Signaux de forte croissance

Accélérez vos opportunités en ciblant les comptes qui lèvent des fonds et recrutent massivement, classés par priorité d’action.

Prioriser les comptes

Pourquoi c’est important

Les équipes commerciales perdent du temps sur des comptes inactifs alors que des entreprises en forte croissance passent sous les radars. Les levées de fonds et l’accélération des recrutements sont des signaux d’achat puissants, mais souvent éparpillés et difficiles à comparer. Qu’il s’agisse de listes de comptes fournies par vos équipes ou de filtres stratégiques (secteur, taille, géographie), ce segment transforme ces données en un score de croissance standardisé. Vos équipes Go-To-Market peuvent ainsi se concentrer sur les bons comptes, au bon moment.

Cloud & SaaS

Conseil

Equipes RevOps

Activation Go-to-Market

Comment Starzdata répond à ce besoin

Reçoit vos inputs : liste de comptes (nom + URL) ou filtres sectoriels/taille.
Récupère les comptes candidats via APIs enrichies.
Ajoute les signaux de recrutement, de workforce et de financement pour calculer un score de croissance.

Ce segment est activé grâce à un mélange de sources fiables et de vos propres données.

APIs qualifiées

User Input

Ce que vous obtenez :

Un jeu de données prêt à l’emploi qui :

Classe vos comptes selon un score de croissance actionnable.
Intègre la fraîcheur des financements et la dynamique de recrutement.
Fournit une segmentation simple en Tiers (Tier 1, Tier 2, Watchlist) pour activer vos équipes rapidement.

Exemple de données (fictives) pour ce segment

#	company name input(input)	company url input(input)	sector filter input(input)	employee sizeband filter input(input)	country filter input(input)	industry naics	industry naics confidence	employee count current	employee count current confidence	employee growth 12mo pct	employee growth 12mo pct confidence	hires last 90d	hires last 90d confidence	departures last 90d	departures last 90d confidence	funding rounds 24mo	funding rounds 24mo confidence	last funding amount usd	last funding amount usd confidence	growth signal score	growth signal score confidence	prioritized segment	prioritized segment confidence
1	Acme Robotics	https://www.acmerobotics.com	Artificial Intelligence	201-1000	US	541715	90%	420	86%	50	88%	65	84%	18	82%	2	93%	45000000	90%	88	90%	Tier 1	100%
2	NeoCloud Analytics	https://www.neocloud.ai	Cloud Computing	51-200	FR	518210	88%	210	83%	40	86%	32	82%	9	80%	1	92%	12000000	88%	79	88%	Tier 1	100%
3	GreenGrid Energy	https://www.greengrid.energy	Renewable Energy	1001-5000	DE	221114	91%	980	89%	6.5	85%	70	84%	58	82%		90%		80%	46	84%	Tier 2	100%
4	Medisynth Bio	https://www.medisynth.bio	Biotechnology	51-200	UK	325414	90%	130	82%	52.9	86%	24	82%	6	80%	2	93%	28000000	89%	90	90%	Tier 1	100%
5	Finovate Systems	https://www.finovate.io	FinTech	1-50	SE	522320	87%	75	80%	7.1	84%	6	80%	4	78%	1	92%	5000000	87%	58	85%	Watchlist	100%

Showing 1 to 5 of 5 entries • Click row for details

Chaque ligne correspond à un compte entreprise, enrichi avec des signaux de recrutement et de financement. Les résultats combinent la croissance des effectifs (tendance sur 12 mois, embauches vs départs récents), l’activité de financement (tours et derniers montants) et un score de croissance unifié qui classe les comptes par priorité (Tier 1, Tier 2, Watchlist). Chaque champ est accompagné d’un score de confiance, ce qui rend le jeu de données traçable et directement exploitable dans un CRM ou un outil BI pour des actions Go-To-Market immédiates.

Prioriser les comptes

Explore the segment structure 🔎

Les réponses à vos questions sur ce segment

Détectez-vous les anomalies, comme un financement isolé sans embauches durables ?

En quoi cela diffère-t-il des données firmographiques ou technographiques classiques ?

Peut-on intégrer ces signaux directement dans notre CRM ou nos modèles de scoring ?

Comment interpréter concrètement Tier 1, Tier 2 et Watchlist ?

Quelle est la fiabilité des estimations de croissance des effectifs par rapport aux dépôts officiels ?

À quelle fréquence les données de recrutement et de financement sont-elles mises à jour ?

Comment calculez-vous et pondérez-vous le score de croissance unifié ?

Comment définissez-vous les entreprises à “forte croissance” ?

Les réponses à vos questions sur ce segment

Détectez-vous les anomalies, comme un financement isolé sans embauches durables ?

Oui. Le score de croissance pénalise les événements ponctuels afin que les comptes Tier 1 reflètent une dynamique continue (recrutement + financement), et non un simple pic isolé.

En quoi cela diffère-t-il des données firmographiques ou technographiques classiques ?

Les données classiques décrivent une taille ou un stack technologique mais peu la dynamique. Les signaux de croissance révèlent le changement de trajectoire — qui lève des fonds, recrute vite et se développe réellement.

Peut-on intégrer ces signaux directement dans notre CRM ou nos modèles de scoring ?

Oui. Les données sont exportables en CSV, Sheets, JSON ou via API, et s’intègrent facilement dans les CRM, outils BI ou modèles de scoring internes.

Comment interpréter concrètement Tier 1, Tier 2 et Watchlist ?

Tier 1 regroupe les comptes à la dynamique la plus forte (embauches + financements). Tier 2 correspond à une croissance régulière mais modérée. Watchlist signale des comptes à surveiller, porteurs de signaux plus faibles ou émergents.

Quelle est la fiabilité des estimations de croissance des effectifs par rapport aux dépôts officiels ?

Les estimations RH reposent sur des sources multiples vérifiées et soumises à des contrôles de cohérence. Les analyses historiques démontrent une forte corrélation entre croissance des effectifs et performance future du chiffre d’affaires.

À quelle fréquence les données de recrutement et de financement sont-elles mises à jour ?

Les données RH et de recrutement sont actualisées mensuellement avec des cycles de validation trimestriels. Les tours de financement et montants sont intégrés dès leur annonce.

Comment calculez-vous et pondérez-vous le score de croissance unifié ?

Le score combine tendances d’effectifs, embauches vs. départs et activité de financement dans un indice 0–100. Chaque facteur est pondéré pour privilégier la croissance durable plutôt que les signaux ponctuels.

Comment définissez-vous les entreprises à “forte croissance” ?

Elles sont repérées en combinant dynamique d’embauche, expansion des effectifs et événements de financement récents. Un score de croissance unifié classe ensuite les comptes par priorité (Tier 1, Tier 2, Watchlist).

{ "_meta": { "dictionaryColumns": ["Variable", "Data_Type", "Sample_Value", "Description"] }, "data": [ { "Variable": "company_name_input", "Description": "Company name provided by client (optional input mode 1)", "Business_Rules": "Optional; string if account list mode is used", "Source_System": "CRM", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "Acme Robotics" }, { "Variable": "company_url_input", "Description": "Company website URL provided by client (optional input mode 1)", "Business_Rules": "Optional; valid URL if account list mode is used", "Source_System": "CRM", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "https://www.acmerobotics.com" }, { "Variable": "sector_filter_input", "Description": "Sector filter used to generate accounts (optional input mode 2)", "Business_Rules": "Optional; curated API ontology sector label", "Source_System": "CRM", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "Artificial Intelligence" }, { "Variable": "employee_sizeband_filter_input", "Description": "Employee size band filter (optional input mode 2)", "Business_Rules": "Optional; ENUM ['1-50','51-200','201-1000','1001-5000','5000+']", "Source_System": "CRM", "Data_Type": "ENUM", "Sample_Value": "201-1000" }, { "Variable": "country_filter_input", "Description": "Country filter (optional input mode 2)", "Business_Rules": "Optional; ISO alpha-2 country code", "Source_System": "CRM", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "US" }, { "Variable": "industry_naics", "Description": "Primary NAICS code of enriched company", "Business_Rules": "5–6 digit NAICS; best available mapping", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "541715" }, { "Variable": "employee_count_current", "Description": "Current estimated employee count", "Business_Rules": "Non-negative integer", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": 420 }, { "Variable": "employee_growth_12mo_pct", "Description": "Employee growth percentage over 12 months", "Business_Rules": "Decimal; ((current/prior)-1)*100, rounded to 1 decimal", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "DECIMAL", "Sample_Value": 50.0 }, { "Variable": "hires_last_90d", "Description": "Estimated hires over last 90 days", "Business_Rules": "Non-negative integer", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": 65 }, { "Variable": "departures_last_90d", "Description": "Estimated departures over last 90 days", "Business_Rules": "Non-negative integer", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": 18 }, { "Variable": "funding_rounds_24mo", "Description": "Number of funding rounds in past 24 months", "Business_Rules": "Integer; includes equity/convertible events", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": 2 }, { "Variable": "last_funding_amount_usd", "Description": "Most recent funding round amount in USD", "Business_Rules": "Non-negative; 0 if undisclosed", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "DECIMAL", "Sample_Value": 45000000 }, { "Variable": "growth_signal_score", "Description": "Unified score from growth, hiring, and funding", "Business_Rules": "Range 0 to 100; higher = stronger growth", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": 88 }, { "Variable": "prioritized_segment", "Description": "Simple activation tier", "Business_Rules": "ENUM: ['Tier 1','Tier 2','Watchlist']", "Source_System": "Curated API", "Data_Type": "ENUM", "Sample_Value": "Tier 1" } ] }