Lead scoring: definizione, funzionamento e metodo

Cos'è il lead scoring?

Definizione di lead scoring

Il lead scoring è un metodo che consiste nelassegnare un punteggio a un lead per valutarne il potenziale commerciale e il livello di maturità.

Questo punteggio può essere calcolato a partire da diverse categorie di informazioni.

Per esempio:

• ruolo del contatto;
• settore dell'azienda;
• dimensioni dell'organizzazione;
• pagine visitate;
• contenuti scaricati;
• interazioni con le email;
• richiesta di una demo.

Ogni azione o caratteristica può ricevere un determinato numero di punti.

Esempio:

Azienda in linea con il target: +20 punti

Ruolo decisionale: +15 punti

Download di un white paper: +5 punti

Consultazione della pagina dei prezzi: +15 punti

Richiesta di una demo: +30 punti

Un lead che raggiunge i 70 punti può quindi essere considerato una priorità per un'azione commerciale.

Il punteggio, tuttavia, non è una verità assoluta. Rappresenta unastima strutturata della priorità del leadbasata sulle informazioni disponibili.

Se ben strutturato, il lead scoring permette di sfruttare al meglio una strategia di lead generation B2B, di concentrare i commerciali sui contatti a maggior valore e di migliorare progressivamente la qualità della pipeline.

Perché il lead scoring è essenziale nella lead generation?

Una strategia di acquisizione può generare centinaia o migliaia di contatti.

Ma trasmettere ogni nuovo lead immediatamente ai commerciali crea rapidamente diversi problemi.

I commerciali possono:

• perdere tempo su contatti poco pertinenti;
• trascurare prospect realmente interessanti;
• considerare progressivamente i lead marketing come non sufficientemente qualificati.

Lo scoring permette di introdurre una logica di priorità.

Supponiamo che vengano generati 500 lead in un mese.

Tra questi:

• 300 mostrano scarso coinvolgimento;
• 150 corrispondono al target ma rimangono relativamente freddi;
• 50 combinano un profilo eccellente e diversi segnali vicini a una decisione.

Senza scoring, questi 500 contatti rischiano di essere trattati in modo relativamente uniforme.

Con un modello di scoring, i 50 lead più promettenti possono ricevere immediatamente una priorità superiore.

Il volume rimane identico, ma l'allocazione del tempo commerciale cambia completamente.

Il ruolo del lead scoring nel ciclo di vendita

Lo scoring agisce come un sistema di smistamento tra acquisizione e vendita.

Un percorso può essere rappresentato così:

visitatore → lead → lead con score → lead prioritario → MQL → azione commerciale → opportunità → cliente.

A seconda dell'organizzazione scelta, lo score può contribuire a determinare quando un contatto raggiunge lo status di MQL.

Una volta trasmesso alle vendite, il lead deve ancora essere verificato e approfondito.

Se esiste un progetto concreto, può poi diventare un'opportunità monitorata nella pipeline commerciale.

Buono a sapersi

Un lead score non sostituisce il giudizio commerciale. Serve soprattutto a organizzare le priorità. Un prospect con un punteggio elevato può alla fine non avere un progetto, mentre un lead meno visibile può diventare un’ottima opportunità dopo una conversazione.

Come funziona il lead scoring?

Il funzionamento si basa su tre elementi: calcolare un punteggio, definire delle soglie e associare un'azione a ogni livello.

Assegnare un punteggio a ogni lead

Ogni criterio riceve un peso in base al suo valore.

Per esempio:

Questa ponderazione deve riflettere la realtà del business.

La visita a una pagina dei prezzi può essere estremamente importante per un'azienda SaaS, mentre sarà meno significativa in un'attività in cui i prezzi non sono pubblici.

Definire le soglie di qualificazione

I punti hanno valore solo se esistono soglie che permettono di attivare delle azioni.

Un'azienda può, ad esempio, definire:

Da 0 a 29 punti: priorità bassa

Il lead rimane all'interno di una logica di marketing.

Da 30 a 59 punti: interesse moderato

Il lead può ricevere ulteriori contenuti o essere monitorato.

Da 60 a 79 punti: potenziale MQL

È possibile effettuare una convalida supplementare.

80 punti o più: priorità commerciale alta

È possibile inviare una notifica al team di vendita.

Questa struttura deve rimanere abbastanza semplice da essere compresa.

Un commerciale deve poter capire perché un lead ha raggiunto un determinato livello.

Dare priorità ai lead da trasmettere ai commerciali

L'obiettivo finale non è produrre un voto, ma consentire una migliore allocazione delle risorse.

Due lead arrivano contemporaneamente.

Lead A

Azienda in target, direttore commerciale, consultazione ripetuta di pagine strategiche, richiesta di informazioni.

Lead B

Azienda fuori target, stagista marketing, singolo download di una guida introduttiva.

Sebbene entrambi siano tecnicamente dei lead, la priorità commerciale non è paragonabile.

Lo scoring permette di automatizzare questa distinzione.

Può in particolare attivare:

• cambio di stato;
• notifica;
• creazione di un'attività;
• assegnazione a un commerciale.

Alcune funzioni di sales automation possono facilitare queste azioni una volta che il punteggio raggiunge un livello definito.

Quali criteri utilizzare per assegnare un punteggio a un lead?

Un modello solido combina solitamente diversi tipi di dati.

Basarsi esclusivamente sul profilo del prospect o solo sul suo comportamento può offrire una visione incompleta.

I criteri demografici e firmografici

Questi criteri indicano principalmente se il lead corrisponde al target commerciale.

Ruolo

Questa funzione permette di valutare l'importanza del contatto nel processo d'acquisto.

Ad esempio:

Direttore commerciale: +20

Responsabile Sales Operations: +15

Tirocinante: +2

Il punteggio dipende ovviamente dall'offerta.

Per una soluzione HR, un responsabile delle risorse umane sarà probabilmente più interessante di un direttore commerciale.

È quindi necessario allineare il punteggio con i persona effettivamente ricercati.

Settore di attività

Alcuni settori possono rappresentare mercati prioritari.

Ad esempio:

SaaS B2B: +15

Consulenza: +10

Settore non target: -20

Questa ponderazione deve basarsi sui risultati commerciali reali, una volta che si dispone di dati sufficienti.

Dimensioni dell'azienda

Le dimensioni spesso influenzano:

• budget ;
• complessità ;
• potenziale ;
• organizzazione commerciale.

Un'azienda che punta principalmente al mid-market può assegnare:

da 50 a 500 dipendenti: +20

da 10 a 49 dipendenti: +5

oltre 5.000 dipendenti: +10

Il cliente più grande non è necessariamente il migliore.

È necessario indicare la dimensione che corrisponde realmente al mercato ideale.

Localizzazione

Anche la localizzazione può influenzare il punteggio.

Esempio:

Francia: +10

Belgio francofono: +5

area non coperta: -30

Questo criterio diventa particolarmente rilevante quando l'azienda ha vincoli geografici, linguistici o normativi.

Criteri comportamentali

I comportamenti permettono di misurare il coinvolgimento.

Visite al sito web

Non tutte le visite hanno lo stesso valore.

La consultazione di un articolo informativo può ricevere pochi punti.

Una visita ripetuta alle pagine prodotto, listini o casi studio può avere un peso maggiore.

Esempio:

Articolo del blog: +2

Pagina offerta: +8

Pagina prezzi: +15

È tuttavia necessario evitare di accumulare punti artificialmente a ogni visita.

Uno stesso potenziale cliente che consulta venti volte una pagina non dovrebbe diventare automaticamente prioritario se il suo profilo rimane completamente fuori target.

Download di contenuti

Il download permette di identificare gli interessi.

Tuttavia, non tutti i contenuti indicano lo stesso livello di maturità.

Per esempio:

Guida introduttiva: +5

Benchmark avanzato: +10

Confronto tra soluzioni: +15

Il valore dipende soprattutto dalla vicinanza tra il contenuto e una decisione commerciale.

Aperture e clic nelle email

Le interazioni con le email possono segnalare un ulteriore interesse.

Un clic è generalmente più significativo di una semplice apertura.

È possibile utilizzare, ad esempio:

Apertura: +1

Clic: +5

Risposta: +15

È tuttavia necessario evitare di sovrappesare questo canale.

Il comportamento relativo alle email deve essere combinato con il resto del profilo.

Partecipazione a un webinar

L'iscrizione e la successiva partecipazione effettiva a un webinar possono indicare un livello di coinvolgimento superiore.

Il punteggio può aumentare ulteriormente quando l'argomento del webinar è vicino alla fase decisionale.

Esempio:

Webinar generalista: +5

Dimostrazione di prodotto collettiva: +15

L'intenzione dipende quindi tanto dal formato quanto dall'argomento.

I criteri di intenzione d'acquisto

Questi segnali sono generalmente i più importanti poiché indicano una vicinanza a un'azione commerciale.

Richiesta di dimostrazione

Una richiesta di dimostrazione costituisce solitamente un segnale forte.

Può ricevere un peso importante:

+30 o +40 punti, per esempio.

Tuttavia, anche una richiesta esplicita va valutata in relazione alla qualità del profilo.

Una persona fuori target può richiedere una dimostrazione senza rappresentare una reale opportunità.

Consultazione dei prezzi

La consultazione ripetuta di una pagina dei prezzi può indicare una fase di valutazione.

Può quindi ricevere un punteggio più alto rispetto alla semplice lettura di un contenuto.

Esempio:

Prima visita: +10

Ritorno sulla pagina prezzi: +15

Attenzione però a non interpretare automaticamente questa azione come una sicura intenzione d'acquisto.

Richiesta di preventivo

La richiesta di preventivo rappresenta uno dei segnali più vicini a una decisione d'acquisto.

Può far scattare direttamente una priorità commerciale senza dover attendere un punteggio estremamente elevato.

Il sistema di scoring deve quindi prevedere dellescorciatoieper determinati comportamenti ad alto valore.

Per esempio:

Richiesta di preventivo = inoltro immediato al reparto commerciale, anche se il punteggio precedente era basso.

Buono a sapersi

Alcuni segnali devono poter superare il classico sistema a punti. Una richiesta esplicita di preventivo o di appuntamento non dovrebbe restare bloccata in una sequenza automatica soltanto perché il lead non ha ancora raggiunto una soglia teorica.

Quali sono le diverse tipologie di lead scoring?

È possibile adottare diversi approcci a seconda della maturità aziendale e dei dati a disposizione.

Lead scoring esplicito

Il lead scoring esplicito utilizza le informazioni direttamente note sul lead.

Ad esempio:

• ruolo;
• azienda;
• dimensioni;
• settore;
• localizzazione.

Questi dati indicano principalmentechi è il lead.

Possono provenire:

• da un modulo;
• dal CRM;
• da una banca dati B2B;
• da uno strumento di arricchimento dati.

Il lead scoring esplicito permette soprattutto di misurare l'adeguatezza rispetto al target.

Lead scoring implicito

Lo scoring implicito si basa sui comportamenti.

Ad esempio:

• pagine consultate;
• download;
• clic;
• eventi;
• richieste.

Questi dati indicano maggiormenteciò che fa il lead.

Servono quindi a stimare la maturità o l'engagement.

Un buon modello solitamente combina:

fit esplicito + comportamento implicito.

Lead scoring predittivo

Lo scoring predittivo utilizza dati storici per identificare automaticamente le caratteristiche associate alle migliori probabilità di conversione.

Il modello può ad esempio rilevare che i lead:

• appartenenti a determinati settori;
• di una certa dimensione;
• che consultano diverse pagine specifiche;

hanno una maggiore tendenza a diventare clienti.

Questo approccio diventa pertinente quando l'azienda dispone di dati storici sufficientemente affidabili.

Un modello predittivo alimentato da dati errati o insufficienti può generare raccomandazioni fuorvianti.

Lead scoring manuale o automatizzato

Lo scoring può essere costruito anche manualmente.

Una piccola impresa può iniziare con un semplice foglio di calcolo:

settore target = +10

ruolo decisionale = +15

richiesta commerciale = +30

Quando il volume aumenta, il CRM o le piattaforme di marketing possono automatizzare il calcolo.

Come implementare una strategia di lead scoring?

Un buon modello deve basarsi sulla realtà commerciale piuttosto che su una griglia teorica copiata da internet.

Definire il proprio ICP

Il primo passo consiste nel definire con precisione il tipo di azienda ricercata.

È necessario identificare:

• settore;
• dimensioni;
• localizzazione;
• organizzazione;
• problematiche principali.

I migliori clienti attuali possono servire come punto di partenza.

L'obiettivo è capire quali caratteristiche ricorrono regolarmente negli account più redditizi o più facili da gestire.

Identificare i comportamenti ad alto valore

Analizzate poi i comportamenti che precedono regolarmente un'opportunità.

Per esempio:

I potenziali clienti consultano spesso:

• i prezzi?
• i casi studio?
• una pagina prodotto specifica?
• una dimostrazione?

Questi comportamenti devono avere un peso maggiore rispetto ad azioni molto distanti dall'acquisto.

È inoltre necessario evitare di considerare automaticamente ogni interazione come positiva.

Il download di un contenuto molto generico può rivelare curiosità senza un vero progetto.

Assegnare punti positivi e negativi

Il sistema deve integrare punti positivi ma anche negativi.

Esempio:

Settore target: +20

Decision maker: +15

Richiesta di demo: +30

Azienda fuori zona: -40

Indirizzo studente: -20

Inattività prolungata: -10

I punteggi negativi evitano che un lead fuori target raggiunga artificialmente un punteggio eccellente solo grazie a numerose interazioni.

Testare e regolare il modello

Il punteggio iniziale sarà raramente perfetto.

Dopo qualche settimana o mese, confrontate:

• lead con un buon punteggio diventati opportunità;
• falsi positivi;
• lead interessanti sottovalutati.

Supponiamo che un criterio «webinar» abbia ricevuto +20 punti.

Dopo un'analisi, i partecipanti ai webinar convertono in realtà molto poco.

Il peso deve probabilmente essere ridotto.

Al contrario, la consultazione di una pagina specifica può rivelarsi molto più predittiva del previsto.

Il modello deve quindi evolversi.

Allineare i team marketing e vendite

Il lead scoring non può essere concepito solo dal marketing.

I commerciali possiedono una conoscenza essenziale del campo.

Spesso sanno:

• quali profili progrediscono realmente;
• quali funzioni rispondono meglio;
• quali segnali sono ingannevoli.

Marketing e vendite devono quindi convalidare insieme:

• criteri;
• peso;
• soglie;
• azioni attivate.

Un' agenzia di prospezione B2B può utilizzare questo tipo di logica di priorità anche a complemento di un targeting rigoroso quando il volume di account da gestire diventa elevato.

Buono a sapersi

Il miglior modello di scoring non è quello con il maggior numero di variabili. Un sistema semplice, compreso da marketing e vendite e aggiornato regolarmente, spesso genera più valore di una formula complessa impossibile da spiegare.

Qual è la differenza tra lead scoring e lead qualification?

I due concetti perseguono un obiettivo simile ma non funzionano esattamente allo stesso modo.

Il lead scoring misura il potenziale di un lead

Lo scoring assegna un punteggio.

Permette di stimare:

• fit;
• coinvolgimento;
• intenzione.

Funziona particolarmente bene per organizzare automaticamente un volume importante di lead.

Risponde principalmente a:

«Quale livello di priorità dobbiamo assegnare a questo lead?»

La lead qualification convalida l'opportunità commerciale

La qualificazione solitamente va oltre.

Mira a confermare, spesso attraverso una conversazione:

• bisogno reale;
• capacità di spesa;
• decisori;
• tempistiche.

Risponde maggiormente a:

«Esiste davvero un'opportunità commerciale sfruttabile?»

Un punteggio di 90 non può sempre rispondere a questa domanda.

Solo il confronto può talvolta confermare la situazione.

Perché questi due approcci sono complementari

Lo scoring aiuta a determinarechi contattare in via prioritaria.

La qualificazione aiuta poi a determinarese il contatto merita davvero di avanzare nella vendita.

Il percorso può quindi essere:

leads → scoring → leads prioritari → qualificazione → opportunità.

Entrambi i meccanismi riducono così progressivamente il volume per concentrare l'attenzione sui contatti che presentano il miglior potenziale.

Lead scoring e lead nurturing

Il lead scoring e il lead nurturing funzionano particolarmente bene insieme quando non tutti i lead sono ancora pronti per parlare con un commerciale.

Identificare il livello di maturità di un prospect

Il punteggio può servire a suddividere i lead in diversi livelli.

Per esempio:

0-30: scoperta

31-60: interesse

61-80: valutazione

81+: priorità commerciale

Questa classificazione permette di evitare di inviare una richiesta di dimostrazione troppo presto.

Il contenuto proposto evolve in base al livello di maturità.

Attivare campagne di nurturing mirate

Un lead ancora freddo può ricevere:

• contenuti didattici;
• guide;
• newsletter.

Un lead più avanzato può ricevere:

• casi studio;
• comparazioni;
• webinar specializzati.

Un lead prossimo alla decisione può essere indirizzato verso:

• una dimostrazione;
• un appuntamento;
• contenuti commerciali.

Il punteggio diventa quindi un elemento utile per deciderequale tipo di interazione proporre successivamente.

Trasmettere i lead qualificati al momento giusto

Quando il punteggio raggiunge una certa soglia, il sistema può attivare un'azione commerciale.

Ad esempio:

Punteggio > 80 → creazione di un'attività commerciale.

Tuttavia, alcuni segnali forti possono attivare questa trasmissione anche direttamente.

Il processo deve rimanere flessibile.

L'obiettivo non è far rispettare ciecamente una formula, ma ridurre il rischio di:

• contattare troppo presto;
• contattare troppo tardi.

Quali strumenti utilizzare per il lead scoring?

Lo scoring può essere costruito con diverse categorie di strumenti.

CRM

Il CRM centralizza i dati commerciali.

Può archiviare:

• profilo;
• azienda;
• stato;
• punteggio;
• cronologia.

A seconda dello strumento, alcune regole possono essere automatizzate direttamente nel CRM.

Il punteggio può quindi attivare:

• cambio di stato;
• assegnazione;
• creazione di attività.

Piattaforme di marketing automation

Queste piattaforme sono particolarmente adatte ai punteggi comportamentali.

Possono monitorare:

• email;
• moduli;
• download;
• interazioni.

Il punteggio si aggiorna automaticamente in base ai comportamenti.

Consentono inoltre di attivare workflow adattati al livello raggiunto.

Strumenti di analisi comportamentale

Gli strumenti di analisi possono fornire informazioni su:

• pagine visitate;
• frequenza;
• percorso;
• ritorni sul sito.

Questi dati consentono di identificare alcuni comportamenti strettamente legati all'acquisto.

È tuttavia necessario prestare attenzione al volume dei dati.

Non tutte le interazioni osservabili devono essere incluse nel punteggio.

Soluzioni di arricchimento dati

L’arricchimento dati consente di completare le informazioni su:

• azienda;
• dimensioni;
• settore;
• localizzazione;
• tecnologie.

Questi dati migliorano principalmente lo scoring esplicito.

Un lead il cui modulo contiene solo nome, cognome ed email può così essere valutato con maggiore precisione.

Quali KPI monitorare?

Il lead scoring deve essere valutato in base ai risultati commerciali ottenuti, non solo sui punteggi in sé.

Numero di lead qualificati (MQL)

Il primo indicatore può essere il numero di lead che raggiungono il livello di MQL.

Monitora in particolare:

• volume;
• fonte;
• segmento.

Un aumento improvviso degli MQL, tuttavia, non è automaticamente positivo.

Potrebbe semplicemente significare che la soglia è stata fissata troppo in basso.

Tasso di conversione da MQL a SQL

Questo indicatore misura la proporzione di MQL che diventano abbastanza interessanti da essere considerati lead commerciali realmente sfruttabili.

Esempio:

200 MQL → 80 SQL.

Tasso:

40%.

Un livello molto basso può indicare che il marketing scoring sta sovrastimando alcuni lead.

Tasso di conversione dei lead

È necessario poi misurare quanti lead iniziali diventano:

• opportunità;
• clienti.

Il lead scoring dovrebbe idealmente aiutare i commerciali a concentrarsi sui lead con le maggiori probabilità di conversione.

Durata del ciclo di vendita

Lead meglio profilati e più maturi possono talvolta avanzare più rapidamente.

Confronta la durata delle opportunità in base a:

• punteggio iniziale;
• segmento;
• fonte.

Questo permette di verificare se i lead con il punteggio più alto siano effettivamente più facili da convertire.

Fatturato generato

Il KPI finale rimane il valore economico.

Confronta in particolare:

lead ad alto punteggio → fatturato generato

con:

lead a punteggio medio o basso → fatturato generato.

Se non emerge alcuna differenza significativa, probabilmente il modello non sta dando priorità ai criteri corretti.

Ecco una sintesi:

I KPI di prospezione e un dashboard di prospezione consentono di completare questa analisi quando i lead entrano nel processo commerciale.

Gli errori da evitare

Uno scoring mal progettato può dare una falsa impressione di precisione.

Utilizzare troppi criteri

Aggiungere 50 variabili non rende necessariamente il modello migliore.

Più il sistema diventa complesso, più diventa difficile:

• comprendere un punteggio;
• identificare un errore;
• modificare le ponderazioni.

Iniziate con alcuni criteri determinanti.

Aggiungete nuove variabili solo quando apportano realmente una capacità di previsione supplementare.

Non aggiornare il modello di scoring

Il mercato evolve.

L’offerta cambia.

Anche il target può evolvere.

Un modello costruito due anni prima può quindi diventare obsoleto.

Rivalutate regolarmente:

• ponderazioni;
• soglie;
• performance.

Un settore un tempo prioritario può, ad esempio, generare oggi molte meno opportunità.

Ignorare i comportamenti dei potenziali clienti

Un modello basato esclusivamente sul profilo non tiene conto della maturità.

Due direttori commerciali che lavorano in aziende identiche possono avere intenzioni completamente diverse.

Uno ha appena scaricato una guida generica.

L’altro sta consultando i prezzi e richiedendo una dimostrazione.

Il punteggio deve riflettere questa differenza.

Definire soglie arbitrarie

Perché un lead diventa prioritario a 70 punti e non a 60?

La risposta non deve essere:

« Perché 70 sembrava un buon numero. »

Le soglie devono essere progressivamente convalidate dai risultati.

Analizzate in particolare a partire da quale punteggio i tassi di conversione aumentano realmente.

Non misurare le performance

Un sistema di scoring che non viene mai valutato diventa rapidamente solo decorativo.

Confrontate regolarmente:

• punteggi;
• opportunità;
• vendite;
• fatturato.

Se i lead con il punteggio più alto non portano a risultati migliori, è necessario rivedere il modello.

FAQ sul lead scoring

Cos'è il lead scoring?

Il lead scoring è un metodo che permette di assegnare un punteggio a ogni lead per stimarne il potenziale commerciale e il livello di maturità.

Il punteggio può tenere conto di:

• profilo;
• azienda;
• comportamenti;
• segnali di acquisto.

L'obiettivo principale è dare priorità ai lead che meritano un'azione commerciale.

Come si calcola un lead score?

Inizia identificando i criteri più importanti.

Assegna quindi dei punti.

Esempio:

Azienda target: +20

Ruolo decisionale: +15

Download: +5

Pagina dei prezzi: +15

Richiesta di demo: +30

I punti vengono quindi sommati.

Il punteggio ottenuto può attivare diverse azioni in base a soglie definite in precedenza.

Quali criteri utilizzare per il lead scoring?

I criteri principali possono essere raggruppati in tre categorie.

Profilo:

• ruolo;
• settore;
• dimensioni;
• localizzazione.

Comportamento:

• visite;
• download;
• email;
• webinar.

Intenzione:

• prezzi;
• dimostrazione;
• preventivo.

Un buon modello combina solitamente diverse dimensioni invece di dipendere da un unico segnale.

Qual è la differenza tra lead scoring e lead qualification?

Il lead scoring assegna automaticamente o semi-automaticamente una priorità al lead.

La qualificazione mira piuttosto a confermare l'esistenza di una reale opportunità.

Lo scoring può quindi selezionare i lead da trattare per primi.

La qualificazione convalida poi il contesto grazie a informazioni più precise o a una conversazione commerciale.

Quali strumenti permettono di automatizzare il lead scoring?

Si possono utilizzare diverse categorie di strumenti:

• CRM;
• piattaforme di marketing automation;
• strumenti di analisi;
• soluzioni di arricchimento dati.

Un software di prospezione B2B può inoltre completare il dispositivo quando i lead vengono poi integrati in campagne commerciali.

La scelta dipende principalmente:

• dal volume;
• dai dati disponibili;
• dalla complessità dello scoring.

Perché implementare un lead scoring?

Il lead scoring permette principalmente di concentrare le risorse commerciali sui lead che presentano il maggior potenziale.

Può aiutare a:

• dare priorità ai contatti in modo più efficace;
• evitare di trasmettere lead freddi troppo presto;
• identificare i potenziali clienti più coinvolti;
• migliorare l'allineamento tra marketing e vendite;
• attivare azioni automatizzate.

Una strategia efficace, tuttavia, non punta a creare il punteggio più sofisticato possibile. Deve consentire ai team diprendere decisioni migliori sul trattamento da riservare a ogni lead: continuare a seguirlo, trasmetterlo al team commerciale o ridurne la priorità.