White space analysis en B2B : trouvez les comptes et les produits que vous ne vendez pas encore

La white space analysis repère le chiffre d'affaires que vous ne sollicitez pas. Elle couvre deux manques : les produits que vos comptes actuels n'achètent pas encore, et les comptes qui correspondent à votre client idéal mais restent hors de votre CRM. Vous croisez comptes et produits dans une grille et classez chaque case : acquise, en cours, white space ou hors cible. Vous traitez ensuite les cases blanches par ordre de score.

Beaucoup de guides bien classés expliquent la grille. Aucun ne vous dit de dédoublonner d'abord le CRM, ni comment trouver les comptes qui n'y figurent pas. Ce guide couvre les deux, chiffres de Spona à l'appui : six tests sur 100 comptes face aux outils de données en place et 50 recherches excluant le CRM du client. Qu'on écrive « whitespace analysis » ou « white space analysis », la méthode est la même.

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Qu'est-ce que l'analyse white space en vente ?

La définition d'Arpedio est la plus serrée : « la pratique structurée qui consiste à repérer les opportunités de revenus dans les comptes que vous avez déjà gagnés ».

Prolifiq compare la pénétration produit actuelle d'un compte avec ce qu'il pourrait acheter. Zendesk élargit l'angle aux produits, services et marchés d'une entreprise. DemandFarm reste concret : il s'agit de fouiller les données de vente pour y trouver des manques.

Que signifie donc whitespace en vente ? Imaginez une grille avec vos comptes en lignes et vos produits en colonnes. Une case remplie est un produit que ce compte achète, une case vide est du white space. L'analyse décide quelles cases vides méritent le temps d'un commercial.

Le terme a d'autres usages. Les analystes brevets l'emploient pour des lacunes technologiques, les marques grand public pour un besoin du marché non satisfait, d'où le white space marketing, et les graphistes pour les marges. Ce guide s'en tient à la vente.

Analyse du potentiel client : produits non vendus et comptes hors CRM

Le white space produit se trouve dans les comptes que vous avez déjà. Un client achète votre plateforme mais pas le module d'analytique, ou une division utilise votre logiciel alors que sa division sœur ne l'utilise pas. Les données sont dans votre CRM et vos factures, et l'action à mener est une vente croisée ou une montée en gamme.

Le white space comptes, c'est le côté marché : les entreprises qui correspondent à votre profil de client idéal et ne vous achètent rien. La plupart ne figurent même pas dans votre CRM. Les données doivent venir de l'extérieur, et l'action consiste à conquérir un nouveau logo. La plupart des guides ne cartographient que le premier type, alors que le second est généralement plus vaste.

Clients existants ou greenfield : où passe la frontière

Pour la FAQ d'Arpedio, le white space reste dans vos comptes actuels et le green space est de l'autre côté : « les comptes nouveaux que vous ne servez pas du tout ». Elle ajoute que cette frontière n'a rien de standard. Certaines équipes emploient greenfield pour la même idée, d'autres pour des marchés entièrement nouveaux. Ici, les deux types vont dans une seule matrice, car le trimestre d'un commercial contient les deux.

Comment faire une white space analysis : la matrice comptes-produits

Commencez par les lignes. La matrice de DemandFarm place les centres d'achat en lignes : divisions ou fonctions, parfois découpées par région. Un centre d'achat est un groupe qui signe ses propres bons de commande. L'équipe finance qui a acheté votre outil de reporting n'est pas le même acheteur que l'équipe des opérations du bureau voisin.

Viennent ensuite les colonnes : chaque produit, niveau d'offre ou service que vous facturez sur une ligne distincte. Remplissez les cases à partir des données de facturation et du pipeline. Enfin, ajoutez un second bloc de lignes pour les comptes qui correspondent à votre ICP et ne sont pas dans le CRM.

Modèle de white space analysis : copiez ce tableau

Construisez-la dans Excel ou Google Sheets, avec un onglet par segment. Un NB.SI sur « White space » dans chaque colonne produit donne le nombre de cases vides par produit. Le même calcul sur le bloc des nouveaux comptes donne le nombre de comptes en white space. Si vous n'avez pas encore d'ICP, le modèle de profil client idéal de Spona en détaille les champs.

Quatre codes pour remplir la matrice

Acquis signifie un contrat actif ou une facture au cours des douze derniers mois. En cours signifie une opportunité dans le pipeline. White space signifie ni affaire ni opportunité, pour un produit adapté à ce centre d'achat. Hors cible signifie que le produit ne convient pas ici, en raison de la taille, de la région, de la réglementation ou de l'environnement technique.

Prolifiq note que beaucoup d'équipes colorent les cases en vert pour actif, en jaune pour en cours, en rouge pour résilié et en blanc pour jamais vendu. Arpedio nomme quatre états : Expand, Maintain, Target et White space. Les mots comptent moins que le quatrième code : sans « Hors cible », chaque case vide ressemble à une opportunité.

Les produits résiliés sont du white space avec un historique. Marquez la case White space et notez la raison de la résiliation dans la colonne Prochaine action.

Pourquoi dédoublonner le CRM avant de remplir la matrice ?

Parce que la matrice compte des comptes, et qu'un doublon crée du white space qui n'existe pas. Une fiche indique que le compte possède le produit A. Son jumeau n'indique rien : sa ligne se remplit de cases blanches, et un commercial propose un produit que le client paie déjà.

Les doublons sont fréquents. Le rapport CRM de Validity cite une étude Salesforce selon laquelle la base de contacts du client moyen contient plus de 25 % de doublons. Dans l'enquête de Validity elle-même, 53 % des personnes interrogées ont cité les doublons comme un problème de qualité des données. Elle a porté sur 631 utilisateurs et parties prenantes du CRM aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie.

Le coût se voit dans le chiffre d'affaires. Dans la même enquête, 31 % des administrateurs ont déclaré que des données de mauvaise qualité coûtent à leur entreprise au moins 20 % de son chiffre d'affaires annuel.

Votre CRM vous donne une longueur d'avance, pas une solution. HubSpot dédoublonne automatiquement les contacts par adresse e-mail et les entreprises par nom de domaine. Les règles de doublons standard de Salesforce s'arrêtent à des comparaisons sur un seul champ, avec un plafond de cinq règles actives par objet, et la correspondance exacte laisse passer les fautes de frappe.

Pour la matrice, rapprochez d'abord les fiches sur le domaine racine, puis sur un nom d'entreprise normalisé. Terminez ensuite par une passe d'hygiène des données : un champ produit sur chaque affaire gagnée et un responsable sur chaque compte.

Quels comptes à potentiel manquent dans votre CRM ?

Par définition, le CRM ne peut pas remplir le bloc des nouveaux comptes. Il vous faut une liste d'entreprises qui correspondent à votre ICP, moins celles que vous avez déjà. Le reste constitue votre white space comptes : le marché inexploité de votre produit, compté entreprise par entreprise plutôt qu'en dollars.

Mesurez votre taux de recouvrement

Le taux de recouvrement est le nombre de comptes conformes à l'ICP déjà présents dans votre CRM, divisé par l'ensemble des comptes conformes à l'ICP. À titre d'illustration, prenons 800 comptes conformes, dont 200 dans le CRM. Le recouvrement est de 25 %, et les 600 autres sont des comptes white space.

Les analyses produit de Spona le montrent en pratique. Sur un échantillon de 1 000 recherches Spona, 50 appliquaient une liste d'exclusion des comptes déjà présents dans le CRM du client, soit 5 % des recherches. Dans ces recherches, la part médiane des comptes trouvés retirés parce qu'ils figuraient déjà dans le CRM était de 28,0 %.

La moitié centrale des recherches se situait entre 19,0 % et 41,5 %. La recherche la moins touchée a perdu 5 % de ses résultats à cause de l'exclusion CRM, la plus touchée 71 %. Chaque recherche compte une fois dans ces chiffres, quelle que soit sa taille.

Deux réserves. Les 50 recherches viennent d'équipes qui ont choisi d'exclure leur CRM. Elles ne disent rien des autres équipes, ni de la conversion des comptes retenus.

Le résultat d'un client de Spona repose sur un indicateur voisin : les comptes nouveaux parmi les comptes trouvés et examinés. Ce client, un éditeur de logiciels de 70 salariés en France, a examiné 1 000 fiches de prospects correspondants après exclusions sur chacune de deux périodes de quatre semaines. Sur la première période, 580 des 1 000 comptes examinés étaient nouveaux. Sur la seconde, 820 sur 1 000.

L'évolution est descriptive : deux périodes chez un seul client ne prouvent pas ce qui l'a causée.

Testez une nouvelle source de données sur 100 comptes

Avant d'acheter une source de données pour le bloc des nouveaux comptes, testez-la sur des comptes que vous pouvez vérifier. Spona mène ce test pour ses prospects face à leur outil en place, et il fonctionne face à n'importe quel fournisseur.

1. Choisissez les 100 mêmes comptes cibles pour les deux sources. Dédoublonnez-les avec votre CRM et comptez combien il en contient déjà.
2. Récupérez tous les contacts renvoyés par l'outil en place et tous ceux renvoyés par la nouvelle source.
3. Dédoublonnez les deux exports entre eux et avec le CRM, sur l'adresse e-mail et l'URL LinkedIn.
4. Comptez les fiches exploitables : un décideur nommé avec un e-mail professionnel vérifié ou une ligne directe.
5. Comptez les fiches incrémentales : les fiches exploitables absentes à la fois du CRM et de l'export de l'outil en place.
6. Divisez ce que vous avez payé pour la nouvelle source par son nombre de fiches exploitables.

Le tableau présente six tests menés ainsi par Spona, chacun sur 100 comptes. La part incrémentale ci-dessous correspond aux contacts incrémentaux divisés par les contacts vérifiés de Spona, et non par les comptes.

Sur les six tests, la médiane est de 399 contacts vérifiés et de 152 contacts incrémentaux. La préparation a pris 9,5 minutes en médiane, et le coût médian par fiche exploitable était de 0,41 $. Le volet Spona de chaque test a coûté entre 127,80 $ et 197,12 $.

Lisez ce tableau avec ses limites. Les coûts excluent la main-d'œuvre et l'abonnement à l'outil en place. Les six ensembles de comptes peuvent se recouper : n'additionnez donc pas les tests en un total. Trois outils n'apparaissent qu'une fois chacun, et « vérifié » ne dit rien des réponses ni du chiffre d'affaires.

Un chiffre compte plus que les autres pour le white space. Dans chaque test, le CRM contenait déjà au moins 58 des 100 comptes cibles, et dans l'un d'eux, il en contenait 82. Les chiffres incrémentaux sont des contacts, pas des comptes.

Exemple de white space analysis : huit comptes, quatre produits

La grille ci-dessous est une illustration, pas une donnée Spona. Un éditeur de logiciels vend quatre produits : Plateforme, Analytique, Intégrations et un Contrat de support. Six comptes sont clients, et deux correspondent à l'ICP sans figurer dans le CRM.

La grille compte 32 cases. Douze portent le code Acquis et quatre le code En cours, onze sont en white space et cinq hors cible. Notez maintenant ces onze cases blanches selon l'adéquation, la taille de l'affaire et le timing, chacun de 0 à 3, avec la grille de la section suivante.

Trois cases obtiennent 7 ou plus, et elles occupent ce trimestre. L'affaire Plateforme du compte 7 est la plus grosse et la plus chaude. Le contrat de support du compte 3 est petit mais tombe au renouvellement, la conversation la moins coûteuse de la vente. La case Analytique du compte 4 est un produit résilié avec un nouveau décideur, le cas de reconquête vu avec les codes plus haut.

Il reste huit cases blanches : quatre attendent la signature de Plateforme, et quatre un signal plus fort.

Quelles opportunités white space traiter en premier ?

Une opportunité white space est une case blanche qui offre une voie plausible vers du chiffre d'affaires dans votre période de planification. Toutes les cases blanches ne remplissent pas cette condition. Prolifiq classe les cases selon la taille de l'affaire, la probabilité de gain, la valeur stratégique et le délai de signature, sans donner de pondération. Arpedio les répartit entre Pursue, Park et Pass (poursuivre, mettre en attente, écarter), et chaque case Pursue reçoit un responsable nommé.

Aucun des deux ne fixe de seuil. La grille ci-dessous le fait.

Notez chaque case de la matrice

Notez trois critères de 0 à 3 et additionnez-les. Il s'agit d'une grille suggérée, pas d'un référentiel.

Un total de 7 à 9 signifie Poursuivre : la case reçoit un responsable, une date de premier rendez-vous et une place dans le plan du trimestre. Un total de 4 à 6 signifie En attente, à revoir quand un signal apparaît. Un total de 0 à 3 signifie Écarter, et cache souvent un « Hors cible ». Le guide de Spona sur les signaux d'achat B2B liste les signaux qui valent les deux meilleures notes de timing.

Associez la bonne action à chaque case

Une vente croisée est une case blanche voisine d'une case acquise dans le même centre d'achat : le client a Plateforme, il n'a pas Analytique. Une montée en gamme est une case blanche sur un niveau supérieur d'un produit qu'il possède déjà. L'article de Spona sur la vente croisée et la montée en gamme détaille la différence. Les deux reviennent à l'account manager, car l'acheteur a déjà votre fiche fournisseur dans ses dossiers.

En France, la CNIL dispense de consentement préalable la prospection par e-mail d'une personne déjà cliente, pour des produits ou services similaires fournis par la même entreprise. Dans ce cas, la personne doit avoir été informée de cet usage lors de la collecte de son adresse et pouvoir s'y opposer de manière simple et gratuite.

Un nouveau logo correspond à toute case blanche du bloc des nouveaux comptes. Elle revient à l'équipe SDR, et le produit d'entrée passe en premier. Le reste de la ligne attend la signature du premier contrat.

Le gain des deux premières actions se lit dans les données de rétention. L'enquête de SaaS Capital auprès d'éditeurs SaaS non cotés situe la rétention nette du chiffre d'affaires médiane à 102 %. Ce chiffre vaut pour des contrats de 25 000 $ à 50 000 $. Le quartile supérieur atteint 111 % et le quartile inférieur 97 %, et l'écart entre les deux mêle attrition et expansion.

À quelle fréquence refaire une white space analysis ?

Refaites toute la matrice chaque trimestre, revoyez les cases Poursuivre chaque mois et actualisez le bloc des nouveaux comptes dès que votre source de données ajoute des résultats. Arpedio estime que des revues trimestrielles conviennent à la plupart des comptes, et qu'un rythme mensuel peut se justifier pour les comptes stratégiques des catégories qui évoluent vite. Prolifiq recommande au moins une revue trimestrielle pour les comptes stratégiques. Aucun des deux n'apporte de preuve, alors en voici.

Les cases vieillissent parce que les gens changent de poste. Le BLS situe l'ancienneté médiane des salariés américains (wage and salary workers) chez leur employeur actuel à 4,1 ans. Chez les 25 à 34 ans, elle est de trois ans. Le sponsor derrière une case acquise a une réelle probabilité de partir dans l'année.

Les lignes vieillissent parce que des entreprises apparaissent. Le US Census Bureau compte plus d'un demi-million de demandes de création d'entreprise par mois, en données corrigées des variations saisonnières. Au Royaume-Uni, Companies House a enregistré 192 287 immatriculations en un trimestre, contre 156 515 radiations. Le registre a progressé de 0,7 % pour atteindre 5 516 377 sociétés, et aucune des nouvelles ne figure encore dans votre bloc de nouveaux comptes.

Beaucoup d'administrateurs voient la dégradation s'accélérer. Dans l'enquête de Validity, 48 % des administrateurs avaient constaté une accélération de l'obsolescence des données clients au cours des douze mois précédents. L'article de Spona sur l'obsolescence des données en détaille les causes. Pour la matrice, le remède est une date sur chaque case : qui l'a confirmée en dernier, et quand.

Ce que Spona apporte à la white space analysis, et ses limites

Spona sert le bloc des nouveaux comptes. Vous décrivez votre client idéal dans un chat. L'IA explore plus de 40 sources, vérifie chaque lead et livre une liste notée en 4 minutes environ. Vous payez au lead, en crédits, et chaque recherche commence par un échantillon gratuit.

La liste d'exclusion est la fonction white space. Sur toutes les offres, y compris l'offre gratuite, vous pouvez importer vos comptes CRM comme liste noire. La recherche écarte alors les comptes de cette liste, ce qui correspond aux 50 recherches citées plus haut.

Les coûts viennent de la page tarifs. Chaque nouvelle session de recherche coûte 1 000 crédits, une seule fois. Cela représente 8 $ à 10 $, selon l'offre.

Un lead coûte ensuite 0,48 $ à 2,00 $ en Deep Search. En Standard Search avec e-mail seul, il coûte 0,024 $ à 0,07 $. Bulk Search revient à 0,008 $ à 0,09 $ par lead.

L'offre gratuite comprend 3 000 crédits attribués une seule fois. À titre d'estimation, un test sur 100 comptes avec trois décideurs par compte représente 300 leads. En Deep Search, cela fait 144 $ à 600 $, plus une session. En Standard Search avec e-mail seul, comptez 7,20 $ à 21 $, plus une session.

Deux autres fonctions s'appliquent à la matrice. Les filtres de signaux, à partir de l'offre Pro, couvrent levée de fonds, recrutement, technologie, première détection et nouvel établissement, soit les signaux des meilleures notes de timing. Les nouveaux leads qui correspondent à une recherche terminée apparaissent chaque semaine, au même prix par lead. Cela rafraîchit le bloc des nouveaux comptes entre deux reconstructions trimestrielles.

Pour le white space produit dans vos comptes actuels, Spona peut plutôt enrichir votre propre liste. Un e-mail vérifié coûte 5 crédits, soit 0,04 $ à 0,05 $ selon l'offre.

Passons aux limites. Spona ne voit pas ce que vos clients ont acheté : les cases Acquis, En cours et Hors cible viennent donc de votre CRM et de vos données de facturation. Spona n'a pas de matrice de plan de compte. Arpedio et Prolifiq construisent la leur dans Salesforce, et une équipe grands comptes qui y travaille tirera davantage de l'un d'eux.

HubSpot est la seule intégration CRM native de Spona, et les utilisateurs de Salesforce passent par des fichiers CSV, que toutes les offres payantes exportent. Les crédits expirent au début de chaque période de facturation : dimensionnez donc chaque recherche au mois où vous la traiterez. Spona a annoncé son propre type de recherche, Signal Search, mais il n'est pas encore disponible.

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FAQ sur la white space analysis

Que recouvre l'analyse white space hors de la vente ?

En stratégie, Mark Johnson y a consacré un livre, Seizing the White Space. Il emploie le terme pour des opportunités de marché qu'une entreprise ne peut saisir qu'avec un autre modèle économique. La version de Bluevine, destinée aux petites entreprises, en fait une méthode pour révéler des opportunités d'innovation et de croissance sur votre marché. Le sens commercial est plus étroit : les cases vides d'une grille comptes-produits.

Que signifie vendre dans les cases vides de vos comptes ?

Vendre sur le white space, c'est travailler les cases vides des comptes que vous avez déjà. Concrètement, une vente croisée vers un centre d'achat qui possède un produit voisin, ou une montée en gamme vers un niveau supérieur. L'acheteur a déjà votre contrat et une fiche fournisseur signée : notez les cases et traitez d'abord les renouvellements.

La white space analysis sert-elle à dimensionner un marché ?

Non. TAM, SAM et SOM dimensionnent un marché en chiffre d'affaires, du marché adressable total jusqu'à la part que vous pouvez gagner. L'analyse white space, elle, nomme les comptes et les produits précis auxquels vous ne vendez pas encore. Le guide de Spona sur TAM, SAM et SOM couvre le dimensionnement.

Peut-on faire une white space analysis dans Salesforce ?

Oui. Un rapport des comptes par ligne de produit d'opportunité vous donne les cases acquises et en cours. Arpedio et Prolifiq construisent leurs matrices dans Salesforce. Dédoublonnez d'abord les comptes, car les règles de doublons standard comparent des champs uniques et plafonnent à cinq règles actives par objet.

Quelle orthographe retenir pour la white space analysis ?

Les deux graphies coexistent. Arpedio, Zendesk et Prolifiq écrivent « white space », et les internautes tapent « whitespace analysis » assez souvent pour apparaître dans les données de mots-clés. Choisissez une seule graphie pour votre matrice et vos champs CRM, afin qu'un filtre sur le code de case trouve toutes les lignes.