Évaluation des prospects basée sur les avisClassez les prospects locaux selon ce qu'ils Les avis Google révèlent
Les notes moyennes permettent de classer les entreprises. Les avis clients permettent de trier les prospects. Voici comment évaluer les prospects en fonction de leurs sentiments, de leurs problèmes et des signaux d'achat extraits directement de Google Maps.
Avis··7 min de lecture
Points clés à retenir
Évaluation des prospects basée sur l'examen classe les prospects en fonction du sentiment, des types de plaintes, de la dynamique des notes et du volume d'avis, et non pas seulement de la moyenne des étoiles
Le plomb le plus fort Il s'agit souvent d'une entreprise solide qui connaît une baisse de régime récente et des problèmes spécifiques que vous pouvez résoudre, et non de celle qui a la note la plus basse
Le Extension Vonsel L'application récupère les avis depuis Google Maps et le tableau de bord les transforme en une note, les points à améliorer et un e-mail personnalisé généré par l'IA pour chaque entreprise
L'idée centrale
Pourquoi une moyenne d'étoiles est un mauvais score de leader
Chaque entreprise locale possède un indicateur public : sa note Google. Il est tentant de trier une liste de prospects selon cette note et de commencer à appeler. Le problème, c’est qu’une moyenne de 4,2 ne vous renseigne quasiment pas sur les besoins réels de cette entreprise ni sur le moment opportun pour la contacter.
C'est dans les avis que se trouve le véritable signal. Selon Enquête locale de BrightLocal auprès des consommateurs, La grande majorité des consommateurs consultent les avis avant de choisir une entreprise locale, et Centre de recherche Pew Il a été constaté que les avis influencent fortement les décisions d'achat. Si une note a un impact sur le chiffre d'affaires d'une entreprise, le libellé de cette note révèle précisément ce qui pose problème à cette dernière.
Le système de notation des prospects basé sur les avis se base sur le texte, et non sur le badge. Il convertit les sentiments, les plaintes récurrentes, la date de publication des avis et le comportement du propriétaire en points, puis trie votre liste complète en fonction de la disposition de chaque entreprise à recevoir vos commentaires.
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Signaux à pondérer : sentiment, tendance, volume, plaintes, réponses du propriétaire
1
Un score par entreprise vous permet de savoir exactement qui contacter en premier
0
coût de la collecte d'avis avec l'extension gratuite Vonsel
Les signaux
Cinq signaux d'avis qui prédisent une vente
Un score pertinent est la somme pondérée de quelques indicateurs. Inutile de constituer une équipe de data scientists : une simple grille d’évaluation cohérente, appliquée de la même manière à toutes les entreprises, suffit. Ces cinq indicateurs sont les plus déterminants.
Signal
Ce que cela vous dit
Poids
Fréquence des plaintes
Fréquence à laquelle un problème spécifique (service lent, absence de réservation en ligne, personnel désagréable) se répète dans les avis
Haut
Évolution des notes (90 derniers jours)
Que le moral soit en baisse, stable ou en reprise en ce moment
Haut
Volume de révision
Si l'entreprise est suffisamment occupée pour se permettre vos services
Moyen
Comportement de réponse du propriétaire
Si le propriétaire est impliqué et lit les commentaires (un décideur joignable)
Moyen
Correspondance des mots clés avec votre offre
Que les avis mentionnent le problème précis que votre produit résout
Haut
Notez que la note moyenne brute n'est pas dans la liste. Elle résulte de l'analyse de ces signaux, et non de leur traitement. Une entreprise dont la note est bloquée à 3,8 à cause d'une plainte récurrente et facilement résoluble représente un prospect bien plus prometteur qu'une entreprise avec une note de 3,8 et des réclamations éparses et sans lien entre elles. Pour une analyse plus approfondie de l'extraction de ces thèmes, consultez notre guide sur Identifier les points de friction des clients dans les avis..
La méthode
Construisez le score en quatre étapes
1. Recueillir les avis
Recherchez votre secteur d'activité et votre ville sur Google Maps, puis sélectionnez les établissements et récupérez leurs avis. L'extension Vonsel permet de réaliser cette opération sans clé API, et vous pouvez rouvrir une sélection ultérieurement pour ajouter des avis aux établissements précédemment enregistrés.
2. Étiqueter le sentiment et les thèmes
Classez chaque avis comme positif, neutre ou négatif, et identifiez les thèmes récurrents. C'est ici que… Avis et renseignements remplace des heures de lecture manuelle par un résumé structuré par entreprise.
3. Attribuer des points et faire la somme
Attribuez à chaque signal une valeur en points liée à votre offre, puis additionnez-les pour obtenir un score global de 0 à 100. Veillez à ce que la grille d'évaluation reste la même afin que chaque entreprise soit jugée sur la même échelle.
4. Trier et agir
Classez la liste par ordre de priorité, puis travaillez de haut en bas. Chaque prospect le mieux classé présente déjà le problème précis que vous aborderez en introduction, transformant ainsi un e-mail de prospection en une approche ciblée et pertinente.
Le score n'est pas l'objectif. L'objectif est une file d'attente où le premier nom que vous appelez est celui de l'entreprise la plus susceptible de vous répondre Oui, Et vous savez déjà pourquoi. Une bonne note basée sur les avis est une liste de tâches classées par intention.
Analyse de la tendance
Une faible note ne signifie pas un plomb chaud
L'erreur fréquente est de courir après les entreprises à une étoile. Parfois, ça marche, mais souvent, ces entreprises manquent de personnel, traversent une crise ou sont au bord de la faillite, ce qui les rend difficiles à convaincre et peu intéressantes pour les clients. Les entreprises les plus performantes se trouvent plus haut dans la hiérarchie.
Une entreprise quatre étoiles ayant subi une forte baisse de fréquentation ces deux derniers mois et dont trois avis font état du même problème représente un prospect plus prometteur. Le problème est récent, l'entreprise est suffisamment saine financièrement et le propriétaire est probablement déjà préoccupé. C'est un signal d'achat, Il ne s'agit pas simplement d'une plainte. L'orientation du sentiment prime presque toujours sur son intensité.
C’est aussi pourquoi la date de publication des avis est si importante. Un avis très négatif datant de deux ans a probablement été résolu ou oublié. Une série d’avis négatifs de la semaine dernière est une plaie encore vive. Lorsque vous collectez les avis avec l’extension, conservez les dates afin que votre score prenne en compte les évolutions actuelles, comme vous le feriez auparavant Effectuer une analyse de sentiment sur les avis Google..
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Du score au pipeline
Là où l'extension se termine et où commence le tableau de bord
Collecter les avis est un moyen, pas une fin en soi. Un tableau répertoriant les entreprises notées n'est utile que s'il alimente vos actions concrètes : prospection, réunions et suivi. C'est là toute la différence entre un simple outil de collecte et un système efficace.
Avec Vonsel, le Cette extension permet de récupérer les entreprises et leurs avis, Le tableau de bord devient le point de convergence. Chaque prospect qualifié est intégré à un CRM. L'analyse des avis associe un résumé des sentiments et les points problématiques à chaque prospect. L'analyse des e-mails rédige ensuite un e-mail personnalisé par IA pour chaque entreprise, faisant référence au type de réclamation spécifique. Ainsi, dès la première phrase, vous prouvez que vous avez bien préparé votre dossier. Les avis se transforment en une base de données à valeur ajoutée, contextualisée en fonction des difficultés réelles de chaque prospect, et non en un simple fichier CSV brut.
Vous conservez l'intégralité du fil de discussion au même endroit. Vous pouvez rouvrir une extraction de données pour ajouter des entreprises, intégrer les nouveaux avis au fur et à mesure de l'évolution des notes et prioriser la liste sans rien exporter. Pour comprendre comment trier une liste volumineuse, consultez notre guide sur prioriser les pistes dans une grande liste, et lire Personnaliser les e-mails de prospection en fonction des points faibles des avis clients pour constater les résultats concrets dès la phase de sensibilisation.
Remarque concernant les sources : les avis publiés sur une fiche d’établissement Google sont publics, et Google explique leur fonctionnement dans sa documentation Centre d'aide pour les avis sur les profils d'entreprise. Considérez le contenu comme une information stratégique sur l'entreprise, veillez à la pertinence de vos communications et vous resterez ainsi dans le respect des règles de bienséance et des usages de la plateforme.
Une note vous indique comment se porte une entreprise. Les avis vous indiquent s'il a besoin de vous
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Foire aux questions
Qu’est-ce que la notation des prospects basée sur les avis?
Le système de notation des prospects basé sur les avis classe les entreprises locales en fonction des informations révélées par leurs avis Google : tendances des sentiments, problèmes récurrents, volume d'avis, dynamique des notes et réponses des propriétaires. Au lieu de deviner quels prospects contacter en premier, vous priorisez ceux dont les avis font état d'un problème clair et actuel que vous pouvez résoudre.
Comment transformer les avis Google en un score de prospects?
Récupérez les avis pour chaque établissement, puis pondérez des indicateurs tels que la note moyenne, l'évolution récente des notes, le nombre d'avis, la fréquence des réclamations et les mots-clés spécifiques liés à votre offre. Attribuez des points à chaque indicateur et additionnez-les pour obtenir un score unique. L'extension Vonsel capture les avis et le tableau de bord les analyse, ce qui permet de calculer le score automatiquement.
Les mauvaises notes signifient-elles de meilleurs prospects commerciaux?
Pas toujours. Un établissement noté une étoile peut fermer ses portes, tandis qu'un établissement quatre étoiles ayant récemment connu une baisse de fréquentation et faisant l'objet de plaintes spécifiques représente souvent un meilleur client potentiel, car le problème est récent et résoluble. Le système de notation basé sur les avis prend en compte la tendance et la formulation des commentaires, et non la simple moyenne des étoiles.
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