Les données intentionnistes, ou données d’intention, sont des signaux numériques qui indiquent qu’une personne ou une entreprise envisage un achat, une démarche ou un changement de fournisseur, et qui servent à cibler ou à personnaliser une action marketing.
Le signal naît le plus souvent d’un comportement observé : requêtes sur un moteur de recherche, pages consultées, contenus téléchargés, comparaisons de produits, demandes de devis, ajouts au panier. Il peut aussi être déclaré, lorsque la personne indique elle-même un projet dans un formulaire ou une enquête. Les signaux sont ensuite agrégés, rattachés à une personne, à un compte ou à un segment, puis traduits en score ou en catégorie d’intérêt. Leur valeur décroît avec le temps, car un projet d’achat a une échéance.
On distingue trois origines. Les signaux internes proviennent des sites, applications et outils de l’entreprise elle-même et relèvent des first party data. Les signaux externes sont collectés par des tiers, éditeurs ou réseaux de sites, puis revendus ou partagés : ils relèvent des third party data. Les signaux déclarés sont fournis volontairement par la personne concernée.
Les données intentionnistes se distinguent des données sociodémographiques, qui décrivent qui est la personne, et des données transactionnelles, qui enregistrent ce qu’elle a déjà acheté : elles portent sur ce qu’elle s’apprête à faire. Elles se distinguent aussi de l’intent marketing, qui désigne la démarche marketing qui les exploite. On les emploie en publicité ciblée, en prospection B2B, notamment dans l’ABM, et pour alimenter le scoring comportemental des prospects.
Les données intentionnistes répondent à une question que les autres données traitent mal : quand agir. Un fichier sociodémographique dit qui peut acheter. Un signal d’intention dit qui cherche en ce moment. Leur intérêt est donc d’abord un intérêt de priorisation : concentrer l’effort commercial et le budget média sur la période où la décision se prend.
Notre point de vue : leur valeur dépend moins de leur volume que de leur fraîcheur et du lien avec une action précise. Un signal que personne ne traite dans les jours qui suivent a perdu l’essentiel de son intérêt.
Les signaux comportementaux en ligne sont en grande partie collectés par des traceurs. La CNIL rappelle que les traceurs non exemptés, dont ceux de publicité ciblée, exigent un consentement préalable, en application de l’article 82 de la loi Informatique et Libertés (CNIL, « Cookies et traceurs : comment mettre mon site web en conformité ? », 2020). Un score d’intention rattaché à une personne identifiable est lui-même une donnée personnelle au sens du RGPD. Les lignes directrices du Comité européen de la protection des données sur le droit d’accès (2023) précisent que ce droit couvre aussi les données déduites et dérivées. Une personne peut donc demander à connaître le score qui lui est attribué.
Un score agrégé au niveau d’une entreprise, qui ne permet d’identifier aucune personne, ni directement ni indirectement, n’est pas en lui-même une donnée personnelle. Les données qui l’alimentent le sont souvent : traceurs, identifiants en ligne, navigation d’un salarié identifiable. Le score redevient une donnée personnelle dès qu’il peut être rattaché à une personne identifiable, même sans connaître son nom, par exemple un contact du fichier de prospection.
Le premier indicateur est le seul qui démontre une valeur prédictive. Sans groupe de comparaison, on attribue au signal des ventes qui auraient eu lieu de toute façon.
Advalians vérifie vos données, mesure quelles actions produisent des contacts ou des ventes, lesquelles n’en produisent pas, et indique où déplacer le budget.
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Les données comportementales enregistrent tout ce qu’une personne fait en ligne ou en magasin. Les données intentionnistes n’en retiennent que les actions qui annoncent une décision prochaine : demande de devis, comparaison de produits, consultation répétée d’une offre. Toute donnée d’intention observée est donc comportementale, mais l’inverse est faux.
Critère pratique : un comportement devient un signal d’intention lorsque vous avez vérifié, sur vos propres historiques, qu’il précède plus souvent un achat que la moyenne. Ce travail de sélection alimente ensuite votre scoring.
Partez de vos clients récents et remontez leur parcours avant le premier contact. Repérez les pages et les contenus qu’ils ont consultés plus souvent que les simples visiteurs : page tarifs, comparatif, étude de cas, simulateur. Ces actions doivent être mesurées par votre plan de taggage, dans le respect du consentement aux traceurs.
Retenez cinq à dix signaux au plus, avec une pondération simple. Faites valider la liste par les équipes commerciales, puis révisez-la chaque trimestre à partir des ventes réellement conclues.
Comparez deux groupes de profil proche : les contacts ou comptes dont le score dépasse votre seuil, et ceux qui restent en dessous. Mesurez sur trois à six mois leur taux de passage en opportunité puis en vente. Cette durée est un ordre de grandeur, à ajuster à votre cycle de vente.
Si l’écart entre les deux groupes est faible, le score ne trie rien. Examinez alors les signaux un par un : certains, comme la simple lecture d’un article de blog, diluent souvent les signaux réellement prédictifs.
Le premier risque est juridique : si les signaux ont été collectés sans consentement valable aux traceurs, leur réutilisation expose aussi l’acheteur. Exigez par écrit l’origine des données, la base légale invoquée et l’engagement contractuel du fournisseur sur la conformité au RGPD.
Le deuxième risque est la qualité : un intérêt pour un sujet, rattaché à une entreprise par son adresse IP, peut refléter l’activité d’un seul salarié. Testez d’abord le fichier sur un échantillon et comparez ses résultats à vos propres signaux avant tout engagement annuel.
Elles apportent peu lorsque le cycle d’achat est très court, car la décision est prise avant que vous ayez pu réagir. Elles apportent peu aussi lorsque votre marché compte peu d’acheteurs, déjà tous connus de vos commerciaux, ou lorsque personne n’est en mesure de traiter les signaux dans la semaine.
Elles se justifient pour des ventes complexes à cycle long, avec un nombre de comptes trop élevé pour un suivi individuel. Avant d’acheter des signaux externes, exploitez d’abord ceux de votre site et de votre outil de relation client.
