Ciblage Tech Solvable

Ciblage Tech Solvable

Repérez les adopteurs SaaS, IA et Cloud qui ont la solidité financière et le budget pour passer à l’achat.

Repérez les adopteurs SaaS, IA et Cloud qui ont la solidité financière et le budget pour passer à l’achat.

Pourquoi c’est important

Pourquoi c’est important

Les bases technographiques identifient les adopteurs de SaaS, mais ignorent leur capacité réelle à investir.
Les bases financières révèlent la solvabilité, mais sans éclairer la maturité digitale.

Ce segment combine les deux dimensions et calcule, pour chaque compte, un wallet de conversion réaliste : chiffre d’affaires × ratio sectoriel IT × signaux digitaux × filtre de solvabilité.
Chaque estimation est transparente, comparée aux pairs et expliquée en langage clair. Vos équipes disposent ainsi d’une vision fiable pour cibler en priorité les comptes solvables, déjà engagés dans l’adoption technologique.

Comment Starzdata répond à ce besoin

Comment Starzdata répond à ce besoin

  • Détecte la présence SaaS, IA et cloud sur les sites des entreprises

  • Croise solvabilité et chiffre d’affaires avec les ratios de dépenses IT sectoriels

  • Calibre le potentiel de conversion via multiplicateurs d’adoption et filtres de solvabilité

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

AI reasoning

User Input

APIs qualifiées

Web intelligence

Ce que vous obtenez :

Ce que vous obtenez :

  • Chiffre d’affaires, score de solvabilité et percentile de crédit par compte

  • Détection du stack SaaS, IA et cloud (largeur et profondeur)

  • Estimation du budget adressable et wallet de conversion réaliste

  • Scores de confiance pour chaque estimation et benchmarks sectoriels/pays

  • Commentaires explicatifs en langage clair sur le potentiel de dépense et la maturité digitale

Exemple de données (fictives) pour ce segment

#company namecountry isowebsite domainturnover latestsolvency scorecredit strength percentilesaas stack detectedsaas stack breadth scoresaas stack depth scoreai tools detectedcloud provider detectedtargetable spend estspend ratio appliedtargetable spend commentconversion potential estconversion commentestimation confidencesector targetable spend avgcustom taxonomy tagsoverall comment
1FinServe Nordic ABSEfinservenordic.se3200000008588["Salesforce","HubSpot","Workday"]7872["TensorFlow"]AWS960000033% IT ratio × €320M turnover; adjusted +20% for Sa...720000075% of targetable spend realistic given solvency 8...92%7200000["Financial Services","FinTech"]High solvency, strong SaaS breadth, wallet size €9...
2AgriChain France SAFRagrichain.fr950000007874["SAP","ZohoCRM"]6558[]Azure190000022% IT ratio × €95M turnover; SaaS breadth moderate...114000060% realistic given solvency 78 and SaaS breadth 6...85%1500000["AgriTech","Supply Chain"]Moderate solvency, wallet €1.9M with ~€1.1M realis...
3MedLife Diagnostics GmbHDEmedlife-diagnostics.de1450000008281["Salesforce","Slack","Tableau"]8070["IBM Watson"]AWS580000044% IT ratio × €145M turnover; adjusted +15% for Sa...464000080% realistic given solvency 82 and SaaS depth 70.90%4500000["MedTech","Diagnostics"]High solvency and diverse SaaS stack; ~€4.6M reali...
4ChemPro Polska Sp. z o.o.PLchempro.pl1200000007469["Microsoft Dynamics","HubSpot"]6055[]Azure240000022% IT ratio × €120M turnover; no AI adoption detec...96000040% realistic given solvency 74 and SaaS breadth 6...80%2200000["Chemicals","Industrial"]Solid but riskier account; realistic wallet €0.96M...
5BuildSmart Italia SRLITbuildsmart.it870000008077["Oracle NetSuite","Marketo"]6863["H2O.ai"]GCP260000033% IT ratio × €87M turnover; AI adoption detected.182000070% realistic given solvency 80 and SaaS adoption ...87%2000000["Construction","GreenTech"]Financially solid, AI-ready stack; €2.6M potential...
Showing 1 to 5 of 5 entries • Click row for details

Chaque ligne correspond à une entreprise enrichie avec des signaux de maturité technologique et de solidité financière.

  • Inputs : nom d’entreprise, domaine web, pays du siège (code ISO).

  • Champs enrichis : chiffre d’affaires le plus récent, score de solvabilité, percentile de crédit vs pairs sectoriels, stack SaaS détecté (largeur & profondeur), outils IA, cloud provider.

  • Estimations : budget adressable calculé via ratio IT sectoriel, wallet de conversion réaliste après filtres adoption/solvabilité, comparaison aux moyennes sectorielles.

  • Commentaires & confiance : explications plain-language des calculs, un commentaire global par compte, et un score de confiance pour chaque estimation.

Les réponses à vos questions sur ce segment

Quels secteurs ou régions sont le mieux couverts ?

Quels secteurs ou régions sont le mieux couverts ?

Quels secteurs ou régions sont le mieux couverts ?

Ce n’est pas simplement un dataset descriptif de plus ?

Ce n’est pas simplement un dataset descriptif de plus ?

Ce n’est pas simplement un dataset descriptif de plus ?

À quelle fréquence vos signaux de solvabilité et de stack sont-ils mis à jour ?

À quelle fréquence vos signaux de solvabilité et de stack sont-ils mis à jour ?

À quelle fréquence vos signaux de solvabilité et de stack sont-ils mis à jour ?

Comment exploiter concrètement ces wallets dans mon GTM ?

Comment exploiter concrètement ces wallets dans mon GTM ?

Comment exploiter concrètement ces wallets dans mon GTM ?

En quoi est-ce différent d’une base technographique ou financière classique ?

En quoi est-ce différent d’une base technographique ou financière classique ?

En quoi est-ce différent d’une base technographique ou financière classique ?

Comment être sûr que vos estimations de budget et de wallet sont fiables ?

Comment être sûr que vos estimations de budget et de wallet sont fiables ?

Comment être sûr que vos estimations de budget et de wallet sont fiables ?

Les réponses à vos questions sur ce segment

Quels secteurs ou régions sont le mieux couverts ?

La couverture inclut les principaux secteurs et marchés adopteurs de SaaS. Les ratios IT sectoriels et les benchmarks garantissent la comparabilité des estimations entre zones géographiques.

Ce n’est pas simplement un dataset descriptif de plus ?

Non. Chaque compte est enrichi d’un wallet de conversion calibré par solvabilité et adoption. Le résultat est un budget réaliste, directement exploitable dans votre CRM ou vos outils BI pour activation.

À quelle fréquence vos signaux de solvabilité et de stack sont-ils mis à jour ?

Les données financières sont actualisées à chaque dépôt officiel ; les stacks SaaS, IA et cloud sont suivis en continu. Chaque compte inclut un horodatage de dernière vérification.

Comment exploiter concrètement ces wallets dans mon GTM ?

Les comptes sont classés par taille de wallet et potentiel de conversion. Les équipes RevOps et Sales s’appuient dessus pour prioriser leurs actions, dimensionner les opportunités et allouer les ressources efficacement.

En quoi est-ce différent d’une base technographique ou financière classique ?

Les technographies montrent l’adoption mais ignorent la solvabilité ; les bases financières révèlent la solidité mais pas la maturité digitale. Starzdata combine les deux pour cibler les entreprises à la fois avancées technologiquement et prêtes budgétairement.

Comment être sûr que vos estimations de budget et de wallet sont fiables ?

Chaque estimation combine chiffre d’affaires vérifié, benchmarks sectoriels et signaux d’adoption technologique. Chaque valeur est assortie d’un score de confiance et d’un commentaire clair, pour visualiser à la fois le chiffre et la logique sous-jacente.

{ "_meta": { "dictionaryColumns": ["Variable", "Data_Type", "Sample_Value", "Description"] }, "data": [ { "Variable": "company_name", "Description": "Registered company name", "Business_Rules": "UTF-8 string", "Source_System": "Curated APIs", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "FinServe Nordic AB" }, { "Variable": "website_domain", "Description": "Primary website domain", "Business_Rules": "Valid domain", "Source_System": "Web Intelligence", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "finservenordic.se" }, { "Variable": "country_iso", "Description": "Headquarters country code", "Business_Rules": "ISO 3166-1 alpha-2", "Source_System": "Curated APIs", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "SE" }, { "Variable": "turnover_latest", "Description": "Most recent annual turnover", "Business_Rules": "INTEGER ≥0", "Source_System": "Curated APIs", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "320000000" }, { "Variable": "solvency_score", "Description": "Composite solvency or creditworthiness score", "Business_Rules": "INTEGER 0–100", "Source_System": "Curated APIs", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "85" }, { "Variable": "credit_strength_percentile", "Description": "Credit percentile relative to sector peers", "Business_Rules": "INTEGER 0–100", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "88" }, { "Variable": "saas_stack_detected", "Description": "Detected SaaS applications", "Business_Rules": "ARRAY of tool names", "Source_System": "Web Intelligence", "Data_Type": "ARRAY", "Sample_Value": "[\"Salesforce\", \"HubSpot\", \"Workday\"]" }, { "Variable": "targetable_spend_est", "Description": "Estimated wallet size relevant to client’s product category", "Business_Rules": "INTEGER ≥0 (€, annual)", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "9600000" }, { "Variable": "spend_ratio_applied", "Description": "Sector IT/product spend ratio applied (%)", "Business_Rules": "DECIMAL 0–100", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "DECIMAL", "Sample_Value": "3" }, { "Variable": "conversion_potential_est", "Description": "Realistic conversion wallet size after solvency/adoption filters", "Business_Rules": "INTEGER ≥0 (€, annual)", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "7200000" }, { "Variable": "targetable_spend_comment", "Description": "Plain-language explanation of targetable spend estimate", "Business_Rules": "TEXT ≤300 chars", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "TEXT", "Sample_Value": "3% IT ratio × €320M turnover; adjusted +20% for SaaS breadth." }, { "Variable": "conversion_comment", "Description": "Plain-language explanation of conversion potential", "Business_Rules": "TEXT ≤300 chars", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "TEXT", "Sample_Value": "75% of targetable spend realistic given solvency 85 and stack depth 72." }, { "Variable": "estimation_confidence", "Description": "Confidence in spend/conversion estimates", "Business_Rules": "INTEGER 0–100", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "92" }, { "Variable": "sector_targetable_spend_avg", "Description": "Average targetable spend for the company’s sector", "Business_Rules": "INTEGER ≥0 (€, annual)", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "7200000" } ] }