Enrichir les comptes

N’enrichissez que les champs qui changent une décision, dans l’ordre qui coûte le moins, et mesurez le taux de remplissage sur un échantillon avant de payer pour toute la liste. L’essentiel des budgets d’enrichissement part dans des colonnes sur lesquelles personne ne filtre jamais.

Reprenons l’exemple : vous vendez un logiciel de paie aux PME françaises et la déduplication a laissé 11 700 comptes uniques. Les résultats d’échantillon et les volumes qui suivent sont fictifs.

N’enrichissez que ce qui alimente une décision

Reprenez chaque critère de votre ICP observable et écrivez ce qu’il décide. Un champ sans décision associée disparaît.

Champ	Décision alimentée	D’où il vient	Priorité
Effectif	Dans l’ICP ou non, tier	Tranche du répertoire, page LinkedIn	Requis
Code NAF	Secteur, donc convention collective	Répertoire	Requis
Nombre d’établissements	Complexité multi-site	Répertoire	Requis
Domaine	Clé de tout le reste	Site de la société, page LinkedIn	Requis
URL de page LinkedIn	Trouver les personnes au chapitre suivant	Recherche par nom	Requis
Technologies du site web	Dépend de ce que vous vendez	Détection technologique	Optionnel
Chiffre d’affaires	Change rarement une vente de paie	Comptes déposés, souvent absents	Écarté

Soyez honnête sur ce qu’une source peut voir. La détection technologique lit ce qui tourne sur le site, comme le CMS ou l’analytics. C’est un critère fort si vous vendez aux équipes marketing, et un critère faible ici : un logiciel de paie ne se voit pas sur un site public.

Rangez les sources de chaque champ, de la moins chère à la plus coûteuse

Une cascade de sources consiste à essayer plusieurs sources pour un même champ, dans un ordre fixe, et à s’arrêter à la première réponse valide. Vous ne payez les sources suivantes que sur les lignes manquées par les premières.

Champ	D’abord	Ensuite	En dernier recours	Valide quand
NAF, établissements	Fichier SIRENE	Aucune	Aucune	Code présent
Effectif	Tranche du répertoire	Page LinkedIn	Lecture du site	Non vide et différent de NN
Domaine	Valeur existante	Page LinkedIn	Premier résultat organique, vérifié	Passe la liste de blocage
URL LinkedIn	Valeur existante	Recherche par nom	Manuel	Le nom de la page correspond à name_norm

L’effectif du répertoire et celui de LinkedIn ne mesurent pas la même chose. Le premier est une tranche déclarée, qui peut dater d’un an ou plus, le second compte les personnes qui citent la société sur leur profil. Je garde les deux et j’utilise le répertoire pour le filtre ICP quand il est renseigné.

Notez d’où vient chaque valeur et quand vous l’avez obtenue. En pratique, deux colonnes de plus par champ :

UPDATE accounts
SET headcount = COALESCE(headcount_registry, headcount_linkedin),
    headcount_source = CASE
      WHEN headcount_registry IS NOT NULL THEN 'sirene'
      WHEN headcount_linkedin IS NOT NULL THEN 'linkedin'
    END,
    headcount_collected_at = CURRENT_DATE;

Dans un tableur, =IF(C2<>"",C2,D2) pour la valeur et =IF(C2<>"","sirene",IF(D2<>"","linkedin","")) pour la source font le même travail. Ces deux colonnes vous permettront d’expliquer un chiffre étrange dans six mois et de ne rafraîchir que ce qui a vieilli.

Mesurez le remplissage sur un échantillon avant de payer

Prenez 200 comptes répartis entre vos tranches de taille et vos secteurs, les petites sociétés revenant en général plus vides que les grandes. Lancez la cascade, puis calculez deux chiffres par champ : à quelle fréquence vous obtenez une valeur, et à quelle fréquence elle est juste. Pour le second, vérifiez à la main 50 lignes remplies sur le site de la société.

=COUNTA(F2:F201)/ROWS(F2:F201) donne le taux de remplissage sur des valeurs collées.

Champ	Remplis sur 200	Remplissage	Justes sur 50 vérifiés	Taux utilisable
SIREN depuis le nom	176	88 %	47	83 %
Domaine	162	81 %	48	78 %
Page LinkedIn	148	74 %	45	67 %
Effectif LinkedIn	138	69 %	38	52 %
Technologies détectées	120	60 %	41	49 %

Le taux utilisable est le remplissage multiplié par la justesse, et c’est le chiffre à retenir pour planifier. Un champ à 52 % ne peut pas servir de filtre ferme : une cellule vide dit que la source n’avait rien, et ne dit rien de la société. Servez-vous-en pour ajouter des points au scoring et gardez les comptes où il est vide.

Faire tourner la cascade avec Derrick

J’ai cofondé Derrick, lisez donc ceci en connaissance de cause. Pour une liste de cette taille, je travaillerais dans l’application web ou la barre latérale Google Sheets, où chaque fonctionnalité ajoute des colonnes à la liste ; l’API convient à un traitement qui doit se relancer à intervalles réguliers.

Étape	Fonctionnalité	Ce qui entre	Ce qui sort	Crédits par ligne
1	SIRET/SIREN Enrichment	SIREN, SIRET ou nom	Dirigeants, effectif, adresse, champs légaux	1
2	Filtre sur l’effectif et le NAF	Vos colonnes	Comptes encore dans l’ICP	0
3	Search Companies	Nom de société	URL de page LinkedIn	1
4	Enrich Companies	URL LinkedIn ou domaine	Site, effectif, tranche, ville, téléphone	1
5	Website Technologies	URL du site	Technologies détectées	2

Ses limites : Enrich Companies lit la page LinkedIn de la société, donc un commerce local qui n’en a pas revient vide, et ce cas a son propre chapitre. Les fonctionnalités liées à LinkedIn s’appuient sur votre propre compte LinkedIn connecté : consultez les conditions d’utilisation de LinkedIn avant de les lancer en volume. La donnée est celle que la société a écrite sur sa page, donc une description ou un effectif périmé arrive tel quel. L’étape 2 sert à économiser : les données légales d’abord, pour ne payer le reste que sur les comptes qui se qualifient.

Sans Derrick, joignez le fichier SIRENE gratuit sur le SIREN, cherchez à la main la page ou le site de vos meilleurs comptes, et n’achetez un jeu de données firmographique ou technographique que pour le champ que votre échantillon ne parvient pas à remplir autrement.

Calculez le coût par compte utilisable

Chaque étape coûte son prix unitaire multiplié par les lignes qui l’atteignent réellement : l’ordre de la cascade fait donc la facture. Ici, le filtre de l’étape 2 conserve 6 000 des 11 700 comptes, 1 500 d’entre eux n’ont ni domaine ni URL LinkedIn, et vous ne lancez la détection technologique que sur les 1 500 meilleurs candidats.

Étape	Lignes atteintes	Crédits par ligne	Crédits
Données légales	11 700	1	11 700
Search Companies	1 500	1	1 500
Enrich Companies	6 000	1	6 000
Website Technologies	1 500	2	3 000
Total			22 200

Lancer chaque étape sur chaque ligne coûterait 58 500 crédits pour le même résultat. Je compte chaque ligne comme facturée, ce qui donne un plafond. Au tarif du plan Standard, 0,002 € par crédit (10 000 crédits pour 20 € par mois, voir les tarifs actuels), 22 200 crédits représentent 44,40 €, à étaler sur quelques mois ou à passer sur un plan plus large.

Divisez ensuite par ce que vous pouvez réellement utiliser. Si 5 100 des 6 000 comptes ressortent avec tous les champs requis, votre coût vaut 44,40 € / 5 100, soit un peu moins d’un centime par compte utilisable. La même formule marche avec n’importe quel fournisseur, et elle rend les devis comparables.

Les crédits restent la petite partie du budget. Comptez à côté les heures passées à vérifier les échantillons et à vider la file de revue, à votre coût horaire chargé.

Votre prochaine étape : choisissez vos champs requis, lancez l’échantillon de 200 comptes et remplissez le tableau du taux utilisable. Les champs sous votre seuil deviennent des bonus de scoring, les autres partent sur la liste complète, et les comptes qui tiennent passent à la recherche des bons contacts.