Ciblage sectoriel sur mesure

Ciblage sectoriel sur mesure

Allez au-delà des codes NAICS, NACE, APE, SIC ou firmographics CRM. Classez vos comptes selon votre taxonomie — explicable, traçable et parfaitement aligné à votre stratégie.

Allez au-delà des codes NAICS, NACE, APE, SIC ou firmographics CRM. Classez vos comptes selon votre taxonomie — explicable, traçable et parfaitement aligné à votre stratégie.

Pourquoi c’est important

Pourquoi c’est important

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.

Comment Starzdata répond à ce besoin

Comment Starzdata répond à ce besoin

  1. Application de votre taxonomie aux noms d’entreprise, domaines et contenus web structurés.

  2. Attribution d’un score de confiance pour chaque tag sectoriel.

  3. Indication du type de correspondance (nom, domaine ou contenu) pour assurer la transparence.

  4. 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.

  5. 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

Ce que vous obtenez :

Ce que vous obtenez :

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.

Exemple de données (fictives) pour ce segment

#entreprise idnom entreprisesecteur industrietaille employeschiffre affaires millionspays siegeContact Email(input)Partnership Status(input)Allocated Budget(input)Strategic Priority(input)Data Quality(input)Partnership Score(input)description activite
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2ENT002GreenPower DynamicsÉnergie Renouvelable1250234.8Allemagnebusiness@greenpower.deEn négociation€280,000Haute76%92%Groupe énergétique innovant développant des parcs ...
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Chaque ligne de cet extrait illustre comment une entreprise est enrichie avec votre taxonomie sectorielle. On retrouve l’identifiant et le nom de l’entreprise, le secteur attribué, l’effectif, le chiffre d’affaires et le pays de siège. Le dataset est scoré en confiance et explicable, ce qui permet de comprendre pourquoi une entreprise a été rattachée à un secteur donné. Cette structuration garantit clarté et comparabilité, que ce soit pour nettoyer un CRM, construire des segments Go-To-Market ou préparer des benchmarks stratégiques.

... ou explorez la structure du segment :
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Les réponses à vos questions sur ce segment

Comment les consultants et équipes RevOps exploitent-ils ce ciblage sur mesure dans leurs projets ?

Comment les consultants et équipes RevOps exploitent-ils ce ciblage sur mesure dans leurs projets ?

Est-ce que cette approche tient la charge sur des millions de comptes CRM tout en restant explicable ?

Est-ce que cette approche tient la charge sur des millions de comptes CRM tout en restant explicable ?

Pourquoi est-il difficile de réconcilier une taxonomie interne avec des codes NAICS/SIC via des modèles standards de ML ?

Pourquoi est-il difficile de réconcilier une taxonomie interne avec des codes NAICS/SIC via des modèles standards de ML ?

Comment sont générés les scores de confiance et les explications associées aux tags sectoriels ?

Comment sont générés les scores de confiance et les explications associées aux tags sectoriels ?

Qu’est-ce qui différencie l’approche de Starzdata d’un code registre ou d’une classification CRM ?

Qu’est-ce qui différencie l’approche de Starzdata d’un code registre ou d’une classification CRM ?

Comment Starzdata transforme la taxonomie interne d’un client en un dataset exploitable ?

Comment Starzdata transforme la taxonomie interne d’un client en un dataset exploitable ?

Pourquoi les codes sectoriels standards ou firmographics CRM sont-ils peu fiables pour le ciblage stratégique ?

Pourquoi les codes sectoriels standards ou firmographics CRM sont-ils peu fiables pour le ciblage stratégique ?

Que recouvrent les codes NAICS, NACE, APE ou SIC, et comment sont-ils utilisés dans les bases d’entreprises ?

Que recouvrent les codes NAICS, NACE, APE ou SIC, et comment sont-ils utilisés dans les bases d’entreprises ?