Bonjour, à tous. J'espère que vous allez merveilleusement bien. On se retrouve aujourd'hui dans ce Marketo Office Hours, pour discuter du Scoring dans Marketo. Pourquoi le scoring est crucial dans votre stratégie ? Quelles sont les bonnes pratiques ? Qu'est-ce qu'on score ? Comment attribuer les points ? Quelles sont les bonnes pratiques du scoring comportemental ? Les bonnes pratiques du scoring démographique ? Les pièges à éviter et quelques cas d'usage, d'autres scoring qui peuvent être utiles dans votre stratégie marketing. C'est parti ! Bonjour, à tous. On va démarrer cette session de Marketo Office Hours sur le scoring. Pour ceux qui seraient là pour la première fois, peut-être Sandrine, c'est une session ouverte où chacun peut poser des questions à tout moment. Je sais que vous avez un petit problème de micro, donc n'hésitez pas à poser des questions à travers le chat. Le scoring dans Marketo, quel est son but ? Donc, on va voir à quoi il sert. On va voir comment il est connecté aux autres programmes Marketo. Quelles sont les bonnes pratiques ? Qu'est-ce qu'on peut scorer ? Qu'est-ce qu'il faut scorer ? Ensuite, on rentrera dans Marketo pour voir les différentes campagnes que j'ai autour du scoring comportemental et du scoring démographique. Et on finira par les pièges, les trappes à éviter. Et quelques exemples, d'autres cas d'usage du scoring qui peuvent être utiles. Le scoring, c'est fait pour obtenir ce type de dashboard. C'est tout bête, mais c'est fait pour aider les sales. C'est-à-dire que si je suis sales, normalement, si le marketing a bien fait son travail, j'ai trop de contacts, trop de prospects à contacter dans ma journée. Et on sait que quand un sales prend du temps pour contacter une personne, que ce soit par LinkedIn, par son téléphone, ça prend du temps parce qu'il faut trouvez les informations. Il faut essayer de contacter. On n'a jamais la bonne personne tout de suite. Donc, on veut absolument économiser le temps des commerciaux qui coûte cher, ou se focaliser sur les gens sur lesquels on a le plus de chances d'obtenir au moins un début de conversation, au mieux une victoire. Donc, pour ça, est arrivé dans les systèmes de Marketing Automation la notion de scoring, c'est-à-dire la capacité de mettre des points sur différents comportements qu'on va pouvoir capter dans le Marketing Automation, dans Marketo, ou sur différents attributs de la personne ou de sa société qu'on aura capté ou déduit de son parcours digital. Pour qu'à la fin, on puisse faire un calcul qui, dans Marketo, se résume avec des étoiles et des flammes que vous connaissez bien, si vous avez le module Sales Insight dans votre Salesforce ou dans votre Microsoft Dynamics, ou si vous avez recréé ce type de calcul. Si vous utilisez le Marketo Sales Insight, Marketo et le CRM en face vont calculer non seulement le score, mais aussi des champs système qui s'appellent Priority and Urgency. Ils vont se décliner en flammes et en étoiles, ce qui est un moyen visuel assez sympa, quand on est sales, de savoir qui je commence à travailler tout de suite. J'arrive le matin, j'ouvre mon écran et je vois si je peux faire un filtre sur, d'un côté, mon New Business ou de l'autre côté, mes clients existants, pour voir quelles sont, parmi les deux populations, les personnes qui montrent le plus d'appétence pour ma marque en ce moment. Et donc, qui, potentiellement, sont les plus intéressantes à contacter. Aujourd'hui, il y a trop de données dans Marketo pour faire une analyse manuelle de chacune des personnes, de ce qu'ils font en permanence. Vous savez que n'importe qui ayant mis son nez dans l'Activity Log de Marketo voit bien que les données sont beaucoup trop nombreuses. Donc, il nous faut absolument un moyen d'automatiser l'analyse et c'est ce que permet le Scoring avec le Lead Lifecycle qu'on va poser généralement au-dessus. Il ne faut pas oublier que ça a surtout été inventé dans une perspective de New Business. C'est-à-dire, on veut absolument parmi l'ensemble des leads qui arrivent à détecter les pépites avec lesquelles on a le plus de chances de convertir et Marketo est sorti de cette stat qui disait qu'on avait huit fois plus de chances de convertir à lead chaud qu'un lead non-scoré. C'est juste pour montrer l'effet du scoring qui n'est vraiment pas à négliger. Mais ce schéma, moi, j'utilise beaucoup pour mes clients existants. Parce que j'ai relativement plus de business avec les clients existants que de New Business. Donc, ça marque tout à fait avec les clients existants pour détecter qu'un client à un moment donné se réveille sur un sujet. Tiens, chez nous, si on applique à mon cas, ce serait, je cherche des vidéos ou des articles de blog de Sylvain sur le scoring, la Data quality, je ne sais pas. Les bonnes pratiques des landing pages ou des emails. Et donc, je vais pouvoir voir en temps réel qu'un tel ou un tel est en train de réfléchir au sujet. Donc, c'est le bon moment pour contacter la personne. Alors qu'est-ce qu'on peut scorer ? Une fois qu'on a dit ça, une des clés qui va faire que le scoring va être efficace, c'est justement de réussir à collecter toutes les touches, tous les comportements qu'il y a sur le parcours client. Quand je dis toutes les touches, il faut vraiment essayer de tout collecter. C'est-à-dire qu'évidemment les emails, les clics dans les emails et la visite sur le site web, c'est le béaba qu'on va pouvoir collecter. Mais si vous avez parsemé votre parcours client d'autres touches, bien sûr, on pense au téléchargement de contenu, au webinaire, ça, c'est relativement facile à collecter. Et imaginons que vous ayez des agences. Une des clés pour un bon scoring, ce serait par exemple, je ne sais pas si je suis chez Renault ou Peugeot, il faut absolument d'une manière ou d'une autre réussir à détecter le passage d'une personne dans une agence. Ça paraît assez clé dans le scoring. Je ne dis pas que c'est simple, mais aujourd'hui, il y a des outils qui nous permettent de réussir à capter que Monsieur Truc est venu dans une agence. Soit, on peut se baser sur les outils qui vont offrir le WI-FI gratuit en échange de l'email, et donc hop, ça va remonter dans le Marketing Automation. Soit, on va pouvoir mettre en entrée de la concession tout un tas de brochures à collecter en échange de l'email, encore une fois. Donc, on va pouvoir tracer que la personne est venue. Ça peut être une des tâches d'une personne par la concession que de capter le nom, prénom et l'email. Il y a différents moyens. Mais en tout cas, d'un point de vue marketing, c'est absolument crucial de détecter ceci. Et quand vous allez enrichir votre stratégie marketing de différents moyens, si je prends mon cas, vous savez que je fais beaucoup de vidéos, donc capter le fait qu'une personne regarde une vidéo et combien de temps, elle regarde, c'est devenu assez crucial pour moi, et selon les choses qu'on a mises dans le scoring. On a mis des quiz, à un moment donné. Donc, il a fallu qu'on s'assure que les quiz remontent bien soit dans le CRM, soit dans Marketo. Et qu'on puisse scorer le fait que la personne a au moins répondu 75 % des questions du quiz, ou mettre aux moins différents points en fonction de l'état d'avancement du quiz. Donc, l'idée, c'est de réussir à capter tout ce qu'on peut sur la personne. Que ce soit de la donnée implicite, de la donnée qu'on va déduire de son comportement, ou de la donnée explicite, c'est-à-dire de la donnée que la personne va nous donner à travers souvent des formulaires, ou qu'elle va donner à travers une conversation avec un commercial. Donc ça, c'est les deux grandes catégories qui sont là. Il y a deux autres catégories. Il y a le comportemental et le démographique-firmographique. Le comportemental, c'est toutes les actions qui vont être à l'origine de votre prospect ou de votre client. Donc s'il comprend le comportemental implicite, c'est les comportements en ligne, donc typiquement les visites sur les pages web. Le comportement explicite, c'est par exemple le BANT. Est-ce que le client a un budget ? Il est décisionnaire ? Il a un besoin ? C'est un peu ce qui va qualifier son besoin du moment. Et démographique-firmographique, c'est les attributs de la personne ou de la société. Donc là, en implicite, soit tout ce qui va être adresse déduite à partir de l'IP, qu'on a dans Marketo, ou en explicite, toutes les données qu'on va pouvoir collecter à partir du formulaire. Je n'ai pas parlé de ce petit schéma. Marketo est ainsi conçu. Vous avez le Big Data. C'est un bien grand mot, mais ensemble des données collectées par Marketo et inscrites dans les activity log. C'est une immense masse de données qu'on va aller là. Le Lead scoring est posé au-dessus de toutes ces données, qui va permettre de simplifier la vue de ces données à travers un ou plusieurs scores. Au-dessus du Lead scoring, on va poser le Lead Lifecycle, qui est ce programme qui va faire avancer vos prospects ou vos clients à travers un entonnoir de vente et différents statuts ou avoir un champ résumé de l'état du prospect vis-à-vis de votre marque. Ce qui va vous permettre, derrière, de faire notamment du Nurturing personnalisé en fonction de l'étape où se trouve la personne. Et le Revenu Modeler, c'est le programme de Marketo qui va se mettre encore au-dessus du Lead Lifecycle, qui va nous permettre de passer les taux de conversion et les temps passés à chaque étape dans Lead Lifecycle. C'est comme ça que ça s'enchaîne. C'est assez unique à Marketo. Une des caractéristiques de Marketo, c'est qu'on a vraiment la main sur le scoring. Vous savez, on peut faire autant de scores qu'on souhaite dans Marketo, et on peut vraiment déterminer son score. Nous, qu'avons la main sur les points qu'on met, ce qui n'est pas le cas dans toutes les solutions, il y a des solutions qui sont plus ou moins packagées autour du scoring, ou qui vous imposent des règles. Là, vraiment, je pense que c'est la solution la plus simple. Alors, les bonnes pratiques du scoring comportemental. On va dire que c'est le plus simple à scorer, le comportemental, puisqu'on va attendre un événement du prospect ou du client, et on va mettre un point à cet événement. C'est vraiment le béaba. C'est vraiment la définition du trigger Marketo. Donc, le principe de tout scoring, c'est assez simple. On attend l'événement, par exemple, l'inscription à un webinaire, le clic dans un email, le fait qu'une vidéo ait été vue et on met un certain nombre de points. Pardon, je suis allé trop vite. Avant ça, quels sont les bons champs ou les bonnes actions à scorer ? Comment on choisit les points ? C'est vraiment une question qui est compliquée. D'habitude, la bonne pratique, c'est d'avoir une discussion avec les commerciaux pour savoir, eux, dans leur pratique, avec les discussions qu'ils ont avec leur prospect, quelles sont les informations qu'ils vont aller chercher ? Quelles sont les questions qu'ils ont posées sur le parcours client précédent ou l'état du client au moment où il en est ? Évidemment, il y a toujours le BANT qui est le milieu. C'est-à-dire, le fait que le client, souvent, il a un budget, qu'il soit décisionnaire, qu'il a un vrai besoin et que ce besoin qu'il souhaite avancer dans un temps raisonnable. Mais c'est souvent en écoutant les conversations des sales avec leur prospect qu'on peut déterminer les bons critères. Désormais, avec ChatGPT, on peut aller un coup plus loin. Et vous le verrez peut-être, si vous êtes avec moi la semaine prochaine, j'ai invité Sypher, dont je vous ai déjà parlé. Un Sypher AI qui fait du scoring par IA et qui est allé au bout de la logique. Donc, ce que j'ai fait pour tester avec ChatGPT, j'ai sorti toutes mes opportunités de mon CRM avec leur montant. Je ne peux pas tout sortir, mais en vrai, ce qu'il faudrait, c'est sortir tous les champs qu'on a sur la personne, sur le compte et tous les comportements qu'on a pu capter autour de ces personnes. Vous voyez tout de suite que ça implique d'agréger des données comportementales au niveau de la personne dans des champs, par exemple, A a vu une vidéo dans les deux derniers mois ou combien de nombres de vidéos vues dans les deux derniers mois ou dans les six derniers mois, nombre de formulaires remplis, nombre de clics dans les emails. C'est assez dense à faire. Mais si on fait ça et qu'on le fournit à ChatGPT, on peut dire, ChatGPT, je te livre mes opportunités avec le statut. Il faut lui indiquer quel est le champ qui permet de déterminer si l'opportunité a été gagnée ou perdue. Et lui demander s'il trouve des corrélations. Quels sont les champs déterminants dans le fait qu'on gagne ou qu'on perde une opportunité ? Et j'ai fait ça avec ce jeu de données très faible. Il a bien trouvé tout seul que j'ai certains pays où j'avais eu une opportunité et l'opportunité a été gagnée. Donc, j'avais un taux de conversion de 100 % pour ces pays. J'avais une opportunité à Singapour où j'avais fait une formation. Et ayant eu une seule opportunité à Singapour gagnée, forcément, pour ChatGPT, Singapour est vraiment un pays à travailler parce que j'ai 100 % des opportunités gagnées. On peut faire ce travail de l'extraction de données du CRM et de pousser dans le ChatGPT. Alors évidemment, avec la contrainte qui, est-ce que la DSI accepte qu'on travaille avec ChatGPT ? Petite parenthèse. Moi, j'ai la version Teams maintenant, version en équipe. Et par défaut, les données ne sont pas utilisées pour entraîner ChatGPT et ne sont pas partagées. Donc, c'est vraiment conçu comme ça. Donc, juste pour info. Et ça peut nous donner une première idée, soit de champ, soit de comportement, qu'on n'aurait pas eu l'idée de scorer, qui semble pertinent au sens statistique du terme pour une opportunité gagnée. Si on voulait vraiment faire le travail parfaitement, c'est comme ça qu'on ferait. Donc, généralement, on commence par mettre en place un scoring de base, mais si on veut affiner, c'est dans cette direction qu'il faut aller. Et c'est la direction que se propose de faire Sypher, puisqu'eux, ils se pluguent en temps réel sur votre CRM et votre Marketo. Et ils regardent tout ce qui se passe. Et ils affinent en permanence le scoring pour vous donner les bons comportements, les bons attributs qu'il faut scorer. On verra ça la semaine prochaine. On sera avec eux pendant une heure et ils nous feront une démo assez complète. Par contre, c'est logique et comme toujours, c'est très bien fait chez toi. Mais dans le monde réel, la qualité de la donnée qui est remontée, son exhaustivité et sa capacité à être rapprochée de profils identifiés et matchés CRM Marketing Automation, ce n'est pas aussi beau dans tous les systèmes. C'est la limite, je suis d'accord avec toi. Oui, typiquement, moi, je n'ai pas encore remonté mes aggrégats de comportements sur la personne. Donc, ça manquait un petit peu. En faisant l'exercice, effectivement, je me suis moi aussi aperçu que j'avais quelques problèmes de qualité de données dans deux ou trois champs. Effectivement, le résultat ne peut être aussi bon que de donner les données propres. Je m'interroge sur un point. Je ne veux pas faire dévier ta démo, mais est-ce que tu considères qu'on peut vraiment avoir ce genre de démarches avec une espèce de vue un peu holistique des gens, avec juste Marketo et un CRM ou est-ce que tu as besoin d'une CDP ou d'un truc comme ça au-dessus qui agrège tout ? Parce que j'ai l'impression que ça nécessite quand même beaucoup de jus de cerveau d'être capable de stocker tout ce que tu arrives à faire dans Marketo. Tu as transformé Marketo en une CDP avec tes 200 champs hyper bien hiérarchisés, mais c'est ultra-complexe. Il faut être capable de maîtriser tout l'écosystème pour rester cohérent avec ce niveau de complexité. Oui, si je prends une personne dans mon Marketo. Par exemple, mon outil vidéo, il fait déjà ça nativement. C'est-à-dire qu'il va me remonter, dans Marketo, des données agrégées de vidéos. Donc, ça, c'est typiquement ce genre de données qu'un ChatGPT ou un Sypher va bien aimer parce que c'est de la donnée sur la personne bien agrégée. Oui, c'est tout bien normé, c'est déjà bien pensé. Tu vois, TwentyThree, il remonte ça. Number of video visits. Je ne sais plus sur combien de temps c'est, mais je crois qu'il y a une plage de temps. Number of videos played. Total video play minutes. Il y a même un score dans TwentyThree qu'on peut utiliser, mais selon les trois KPI qui sont là, ce n'est pas mal. Parce que derrière, l'intelligence artificielle va pouvoir essayer de trouver des corrélations entre le nombre de visites, le nombre de vidéos vues, le nombre de minutes jouées versus est-ce qu'à la fin, tu signes ou pas. Là, c'est finalement le truc parfait. Si ce n'est que tu n'as pas le détail et les thématiques, mais sinon, c'est quand même hyper bien. Si tu arrives à faire ça pour chacun de tes médias, c'est un boulot qui est hyper significatif. C'est pour ça qu'à la fin, il faut pluguer EMIA. On peut le faire en manuel. Je pense que sincèrement, c'est le futur parce que le comportement général, ce qui se passe quand on met en place un scoring, chez Marketo, je le vois à chaque fois, si on met en place un scoring, puis c'est fire and forget. C'est-à-dire que plus jamais le scoring va être modifié. Sauf à refaire un projet scoring. On se dit, non, mais il faut vraiment qu'on revoie le scoring au bout de trois ans. Mais à la fin, quand on est en atelier, qu'on se dit, qu'est-ce qui fonctionne dans les attributs ? Si on n'a pas de dataware, c'est tellement compliqué d'analyser et d'avoir une réponse à la question qu'on tâtonne. Aujourd'hui, on a les moyens scientifiques. Si tu as un data scientist in house avec un dataware qui peut cruncher les données, lui, il peut te sortir ce que l'intelligence artificielle va trouver, il n'y a pas de secret. Mais tout le monde n'a pas une équipe BI et des data scientist sous la main. Après, je me tais, mais je pense qu'il y a vraiment une étape collection de données en amont et data quality qui est crucial et qui est un boulot juste pharaonique. Si tu as envie de tout bien interfacer proprement. Oui, c'est sûr. C'est la contrainte. Tu peux déjà commencer avec tous tes champs de CRM sur la personne, tous tes champs de CRM sur la société. Parce que, généralement, il y en a beaucoup. Et tous les gens que tu as collecté dans Marketo, c'est une belle base de données. Sur le comportement, commencer avec le nombre d'emails ouverts dans les trois derniers mois, le nombre d'emails cliqués, le nombre de formulaires remplis. Et puis est-ce que tu as assisté un webinar ou pas ? De toute façon, ça te fait quatre ou cinq champs agrégés à calculer. Ce n'est pas très compliqué avec un programme badge dans Marketo qui recalcule ça tous les soirs. On était sur les bonnes pratiques du comportement, donc on shoot un event. Avant d'entrer dans Marketo, ce que je vois assez souvent, surtout pour les clients qui commencent, c'est de surpondérer, de donner un point trop important à tout ce qui est mailing, notamment l'ouverture et le clic. Sachant que cette information est de moins en moins fiable. Combien de temps, on va encore avoir les clics qui remontent dans Marketo ? Je ne sais pas, mais Apple a déjà commencé à verrouiller ça. Donc, attention à trop scorer ça. Un des pièges aussi, c'est de trop scorer les webinaires, parce qu'on va se dire, un webinar, quand quelqu'un s'inscrit dans un webinar, on met 10 points. S'il assiste, on met 15 points. S'il regarde le replay, on met encore 15 points. Soudain, si la personne fait toutes les trois actions, on se retrouve avec 45 points. Ce qui souvent amène à être chaud, à être MQL. Alors qu'à la fin, la personne a juste montré un intérêt sur un webinar. Ce qui n'est pas forcément pertinent pour envoyer aux sales. Ça dépend des sensibilités. Si je vais dans mon Marketo et que je regarde quelques campagnes de scoring comportemental, oui, autre bonne pratique. Ça tombe sous le sens, mais ça va mieux en disant, c'est qu'on a un programme de scoring dans Marketo. On n'en a pas 2, 3 ou 10. Vraiment ce que je recommande, c'est de ne pas avoir d'action qui met des points sur du scoring en dehors de ce programme. C'est-à-dire qu'on ne distribue pas des points de scoring dans les différents programmes opérationnels, sinon, c'est compliqué à maintenir. Ça devient vite un enfer. Moi, c'est simple, j'ai un programme de scoring. Je sais que si je dois modifier le scoring, c'est dans ce programme et pas ailleurs. Ça, c'est vraiment clé à respecter. Et vous le savez, c'est le programme où on va utiliser les tokens scores. Moi, j'aime bien préfixer tous mes tokens scores par B pour Behaviour et D pour Démographique. Ça permet de bien les classer. Attention, piège ici, vous savez que le token est l'objet Marketo. Si vous le modifiez ici, il ne va pas se modifier dans les campagnes. Une fois que vous les avez mis partout dans vos SmartCampagne, ne les changez plus, parce que si vous ne pensez pas aller dans la campagne modifiée, vous allez casser tout votre scoring. Il n'y a pas beaucoup d'objets comme ça dans Marketo, où la clé est basée sur le nom, mais le token en est un. Donc, surtout, une fois que votre scoring est parti, tant pis, ne modifiez pas les tokens, à moins d'avoir vraiment une discipline de faire sur repasser dans toutes vos campagnes. Les campagnes sont toutes sous le même format. On va avoir un trigger, des filtres pour exclure des gens, et puis les actions seront toujours les mêmes. Ce sera deux change score. Person score, Behaviour score de ce côté-là, et Person score, Demographic score dans la partie démographique. Pourquoi on fait ça ? Le champ standard score de Marketo, c'est Person score. Donc, autant l'utiliser. Et quand vous importez les programmes de scoring de la librairie Marketo qui se trouve ici. Je vous la remontre parce que parfois, c'est vrai qu'il y a des clients qui ne savent pas qu'il y a une librairie Marketo. En cliquant sur un dossier assez haut niveau, dans New et Import Programm, vous avez accès à la bibliothèque de Marketo, et vous avez ces deux programmes de scoring que vous pouvez télécharger, et plein d'autres, qui vous permettent de démarrer avec des campagnes. Et ces deux programmes vous imposent au préalable d'avoir créé deux sous-champs score, qui seront Behaviour scoring et Demographic scoring. L'idée étant qu'en permanence, le Person score sera la somme des deux sous-scores. Malheureusement, Marketo, ce n'est pas comme Excel. On ne peut pas faire une règle égale Person score, Behaviour score plus Demographic. Ce serait super. La contrainte qu'on a, c'est qu'à chaque fois qu'on va changer un des deux sous-scores, il faudra changer le score complet. C'est comme ça qu'on maintient cette égalité entre Person score égale la somme des deux Behaviour score plus Demographic. Et ici, on va utiliser les tokens qu'on a créés en tête de programme. Ce qui fait que si on doit changer un score, on les a tous sous la main au niveau des tokens. C'est assez simple. On a envie de tous les voir côte à côte, et de se dire, j'ai peut-être mis trop de points sur mon webinaire par rapport à mon événement, ou je n'en sais rien. Ici, chez moi, on a scoré par exemple le clic. Dès que je clique dans un email, n'importe lequel, mais que le lien ne contient pas un des mots-clés qui soit indique une description ou une visite sur le centre de préférence ou un PDF. Parce que le PDF va être scorer un peu plus. Ou le WebView, le lien qui s'appelle View as a web page. Parce que ça, je ne vais pas non plus le cliquer. Ou je clique dans un sales email, pareil. Donc, j'ajoute les points. Ici, nous, on a un scoring new business, c'est un scoring client. Donc, là, ce qui, chez moi, détermine qu'une personne appartient à un client, c'est que son statut sur le compte est égal à actif. Là, j'exclus tous les gens qui ont un statut qui est égal à actif, et je vais avoir la même campagne ici. C'est le même trigger, mais avec le filtre statut calculé est actif, mais avec des tokens différents. Ce qui va me permettre de différencier les points. Ici, j'ai Cust pour Customer. L'idée, c'est que je vais mettre un petit moins de points pour les clients que pour les prospects. Parce que j'ai remarqué que mes clients étaient plus appétant à regarder mes vidéos, à regarder mes articles de blog que mes prospects. Et une des grandes clés dans le scoring, c'est d'avoir des scores cohérents entre eux. C'est-à-dire qu'on a un seul champ score, donc, il ne faut pas qu'il y ait un groupe, par exemple les prospects, qui soit globalement entre 0 et 50, et que tous les clients soient entre 70 et 120. Parce que derrière, quand les systèmes vont recalculer les étoiles et les flammes, c'est les clients qui vont avoir toutes les étoiles, et sur le même écran, les leads auront 0 étoile. Puisqu'en termes de scores relatifs, tous les prospects, dans ce cas-là, auraient des scores très inférieurs aux clients. Donc, c'est important qu'on calibre les points pour faire en sorte que le nuage de points soit à peu près cohérent et qu'on n'ait pas de valeurs délirantes, soit en négatives, soit en positives. Donc, ça, ça va imposer justement de plus près, assez fortement, des gens du scoring. Ici, les gens qu'on va exclure du scoring, évidemment, c'est les employés. Puisque les employés vont avoir un comportement anormal, en ce sens qu'ils vont beaucoup trop cliquer, beaucoup trop lister les pages. Si on laissait les employés, ils auraient des scores de 300, de 400. Et donc, les employés auraient trois étoiles quand tout le monde aurait zéro étoile. Donc, forcément, exclure les employés. Mais il faut aussi exclure tous les gens qui ont un comportement anormal. Si je vais voir ma smart liste, chez moi, ce seraient les fans aussi. Dans mon Lead Lifecycle, j'ai un statut fan. Il est intéressant et disqualifié. Donc, je le sors ces statuts-là. Puisque je considère que c'est des gens qui vont avoir des comportements bizarres. Et je vais exclure les partenaires, c'est-à-dire les gens qui sont dans mon CRM, mais qui n'ont pas vocation à devenir clients. Ils sont exclus. Comme dit Yann, ça suppose que j'ai bien tagué dans mon CRM, d'un côté les partenaires, de l'autre les employés, de l'autre les clients, que j'ai automatisé le fait que je détecte un compte devient client ou pas. Mais tout ça, c'est bien fait dans mon CRM, donc, je peux m'appuyer sur ces données. Et le dernier paramètre qui est vraiment crucial à bien maîtriser pour le scoring, c'est celui-là. Un paramètre qu'on n'utilise pas trop souvent dans les autres campagnes, mais dans le scoring, il va devenir crucial. Ce paramètre va nous permettre de dire, je veux qu'une personne passe à chaque fois qu'elle fait l'action, par exemple dans les formulaires, à chaque fois qu'une personne va remplir un formulaire, vous voulez peut-être ajouter des points. Même s'il remplit deux formulaires dans le quart d'heure. Ou alors, c'est juste une fois. Je n'ai pas d'exemple en comportemental pour une fois ou on score. Mais souvent, moi, je mets une fois par heure pour, par exemple, le clic ou l'ouverture d'un email. Typiquement l'email que vous avez reçu ce matin. Il contient beaucoup de liens. Si vous cliquez dans 17 liens, je ne veux pas que vous preniez 17 fois deux points d'un coup, parce que je considère que ça va être le même groupe d'action. Et le fait que j'ai ajouté deux points, pour moi, ça suffit à déterminer que j'ai capté votre comportement dans cette heure-là. Donc, ici, il faut vraiment bien maîtriser ça. Qu'est-ce que j'ai scoré en comportemental ? On a les clics dans les emails. Ensuite, on a les PDF qui rapportent un peu plus de points, les forward to a friend qui rapportent les mêmes points que les PDF. Vous savez que dans Marketo, on peut détecter le forward to a friend si vous l'avez mis sur vos emails. Côté web, on a les chargements de contenu, les remplissages de formulaires, les conversions sur une vidéo TwentyThree. Donc, là, j'ai différents points selon les différentes campagnes en fait. C'est essentiellement des remplissages de formulaires, tout ça. On a les visites des pages, de x pages en temps de temps. Là, ce qui est crucial dans cette campagne, c'est de réussir à vérifier que votre Munchkin code fonctionne le plus possible sur tous vos sites. Moi, évidemment, j'ai mon site, mais j'ai ce site, video.merlinleonard.com, c'est en anglais. Il faut que je vérifie que mon tracker Marketo fonctionne bien parce que si vous venez voir des vidéos sur ce site directement, il faut que je vous trace aussi. C'est important de tracer tous les sites qui vous appartiennent, même s'ils sont hostés par TwenyTrree qui est mon fournisseur de vidéos. Marketo est assez bien fichu parce qu'on va pouvoir mettre des règles du type dès que je visite 10 pages en 2 jours. Alors, ça peut être 10 fois la même page, ça, c'est le problème. C'est assez dur de dire, je veux mettre des points que si ce n'est pas les mêmes pages. Et qu'est-ce qu'on a d'autre de spécial ? On peut mettre évidemment du scoring négatif. Par exemple, la désinscription sur la newsletter, va entraîner des points négatifs. Ici, j'ai les quiz, j'ai les événements, les office hours, les trade shows, inscrits et passage en stand. Les faits qu'une personne regarde une vidéo à plus de 50 %. Alors, j'ai mis juste un point, j'ai pas trop réfléchi. Ici, je peux dire, dès qu'une personne regarde une vidéo qui n'est pas une vidéo de formation, parce que sinon, évidemment, la personne serait stratosphérique, au moins 50 % de la vidéo, elle prend les points. Et en DK, j'ai cette campagne qui va mettre à zéro les personnes qui sont justement dans la liste d'exclusions, et qui ne sont pas à zéro. Je vais pouvoir les passer à zéro tous les soirs. Donc, ça m'assure que les employés, les collaborateurs, les partenaires, les fans qui sont passés entre les mailles du filet, tous les soirs, ils sont remis à zéro. Donc, au moins, ça ne perturbe pas le truc. Et on va pouvoir mettre du scoring négatif sur l'inactivité. C'est aussi ça qui est intéressant avec le scoring. C'est qu'on va pouvoir dire, si le score n'a pas été changé pendant 29 jours, on va pouvoir enlever les points. Et que la personne n'a pas été créée dans les 30 jours, on va pouvoir enlever les points. J'ai les gens qui rentrent dans le statut disqualifié, fan, inintéressant, recyclage. Là, on les passe à zéro. J'intercepte le changement de Lead Status et je réinitialise. Voilà pour scoring comportemental. Côté démographique, c'est un peu plus compliqué. Pourquoi ? Autant sur le comportemental, on le base sur un événement unique déclenché par le visiteur. Autant, sur le démographique, on va regarder l'état d'une personne ou d'une société, l'attribut d'une personne ou l'attribut de son compte. Et cet attribut, le chiffre d'affaires, le service de la personne, peut changer au cours du temps. Donc, il faut qu'on ajoute les points quand la personne entre dans l'état. Par exemple, si on dit, moi, ce qui m'intéresse, c'est les gens qui sont au marketing, admettons qu'on est un champ dans le CRM qui permet de traquer ça. Il faut que quand la personne entre au marketing, elle prenne des points. Mais si demain, six mois plus tard, elle passe au vente, par exemple, et qu'on l'a tracée dans le CRM, il faut qu'on lui enlève les points. Un des points faibles du scoring qu'on peut télécharger chez Marketo, c'est que leur scoring démographique ne tient compte que de l'entrée dans l'état. Et ensuite, on va considérer que le score démographique ne change plus jamais, que la personne ne change plus jamais d'état. Ça, ça m'a toujours froissé. C'est pour ça que j'ai fait quelque chose d'un peu plus compliqué pour… Justement, sur ce scoring demographique, il est valable à un instant T. Finalement, ce n'est pas un truc qui est cumulatif. Tu pourrais dire s'il appartient à une société de tel segment, c'est cinq points, s'il a ce job level, c'est cinq points, et s'il a ce titre, c'est cinq points. Qu'est-ce qui t'empêche finalement de le recalculer intégralement une fois de temps en temps en le remettant à zéro ? Du coup, tu ne t'embêtes pas avec ton état précédent. Alors effectivement, c'est tentant. Le problème, c'est que ce champ flamme, qui s'appelle urgency, il est calculé dès que ton score change. Donc, si tu recalcules tes scores démographiques tous les soirs et que tu repasses par zéro, en fait, l'urgency va être en permanence au top. Et donc, tu ne vas plus pouvoir utiliser ce champ urgency parce que Marketo va considérer que tout le monde a fait des choses dans la journée. Et effectivement, c'est tentant de tout recalculer régulièrement, mais un, ce n'est pas du temps réel, et deux, tu ne peux plus utiliser le champ urgency. Du coup, les flammes, l'urgency, en fait, c'est juste un champ récence. C'est un champ récence, exactement. Si tu regardes un jour dans l'activity log, tu verras que quand ton score augmente, l'urgency prend des points, puis elle va perdre ses points au bout de quelques jours, je crois une semaine. C'est du last modified date, un truc dans le dans ce goüt là. Oui, fausse bonne idée, en fait. Ah, mince. Ça serait le moyen le plus simple de faire avec des règles assez simples, mais si tu es connecté à un Salesforce et que tu utilises Sales Insight, ça vrille en urgency tout de suite. C'est pour ça qu'il faut faire, si je prends un exemple que tu comprends, il faut mettre des points quand la personne entre dans l'état. Là, si je prends l'exemple du service chez moi, services marketing, vente et ainsi de suite, je vais dire : si le service change, la nouvelle valeur devient un des services qui m'intéressent, et que la valeur précédente n'était pas celle-ci… Petit rappel, le Data Value Changes ne fonctionne que pour une personne et ne fonctionne pas pour la création. Quand une personne va rentrer dans Marketo pour la première fois, après un import de liste, le CRM ou un formulaire, il n'y a pas de Data Value Changes. Le Data Value Changes va très bien fonctionner pour le changement du service en cours de vie de la personne. Et il ne faut pas oublier d'ajouter le trigger Person is created plus le filtre ici qui porte sur le champ pour la création, si on veut vraiment bien gérer la création et la modification de la personne dans le temps. Ici, je vais ajouter les points. Le service, c'est Direction générale. En gros, on prend les points High, sinon on prend les points Medium. Il y en a un qui a des points hauts et les cinq autres qui ont des points médiums. Pareil sur le Demographic Score. Cette fois-ci, côté Demographics, c'est Person Score et Demographic Score. Là, j'ajoute les points. J'ajoute les points à chaque fois qu'on va changer. Mais il ne faut pas que j'oublie de faire les campagnes inverses. Il faut que je fasse autant de campagnes que j'ai de points. Là, je vais faire la campagne High. Si je sors du statut High qui était Direction générale, quand je fais ça, je dis… Là, on ne peut pas être en création puisque c'est forcément une modification en cours de vie de la personne, donc je n'ai pas mis le Person is created. Si la Previous Value est Direction générale et que la nouvelle valeur n'est plus Direction générale, alors je perds les points que j'avais gagnés. Donc là, j'ai créé des tokens avec les points négatifs du service intéressant. Et pareil sur le Medium en Reverse. Si le service n'est plus un des cinq et qu'avant il était un des cinq, je perds les points sur le flow. C'est un tout petit peu plus compliqué, mais faire ça, ça permet que si je passe de Pas de service à Marketing, et ensuite Direction générale, je vais venir prendre les points Medium à la première étape. Ensuite, je vais perdre les points Medium, mais je vais gagner les points High. À la fin, quand je passe Direction générale, j'aurai bien les bons points et pas le cumul des deux. Tout le monde a suivi ? cette affaire? Mouais. Petit point. J'ai eu un cas récemment. Tu dis qu'il faut faire des scores macros. Je vais juste te proposer un truc. J'avais une campagne précise où j'avais besoin de prioriser des interlocuteurs sur des SIREN et du coup, je me suis retrouvé à faire un score carrément sur des PMCF, donc au niveau du programme. Et finalement, pour ce programme-là, j'ai scoré les interlocuteurs, pareil, avec Job Level et Fonction. Du coup, ça a permis de les classer et d'en prendre un certain nombre sur ce SIREN. Là, ce n'est pas le score Marketo, il n'y a pas de synchro, CRM ou autre, mais c'était en mode super local et quasiment usage unique. Effectivement, ça fait partie des cas d'usage autre que le Scoring. Je me souviens, chez SunTseu, j'avais fait un score plutôt orienté RH pour détecter les gens qui postulaient et voir s'ils avaient montré une appétence sur notre site, sur nos contenus avant l'entretien. Tu peux créer par exemple un score Partenaire. Dans mon CRM, j'ai des partenaires et tu pourrais animer, tu pourras avoir un marketing partenaire et donc, pareil, animer une base partenaire et vouloir mettre en Scoring partenaire. Ce que j'aime beaucoup avec ton système, c'est que ça agrège et ça rend plus lisible. Ce que j'aime moins, c'est que c'est unique, c'est-à-dire que du coup, tes services ou tes fonctions, ça suppose que c'est le même pour toutes tes offres. Tu es toujours en train d'adresser la même cible ou le même persona. Ici, effectivement, tu peux faire des vues. Si tu fais ta vue par service, tu vas avoir les contacts de la BU1, les contacts de la BU2, les contacts de la BU3… Donc tu n'es pas obligé d'avoir une liste avec tout le monde, tu peux très bien… Oui, mais si les gens ciblent des profils différents, par exemple. Des gens qui sont plus IT, plus RH — encore, je ne suis pas trop embêté —, qui veulent plutôt les achats ou plutôt les gens qui sont admins. La question, c'est : est-ce que tu souhaites utiliser cette fonctionnalité, et donc plutôt faire ton ciblage et regarder le même score de tout le monde ? Effectivement, ça suppose que quand tu fais un ciblage pour les gens de l'IT ou un ciblage pour les gens du marketing, il faut que le MQL IT et le MQL Marketing aient le même nombre de points — 50 ou 100, par exemple — à l'arrivée. Ça suppose que tu cales tes points et ce que tu scores pour que ça soit à peu près la même chose. Ou alors, tu te retrouves effectivement à créer des scores différents par population. Le problème, c'est que tu ne peux plus utiliser… Tu vas avoir ce score global qui va être ce qu'il est, mais tu te retrouves à recréer éventuellement non seulement ton score IT, ton score Marketing, mais un score relatif pour avoir 1, 2, 3 par exemple, transformer le Range de 0 à 120 en 1, 2, 3, et ensuite transformer le 1, 2, 3 en une étoile, deux étoiles, trois étoiles. C'est possible. En CRM, ça se fait assez bien. Tu te retrouves à recréer les calculs que Marketo fait. L'Urgency, c'est un peu plus chaud à recréer. J'ai essayé une fois, c'est compliqué. Un autre cas d'usage que j'aime bien et qui est un peu dans la lignée de ce que je vous raconte sur la masterclass que j'avais faite, c'est que si vous commencez à orienter vos campagnes, votre site web à travers des topics, les sujets d'expertise que vous maîtrisez, vous pourriez vouloir à un moment donné créer des scores par sujet, pour dire : "En fait, je voudrais savoir…" Plutôt que d'avoir juste une checkbox derrière chacun des topics pour savoir si la personne est intéressée et avoir une règle toute bête disant "Si tu visites tant de pages ou que tu cliques sur un email qui contient un lien Data Quality, alors je colle Data Quality, c'est 0-1, je voudrais plutôt créer un score Data Quality, un score Email Marketing, un score Alignement Ventes Marketing, et ensuite pouvoir dire : les trois premiers, ce sont ceux-là. C'est plutôt là-dessus que je suis en train de travailler en ce moment, créer des scores par domaine d'intérêt, ce qui va me permettre de personnaliser derrière les contenus que je vais pouvoir proposer, soit dans les emails, soit dans le Nurturing, soit dans le web perso, soit dans le chatbot. La question, c'est : comment j'expose les bons contenus à la personne en fonction de ses préférences ? C'est vrai que Marketo, ce qui est cool, c'est qu'on peut créer autant de scores qu'on veut. C'est assez simple à faire puisque derrière, ça voudrait dire que j'aurai à peu près le même programme de Scoring, si ce n'est que dans chacune de mes campagnes — ça s'applique surtout au Scoring comportemental, moins au Scoring démographique —, je vais devoir filtrer d'une manière ou d'une autre. Ici, quand je mettais "Click Link in Email", il faut que j'arrive à filtrer le fait que c'est un email Data Quality, soit à travers… Parce qu'il n'y a pas 36 trucs, c'est le nom de l'email. Ça va reposer souvent sur la norme de nommage du programme, avec un contains. Ici, je pourrais mettre : si j'ai normé tous les programmes correctement autour de la Data Quality… Ici, si je clique dans un email qui contient Data Quality… Sachant que le nom de l'email c'est le nom du programme plus le nom de l'email, donc ce que je m'assure ici, c'est que le nom de mes programmes soient normé correctement. Là, je ne l'ai pas fait, mais si je voulais le faire, si Scoring est mon mot-clé, il faudrait que je mette Scoring__ ou un moyen que je reconnaisse de manière unique ce mot-clé. Sachant que ce Scoring, je l'ai mis dans plein de programmes. Si je veux vraiment scorer ceux qui m'intéressent, il faut que je trouve un moyen, grâce aux parents ou underscores, d'être sûr que la clé n'est utilisée que là. Voilà. Qu'est-ce que j'avais d'autre à vous raconter sur le Scoring ? Ça, on en a parlé. Ne pas scorer. Les gens qui n'ont pas un comportement "normal", pour garder une cohérence dans les scores. Et oui, comme le Scoring est vraiment pour aider les Sales, moi je ne score rien en tout cas après la touche Sales. C'est-à-dire que je ne vais pas scorer l'opportunité par exemple, je ne vais pas scorer le fait que les Sales ont eu N calls avec la personne, qu'il y a des emails Sales qui ont été lus. Ça ne m'intéresse pas puisque derrière, ça ne va pas apporter d'aide en plus aux Sales. Une fois que le Sales a la personne dans sa liste, j'ai fait mon job. Après, c'est aux Sales de prendre la main. Et nous, on est plutôt en écoute au marketing plutôt que de rajouter des points pour continuer à affiner. Si on est vraiment extrêmement mature et qu'on souhaite par exemple scorer à l'étape entre le MQL, les Inside Sales et le commercial, on pourrait se dire : on veut mettre un Scoring spécifique sur le BANT par exemple, pour qu'il y ait un espèce de sous-score qui permette de dire au commercial : "Parmi tous les MQL, voilà ceux qui sont les mieux rankés". Là, on pourrait se dire : s'il y a le BANT, ça rapporte plus de points que s'il n'y a pas le BANT. Mais je le mettrai plutôt sur un autre score. On arrive au bout de la session. Est-ce que vous avez des questions, des remarques, des choses que j'ai oubliées sur le score ?  Sylvain, j'ai une question. Dis-moi. Je n'ai pas tout suivi à 100 %, désolé, mais est-ce que tu as une échelle de Scoring ou pas ?  Ah oui. Ce que j'essaie de faire, c'est faire en sorte qu'un MQL, quelqu'un que je veux passer aux ventes, il ait par exemple 50 points comportementaux et 25 points démographiques. C'est-à-dire que j'essaie de donner deux fois plus d'importance au comportemental qu'au démographique / firmographique. Je préfère quelqu'un qui montre de l'intérêt, même si ce n'est pas tout à fait le décisionnaire ou la bonne personne selon les champs, plutôt que le directeur, la directrice marketing de la boîte, mais qui ne vient jamais chez moi et qui n'a lu aucun contenu, qui n'a pas vu de vidéo. Quand je trace mon parcours client typique et que je distribue les points pour arriver sur un parcours idéal à 50 d'un côté et à 25 points sur le démographique de l'autre, je m'assure que je calibre les points sur ces deux objectifs-là. D'accord. Tu as une limite du score ? Est-ce qu'on peut dépasser… On peut avoir un score de 1000 points ou il y a une limite ?  Non. Ce qui fait que c'est plutôt le Lead Lifecycle qui va gérer. Très bonne transition. Dans mon cycle de vie ici, c'est plutôt le score qui va faire progresser la personne, une fois passées ces étapes, soit t'es disqualifié, tu tombes à zéro… Récemment, j'ai ajouté une étape Sleeping, qui fait que si une personne reste trop longtemps dans un score sans bouger, je vais la passer à Sleeping. Et à un moment donné, je vais réinitialiser son score aussi. Idem, si la personne est gagnée ou perdue, je vais réinitialiser son score. Normalement si le cycle de vie fonctionne bien et que la personne ne reste pas bloquée à une étape, ce qui est le piège, le score ne peut pas monter excessivement haut puisqu'il y a cette étape de recyclage, par laquelle tout le monde passe, qui réinitialise les scores. D'accord. Effectivement, il ne faut surtout pas que quelqu'un monte à 150-200 parce que ça va générer des étoiles. Cette personne aura trois étoiles quand tous les autres auront une étoile ou zéro étoile. Peut-être juste une remarque. C'est vraiment l'alignement avec les ventes qui change tout. Il faut vraiment rester connecté avec leurs attentes qui peuvent parfois varier un petit peu. Des fois, ils attendent un score ou des fois tout ce qu'ils veulent, c'est une action très précise, unique, et ce qui a pu se passer avant finalement ils s'en foutent. C'est un peu la question que j'allais vous poser. Parce que moi, le Scoring, je suis vraiment "débutant", mais le Scoring ça ne fonctionne que si les ventes comprennent bien les enjeux et ils savent quoi en faire. S'il n'y a pas d'adhésion, je ne sais pas comment ils réagissent par rapport à ça, ce Scoring. Si on lance des programmes de Scoring poussés et que les ventes ne vont pas jusqu'au bout, ne comprennent pas, n'adhèrent pas pour X raisons, c'est un peu la difficulté. C'est pour ça que le Scoring va plus servir aux Inside Sales qu'aux Sales. Ici, il y a cette étape cruciale de passage entre le marketing et les ventes où dans les sociétés matures, on ne met pas des commerciaux pur jus à cette étape, on met plutôt ce qu'on appelle des commerciaux assis, des Inside Sales ou des BDR, des gens qui vont avoir un peu la double casquette de réussir à prendre tous les leads chauds qui arrivent, entrant, de ne pas en louper un et de tous les qualifier, pour derrière qualifier la personne, vérifier que c'est vraiment un lead chaud, faire un peu de dédoublonnage parce que ce n'est pas impossible que la personne soit arrivée ici avec son email perso alors qu'on le connaît déjà dans la base avec son email pro. C'est typiquement quelqu'un qu'il faut fusionner et ne pas passer aux ventes parce qu'il est déjà connu et il est peut-être déjà dans un cycle de ventes. Convertir la personne, au sens CRM du terme, donc passer d'un lead informe à un contact, un compte, une opportunité, et surtout assigner au commercial. Le commercial, généralement, reçoit des opportunités ou des leads de la part de son BDR. Il est plus drivé par une vue qui est dédiée pour lui où le travail a été fait en amont. Lui, il est moins intéressé par le score, il est plus intéressé par le compte rendu de la qualification du BDR. C'est surtout le BDR qui doit optimiser son temps d'appel et qui va être très intéressé de prioriser les leads les plus chauds, ceux qui ont une plus grande appétence à prendre rendez-vous. OK. On peut arrêter la session là. On a fait un bon premier tour. Encore une fois, la semaine prochaine, on verra Sypher.ai pour vous faire rêver un petit peu, qui passe tout ce que je viens de dire à un niveau supérieur. N'hésitez pas à revenir, ça va être rigolo. Sylvain, comment s'inscrire pour la session ?  Tu n'as pas à t'inscrire. Tu recevras, comme tous les vendredis matin, un email disant : "Coucou…" Ce n'est pas dans l'Office Hour ?  Si, c'est dans l'Office Hour. C'est le même processus que ce que tu as fait ce matin. OK. Il n'y a pas plus d'inscriptions que ça. Si je dois gérer tous les vendredis un webinaire complet avec inscription, je ne m'en sors plus là. J'ai réduit au minimum la partie Marketo autour des Marketo Office Hours. Tu es invitée tous les vendredis matin. Après, tu viens, tu ne viens pas, mais je n'ai pas à gérer trop de complexité. C'est vrai ça, "Est-ce que tu scores ?" est venu à X Marketo Office Hours avec un… Il n'y a pas d'Attendance sur ce… Si Charlie, qu'est-ce que tu crois ?  Ah si. Ce que je vais faire après le call, je vais marquer… À chaque fois, c'est moins de 10 personnes. Je ne l'ai pas fait la semaine dernière, il faut que je le fasse. Le soir, je vais mettre à la main : il y avait Yann, il y a Nelly… J'ai un peu de retard, mais je mets juste le statut "À participé". D'accord. Oui, quand même. C'est à peu près le seul truc marketing que je fais. Si je ne score pas…   Je me demandais comment tu récupérais ça, mais voilà. À la main, liste de 10, tu fais l'appel. Oui, pas la peine de faire plus compliqué. Bon, les amis, je vous souhaite une bonne journée et on se retrouve bientôt. Merci Sylvain. Merci. Bonne journée. Merci. Au revoir. Bonne journée. Au revoir.