Système de Lead Scoring Automatisé

Contexte et enjeux

Reed Midem (aujourd'hui RX France), organisateur de salons professionnels internationaux de premier plan (MIPIM, MIPCOM, MAPIC, etc.), faisait face à un défi majeur : identifier efficacement les prospects les plus qualifiés parmi des milliers de contacts générés lors de campagnes marketing.

Sans système de scoring automatisé, les équipes commerciales consacraient un temps considérable à analyser manuellement les prospects, ce qui entraînait une perte d'efficacité et des opportunités manquées. Le processus de qualification était long, subjectif et ne permettait pas de prioriser les actions de prospection.

Architecture de la solution

Le système de lead scoring repose sur une architecture intégrée connectant quatre plateformes clés :

Dashboard Power BI - Vue d'ensemble

Le rapport Power BI "Scoring" offre une vision complète de l'activité de lead scoring avec des indicateurs clés de performance permettant d'évaluer l'efficacité du processus de qualification.

Indicateurs clés du dashboard

• Score 1 (last) : Nombre de prospects en Score 1 - niveau d'intérêt élevé
• Score 2 (last) : Nombre de prospects actuellement en Score 2 - niveau d'intérêt initial
• Worked : Nombre de prospects traités par les équipes commerciales
• Back to Not Started (last) : Prospects retournés au statut initial après réévaluation
• Scored Campaign Members (last) : Répartition des prospects scorés par événement
• Campaign Member Worked after being scored : Suivi de la prise en charge commerciale post-scoring

Logique de scoring et statuts

Le système utilise une logique de scoring à 4 niveaux (1, 2, 3, 4) calculée dans Eloqua qui se traduit en statuts Salesforce spécifiques grâce au script Python d'automatisation :

Règles de transition des statuts

• Score 1 : "UQ - Not started" ou "QCB - Score 2" → "QCB - Score 1" (Engagement fort confirmé)
• Score 2 : "UQ - Not started" → "QCB - Score 2" (Premier niveau d'engagement détecté)
• Score 3 ou 4 : Retour automatique à "UQ - Not started" (Désengagement du prospect)
• Progression : "QCB - Score 2" → "QCB - Score 1" (Amélioration du niveau d'engagement)

Événements couverts

Le système de scoring couvre les principaux salons Reed Midem :

Script Python d'automatisation

Le cœur du système repose sur un script Python qui automatise la synchronisation entre les différentes plateformes.

# Fonction principale : Récupération des Campaign Members à mettre à jour
def ls_cm_status():
    # Connexion à la base de données Salesforce
    server = 'XXX'
    database = 'YYY'
    cnxn = pyodbc.connect(connection_string)
    
    # Requête SQL complexe avec logique de scoring
    SQL = """
    SELECT 
        Event_Edition, Event_Name, Event_Year,
        CM_ID AS CampaignMemberID,
        Status AS Old_Status,
        -- Logique de transition des statuts selon le score Eloqua
        CASE 
            WHEN Status = 'UQ - Not started' AND Score = '1' 
                THEN 'QCB - Score 1'
            WHEN Status = 'UQ - Not started' AND Score = '2' 
                THEN 'QCB - Score 2'
            WHEN Status = 'QCB - Score 2' AND Score = '1' 
                THEN 'QCB - Score 2'
            -- Désengagement : retour au statut initial
            WHEN Score IN ('3','4') 
                THEN 'UQ - Not started'
        END AS New_Status
    FROM Campaign_Members
    JOIN Custom_Attributes ON ...
    WHERE Attribute_Date > GETDATE() - 30
    """
    
    df = pd.read_sql_query(SQL, cnxn)
    return df

# Insertion dans la table de reporting Power BI
def insert_Lead_Scoring():
    cnxn = pyodbc.connect(staging_connection)
    crsr = cnxn.cursor()
    crsr.fast_executemany = True
    
    crsr.executemany(
        "INSERT INTO Lead_Scoring VALUES (?, ?, ...)",
        list(cm_status.itertuples())
    )
    crsr.commit()

# Mise à jour Salesforce via DemandTools
subprocess.Popen([demandtools_exe, scenario_file, data_file])

Fonctionnalités du script

• Extraction automatique : Récupération des scores Eloqua depuis les Custom Attributes Salesforce
• Logique métier : Application des règles de transition de statuts selon le score
• Double destination : Insertion dans la table Lead_Scoring (Power BI) et mise à jour des Campaign Members (Salesforce)
• Gestion des erreurs : Système de logs et notifications email en cas d'échec
• Filtrage temporel : Ne traite que les scores des 30 derniers jours pour optimiser les performances
• DemandTools : Utilisation d'un outil ETL pour la mise à jour en masse dans Salesforce

Méthodologie et réalisation

Technologies utilisées

Résultats et bénéfices

Gains opérationnels

• Automatisation complète du processus de qualification des prospects
• Mise à jour quotidienne automatique des scores dans Salesforce
• Réduction drastique du temps consacré à la qualification manuelle
• Priorisation efficace des actions commerciales sur les prospects à fort potentiel
• Visibilité en temps réel de l'état de qualification des prospects

Gains commerciaux

• Amélioration significative des taux de conversion grâce à une meilleure priorisation
• Augmentation de la productivité des équipes commerciales
• Réduction du temps de cycle de vente
• Meilleure allocation des ressources commerciales sur les opportunités qualifiées

Gains stratégiques

• Données objectives et mesurables pour évaluer la qualité des campagnes marketing
• Vision claire de l'efficacité du processus de nurturing par événement
• Capacité à identifier les leviers d'engagement les plus performants
• Base solide pour l'amélioration continue des stratégies marketing

Défis techniques et solutions

Synchronisation multi-plateformes

Intégration complexe entre Eloqua, Salesforce et Power BI avec des formats de données différents. Solution : Développement d'un script Python robuste avec gestion des erreurs et logs détaillés pour assurer la fiabilité.

Gestion de la volumétrie

Traitement quotidien de milliers de prospects sur plusieurs événements simultanés. Solution : Optimisation des requêtes SQL, filtrage sur 30 jours glissants et utilisation de DemandTools pour les mises à jour en masse.

Règles métier complexes

Logique de transition de statuts différente selon les événements et les comportements. Solution : Modélisation claire des règles dans le code avec commentaires détaillés et tests unitaires exhaustifs.

Fiabilité et monitoring

Nécessité d'assurer le bon fonctionnement quotidien sans intervention manuelle. Solution : Système de notifications email en cas d'erreur, logs détaillés et planification via Windows Task Scheduler.