L'article
En 2024, selon notre dernier Baromètre, le marketing B2B a prouvé sa résilience malgré un contexte économique tendu, avec 69 % des entreprises jugeant leurs actions efficaces. Pourtant, 6 % peinent encore à mesurer l’impact de leurs actions, un paradoxe à l’heure des outils de mesure avancés et de l’accès facilité à la data.
Par ailleurs, si la génération de leads et la promotion d’offres restent des bénéfices majeurs, 24% des décideurs estiment que leurs actions marketing leur ont permis d’acquérir des données clés pour mieux fidéliser leurs clients et prospecter. Une preuve que la maîtrise de la data est un impératif pour optimiser la relation et l’expérience clients, au service des objectifs business de l’entreprise.
Comment dans ce contexte collecter, structurer et exploiter efficacement la data B2B, actif stratégique de l’entreprise, pour gagner en performance ? Ce guide vous apporte des réponses concrètes pour en tirer le meilleur parti. Au sommaire :
- Qu’est-ce que la Data BtoB ?
- Les différents types de données BtoB ?
- Quelles sont les différentes sources de données BtoB ?
- Tout savoir sur la collecte et la gestion des données BtoB
- Après la collecte… l’exploitation des données BtoB
- Les différents Use Cases de la Data BtoB
- Data BtoB : que dit la loi
Qu’est-ce que la Data BtoB ?
La Data BtoB désigne l’ensemble des données générées dans les interactions entre entreprises. Ces données décrivent aussi bien les organisations (taille, secteur d’activité, localisation…) que leurs collaborateurs, notamment décisionnaires (fonction, niveau hiérarchique, pouvoir de décision) et leurs comportements d’achat (historique, préférences, signaux d’intention, habitudes de communication, etc.).
Contrairement aux données B2C qui se rapportent au consommateur final (ou à son foyer), la Data BtoB est plus complexe sur le plan structurel. En effet, une même entreprise cliente génère plusieurs strates de données :
- Des informations corporate (santé financière, actionnariat) ;
- Des données opérationnelles (équipements, technologies utilisées, processus internes) ;
- Des insights comportementaux au niveau des décideurs.
💡A savoir : c’est cette richesse qui explique la valeur (et le coût) de la Data BtoB, et c’est pourquoi il est coutume de dire que la donnée est le nerf de la guerre dans le marketing. Il s’agit d’un actif stratégique qui irrigue toute la chaîne de valeur BtoB : les équipes commerciales l’exploitent pour identifier les prospects à fort potentiel, le marketing l’utilise pour personnaliser ses campagnes, la R&D y puise des informations pour orienter le développement produit, etc.
Toujours en comparaison avec le B2C, la Data BtoB suit des règles particulières en termes de qualification et de mise à jour. Par exemple :
- La mobilité professionnelle intense (un décideur change de poste tous les 3 ans en moyenne) impose une mise à jour permanente ;
- La multiplication des interlocuteurs chez un même client pose un défi majeur : comment agréger et exploiter des données dispersées entre la DSI, le DAF et les utilisateurs finaux ?
💡Le chiffre à connaître : selon une étude Gartner (2024), plus de 70 % des données de contact des décideurs du BtoB deviennent obsolètes chaque année.
Les différents types de données BtoB
En règle générale, les données BtoB sont segmentées entre first-party data, second-party data et third-party data. Cette typologie reflète la source de la donnée ainsi que sa valeur et sa fiabilité.
#1 La first-party data
La first-party data est le socle de l’intelligence commerciale (et marketing) dans le BtoB. Elle englobe toutes les données collectées directement auprès des clients et prospects : historique des interactions commerciales, comportements sur le site web, niveau d’engagement sur les contenus marketing, requêtes au support technique, etc.
Sa valeur réside dans son caractère propriétaire et contextuel : elle traduit la relation unique entre l’entreprise et ses clients.
#2 La second-party data
Elle provient de partenariats entre les entreprises qui partagent des données complémentaires. Un éditeur de logiciel peut par exemple croiser ses données d’usage produit avec les insights d’un cabinet de conseil. Les deux partenaires cherchent ici à enrichir mutuellement leur compréhension des besoins de leurs clients (qui présentent les mêmes caractéristiques).
Cette Data dite « collaborative » est de plus en plus sollicitée avec l’émergence des écosystèmes BtoB intégrés et, surtout, avec la disparition progressive de la donnée tierce.
#3 La third-party data
Acquise auprès de fournisseurs spécialisés, elle joue un rôle d’enrichissement et apporte des couches contextuelles essentielles : données financières des entreprises, organigrammes décisionnels actualisés, technologies installées, signaux d’intention d’achat, etc. Sa pertinence dépend de la qualité des sources et de la fréquence de mise à jour.
La typologie first/second/third se double d’une classification par nature de données :
- Données déclaratives issues des formulaires et enquêtes ;
- Données comportementales captées lors des interactions ;
- Données transactionnelles liées aux achats ;
- Données prédictives générées par les modèles d’analytics.
Chaque type de données nourrit des cas d’usage spécifiques dans la stratégie BtoB, comme nous le verrons dans un instant.
Quelles sont les différentes sources de données BtoB ?
La multiplication des points de contact entre entreprises génère un volume de données professionnelles en croissance exponentielle, surtout depuis la pandémie de la Covid-19.
Les professionnels du marketing et de la Data doivent donc comprendre les spécificités de chaque source de données pour optimiser la collecte et l’exploitation. Tour d’horizon des principaux gisements de données BtoB et de leurs particularités.
Le CRM : colonne vertébrale de la relation client
Le CRM est le premier réservoir de données qualifiées dans le B2B. Il centralise trois catégories d’informations décisives :
- Les interactions commerciales : comptes-rendus de rendez-vous, propositions envoyées, objections soulevées par les prospects ou clients, etc. ;
- L’historique transactionnel des clients : les produits achetés, les montants, la fréquence des achats ;
- Les données du terrain remontées par les équipes : projets en cours, budgets, processus de décision, etc.
💡Le chiffre à connaître : la valeur du CRM réside surtout dans la contextualisation des données BtoB qu’il permet. Les commerciaux (les plus expérimentés) enrichissent chaque interaction client ou prospect avec des détails déterminants, comme le pouvoir de décision du contact, la culture d’entreprise, les freins « politiques » qui peuvent ralentir la prise de décision, etc.
Le CRM est indissociable de toute stratégie d’exploitation de la Data au service de la performance commerciale dans le B2B… mais sa pertinence dépend entièrement de la rigueur des équipes dans la mise à jour des informations. Un CRM mal géré n’est rien d’autre qu’un cimetière de données inutilisables.
Le Web Analytics : décrypter les signaux d’intention d’achat
L’analyse du trafic web professionnel est l’autre source classique de données dans le B2B, notamment pour détecter des intentions d’achat et évaluer l’efficacité des stratégies de contenu au sens large. Les entreprises laissent des traces numériques qui, une fois analysées, révèlent leurs centres d’intérêt et leur maturité dans le cycle d’achat.
Au-delà des métriques classiques (pages vues, temps passé, taux de rebond), le web analytics B2B s’intéresse aux parcours de navigation. Une entreprise qui consulte successivement une fiche produit, des cas clients et la page de tarification manifeste un intérêt qualifié. Cette séquence comportementale nourrit le scoring des leads.
L’identification des visiteurs professionnels s’affine grâce à la technologie de reverse IP, qui consiste à détecter l’entreprise (et non le visiteur) à partir de son adresse IP. Le DSI d’une entreprise qui passe 20 minutes sur une documentation technique n’a pas le même potentiel qu’un étudiant sur la même page.
Ces données de navigation enrichissent le profil client dans le CRM et permettent d’adapter le discours commercial.
💡A savoir : la disparition des cookies tiers bouleverse les pratiques de tracking dans le B2B. Les entreprises s’orientent désormais vers des solutions alternatives comme les identifiants professionnels partagés ou l’analyse comportementale par l’Intelligence Artificielle.
Les fournisseurs de Data BtoB
Une entreprise ne pourra pas se contenter de ses données internes pour comprendre son marché et stimuler sa croissance. Elle devra forcément faire appel à des fournisseurs spécialisés qui agrègent et qualifient des données professionnelles à grande échelle.
Ces prestataires croisent plusieurs sources pour garantir la fiabilité de leurs bases : registres légaux des entreprises, annonces de recrutement, communiqués de presse, flux RSS sectoriels, posts sur LinkedIn, etc. Cette approche multi-sources permet de détecter les changements qui impactent le potentiel commercial (fusions-acquisitions, nouvelles implantations, renouvellements de dirigeants, campagnes de recrutement, etc.).
La valeur de ces sources dépend largement de leur fraîcheur. Les meilleurs fournisseurs actualisent leurs données quasiment en temps réel via des algorithmes de web scraping et des processus de vérification humaine.
LinkedIn, la Data sociale au service de la performance BtoB
LinkedIn est une source majeure de données B2B grâce à ses + 30 millions d’utilisateurs en France, dont 13,5 millions actifs mensuellement. Le réseau capte les dynamiques professionnelles en temps réel avec les évolutions de carrière, les technologies mentionnées dans les offres d’emploi, les projets annoncés par les entreprises, etc.
Les entreprises matures sur le plan digital mobilisent le Social Selling en exploitant plusieurs signaux faibles sur LinkedIn. Quelques exemples :
- Un directeur financier qui commente des articles sur la transformation digitale laisse entrevoir un projet potentiel ;
- Un responsable technique qui suit plusieurs éditeurs de logiciels est probablement en phase de sourcing ;
- Un CEO qui commente et pose des questions sur l’IA souhaite optimiser ses coûts opérationnels, etc.
Une fois agrégés, ces micro-comportements enrichissent la connaissance client et l’intelligence commerciale pour la prospection.
Sales Navigator, la solution premium de LinkedIn, apporte une couche supplémentaire de qualification. L’outil cartographie les relations entre décideurs, identifie les recommandations communes et mesure les niveaux d’influence dans les organisations.
Tout savoir sur la collecte et la gestion des données BtoB
Les différentes méthodes de collecte
La collecte de données B2B mobilise plusieurs approches complémentaires, chacune avec ses points forts et ses contraintes.
Les formulaires web restent le principal canal de collecte directe (dans le cadre d’une stratégie de génération de leads). Nous sommes généralement sur de l’échange de valeur entre l’entreprise et son prospect : un contenu premium (livre blanc, replay de webinaire, étude de marché) contre les données de contact et la fonction.
La collecte terrain, via les équipes commerciales et support, enrichit cette base déclarative. Leurs interactions quotidiennes révèlent des informations importantes sur les technologies utilisées, les processus de décision, les projets à venir ou encore les budgets des clients ou prospects. Cette collecte doit être immédiatement documentée dans le CRM pour éviter la déperdition d’information.
Les technologies de tracking complètent le dispositif. Le reverse IP identifie les entreprises « visiteuses », les outils de web analytics cartographient les parcours d’intérêt et les solutions de Social Listening captent les signaux d’intention sur les réseaux professionnels. Une fois croisées avec les informations déclaratives, ces données comportementales rapprochent le marketing de cette vision à 360° tant recherchée.
Qu’est-ce que le Data Management dans le B2B ?
Le Data Management, ou la gestion des données, désigne l’ensemble des processus qui permettent de collecter, stocker, organiser, nettoyer et exploiter les données professionnelles.
Pour qu’il soit efficace, le Data Management doit reposer sur trois piliers :
- Une gouvernance claire qui définit qui peut accéder aux données, les modifier ou les enrichir ;
- Des processus de qualification rigoureux qui garantissent la fiabilité des informations stockées ;
- Une infrastructure technique (DMP, CDP, etc.) qui permet d’unifier les données issues de multiples sources.
La complexité du B2B impose au Data Management d’organiser les données en strates interdépendantes : l’entreprise elle-même (informations corporate), ses décideurs (données individuelles) et leurs interactions (comportements d’achat).
La qualité du Data Management conditionne directement la performance commerciale. Une base client propre et bien structurée permettra d’identifier rapidement les opportunités de cross-selling. Des données de prospects fiables permettront d’optimiser le ciblage des campagnes marketing. Et dans les entreprises matures sur ce plan, la vision unifiée du client permet d’accélérer les cycles de vente.
💡Le chiffre à connaître : en moyenne, les entreprises du B2B perdent l’équivalent de 12 % de leur chiffre d’affaires à cause de données clients erronées ou obsolètes.
La qualité et la fiabilité des données : un point de vigilance majeur
La qualité des données B2B se dégrade naturellement au fil du temps à cause des changements de poste, des mobilités internes, des départs, des fusions-acquisitions, des fermetures, etc.
Cette dégradation impacte directement les opérations commerciales de l’entreprise :
- Un email invalide va bloquer l’entrée du prospect dans le tunnel de nurturing ;
- Un titre de poste obsolète va biaiser le ciblage des campagnes marketing ;
- Un numéro de téléphone erroné fera perdre un temps précieux aux commerciaux ;
- Un organigramme dépassé va entraîner des erreurs dans la stratégie d’approche.
Pour préserver la (bonne) qualité des données, les entreprises B2B matures déploient plusieurs processus de manière systématique et continue. Par exemple :
- Elles confrontent régulièrement leurs bases avec des sources externes fiables ;
- Elles enrichissent automatiquement les profils des clients via des APIs spécialisées ;
- Elles mettent en place des alertes qui détectent les anomalies : le taux de rebond des campagnes d’emailing, les incohérences entre les champs de la base de données, les données manifestement périmées, etc.
Parce qu’ils sont en contact permanent avec le terrain, les équipes commerciales jouent un rôle très important dans cette maintenance. Chaque interaction client devient une opportunité de vérification et d’enrichissement. Un simple appel peut révéler un changement de périmètre, confirmer une information douteuse ou mettre à jour un contact clé.
Après la collecte… l’exploitation des données BtoB
Une fois les données BtoB collectées et organisées, il s’agira de les transformer en leviers de performance commerciale. Cette phase d’exploitation vient concrétiser les investissements réalisés dans la collecte et le Data Management. En réalité, la Data BtoB n’a de valeur que si elle nourrit un processus décisionnel.
La segmentation client : fondation de toute stratégie data-driven
La segmentation client constitue la première brique d’exploitation des données BtoB. Elle consiste à regrouper les entreprises clientes ou prospects selon des critères pertinents pour optimiser les actions marketing et commerciales.
Contrairement au B2C, où la segmentation repose principalement sur des critères socio-démographiques, la segmentation BtoB intègre plusieurs dimensions qui reflètent la complexité des organisations.
Les données permettent notamment d’établir une segmentation multicritère qui combine :
- Le profil corporate : taille de l’entreprise, secteur d’activité, maturité digitale, santé financière… ;
- Le potentiel business : budget disponible, capacité d’investissement… ;
- Le cycle de décision : nombre de décideurs impliqués, durée moyenne du cycle d’achat ;
- La valeur client : chiffre d’affaires généré, rentabilité et potentiel de développement.
Cette approche multidimensionnelle permet d’identifier des segments pertinents comme les « champions » (clients à fort potentiel de croissance), les « challengers » (prospects qualifiés en phase de décision) ou encore les « dormants » (clients historiques avec des opportunités de réactivation).
Le scoring BtoB : quantifier le potentiel commercial
Le scoring consiste à attribuer une note ou un score aux prospects et clients en fonction de critères prédéfinis qui reflètent leur valeur potentielle et la probabilité de passer à l’achat.
Dans le contexte du BtoB, le scoring s’appuie sur une combinaison de données statiques et dynamiques, avec des critères d’évaluation structurels (taille de l’entreprise, secteur, localisation) et des données comportementales (interactions avec les contenus marketing, échanges avec les équipes commerciales, historique d’achat, etc.).
Ce système de notation permet aux entreprises d’optimiser l’allocation de leurs ressources commerciales. Un prospect qui obtient un score élevé justifiera par exemple une approche prioritaire et personnalisée, tandis qu’un lead peu qualifié sera intégré dans un scénario de nurturing via des actions de Marketing Automation.
💡Le chiffre à connaître : la ressource commerciale est à la fois rare et chère. En France, il manquerait plus de 200 000 profils commerciaux. Il serait dommage de gaspiller le temps de la force de vente sur des leads peu ou pas qualifiés.
La prédiction comportementale : anticiper les besoins clients
La prédiction comportementale applique des modèles d’analyse aux données BtoB pour identifier les signaux qui annoncent un besoin ou une intention d’achat. Cette approche s’appuie sur l’étude des schémas récurrents dans les parcours d’achat professionnels.
Une entreprise qui déploie de nouveaux bureaux, recrute massivement ou communique sur sa transformation digitale émet des signaux qui, une fois corrélés, suggèrent des besoins potentiels en équipements, solutions logicielles ou services d’accompagnement.
💡A savoir : l’analyse prédictive va au-delà de la simple détection d’opportunités. Elle aide également à anticiper les risques de désengagement client. Un ralentissement dans l’utilisation des services, des retards de paiement récurrents ou une baisse des interactions peuvent annoncer un besoin de réactivation commerciale.
Les différents Use Cases de la Data BtoB
L’Account-Based Marketing (ABM)
L’Account-Based Marketing (ABM) renverse la logique marketing traditionnelle. Au lieu d’attirer un maximum de prospects pour les qualifier dans un second temps, l’ABM consiste à sélectionner d’abord un petit nombre d’entreprises à très fort potentiel commercial, pour ensuite déployer des actions marketing (plus ou moins) sur mesure. On passe donc d’une pêche au filet (LeadGen) à une pêche à la ligne (ABM).
Pour identifier les entreprises cibles, l’ABM analyse leurs données financières (chiffre d’affaires, croissance), technologiques (outils déjà utilisés, niveau de maturité digitale) et stratégiques (projets de transformation annoncés). Une fois ces comptes sélectionnés, l’analyse s’affine au niveau des décideurs : leurs rôles dans le processus d’achat, leurs interactions entre eux, leurs préoccupations exprimées sur LinkedIn ou lors d’événements, etc.
L’ABM suit également les comportements collectifs au sein de chaque entreprise ciblée. Par exemple, quand plusieurs décideurs d’un même compte consultent des contenus similaires sur une courte période, le marketer doit détecter l’émergence d’un projet concret. Les équipes peuvent alors intervenir au bon moment avec des messages adaptés à chaque interlocuteur.
💡Le chiffre à connaître : les campagnes ABM génèrent un ROI supérieur de 171 % aux actions marketing traditionnelles selon cette étude. Cette performance s’explique par une concentration des ressources sur un petit nombre de comptes à très fort potentiel, plutôt qu’une dispersion sur une cible large.
Le Lead Nurturing : cultiver la relation prospect dans la durée
Le Lead Nurturing exploite les données comportementales des prospects pour les accompagner progressivement vers l’achat. Cette démarche s’appuie sur l’envoi (généralement automatisé) de contenus pertinents au bon moment, en fonction du niveau de maturité du prospect dans son parcours d’achat.
La Data BtoB permet d’abord de qualifier précisément les leads. Un prospect qui télécharge un livre blanc technique ne manifeste pas le même niveau d’intérêt qu’un directeur financier qui consulte les études de ROI. Le nurturing adapte alors les contenus proposés : documentation technique pour le premier, business cases pour le second.
La personnalisation s’affine ensuite grâce au scoring comportemental. Chaque interaction (ouverture d’email, clic, téléchargement, etc.) enrichit le profil du lead. Un prospect qui s’intéresse de plus en plus aux contenus « experts » recevra progressivement des informations plus pointues, jusqu’à des invitations à des événements exclusifs.
Le Cross-Selling : exploiter les données pour développer les comptes existants
Le Cross-Selling utilise l’analyse des données clients pour identifier les opportunités de vente de produits ou services complémentaires au sein d’un même compte. Cette technique s’appuie sur la connaissance fine des usages actuels pour suggérer des solutions pertinentes qui répondent à des besoins connexes.
Par exemple : proposer une solution de signature électronique à un client qui utilise déjà votre CRM pour la gestion des contrats, ou suggérer un module de facturation automatique à une entreprise qui exploite votre logiciel de gestion commerciale.
Les données historiques révèlent aussi les schémas d’adoption typiques : une entreprise qui suit le même parcours qu’un client ayant précédemment étendu son équipement présente une forte probabilité de suivre la même évolution. Les équipes commerciales peuvent alors anticiper ces besoins et proposer proactivement des solutions adaptées.
Le timing des actions de cross-selling s’appuie également sur les données de satisfaction client. Un compte qui affiche des indicateurs positifs (usage régulier, tickets support limités, retours utilisateurs favorables) sera plus réceptif aux propositions de vente croisée.
Data BtoB : que dit la loi ?
RGPD et données BtoB
Contrairement à une idée répandue, le RGPD s’applique également aux données professionnelles… dès lors qu’elles permettent d’identifier une personne physique. Un email professionnel (jean.dupont@entreprise.fr) ou un numéro de téléphone direct tombent ainsi sous le coup du règlement européen sur la protection des données, au même titre que les données personnelles classiques.
Les entreprises qui collectent et exploitent des données BtoB doivent donc respecter les grands principes du RGPD :
- Définir précisément pourquoi elles collectent ces données ;
- Ne collecter que les données strictement nécessaires ;
- Limiter leur durée de conservation ;
- Sécuriser leur stockage et leur utilisation.
Le RGPD introduit cependant une nuance importante pour le BtoB. L’article 6 du règlement reconnaît « l’intérêt légitime » comme base légale pour traiter les données professionnelles. Concrètement, une entreprise peut contacter un prospect BtoB sans son consentement préalable si :
- Le message concerne strictement son activité professionnelle ;
- Les coordonnées ont été obtenues légalement (pas d’extraction automatisée de données sur LinkedIn par exemple) ;
- Le destinataire peut facilement s’opposer à ces communications.
Les professionnels conservent par ailleurs leurs droits fondamentaux : accès, rectification, opposition et effacement de leurs données. Un acheteur peut ainsi demander à être retiré d’une base de prospection BtoB, même si l’entreprise dispose d’un intérêt légitime à le contacter.
💡A savoir : le RGPD impose de documenter précisément l’utilisation des données BtoB dans un registre des traitements : origine des données, objectifs du traitement, durées de conservation et mesures de sécurité. Ce registre doit pouvoir être présenté en cas de contrôle de la CNIL.
Autres réglementations en France et dans l’UE
La directive européenne e-Privacy (2002/58/CE) fixe les règles de prospection commerciale électronique, même en BtoB. Pour chaque email commercial, elle rend obligatoire :
- L’identification claire de l’entreprise émettrice dans l’objet du message ;
- Un lien de désabonnement fonctionnel en bas de l’email ;
- L’indication précise de l’origine des données (salon professionnel, site web, etc.).
La loi Informatique et Libertés réglemente de son côté les transferts de données BtoB hors UE. L’article 44 impose trois conditions pour qu’une entreprise française puisse transmettre son fichier prospects à une filiale américaine :
- La signature de « Clauses Contractuelles Types » validées par la CNIL ;
- Une analyse d’impact préalable sur la protection des données ;
- L’information des personnes concernées sur ce transfert.