💡 Ressources clé :
Clay
Ocean.io
Et si tu avais sauté une étape essentielle dans ta stratégie outbound ?
Une étape qui, à long terme, peut avoir un impact direct sur la qualité de ton ciblage, la cohérence de ton approche GTM et, au final, sur tes résultats commerciaux.
Cette étape, c’est le mapping de comptes cibles. On parle aussi de création du TAM (Total Addressable Market).
Si tu ne l’as jamais vraiment fait, ou si ton mapping n’est plus à jour, il y a de fortes chances que tu avances avec des angles morts : des comptes mal priorisés, des opportunités ratées et une stratégie globale qui manque de cohérence.
Dans cet article, on va voir :
Le mapping de comptes consiste à identifier, structurer et qualifier les entreprises qui correspondent réellement à ton marché cible.
L’objectif n’est pas simplement de sortir une liste d’entreprises à contacter. L’idée est de construire une base propre, exploitable dans la durée, sur laquelle tu pourras ensuite :
Autrement dit, avant même de chercher qui contacter, il faut déjà savoir quelles entreprises méritent réellement d’être ciblées.
Beaucoup d’équipes passent directement à la recherche de contacts.
Elles filtrent par secteur, par taille d’entreprise, parfois par zone géographique… puis elles lancent les campagnes.
Le problème, c’est que ces critères restent souvent trop larges ou trop imprécis.
Résultat : on cible des entreprises qui ressemblent à la cible sur le papier mais qui ne correspondent pas vraiment à la réalité terrain.
C’est particulièrement vrai quand :
Exemple concret : identifier les entreprises qui utilisent la flexographie
Prenons un cas concret.
L’objectif ici est d’identifier des entreprises qui utilisent la technologie d’impression flexographique.
Au départ, avec un filtre classique sur le secteur de l’impression, on peut facilement obtenir plusieurs milliers de résultats. Mais parmi eux, seule une petite partie sera réellement pertinente.
Pourquoi ? Parce que toutes les entreprises du secteur de l’impression n’utilisent pas la flexographie.
Certaines utilisent d’autres technologies, comme :
Dans ce type de cas, un ciblage classique ne suffit pas. Il faut aller beaucoup plus loin dans l’analyse.
Aujourd’hui, l’IA permet d’aller chercher une finesse d’analyse qui était beaucoup plus difficile à obtenir auparavant.
L’idée n’est pas simplement de demander à un outil de “deviner” si une entreprise est dans la cible. Il faut lui transmettre une logique métier claire.
Un agent IA peut aller explorer le site d’une entreprise et essayer de déterminer si elle correspond à la cible à partir de plusieurs signaux, par exemple :
Quand l’information est écrite noir sur blanc, la classification est simple.
Mais souvent, ce n’est pas le cas.
Et c’est là que la qualité du prompt et des règles métier devient centrale.
Le vrai travail ne se situe pas seulement dans l’outil.
Il se situe surtout dans la manière dont tu formalises ta connaissance métier :
C’est cette logique humaine qu’il faut retranscrire dans le prompt.
Une fois ce cadre bien posé, l’agent IA peut produire une classification de type :
Et surtout, il peut fournir une explication de sa décision.
L’un des gros avantages de ce type d’approche, c’est qu’on ne récupère pas seulement un “oui” ou un “non”.
On récupère aussi le raisonnement associé.
Par exemple :
Cette couche d’explication permet de :
Si tu débutes dans Clay, une manière simple de commencer consiste à ajouter une colonne utilisant l’IA.
Dans ta table, tu ajoutes une colonne de type Use AI.
Ensuite, dans la configuration, tu sélectionnes un Web Research Agent ou le Claygent.
C’est important car ce sont ces options qui permettent réellement d’explorer le web et de croiser les informations disponibles sur les sites.
Tu peux :
Cette deuxième option peut permettre de réduire les coûts par rapport à l’utilisation directe des crédits Clay.
Le prompt doit expliquer clairement :
À partir du domaine de l’entreprise, l’agent ira ensuite explorer les pages utiles et produire l’output demandé.
Autre méthode très pertinente pour construire un mapping de comptes : partir d’entreprises de référence pour générer des lookalikes.
L’idée est simple : au lieu de chercher à définir toi-même tous les critères, tu donnes un ou plusieurs exemples d’entreprises idéales et l’outil va identifier d’autres entreprises proches.
Des outils comme Ocean.io permettent d’identifier des entreprises similaires en s’appuyant sur de nombreux signaux consolidés.
Cette approche permet d’aller au-delà des simples classifications génériques.
Au lieu de se baser uniquement sur un secteur ou une taille d’entreprise, l’outil peut s’appuyer sur un ensemble beaucoup plus riche de signaux consolidés.
Cela permet souvent d’obtenir des résultats plus pertinents, surtout quand ta cible est difficile à décrire avec des filtres classiques.
Dans ce type de logique, tu peux ajouter plusieurs contraintes :
Par exemple, dans un cas lié aux technologies d’impression, il peut être très utile d’exclure les autres technologies connues pour éviter les faux positifs.
Dans Clay, il est aussi possible de partir d’une source d’entreprises classique, puis d’y ajouter des couches de qualification plus fines via la fonctionnalité “Find companies”.
Tu peux évidemment utiliser les critères habituels :
Mais cela ne suffit pas toujours.
Là où cela devient intéressant, c’est quand l’outil propose des filtres IA issus de données agrégées depuis les sites web.
Par exemple :
Encore plus puissant : certaines fonctionnalités permettent d’écrire directement ce que tu cherches en langage naturel.
Par exemple :
L’outil va alors tenter d’identifier les entreprises correspondant à cette description, en s’appuyant sur une lecture plus large du web et de ses propres données enrichies.
C’est particulièrement utile quand ta cible ne rentre pas proprement dans une case standard.
C’est une vraie question.
On pourrait penser que cette étape n’est utile que pour les marchés très spécialisés.
En réalité, même si ton marché semble large, le mapping reste très pertinent.
Prenons un exemple plus généraliste.
Imaginons une entreprise qui vend une solution liée au sport et au bien-être en entreprise.
À première vue, la cible semble très large : des RH dans des ETI ou des grands groupes, tous secteurs confondus.
Dans ce contexte, on peut être tenté de travailler directement au niveau des contacts, sans passer par un vrai mapping de comptes.
Et effectivement, pendant un temps, cela peut fonctionner.
Même dans ce type de marché plus ouvert, le mapping peut apporter énormément de valeur.
Par exemple, le fait qu’une entreprise ait déjà recruté un Chief Happiness Officer, ou qu’elle mette fortement en avant la QVT et l’expérience collaborateur, est un signal stratégique.
Ce n’est pas un simple détail.
C’est un indicateur qui dit quelque chose de la culture de l’entreprise et de sa sensibilité au sujet.
Ce type d’information permet de mieux cartographier les comptes à fort potentiel.
L’IA permet aussi de construire un scoring de comptes beaucoup plus pertinent qu’avant.
Au lieu de traiter toutes les entreprises d’un même secteur de la même manière, tu peux établir des priorités en fonction de critères plus fins.
Conséquence : tu réduis ton scope, tu concentres tes efforts sur les comptes les plus prometteurs et tu augmentes mécaniquement tes chances de performance.
À ciblage contact équivalent, avec les mêmes séquences et les mêmes messages, un meilleur scoring des comptes peut déjà améliorer :
Voici trois cas dans lesquels ne pas faire ce travail serait une erreur.
Exemple : un client qui vend du matériel destiné aux imprimantes flexographiques.
Il existe des entreprises de packaging partout dans le monde mais toutes n’utilisent pas cette technologie.
Si tu ne qualifies pas précisément les comptes, tu vas gaspiller du temps, du budget et de l’énergie sur des entreprises hors cible.
Exemple : une startup qui aide les fabricants de prothèses et d’orthèses très spécifiques, liées aux membres du corps mais pas aux prothèses auditives ou dentaires.
Ce type d’information n’est pas toujours structuré dans les bases traditionnelles.
Il faut aller la chercher plus finement.
Exemple : cibler des groupes de restauration de plus de cinq restaurants physiques sur la péninsule ibérique, hors franchises.
Si tu te contentes d’un filtre “restaurants”, tu récupères aussi :
Là encore, un mapping précis devient indispensable.
On pourrait croire que c’est un travail annexe.
En réalité, c’est une fondation.
Un bon mapping te permet ensuite de mieux dérouler tout le reste :
Oui, c’est un travail initial.
Oui, cela demande de la rigueur.
Mais ce n’est pas un travail à refaire chaque semaine.
C’est plutôt un chantier structurant, à faire sérieusement une première fois puis à mettre à jour régulièrement, par exemple tous les six mois.
Faire un mapping de comptes rigoureux, ce n’est pas seulement produire une liste d’entreprises. C’est construire une base stratégique qui va conditionner la qualité de tout ce qui suit.
Si ton ciblage est flou, tes campagnes seront floues. Si ta sélection de comptes est meilleure, tout le reste a plus de chances de mieux performer.
Même si ton marché te semble large, ne saute pas cette étape trop vite.
Avec les outils actuels et les possibilités offertes par l'IA, tu peux construire un mapping beaucoup plus fin, plus intelligent et plus utile qu’auparavant.
Et c’est souvent là que se joue une partie importante de la performance de ta stratégie outbound sur le long terme.
