Lead définition

Un lead est un contact professionnel ayant manifesté un intérêt pour votre offre ou correspondant à votre profil client idéal. En B2B, on distingue le MQL (Marketing Qualified Lead), qualifié par le marketing via ses interactions, du SQL (Sales Qualified Lead), validé par l'équipe commerciale comme prêt à l'achat. La qualification repose sur des critères firmographiques, comportementaux et des signaux d'intention.

Qu'est-ce qu'un lead en B2B ?

Un lead est un contact professionnel — individu ou entreprise — identifié comme potentiellement intéressé par votre offre. Contrairement à un simple nom dans un annuaire, un lead a été qualifié : il a réalisé une action concrète (demande de démo, téléchargement de contenu, visite de la page tarifs) ou son profil firmographique correspond au client idéal (secteur, taille, poste décisionnel).

MQL vs SQL : deux niveaux de qualification

La distinction entre MQL et SQL structure tout le parcours commercial :

  • Le MQL (Marketing Qualified Lead) est un prospect qualifié par le marketing via ses interactions. Visites répétées du site, téléchargement d'un livre blanc, inscription à un webinaire — ces comportements signalent un intérêt croissant, sans confirmer une intention d'achat immédiate.

  • Le SQL (Sales Qualified Lead) franchit une étape décisive. L'équipe commerciale a validé que le prospect remplit les critères du framework BANT : Budget disponible, Autorité décisionnelle, besoin réel (Need) et calendrier d'achat défini (Timing). Un SQL est prêt à entrer dans le cycle de vente.

Le passage de MQL à SQL est le moment critique. Trop tôt, le commercial perd du temps sur un prospect immature. Trop tard, un concurrent a déjà pris le contact. La qualification rigoureuse évite le piège le plus coûteux en B2B : transmettre des contacts non qualifiés qui encombrent le pipeline sans convertir.

Le rôle des signaux d'intention

Les signaux d'affaires accélèrent cette transition. Un changement de poste vers un rôle décisionnel, un recrutement massif ou une levée de fonds révèle qu'une entreprise entre en phase active d'achat. Les équipes qui détectent ces signaux parmi leurs leads identifient les SQL 3x plus rapidement que celles qui se basent uniquement sur l'engagement marketing.

En France, croiser ces signaux avec les données légales (SIRENE, INPI) et une stratégie de prospection structurée permet de bâtir un pipeline qualifié et prédictible.

Application concrète

Qualifier un lead en 3 étapes

1. Scoring firmographique : évaluer l'adéquation du profil avec le client idéal. Taille d'entreprise, secteur NAF, chiffre d'affaires, zone géographique — chaque critère rapproche ou éloigne le prospect du profil cible. Parmi les 16M+ entreprises françaises référencées, les filtres structurés réduisent le périmètre aux seuls comptes pertinents.

2. Qualification comportementale : mesurer l'engagement réel du prospect. Pages visitées, contenus téléchargés, emails ouverts — chaque interaction enrichit le profil. Un prospect qui consulte trois fois la page tarifs en une semaine signale une intention d'achat imminente. C'est ici que le MQL prend forme.

3. Détection des signaux d'intention : identifier le moment d'achat. Les signaux d'affaires — changement de poste, recrutement, levée de fonds — révèlent les entreprises en phase active. L'acquisition de leads qualifiés repose sur cette capacité à contacter au bon moment.

Les équipes qui combinent ces trois dimensions rapportent un taux de conversion multiplié par 3 et un cycle de vente raccourci de 40 % par rapport à une qualification manuelle.

Comment Prospkt utilise ce concept

Colonnes IA : qualification sur mesure

Prospkt remplace le scoring générique par des colonnes IA — des prompts personnalisables qui analysent chaque prospect selon vos critères métier. Demandez à l'IA d'évaluer la maturité d'achat, la pertinence sectorielle ou l'adéquation avec votre offre : chaque lead reçoit une réponse structurée et exploitable.

Signaux pour prioriser vos SQL

Les signaux d'affaires détectent automatiquement les événements révélateurs parmi 10,9M profils LinkedIn : changement de poste, recrutement, levée de fonds. Combinés aux colonnes IA, ces signaux identifient vos SQL en temps réel — sans attendre que le prospect lève la main.

Résultats mesurés

Nos utilisateurs génèrent en moyenne 45 leads qualifiés par semaine avec un pipeline en hausse de +40 %. La recherche sémantique sur 16M+ entreprises françaises identifie vos cibles en langage naturel. L'enrichissement waterfall via 15 sources fournit emails vérifiés et numéros directs, synchronisés en un clic vers HubSpot, Salesforce ou Pipedrive. Note de satisfaction : 4.8/5 (47 avis).

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Définitions associées

Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'un lead en B2B ?
Un lead B2B est un contact professionnel — individu ou entreprise — identifié comme potentiellement intéressé par votre offre. Contrairement à un simple contact, un lead a été qualifié grâce à une action concrète (demande de démo, visite de page tarifs) ou à des critères firmographiques (secteur, taille, poste décisionnel). La qualification distingue un lead d'un contact non qualifié dans votre démarche de [prospection B2B](/glossaire/prospection-b2b).
Quelle est la différence entre un MQL et un SQL ?
Le **MQL** (Marketing Qualified Lead) est qualifié par le marketing via ses interactions : visites répétées, téléchargement de contenu, inscription à un webinaire. Le **SQL** (Sales Qualified Lead) est validé par l'équipe commerciale selon le framework BANT (Budget, Autorité, Besoin, Timing). Le passage de MQL à SQL est le moment clé du cycle de vente — les [signaux d'affaires](/features/signaux-affaires) accélèrent cette transition en détectant les prospects en phase active d'achat.
Qu'est-ce que le framework BANT pour qualifier un lead ?
BANT est un acronyme pour **B**udget (le prospect a-t-il les moyens ?), **A**utorité (est-il décideur ?), **N**eed (a-t-il un besoin réel ?) et **T**iming (quand prévoit-il d'acheter ?). Un lead qui remplit ces quatre critères est considéré comme un SQL prêt à entrer dans le cycle de vente. Les colonnes IA de Prospkt permettent d'évaluer ces critères via des prompts personnalisés adaptés à chaque métier.
Comment Prospkt qualifie-t-il les leads avec les colonnes IA ?
Les colonnes IA sont des prompts personnalisables qui analysent chaque prospect selon vos critères métier. Vous définissez les questions — maturité d'achat, pertinence sectorielle, adéquation avec l'offre — et l'IA fournit une réponse structurée pour chaque [lead](/glossaire/leads). Combinées aux [signaux d'affaires](/features/signaux-affaires) détectés parmi 10,9M profils LinkedIn, les colonnes IA identifient vos meilleurs prospects en temps réel.

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