Les données technologiques donnent aux équipes B2B une visibilité sur les outils, les plates-formes et l'infrastructure utilisés par leurs clients cibles. Mais savoir qu'une entreprise utilise Salesforce ou n'a pas de plateforme de données clients n'a de valeur que si ces informations se traduisent par des actions.
Ce blog présente cinq cas d'utilisation technographique éprouvés qui vont au-delà de l'enrichissement. Il s'agit de véritables jeux que les équipes chargées du chiffre d'affaires utilisent pour hiérarchiser les comptes, acheminer les prospects plus efficacement, personnaliser les campagnes et découvrir les espaces vides sur leurs marchés. Chacun d'entre eux est basé sur la façon dont les données technographiques structurées et vérifiées sont appliquées au sein de flux de travail réels. Pas seulement en théorie, mais dans les opérations quotidiennes.
Si votre entreprise investit dans une segmentation plus intelligente, des flux de travail CRM plus propres ou des programmes d'appels sortants plus performants, ces cas d'utilisation peuvent vous aider à transformer les données brutes en résultats.
Les données technologiques permettent de regrouper les comptes en fonction des technologies qu'ils utilisent actuellement, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des données géographiques telles que le secteur d'activité ou le chiffre d'affaires. Cela permet aux équipes de marketing et de RevOps de donner la priorité aux comptes les mieux adaptés en fonction de la compatibilité technologique, du potentiel d'intégration ou des lacunes évidentes de la solution.
Par exemple, une équipe de génération de la demande qui fait la promotion d'une plateforme qui s'intègre à Shopify souhaite lancer une campagne sur LinkedIn. Au lieu de cibler toutes les entreprises de vente au détail, elle restreint son audience aux entreprises qui utilisent Shopify mais ne disposent pas encore d'un outil d'automatisation des e-mails connecté. Ce segment est beaucoup plus susceptible de se convertir, et le message peut porter directement sur la valeur de l'intégration.
Cette approche améliore la pertinence de la campagne, réduit les coûts d'acquisition et aide les équipes chargées de la commercialisation à concentrer leurs ressources là où elles ont le plus de chances d'obtenir des résultats.
Utilisez la segmentation technographique pour répondre à des questions telles que :
La segmentation pilotée par la technologie remplace la conjecture par la précision, améliorant ainsi le ciblage par e-mail, les médias payants et les ventes sortantes.
Lorsque des prospects arrivent, un routage rapide et précis peut faire la différence entre une affaire conclue et une opportunité manquée. Les données technographiques permettent aux équipes de marketing direct d'affecter les leads aux bonnes personnes en comprenant les outils que chaque prospect utilise déjà.
Imaginez une équipe de représentants du service des ventes qui reçoit des demandes de démonstration de la part d'entreprises utilisant Salesforce, Pipedrive ou des outils de gestion de la relation client sur mesure. Plutôt que de traiter tous les prospects de la même manière, elle utilise l'enrichissement technographique pour identifier le CRM utilisé par chaque entreprise. Les comptes Salesforce sont acheminés vers un représentant de l'entreprise ayant une connaissance approfondie de cet écosystème. Les comptes Pipedrive sont confiés à une équipe spécialisée dans les PME. Les utilisateurs de Custom stack sont signalés pour une découverte technique avant qu'un représentant n'entre en contact avec eux.
Cette approche garantit que les représentants sont associés à des prospects pour lesquels ils ont le plus de contexte et d'impact. Elle permet également de donner la priorité aux comptes qui s'alignent sur les intégrations existantes, les modèles d'intégration ou les niveaux de produits.
Les équipes qui utilisent les données technographiques pour l'acheminement des prospects bénéficient de ce qui suit :
En alignant le routage sur l'adaptation technique, les équipes évitent les affectations uniques et réduisent les frictions dans le processus d'achat.
Les données géographiques sont tout aussi utiles pour l'exclusion que pour le ciblage. La suppression des comptes qui ne sont pas susceptibles de se convertir, qui utilisent déjà un concurrent ou qui utilisent des piles incompatibles peut protéger la délivrabilité, réduire les dépenses inutiles et améliorer les performances de la campagne.
Prenons l'exemple d'une équipe RevOps qui supervise les efforts en matière d'e-mails sortants. Pour réduire les efforts inutiles, elle utilise des données technographiques pour filtrer les comptes qui utilisent déjà HubSpot Marketing Hub. Elle exclut également les entreprises dont les systèmes internes sont profondément personnalisés et dont les taux de conversion sont historiquement faibles.
Ce cas d'utilisation aide les équipes à maintenir des listes de diffusion propres et ciblées et à éviter de nuire à leur réputation d'expéditeur en engageant les mauvaises entreprises.
Utilisez la logique de suppression pour :
Lorsqu'elle est appliquée de manière cohérente, la suppression fondée sur les données techniques permet de gagner du temps, d'améliorer les taux de réussite et de préserver la réputation de votre marque.
La personnalisation est plus efficace lorsqu'elle reflète ce que le prospect utilise déjà. Les données technologiques fournissent aux équipes commerciales le contexte dont elles ont besoin pour adapter les questions de découverte, positionner les bonnes fonctionnalités et créer un sentiment d'urgence en fonction des lacunes dans la pile de données du prospect.
Imaginez un chargé de clientèle qui se prépare à un premier appel avec un prospect du marché intermédiaire. En examinant le profil technique de l'entreprise, il apprend que le compte utilise Google Analytics mais n'a pas mis en place de plateforme de données clients. Au lieu de commencer par une découverte générique, l'AE entame une conversation ciblée sur la fragmentation des données et les performances marketing.
Cette approche permet d'écourter la découverte, d'éviter les présentations non pertinentes et d'établir un lien direct entre la valeur du produit et l'environnement du prospect.
Les équipes peuvent utiliser les données technographiques pour
Des messages tenant compte de la maturité de la pile permettent des démonstrations plus pertinentes, moins d'objections et une progression plus rapide dans le pipeline.
Les données technologiques ne servent pas uniquement à cibler des comptes individuels. Elles peuvent également révéler des tendances sur l'ensemble des marchés, en aidant les équipes chargées de la stratégie et des opérations à identifier les régions ou les segments qui sont sous-pénétrés par des technologies spécifiques.
Par exemple, une équipe chargée de la stratégie de mise sur le marché analyse l'adoption des technologies dans les entreprises manufacturières de taille moyenne en Europe. Elle découvre que l'adoption de logiciels RH modernes est forte en France et aux Pays-Bas, mais nettement plus faible en Allemagne et en Autriche. Sur la base de cette constatation, elle donne la priorité au budget et aux effectifs dans les régions où il y a plus d'espace blanc et moins de concurrence directe.
Ce type d'analyse permet aux équipes d'orienter les ressources en fonction de la maturité du marché, de la présence de la concurrence et de l'état de préparation des solutions. Il permet également d'informer les messages locaux en mettant en évidence les lacunes ou les tendances technologiques régionales.
Utiliser l'analyse technographique régionale pour
En passant des signaux au niveau des comptes aux modèles macro, les équipes peuvent découvrir des opportunités de croissance cachées avec de meilleures chances de succès.
Les données technologiques créent une réelle valeur ajoutée lorsqu'elles sont utilisées à bon escient. De la segmentation plus intelligente à l'accélération du pipeline, les cas d'utilisation présentés ici montrent comment les équipes B2B transforment les signaux technologiques bruts en résultats mesurables.
Chaque cas d'utilisation renforce un changement plus large dans la manière dont les équipes de marketing direct définissent les priorités, personnalisent et opèrent. Plutôt que de deviner l'adéquation du produit ou de gaspiller des efforts sur des comptes à faible probabilité, les équipes peuvent se concentrer sur ce que les données confirment, qui est prêt, qui ne l'est pas, et où agir en premier.
Pour découvrir comment l'intelligence technographique s'intègre dans la segmentation, le ciblage ou la planification territoriale, consultez notre aperçu des données technographiques.