La plupart des organisations s’appuient encore sur des classifications standard pensées pour l’administration, pas pour la stratégie. Qu’il s’agisse des codes NAICS aux États-Unis, NACE en Europe, APE/INSEE en France, SIC au Royaume-Uni, ou des codes firmographiques intégrés dans les CRM et plateformes de données (Dun & Bradstreet, outils CRM standards, etc.), ces taxonomies sont incohérentes d’un marché à l’autre, peu fiables et surtout imposées par des tiers.
Résultat : des semaines perdues à reclassifier les bases de comptes, des segmentations qui ne correspondent pas aux priorités commerciales et un ciblage déconnecté de la stratégie. Avec Starzdata, votre propre taxonomie devient la référence unique : chaque compte de votre CRM ou de votre univers marché est rattaché à vos définitions, avec traçabilité et scoring de confiance.
Application de votre taxonomie aux noms d’entreprise, domaines et contenus web structurés.
Attribution d’un score de confiance pour chaque tag sectoriel.
Indication du type de correspondance (nom, domaine ou contenu) pour assurer la transparence.
Intégration de vos propres labels et descriptions de taxonomie (1 à 50 segments). Chaque label est accompagné d’une définition narrative utilisée pour guider le matching.
Matching sur des sources publiques disponibles sur le web : sites corporate, rapports sectoriels, communiqués de presse, répertoires structurés — bien au-delà des champs firmographiques imposés par les CRM.
La livraison s’adapte à votre mode d’accès : projet packagé en 72h, ou quasi temps réel via la plateforme (de quelques minutes à quelques jours selon la volumétrie).
Ce segment est activé grâce à un mélange de sources fiables et de vos propres données.
User Input
Web intelligence
APIs qualifiées
Un dataset où toutes les variables sont standardisées, scorées en confiance et traçables — prêt à être intégré dans vos outils CRM, BI ou Go-To-Market.
Pour chaque entreprise :
Un tag sectoriel principal aligné sur votre taxonomie.
Un score de confiance associé.
Une explication de la correspondance.
Une logique de matching basée sur vos labels et descriptions, enrichie par des signaux collectés sur l’ensemble du web, et non uniquement sur les champs firmographiques de votre CRM.
Livré sous forme de dataset structuré et enrichi — pour des listes de 100 à plusieurs millions de comptes.
Les réponses à vos questions sur ce segment
Les réponses à vos questions sur ce segment
Comment les consultants et équipes RevOps exploitent-ils ce ciblage sur mesure dans leurs projets ?
Les consultants construisent des benchmarks et comparables en quelques jours au lieu de semaines. Les équipes RevOps enrichissent leur CRM avec des tags alignés sur leurs campagnes. Les directions stratégie s’en servent pour dimensionner les opportunités et préparer leurs plans d’entrée marché.
Est-ce que cette approche tient la charge sur des millions de comptes CRM tout en restant explicable ?
Oui. La solution a été conçue pour passer de quelques centaines à plusieurs millions de comptes. Que ce soit en mode projet (72h) ou plateforme (quasi temps réel), chaque compte garde son tag, son score et son explication. La transparence reste intacte, même à grande échelle.
Pourquoi est-il difficile de réconcilier une taxonomie interne avec des codes NAICS/SIC via des modèles standards de ML ?
Les modèles de ML tentent de rapprocher vos données de codes existants qui ne reflètent pas vos marchés. Résultat : une classification opaque. Avec Starzdata, vos définitions deviennent l’entrée, et chaque correspondance est traçable et justifiée.
Comment sont générés les scores de confiance et les explications associées aux tags sectoriels ?
Chaque tag est accompagné d’un score de confiance et d’une justification : correspondance sur le nom, le domaine ou le contenu web. Cela garantit la transparence, permet à une équipe RevOps de cibler avec confiance et à un consultant de justifier ses analyses devant un comité.
Qu’est-ce qui différencie l’approche de Starzdata d’un code registre ou d’une classification CRM ?
Les registres et CRM s’appuient sur des codes figés. Starzdata exploite des signaux web publics : sites corporate, rapports sectoriels, presse. Les tags reflètent ainsi la réalité marché actuelle de l’entreprise, et non une étiquette administrative obsolète.
Comment Starzdata transforme la taxonomie interne d’un client en un dataset exploitable ?
Vous définissez vos propres segments (jusqu’à 50 labels, chacun avec une description). Cette grille devient la référence unique. Nous l’appliquons à vos comptes via leurs noms, domaines et contenus web. Chaque entreprise est taguée, scorée et documentée, ce qui permet d’utiliser le dataset sans retraitement manuel.
Pourquoi les codes sectoriels standards ou firmographics CRM sont-ils peu fiables pour le ciblage stratégique ?
Parce qu’ils sont génériques et imposés par des tiers. Un CRM enrichi par Dun & Bradstreet ou ZoomInfo classera une start-up MedTech en simple « logiciel », ce qui brouille tout ciblage vertical. Pour des équipes RevOps, cela représente du budget perdu ; pour un cabinet de conseil, des benchmarks faussés.
Que recouvrent les codes NAICS, NACE, APE ou SIC, et comment sont-ils utilisés dans les bases d’entreprises ?
Ce sont des nomenclatures administratives conçues pour la statistique et la conformité. Elles classent les entreprises en grandes familles génériques — « fabrication », « logiciels » — utiles pour l’INSEE ou Eurostat, mais inadaptées aux besoins des consultants et directions stratégie qui veulent comparer des pairs dans des segments précis.
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