Créer une base de données commerciale B2B qualifiée en 2 minutes et à coût presque nul

⚠️ Bon à savoir : vous pouvez acheter des bases de données, pas forcément RGPD compliant, à prix d’or, avec des coordonnées datées…ou bien construire une base de données avec votre stagiaire émérite mais c’est long et fastidieux…ou bien encore, et c’est là que cela devient intéressant : utiliser des outils modernes pour créer en quelques minutes des bases de données qualifiées de prospects B2B

Actions à mettre en place: 

1 – Cibler vos prospects finement sur Linkedin / Sales Navigator. Identifier votre persona précisément avec son titre / fonction, sa zone géographique, la taille de la société

2 – Faire votre recherche sur Linkedin et récupérer l’url d’affichage des résultats dans Linkedin ou Sales Navigator, vérifier qu’en page n les résultats sont toujours pertinents

2 – Aspirer automatiquement les résultats et enrichir votre base de données sans aucun effort avec des outils comme Findcustomer.io (en collant juste l’url des résultats de votre recherche de prospects) qui vous donneront les coordonnées professionnelles d’environ 70% des contacts ciblés en seulement quelques minutes et pour un prix dérisoire. Vous aurez également des infos sur la société. Vous pouvez ainsi faire mieux qu’à la mano, pour un budget moindre et avec une précision plus grande. 

4 – Vérifier l’intégrité des data, et exporter vos data vers votre CRM au besoin ou via ce bon vieil excel et vous êtes prêt à prospecter

🚫 Ne visez pas la quantité, mais la qualité de votre base. Les outils de sourcing des coordonnées professionnelles de vos prospects ont un taux de succès entre 50 et 70%

🤔 Niveau de difficulté : moyen
⏱️ Temps à passer : 1 à 2 heures pour tester les extractions au démarrage, puis 5 minutes pour créer une base de plusieurs centaines de prospects qualifiés

Voici quelques conseils pour créer une base de données commerciale qualifiée :

  1. Déterminez vos objectifs commerciaux. Avant de commencer à créer votre base de données, il est important de déterminer vos objectifs commerciaux et de savoir comment vous allez utiliser votre base de données pour les atteindre.
  2. Collectez les données de manière ciblée. Ne collectez pas n’importe quelles données, mais seulement celles qui vous seront utiles pour atteindre vos objectifs commerciaux. Vous pouvez collecter des données sur vos clients existants, sur les prospects que vous souhaitez conquérir ou sur les entreprises avec lesquelles vous souhaitez travailler.
  3. Vérifiez et nettoyez vos données. Assurez-vous que les données que vous collectez sont précises et à jour. Vous pouvez utiliser des outils en ligne pour vérifier et nettoyer vos données, comme des outils de vérification d’adresses ou de numéros de téléphone.
  4. Structurez vos données de manière cohérente. Assurez-vous que vos données sont organisées de manière cohérente et facilement accessible. Vous pouvez utiliser des catégories ou des tags pour organiser vos données et les rendre plus faciles à trier et à chercher.
  5. Sécurisez votre base de données. Protégez vos données contre les accès non autorisés en utilisant des mots de passe et en activant les mesures de sécurité appropriées.
  6. Mettez à jour régulièrement votre base de données. Assurez-vous de mettre à jour votre base de données chaque fois que vous recevez de nouvelles données ou que vos objectifs commerciaux évoluent. Cela vous permettra de disposer de données à jour et de cibler vos communications de manière plus efficace.

Guide Lexical des bases de données B2B

Voici un guide lexical de termes couramment utilisés dans le domaine du développement commercial et des bases de données B2B (Business-to-Business) :

  1. Base de données B2B : Une collection structurée et organisée d’informations commerciales sur des entreprises et des contacts spécifiques, utilisée pour les activités de marketing, de vente et de génération de leads dans le contexte des transactions interentreprises.
  2. Entreprise : Une organisation ou une entité commerciale impliquée dans des activités économiques, généralement avec un objectif lucratif.
  3. Données démographiques : Des informations quantitatives sur les entreprises, telles que la taille, le secteur d’activité, la localisation géographique, le chiffre d’affaires, le nombre d’employés, etc.
  4. Données firmographiques : Des informations spécifiques à une entreprise, telles que le nom de l’entreprise, le statut juridique, les filiales, les partenariats, les acquisitions, etc.
  5. Données de contact : Des informations sur les personnes de contact dans une entreprise, telles que leur nom, leur titre, leur adresse e-mail, leur numéro de téléphone, etc.
  6. Prospection : Le processus de recherche et de collecte de leads ou de prospects potentiels pour une entreprise, généralement dans le but de les convertir en clients.
  7. Génération de leads : Le processus de création et de collecte de leads qualifiés, c’est-à-dire de contacts commerciaux qui ont exprimé un certain niveau d’intérêt pour les produits ou services d’une entreprise.
  8. Qualification de leads : Le processus d’évaluation et de classement des leads en fonction de leur pertinence, de leur intérêt et de leur probabilité de conversion en clients.
  9. Segmentation : La division d’une base de données B2B en groupes ou segments plus petits en fonction de critères spécifiques tels que le secteur d’activité, la taille de l’entreprise, la localisation géographique, etc., afin de permettre un ciblage plus précis des campagnes marketing.
  10. CRM (Customer Relationship Management) : Un système ou une plateforme utilisée pour gérer et suivre les interactions avec les clients et les prospects, y compris la gestion des bases de données, le suivi des ventes, la gestion des contacts, etc.
  11. Data cleansing : Le processus de nettoyage et de correction des données dans une base de données B2B, afin d’éliminer les doublons, les erreurs et les incohérences qui pourraient compromettre la qualité des informations.
  12. Data enrichment : Le processus d’ajout d’informations supplémentaires à une base de données existante, telles que des données de contact manquantes, des informations sur les entreprises, etc., pour améliorer sa valeur et sa pertinence.
  13. API (Application Programming Interface) : Un ensemble de protocoles et d’outils permettant à différentes applications ou systèmes de communiquer entre eux et d’échanger des données de manière automatisée.
  14. Data mining : Le processus d’exploration et d’analyse approfondie d’une base de données B2B pour découvrir des tendances, des modèles et des informations cachées qui pourraient être utiles pour les activités commerciales.
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