Per valutare i lead con l’AI, parti da poche regole che il team sales sappia spiegare con chiarezza. Importa una lista di lead con dimensioni dell’azienda, job title e testo del sito web, quindi usa AI Editing di Datablist per generare un punteggio a partire da questi campi. Controlla l’anteprima dello script generato su alcune righe di esempio prima di applicarlo all’intera lista.
In questo modo, ogni lead riceve un punteggio coerente che aiuta a stabilire le priorità. Il sistema non prevede chi acquisterà: confronta quindi i risultati con esempi di clienti reali e modifica le regole se il ranking non ti sembra corretto.
Ecco il processo passo passo per il lead scoring con AI:
Cos’è il lead scoring?
Il lead scoring classifica i prospect in base ai criteri scelti, per esempio la compatibilità dell’azienda con le dimensioni del tuo target o la rilevanza del ruolo del contatto. Il punteggio aiuta a decidere quali righe analizzare per prime, ma la sua efficacia dipende dalle regole e dai dati di partenza.
Step 1: identifica i tuoi clienti migliori
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Analizza nel CRM alcuni clienti acquisiti e alcuni lead poco in linea con il tuo target. Cerca le caratteristiche che li distinguono: dieci esempi positivi, da soli, non bastano a capire quali regole escludano le aziende sbagliate.
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Individua gli elementi che hanno in comune e annotali. Ecco alcuni fattori da considerare:
- Caratteristiche dell’azienda (dimensioni, settore, sede)
- Dati del contatto (job title, potere decisionale)
- Livello di engagement con la tua azienda
- Dati demografici e comportamentali
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Definisci in che modo ogni fattore incide sul ranking.
Assegna il punteggio più alto ai fattori importanti e quello più basso agli elementi utili, ma non essenziali.
Nell’esempio seguente, un ruolo decisionale corrispondente al target vale due punti, un’azienda con 15–100 dipendenti vale un punto e la presenza sul sito di un termine legato all’AI vale un altro punto. Ogni lead può ottenere da zero a quattro punti. Questi pesi sono soltanto esempi, non un modello addestrato sui dati di conversione.
Nota: adatta i punteggi al tuo modello di business e al tuo mercato.
Step 2: importa i lead in Datablist
Per prima cosa, importa un file CSV/Excel in Datablist con l’elenco dei lead che vuoi valutare.
Datablist ti permette di elaborare il punteggio all’interno di una collection prima di esportare una lista ordinata per priorità.
AI Editing genera codice JavaScript a partire da un prompt e da un piccolo campione di elementi. Dopo che avrai approvato l’anteprima, applicherà le regole generate alle righe. Specifica anche i casi limite, perché il generatore non può dedurre tutti i pattern presenti nella collection completa basandosi su pochi esempi.
Inizia creando una collection, quindi importa la lista come file CSV o Excel.
Questo è il mio file. Contiene:
- i testi dei siti web aziendali
- le dimensioni delle aziende
- il job title dei prospect
Step 3: indica all’AI come valutare i lead
Ora trasforma le regole di scoring in una modifica. Indica le proprietà di input e definisci i valori e le eccezioni che lo script generato dovrà gestire.
Segui queste indicazioni per ottenere risultati più accurati:
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Apri Edit nell’intestazione della collection.
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Seleziona AI Editing.
Apri AI Editing da Edit -> AI Editing -
Scrivi il prompt di scoring. Seleziona le proprietà della collection dall’editor del prompt, così i riferimenti saranno collegati alle colonne effettive. Specifica se un valore mancante deve ricevere zero punti e se le corrispondenze parziali sono valide.
Ecco il mio prompt per il lead scoring con AI.
Per Persona Match, leggi la proprietà position. Assegna 2 punti quando contiene founder o co-founder e la persona è anche CEO. In caso contrario, assegna 1 punto quando il ruolo è CEO o COO. Assegna 0 per gli altri ruoli o se il campo è vuoto. Non assegnare mai sia 2 sia 1 punto.
Per Account Match, leggi company_size. Assegna 1 punto quando il valore è un numero compreso tra 15 e 100 inclusi; altrimenti assegna 0.
Per Product Match, leggi Website Texts. Assegna 1 punto quando contiene AI o KI come termine completo oppure l’espressione Artificial Intelligence, ignorando maiuscole e minuscole. Non considerare AI quando compare all’interno di un’altra parola. Assegna 0 quando il testo è vuoto o non contiene corrispondenze.
Imposta Lead Score come somma dei tre punteggi numerici, con un valore da 0 a 4. Mantieni le proprietà di input. Usa le proprietà position, company_size e Website Texts effettivamente collegate in questa collection.
❗Importante
Seleziona ogni proprietà dall’editor del prompt invece di lasciare testo segnaposto non collegato. Verifica un valore company size mancante, un job title che includa sia founder sia CEO e un sito contenente la parola “said”, così da intercettare eventuali corrispondenze errate con “AI”.
- Clicca su Generate.
L’anteprima mostra il risultato dello script generato su un campione di elementi. Controlla i tre punteggi parziali e la loro somma. Se una regola non funziona, perfeziona il prompt e genera una nuova anteprima prima di applicarlo alla lista.
Step 4: analizza i risultati
Quando l’anteprima rispetta le tue regole, clicca su Run on items. Prima di usare il punteggio per l’outreach, confronta le righe con punteggi alti e bassi con gli esempi presenti nel CRM.
Esporta la lista verificata nel tuo CRM oppure usa una delle integrazioni disponibili nel tuo piano. Conserva le definizioni delle regole insieme alla lista, così il team saprà perché ogni lead ha ricevuto quel punteggio.
La modifica generata può essere riutilizzata per i nuovi lead. Rivedi le regole quando cambia il profilo del tuo cliente ideale o quando vengono modificate le colonne di input.