRM rendu fiable est décrit dans le cas un CRM fiable et actionnable, et notre façon de travailler sur la page d'accueil.
Les questions qu'on nous pose
Pourquoi l'outil ne compare-t-il pas directement au CRM ?
Par économie. Relire des milliers de fiches à chaque passage coûte du temps et des appels. Un registre local va plus vite. Il faut seulement savoir ce qu'il contient, et le remplir avec tout l'historique au jour de sa mise en place.
Un filet à l'entrée du CRM ne suffit-il pas ?
Il évite les doublons, pas les mauvaises décisions. Dans notre cas, aucun doublon n'est entré. Mais la campagne aurait été dimensionnée sur un réservoir près de sept fois trop gros. Le filet protège la base, la mesure protège le plan.
Comment repérer les filiales d'un groupe déjà client ?
En comparant aussi le nom du groupe, pas seulement l'identifiant légal. On prend le début du nom en mots entiers, on écarte les mots trop communs, et on fait trancher les cas douteux par une personne avant de lancer la recherche.
Quelle taille d'échantillon vérifier à la main ?
Vingt fiches tirées au hasard donnent déjà une bonne alerte. Si plus de deux sont déjà dans le CRM, le chiffre global ne tient pas. On corrige la méthode avant d'annoncer quoi que ce soit.