Ce document décrit la structure conceptuelle et opérationnelle d'un Modèle de notation de l'intention de l'acheteur, conçu pour quantifier la probabilité qu'un acheteur B2B progresse vers une décision d'achat.
Le cadre intègre des signaux comportementaux, une interprétation sémantique, une correspondance de modèles historiques et une pondération probabiliste pour générer un score d'intention dynamique.

Le plan ci-dessous décrit l'architecture du modèle dans un format similaire aux spécifications techniques internes.

Objectif du modèle

Calculer un score de probabilité continue (0 – 100) qui représente la probabilité d'un acheteur de passer de son étape d'engagement actuelle à un achat réel.

Le score doit :

• s'adapter aux nouveaux signaux en temps réel

• refléter les principes de l'économie comportementale

• gérer l'incertitude et les informations incomplètes

• ajuster en fonction des archétypes d'acheteurs

• généraliser dans tous les secteurs

Présentation de l'architecture du signal

L'intention de l'acheteur n'est pas dérivée d'un seul événement : elle est reconstruite à partir de signaux multiclasses :

Classe de signal A : signaux de fréquence comportementaux

Mesurer la densité et la cohérence des actions.

• intervalles de révision

• modèles de durée de session

• demandes répétées

• intérêt soutenu pour la même spécification

Classe de signal B : signaux de contenu sémantique

Extraire le sens des modèles de communication et d'enquête.

• spécificité des questions

• référence aux contraintes

• phrase orientée vers la décision

• sentiment indiquant une certitude ou une hésitation

Classe de signal C : signaux d'évaluation comparative

Refléter le comportement d'analyse concurrentielle.

• comparaisons entre fournisseurs

• vérifications de la plage de tolérance

• analyse comparative des prix et des délais

Classe de signal D : signaux d'évaluation des risques

Indiquez l'incertitude perçue.

• demandes de certifications

• questions liées aux risques

• problèmes de faisabilité logistique

Classe de signal E : signaux temporels

Capturez les modèles de synchronisation.

• accélération des messages

• intervalles de délai

• changements de réactivité

Chaque classe contribue différemment en fonction de l'étalonnage du poids.

Cadre de pondération des fonctionnalités

Le modèle attribue des pondérations à l'aide d'une approche hybride :

Poids de base (Wb)

Représente l'influence globale de chaque classe de signal sur tous les secteurs.

Poids contextuel (Wc)

Ajustement en fonction du type de produit, du segment d'acheteur et des normes de comportement du secteur.

Poids comportemental (Wbvr)

Dérivé de modèles économiques comportementaux, tels que l'aversion aux pertes ou l'inertie décisionnelle.

Poids historique (Wh)

Calculé à partir des parcours agrégés des acheteurs passés.

Poids personnalisé (Wp)

Affiné à mesure que le système observe les tendances de chaque acheteur.

La contribution au score final d'une fonctionnalité est :

Score des fonctionnalités = Wb + Wc + Wbvr + Wh + Wp

Courbe de probabilité d'intention

Le système ne traite pas l'intention comme une progression linéaire.
Au lieu de cela, il mappe le comportement de l'acheteur à une courbe de probabilité non linéaire reflétant la dynamique de décision du monde réel.

Trois types de courbes sont utilisés :

1. Courbe cumulative

L'intention augmente régulièrement à mesure que les signaux s'accumulent.

2. Courbe de seuil

L'intention reste faible jusqu'à l'apparition de signaux clés, puis augmente rapidement.

3. Courbe d'oscillation

L'intention fluctue en fonction de l'alternance de clarté et d'incertitude.

Les acheteurs se voient automatiquement attribuer un type de courbe en fonction du comportement du signal.

Mécanismes d'étalonnage

Le calibrage garantit que le modèle reflète le comportement actuel du marché.

Calibrage inter-acheteur

Aligne la notation sur les modèles de comportement d'acheteurs similaires.

Calibrage temporel

Ajustement en fonction de la saisonnalité, des cycles de projet ou des rythmes d'approvisionnement.

Étalonnage industriel

Normalise les différences de notation entre les secteurs (par exemple, électronique et emballage).

Étalonnage de la réduction du bruit

Supprime les faux positifs (par exemple, visites accidentelles de pages, demandes superficielles).

Intégration de la couche de confiance

Le système comprend une couche de confiance qui quantifie l'incertitude du score.

La confiance est influencée par :

• exhaustivité des données

• volatilité du comportement des acheteurs

• cohérence du signal

• présence ou absence d'indicateurs clés

Intention élevée + faible confiance ≠ prédiction fiable
Intention modérée + confiance élevée = prédiction significative

Cela évite la surinterprétation de données incomplètes.

Moteur d'interprétation des comportements

Au-delà de la notation numérique, le système génère des résultats analytiques :

Projection de scène

Estimez où se situe l'acheteur dans le processus de décision.

Indice de dynamique

Une mesure de l'accélération ou de la décélération de l'intention.

Profil de risque

Indique si la perception du risque augmente ou diminue.

Orientation comparative

Indique si l'acheteur isole un fournisseur ou élargit le champ de recherche.

Ces couches contextuelles rendent le score exploitable.

SaleAI Implémentation (non promotionnelle)

SaleAI CRM et agents de données ingérer :

• sémantique des messages

• navigation des journaux

• signaux d'analyse comparative

• demandes liées aux risques

• séquences comportementales

Les agents les mappent en scores d'intention à l'aide du cadre ci-dessus.

Cette description reflète uniquement les principes de fonctionnement du système, et non les allégations promotionnelles.

Cas d'utilisation pratiques

Le modèle de notation d'intention prend en charge :

• qualification des leads

• priorisation automatisée du suivi

• prévisions

• segmentation des acheteurs

• évaluation des risques

• identification des seuils d'achat

Il permet des opérations de ventes basées sur les données sans s'appuyer sur une interprétation subjective.

Conclusion

L'intention de l'acheteur est une construction probabiliste façonnée par le comportement, le contexte, l'évaluation des risques et la cohérence des décisions.
Un modèle de notation structuré permet à l'IA d'interpréter ces facteurs comme un indice mesurable, offrant ainsi de la clarté dans des environnements où l'observation humaine est souvent ambiguë.

Ce modèle fournit une base pour comprendre comment l'IA transforme l'activité fragmentée des acheteurs en une probabilité d'achat cohérente.