Sans formules mathématiques : comment notre modèle attribue une probabilité de vente à chaque adresse et pourquoi ça compte pour votre prospection.
Camille Berthier
Lead Data Scientist

« Score vendeur 87 %. » Que signifie ce chiffre que vous voyez sur chaque alerte Pigea ? Sans jargon mathématique, voici comment le score est construit, ce qu'il représente vraiment, et comment l'utiliser pour prioriser votre prospection.
Le score vendeur est un nombre entre 0 et 100 qui estime la probabilité qu'un bien soit mis en vente dans les 6 prochains mois. Plus le score est élevé, plus les signaux détectés sur l'adresse correspondent à ceux observés sur des biens effectivement vendus.
Analogie
Imaginez que vous regardiez la météo. Un score de 87 % ne garantit pas qu'il va pleuvoir — mais il dit que dans 87 % des cas passés où les mêmes conditions météo étaient réunies, il a effectivement plu. Le score vendeur fonctionne sur le même principe, mais pour les ventes immobilières.
0–100
Plage du score
5
Familles de signaux
30+
Signaux individuels
94%
Taux de précision
Voici un guide pratique pour interpréter les scores et prioriser vos actions :
« Le score ne remplace pas le jugement commercial. Il oriente votre temps vers les adresses où la probabilité de succès est la plus forte. C'est un outil de priorisation, pas de décision. »
Le score d'une adresse peut évoluer dans le temps. Un nouveau signal détecté (par exemple, un dépôt de permis de construire) peut faire passer le score de 45 à 72. À l'inverse, si un signal se périmé (par exemple, une procédure de recouvrement clôturée), le score peut baisser. C'est pourquoi Pigea vous envoie des mises à jour, pas seulement des alertes ponctuelles.
Conseil pratique
Ne vous focalisez pas uniquement sur les scores 85+. Un score de 55 sur un bien avec un fort potentiel (bon emplacement, parcelle divisible) peut être plus rentable qu'un score de 90 sur un bien sans atout. Le score est un critère parmi d'autres.
Camille Berthier
Lead Data Scientist
Camille dirige l'équipe data science de Pigea. Docteure en machine learning, elle conçoit les modèles prédictifs qui alimentent la plateforme depuis 2024.
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