Les Intent Signal Data, que l'on pourrait traduire en français par « données comportementales d'intention », sont au cœur de la problématique du People-Based Marketing, constitutive de toute bonne stratégie d'ABM (Account-Based Marketing). Ce sont des données réelles qui peuvent éclairer les professionnels du marketing sur les intentions d'achat des clients. On parle aussi de langage corporel numérique, ou digital body langage, pour décrypter une intention selon les comportements, les actions et les différentes traces laissées en ligne.
De quoi se composent les Intent Signal Data ?
Ce sont des données thématiques et contextuelles qui permettent d'identifier des besoins, des comportements et des émotions à travers les recherches réalisées en ligne. Les mots clés et les expressions recherchées, ainsi que le contexte qui les entoure (quand, où, comment ils recherchent, avec quoi, ce qu'ils font ensuite, etc.) peuvent donner des indices précieux pour anticiper une attente et mieux répondre à une demande.
Pour être efficace, il est nécessaire de procéder à une analyse sémantique approfondie afin de déterminer les données les plus pertinentes, les expressions qui les accompagneent (du type « comment faire », « pourquoi », etc.) et les variations autour des synonymes éventuels, des fautes de frappes et des expressions au singulier et au pluriel.
Comment utiliser les Intent Signal Data ?
Elles permettent d'affiner la connaissance de vos buyer personas, mais également de créer des campagnes personnalisées auprès de prospects ciblés ayant montré des signes de volonté d'achat. Vous pouvez également les utiliser pour personnaliser l'expérience de votre site web pour les visiteurs des entreprises ciblées en fonction de leur adresse IP et retargeter les prospects que vous avez peut-être déjà approchés mais qui n'étaient pas tout à fait prêts à acheter.
En général, on distingue trois grandes catégories de requêtes de recherche :
La navigation classique : l'utilisateur recherche une donnée ou une information classique du type « Facebook » ou « EDF espace client » par exemple.
La navigation informationnelle : l'objectif est de rechercher une information pour apprendre quelque chose ou répondre à une question. Ce sont souvent des données pratiques du type « meilleurs restaurants de Paris », « remède migraine » ou « avis sur le dernier Musso ».
La navigation transactionnelle : ce sont des recherches à plus forte valeur ajoutée dont l'objectif est d'effectuer une action ou une transaction, comme créer un compte, ajouter un produit dans un panier, télécharger un livre blanc ou s'inscrire pour un événement. Ce sont ces signaux qu'il faut guetter pour créer une relation émotionnelle forte dans une prospection commerciale en ligne.
On distingue généralement deux types d'Intent Signal Data :
Les données internes (ou first-party data) qui appartiennent à l'entreprise et qui concernent la collecte de signaux en provenance de son site web, de sa CRM ou de son outil d'email marketing.
Les données externes (ou third-party data) qui sont recueillies par des outils professionnels au niveau de l'IP, de l'enregistrement de l'utilisateur ou des cookies. Ces données montrent par exemple les articles lus par un utilisateur, le contenu qu'il télécharge, ses recherches sur le site et même les commentaires qu'il laisse.
