Comment détecter des prospects à potentiel leasing sans signal d’intention explicite

Comment identifier une entreprise susceptible d’avoir prochainement besoin d’une solution de leasing lorsqu’elle n’a effectué aucune recherche, rempli aucun formulaire et manifesté aucune intention d’achat publiquement ?

C’était précisément l’enjeu de cette mission.

Contrairement à certains marchés SaaS ou technologiques, le leasing d’équipement B2B génère peu de signaux d’intention directement observables. Il n’existe pas nécessairement de visite de page tarifaire, de téléchargement de livre blanc ou de demande de démonstration permettant de repérer facilement les entreprises entrant dans une phase d’achat.

Il fallait donc construire les signaux.

La méthode développée repose sur l’analyse de plusieurs années de données financières, légales et structurelles afin d’identifier les entreprises présentant les caractéristiques les plus compatibles avec un besoin de financement locatif.

Sur un panel initial de 262 sociétés analysées en profondeur, 100 comptes ont été qualifiés comme pertinents à prospecter, soit 38 % du panel.

Ces entreprises ont ensuite été associées à 268 contacts actionnables, avec pour chaque compte une priorité commerciale, une justification du scoring et un angle d’approche directement exploitable par les équipes de vente.

Le défi : faire du lead scoring sans intent data

Le lead scoring traditionnel fonctionne particulièrement bien lorsqu’une entreprise laisse des traces de son intérêt.

Visites répétées sur un site, téléchargement d’un contenu, inscription à un webinar, recherche d’une solution ou interaction avec une campagne permettent d’identifier une intention commerciale plus ou moins forte.

Mais tous les marchés ne produisent pas ce type de signaux.

Dans le financement et le leasing B2B, une entreprise peut parfaitement être sur le point de renouveler une partie importante de ses équipements sans jamais manifester publiquement cette intention.

Attendre l’apparition d’un signal explicite revient alors à intervenir très tard dans le cycle commercial.

L’objectif de la mission était donc différent :

détecter les entreprises susceptibles d’avoir un besoin avant même qu’elles ne le déclarent.

Pour cela, le scoring devait être construit à partir de données indirectes mais observables.

Transformer cinq années de données financières en signaux commerciaux

La qualification a commencé par l’analyse des données financières légales disponibles pour chaque entreprise.

Les bilans et comptes publiés sur plusieurs exercices ont été retraités afin de faire ressortir des évolutions qui seraient difficiles à identifier à la lecture brute des documents comptables.

L’intérêt n’est pas uniquement de regarder la dernière valeur connue d’un poste.

C’est surtout son évolution dans le temps qui permet de faire émerger des signaux commerciaux.

Une entreprise dont certains postes progressent brutalement ne présente pas le même profil qu’une société dont les comptes restent parfaitement stables depuis plusieurs exercices.

Le modèle cherche donc à détecter des trajectoires et des combinaisons d’indicateurs plutôt qu’un seuil comptable unique.

Premier signal : détecter l’usage existant de location ou de crédit-bail

La première famille d’indicateurs cherche à déterminer si l’entreprise utilise déjà des solutions de financement locatif.

Les comptes présentant des charges de location significatives sont étudiés en priorité.

La présence et surtout la progression de postes associés au crédit-bail mobilier apportent un signal supplémentaire.

Une entreprise utilisant déjà ce type de financement peut présenter une affinité structurelle plus forte avec les solutions locatives qu’une société finançant systématiquement ses équipements autrement.

L’analyse ne s’arrête cependant pas au montant observé.

Estimer le cycle de renouvellement

Lorsque suffisamment d’historique est disponible, l’évolution des postes de location ou de crédit-bail peut également être examinée dans le temps.

L’objectif est de rechercher d’éventuels cycles de renouvellement.

Par exemple, des variations récurrentes à plusieurs années d’intervalle peuvent aider à identifier un compte susceptible d’approcher d’une nouvelle échéance d’équipement.

Le scoring ne cherche donc pas uniquement à répondre à :

« Cette entreprise utilise-t-elle du leasing ? »

mais aussi à :

« Existe-t-il des indices laissant penser qu’un nouveau besoin pourrait apparaître ? »

Cette dimension temporelle transforme une donnée comptable historique en signal de prospection potentiel.

Deuxième signal : identifier les contraintes de trésorerie

Le financement locatif peut également devenir pertinent lorsqu’une entreprise cherche à préserver sa capacité d’investissement ou sa trésorerie.

Une deuxième famille d’indicateurs analyse donc certaines évolutions du bilan susceptibles de révéler une pression financière croissante.

Parmi les données étudiées figurent notamment :

• l’évolution des dettes fournisseurs ;

• la progression des créances clients ;

• l’évolution des dettes à court terme ;

• la relation entre ces postes et la croissance du chiffre d’affaires ;

• la trajectoire générale de certains indicateurs de liquidité.

L’objectif n’est pas d’assimiler automatiquement une variation comptable à une difficulté financière.

Le scoring recherche plutôt des combinaisons d’indicateurs cohérentes entre elles.

Ainsi, une augmentation des créances clients accompagnant une forte croissance de l’activité ne raconte pas nécessairement la même histoire que cette même hausse dans une entreprise dont le chiffre d’affaires stagne.

Le contexte financier de chaque société doit donc être interprété avant d’être transformé en signal commercial.

Troisième signal : comprendre le profil structurel de l’entreprise

Les comptes financiers ne racontent qu’une partie de l’histoire.

Le scoring intègre donc également des critères indépendants de la comptabilité visible.

Code NAF et secteur d’activité

Certaines activités utilisent structurellement davantage de véhicules, machines, équipements informatiques, matériels industriels ou autres actifs susceptibles d’être financés en location ou en crédit-bail.

Le secteur d’activité constitue donc un premier indicateur de compatibilité.

Objet social

L’objet social peut également contenir des indices intéressants.

Des mentions relatives à une flotte, un parc, des véhicules, des équipements ou des activités de location peuvent renforcer la probabilité qu’une entreprise soit concernée par des problématiques de financement ou de renouvellement d’actifs.

Intensité en actifs financeables

Enfin, le modèle tient compte du niveau potentiel d’utilisation d’actifs pouvant faire l’objet d’un financement.

Deux entreprises réalisant le même chiffre d’affaires peuvent avoir des besoins d’équipement radicalement différents selon leur activité.

L’analyse cherche donc à distinguer les sociétés dont le modèle économique implique une forte intensité en actifs financeables.

Croiser les signaux plutôt que chercher un indicateur miracle

Aucun de ces éléments ne suffit à lui seul à démontrer qu’une entreprise cherche actuellement une solution de leasing.

C’est précisément pour cette raison que la qualification repose sur un scoring multifactoriel.

Une entreprise peut par exemple cumuler :

• une utilisation historique du crédit-bail ;

• un niveau élevé d’actifs susceptibles d’être renouvelés ;

• une évolution de certains postes de trésorerie ;

• un secteur fortement consommateur d’équipements ;

• et un cycle historique laissant penser qu’un renouvellement pourrait approcher.

Individuellement, chacun de ces signaux est imparfait.

Combinés, ils permettent de construire une priorité commerciale beaucoup plus pertinente qu’une segmentation basée uniquement sur le chiffre d’affaires ou le secteur d’activité.

Rattacher les données financières à la bonne entité juridique

L’un des problèmes rencontrés pendant la qualification concernait les structures de groupe.

Dans certains groupes, l’entreprise commercialement intéressante ne porte pas elle-même l’ensemble des données financières permettant de l’analyser correctement.

Les comptes peuvent être consolidés ou certaines opérations financières peuvent être portées par une autre entité juridique.

Une analyse automatisée trop simple pourrait alors considérer qu’une société ne possède pas suffisamment de données et l’écarter.

La méthodologie a donc intégré une étape de retraitement des liens juridiques entre entités.

Lorsque les informations pertinentes étaient rattachées à une autre société du groupe, l’analyse était repositionnée sur la bonne structure afin d’éviter les faux négatifs.

Cette étape est essentielle dans une démarche de scoring destinée aux ETI et grandes entreprises, dont les organisations juridiques sont souvent plus complexes.

Intégrer la situation juridique dans la qualification

Un compte peut présenter des indicateurs commerciaux intéressants tout en étant inadapté à une campagne de prospection en raison de sa situation juridique.

Le statut des entreprises a donc été vérifié à partir de données légales, notamment afin d’identifier les éventuelles procédures collectives.

Ce contrôle intervient dans le tri final pour éviter de transmettre aux équipes commerciales un compte dont le contexte rendrait l’approche inadaptée.

Le scoring ne cherche donc pas seulement à détecter une opportunité théorique.

Il cherche à identifier une opportunité commercialement exploitable.

Ne pas livrer un score : livrer une raison d’appeler

Un score de 78/100 est relativement peu utile à un commercial s’il ne sait pas pourquoi ce compte a obtenu 78.

C’est pour cette raison que chaque entreprise qualifiée reçoit non seulement une priorité, mais également une justification lisible par les équipes commerciales.

Pour chaque compte, le livrable indique :

pourquoi l’entreprise a été sélectionnée ;

quels signaux ont été identifiés ;

quel niveau de priorité lui attribuer ;

et quel angle commercial peut être utilisé pour lancer la conversation.

Cette approche transforme le lead scoring en outil de prospection.

Au lieu de demander au commercial d’interpréter lui-même des dizaines de variables comptables, le traitement lui fournit directement le contexte dont il a besoin pour préparer son appel.

262 entreprises analysées pour calibrer le modèle

Avant de déployer la méthodologie sur plusieurs milliers d’entreprises, le scoring a été testé sur un panel restreint.

262 sociétés ont été analysées en profondeur afin de mesurer la pertinence des différents signaux, ajuster les règles de qualification et confronter les résultats à la connaissance terrain du client.

Cette phase de calibration permet d’éviter une erreur fréquente dans les projets de scoring :

industrialiser une méthode avant d’avoir vérifié qu’elle produit réellement des comptes intéressants pour les commerciaux.

100 entreprises qualifiées comme pertinentes à prospecter

Sur les 262 sociétés étudiées, 100 ont été retenues comme pertinentes pour une prise de contact.

Cela représente 38 % du panel analysé.

Les entreprises sélectionnées ont ensuite été réparties en trois niveaux de priorité :

• 42 sociétés en priorité 1 ;

• 50 sociétés en priorité 2 ;

• 8 sociétés en priorité 3.

Cette segmentation permet aux équipes commerciales de commencer par les comptes présentant les combinaisons de signaux considérées comme les plus intéressantes.

268 leads actionnables identifiés

Identifier les bons comptes ne constitue que la première étape d’une campagne Account-Based Sales.

Il faut ensuite trouver les bons interlocuteurs.

Les entreprises qualifiées ont donc été enrichies avec les contacts commerciaux pertinents.

Au total, 268 leads actionnables ont été identifiés sur les 100 sociétés sélectionnées.

Cela représente environ 2,7 contacts par compte.

Cette profondeur permet notamment de réduire la dépendance à un interlocuteur unique et de construire une prospection multithread au sein des entreprises ciblées.

Documenter aussi les entreprises qui ne doivent pas être appelées

La qualité d’un système de scoring ne se mesure pas uniquement à sa capacité à sélectionner des entreprises.

Elle dépend également de sa capacité à expliquer pourquoi certaines sociétés ne sont pas retenues.

Les 162 entreprises exclues du panel ont donc également été documentées.

Cette traçabilité permet au client de vérifier la logique de qualification et évite l’effet « boîte noire » fréquemment associé aux systèmes de scoring.

Les équipes disposent ainsi d’une preuve du tri réalisé et peuvent comprendre pourquoi un compte a été retenu ou écarté.

Un marché adressable d’environ 7 500 entreprises franciliennes

Le marché étudié représente environ 7 500 entreprises franciliennes réalisant plus de 50 millions d’euros de chiffre d’affaires, après application des critères de ciblage définis avec le client et exclusion des entreprises du CAC 40 et du SBF 120.

Si le taux de qualification observé sur le panel initial se retrouvait à une échelle plus large, l’ordre de grandeur théorique serait d’environ :

2 900 entreprises qualifiées ;

7 700 contacts actionnables ;

et 1 200 comptes classés en priorité 1.

Ces chiffres constituent une projection issue du taux observé sur le panel de calibration, et non un volume effectivement qualifié à ce stade.

Cette distinction est importante : le passage à l’échelle peut modifier le taux de qualification en fonction de la composition réelle du marché.

Le marché du financement locatif reste structurel dans l’investissement des entreprises

Les données de l’Association française des Sociétés Financières montrent l’importance persistante du financement locatif dans l’économie française.

Au premier semestre 2025, les financements locatifs de l’équipement des entreprises et des professionnels ont représenté 17,5 milliards d’euros de nouveaux investissements, en baisse de 6,9 % sur un an.

Dans ce total, la location avec option d’achat représentait 10,9 milliards d’euros et les opérations sans option d’achat 6,6 milliards d’euros.

Le crédit-bail mobilier stricto sensu représentait à lui seul 8,8 milliards d’euros sur le semestre.

Ces chiffres montrent davantage une évolution de la composition du marché qu’une disparition du financement locatif.

Crédit-bail, location financière et LLD : un marché qui évolue selon les usages

Les différentes formes de financement locatif n’évoluent pas toutes de la même manière.

Au premier semestre 2025, selon l’ASF :

• la location avec option d’achat reculait de 9 % ;

• le crédit-bail mobilier stricto sensu reculait de 8,7 % ;

• la location financière reculait de 6,6 % ;

• la location longue durée était quasiment stable, à -0,5 %.

À l’inverse, le crédit-bail immobilier progressait de 5,1 % sur la même période.

Ces différences illustrent l’intérêt de ne pas considérer le leasing comme un marché homogène.

Les usages, actifs financés et contraintes des entreprises peuvent orienter celles-ci vers des solutions différentes.

Pour les équipes commerciales, cette fragmentation rend la qualification en amont encore plus importante.

Le crédit-bail finance toujours une part significative des équipements professionnels

Selon l’ASF, le crédit-bail représente environ 25 % de l’investissement en équipement des entreprises françaises.

Il s’agit donc d’un mécanisme de financement structurellement installé dans les pratiques des entreprises, et non d’un usage marginal.

Cette importance économique explique également pourquoi l’identification des entreprises susceptibles d’avoir un besoin de renouvellement constitue un enjeu commercial significatif pour les acteurs du financement spécialisé.

Pourquoi détecter les signaux faibles avant une intention déclarée ?

La majorité des systèmes de génération de leads cherchent à capter une demande déjà existante.

SEO, SEA, formulaires, contenus téléchargeables ou intent data cherchent essentiellement à repérer une entreprise ayant commencé à manifester son besoin.

L’analyse financière permet d'adopter une logique différente.

Elle cherche à identifier les conditions pouvant précéder un besoin.

Par exemple :

une évolution des locations ;

un historique de crédit-bail ;

un cycle potentiel de renouvellement ;

une intensité élevée en équipements ;

ou certaines transformations financières de l’entreprise.

L’objectif n’est pas d’affirmer avec certitude qu’une entreprise achètera une solution.

Il est de prioriser intelligemment un marché lorsque le signal d’intention explicite n’existe pas.

Du lead scoring à l’Account-Based Intelligence

Cette approche dépasse le lead scoring traditionnel.

Elle se rapproche davantage d’une logique d’Account-Based Intelligence : agréger différentes données publiques afin de comprendre une entreprise avant de la contacter.

Une base classique peut répondre à :

Quelle entreprise correspond à mon ICP ?

Un fichier enrichi peut répondre à :

Qui dois-je contacter dans cette entreprise ?

Un système de scoring avancé cherche à aller encore plus loin :

Pourquoi devrais-je appeler cette entreprise maintenant ?

Quels éléments rendent ce compte plus intéressant qu’un autre ?

Quel argument peut permettre d’engager la conversation ?

C’est cette dernière couche qui transforme une base de prospects en système de priorisation commerciale.

Les bénéfices pour les équipes commerciales

Identifier des opportunités sans attendre un signal entrant

La méthode permet de rechercher des entreprises potentiellement pertinentes même lorsqu’elles n’ont manifesté aucune intention explicite.

Elle ouvre ainsi un champ de prospection inaccessible aux approches basées uniquement sur l’inbound ou les données comportementales.

Prioriser les comptes selon des signaux concrets

Chaque entreprise est associée à des indicateurs observables plutôt qu’à un simple critère démographique.

Les équipes commerciales peuvent ainsi concentrer leur temps sur les comptes présentant les combinaisons de signaux les plus intéressantes.

Disposer d’une raison d’appel avant de décrocher le téléphone

Le livrable ne demande pas aux commerciaux d’analyser eux-mêmes les comptes financiers.

La justification de la sélection et l’angle de prospection sont directement associés au compte.

Le commercial peut donc comprendre rapidement pourquoi l’entreprise a été choisie et préparer une approche plus contextualisée.

Multiplier les interlocuteurs au sein de chaque compte

Avec 268 contacts pour 100 entreprises qualifiées, le fichier offre près de 2,7 interlocuteurs par compte.

Cette couverture facilite une approche multithread particulièrement pertinente sur les ETI et grandes entreprises, où une décision de financement ou d’équipement peut impliquer plusieurs fonctions.

Éviter de gaspiller du temps sur les mauvais comptes

Les 162 entreprises non retenues sont également documentées.

Le bénéfice n’est donc pas seulement de savoir qui appeler.

C’est aussi de savoir qui ne pas appeler et pourquoi.

Une méthode de scoring validée avec les équipes commerciales

Un modèle statistiquement élégant n’a que peu de valeur s’il sélectionne des entreprises que les commerciaux considèrent comme peu pertinentes.

Les résultats du scoring ont donc été confrontés à des comptes déjà connus du client et à l’expérience de ses équipes.

Cette étape permet de vérifier que les signaux détectés correspondent effectivement à des situations considérées comme intéressantes sur le terrain.

Le scoring devient alors un système mêlant données financières, règles métier et validation commerciale, plutôt qu’un algorithme fonctionnant en vase clos.

Besoin d’identifier les entreprises qui ont le plus de chances d’avoir besoin de votre offre ?

Strivia construit des systèmes de scoring commercial B2B et de détection de signaux faibles à partir de données financières, légales, web et structurelles.

Lorsque l’intent data classique n’existe pas, l’objectif consiste à identifier les données indirectes qui peuvent révéler un changement, une échéance ou une situation commerciale intéressante.

Le processus peut notamment combiner :

• comptes financiers et trajectoires pluriannuelles ;

• données légales et juridiques ;

• structure des groupes ;

• événements d’entreprise ;

• caractéristiques sectorielles ;

• technologies utilisées ;

• données d’équipement ;

• recrutements ;

• changements organisationnels ;

• informations publiques spécifiques au marché étudié.

Chaque compte peut ensuite être enrichi avec les bons interlocuteurs, une priorité commerciale et une justification exploitable par les équipes de vente.

L’objectif n’est pas de produire un score supplémentaire dans le CRM.

L’objectif est de répondre à trois questions : qui appeler, pourquoi maintenant et avec quel angle d’approche.

FAQ — Scoring commercial et signaux d’intention B2B

Qu’est-ce que le lead scoring B2B ?

Le lead scoring B2B consiste à attribuer une priorité à des prospects ou à des entreprises en fonction de différents critères.

Le scoring peut s’appuyer sur des caractéristiques de l’entreprise, des données comportementales, des événements, des informations financières ou des signaux spécifiques au marché étudié.

Qu’est-ce qu’un signal d’intention B2B ?

Un signal d’intention est une information laissant penser qu’une entreprise pourrait s’intéresser à une catégorie de produit ou de service.

Il peut être explicite, comme une demande de démonstration, ou indirect, comme une évolution financière, un recrutement, un changement technologique ou l’arrivée d’une échéance identifiable.

Peut-on faire du scoring sans intent data ?

Oui.

Lorsque les signaux comportementaux traditionnels ne sont pas disponibles, il est possible de construire un scoring à partir de données financières, structurelles, juridiques ou sectorielles.

L’objectif est alors d’identifier des proxys d’intention plutôt qu’une intention directement déclarée.

Les données financières permettent-elles de prédire un achat ?

Elles ne permettent pas de garantir qu’une entreprise achètera une solution.

En revanche, elles peuvent aider à identifier certaines situations ou évolutions présentant davantage d’intérêt commercial que d’autres.

Elles sont donc particulièrement utiles comme outil de priorisation des comptes, à condition d’être combinées avec le contexte métier.

Pourquoi analyser plusieurs années de comptes ?

Une valeur isolée donne une photographie de l’entreprise à un instant donné.

Plusieurs exercices permettent d’observer une trajectoire.

Il devient alors possible d’identifier des tendances, des ruptures ou certains cycles qui seraient invisibles en analysant uniquement le dernier bilan disponible.

Quelle différence entre lead scoring et account scoring ?

Le lead scoring attribue généralement une priorité à un contact individuel.

L’account scoring attribue une priorité à l’entreprise elle-même.

Pour des ventes complexes auprès d’ETI ou de grands comptes, commencer par qualifier le compte puis identifier plusieurs interlocuteurs peut être plus pertinent qu’une approche centrée exclusivement sur un lead individuel.