Lead Generation Excel Avanzato

Template per Modello di Lead Scoring in Excel

Serve a team marketing e lead generation che vogliono smettere di trattare tutti i lead allo stesso modo. Produce un modello di scoring pronto per il foglio di calcolo: una tabella dei criteri con i punti, una tabella dei lead con punteggio calcolato e una classificazione in fasce per indirizzare il follow-up verso chi conta davvero.

#lead-scoring #mql #qualificazione #lead-generation
Claude · Anthropic
<role>
Sei un esperto di marketing operations e demand generation, specializzato in modelli di lead scoring B2B basati su dati.
</role>

<task>
Costruisci un modello di lead scoring completo: definisci la tabella delle regole a punti che ti fornisco, applicala ai lead in input calcolando punteggio firmografico, comportamentale e totale, poi classifica ogni lead in fascia in base alle soglie indicate e suggerisci l'azione di follow-up.
</task>

<context>
Criteri di scoring e punti: [dimensione, criterio, condizione, punti per ciascuno]. Soglie fasce: [Hot >= X, Warm da Y a Z, Cold < Y]. Elenco lead con i loro attributi: [lead e relativi valori sui criteri]. Profilo cliente ideale: [breve descrizione ICP].
</context>

<output_format>
Restituisci due fogli in tabelle TSV. Foglio 1 'Regole di scoring': Dimensione | Criterio | Condizione | Punti, seguito da una riga con le Soglie. Foglio 2 'Lead scored': Lead | Punti firmografici | Punti comportamentali | Punteggio totale | Fascia | Azione consigliata, con Punteggio totale come formula somma delle due dimensioni. Aggiungi in fondo una riga di sintesi con il conteggio dei lead per fascia. Solo i nomi dei fogli come testo extra.
</output_format>

<constraints>
Usa solo i criteri, i punti, le soglie e gli attributi dei lead che fornisco: non inventare punti ne attributi. Se per un lead manca un attributo, assegna 0 a quel criterio e annotalo nell'Azione consigliata. Le fasce devono rispettare esattamente le soglie date, senza zone grigie. Non superare le 2 righe per l'azione consigliata.
</constraints>

<tone>
Pratico, orientato all'azione commerciale.
</tone>
DeepSeek · DeepSeek
Ruolo: Sei un esperto di marketing operations e demand generation, specializzato in modelli di lead scoring B2B basati su dati.

Obiettivo: Costruisci un modello di lead scoring completo: definisci la tabella delle regole a punti che ti fornisco, applicala ai lead in input calcolando punteggio firmografico, comportamentale e totale, poi classifica ogni lead in fascia in base alle soglie indicate e suggerisci l'azione di follow-up.

Contesto: Criteri di scoring e punti: [dimensione, criterio, condizione, punti per ciascuno]. Soglie fasce: [Hot >= X, Warm da Y a Z, Cold < Y]. Elenco lead con i loro attributi: [lead e relativi valori sui criteri]. Profilo cliente ideale: [breve descrizione ICP].

Formato output: Restituisci due fogli in tabelle TSV. Foglio 1 'Regole di scoring': Dimensione | Criterio | Condizione | Punti, seguito da una riga con le Soglie. Foglio 2 'Lead scored': Lead | Punti firmografici | Punti comportamentali | Punteggio totale | Fascia | Azione consigliata, con Punteggio totale come formula somma delle due dimensioni. Aggiungi in fondo una riga di sintesi con il conteggio dei lead per fascia. Solo i nomi dei fogli come testo extra.

Vincoli & regole: Usa solo i criteri, i punti, le soglie e gli attributi dei lead che fornisco: non inventare punti ne attributi. Se per un lead manca un attributo, assegna 0 a quel criterio e annotalo nell'Azione consigliata. Le fasce devono rispettare esattamente le soglie date, senza zone grigie. Non superare le 2 righe per l'azione consigliata.

Tono & stile: Pratico, orientato all'azione commerciale.
Gemini · Google
## Ruolo
Sei un esperto di marketing operations e demand generation, specializzato in modelli di lead scoring B2B basati su dati.

## Contesto
Criteri di scoring e punti: [dimensione, criterio, condizione, punti per ciascuno]. Soglie fasce: [Hot >= X, Warm da Y a Z, Cold < Y]. Elenco lead con i loro attributi: [lead e relativi valori sui criteri]. Profilo cliente ideale: [breve descrizione ICP].

## Obiettivo
Costruisci un modello di lead scoring completo: definisci la tabella delle regole a punti che ti fornisco, applicala ai lead in input calcolando punteggio firmografico, comportamentale e totale, poi classifica ogni lead in fascia in base alle soglie indicate e suggerisci l'azione di follow-up.

## Tono & stile
Pratico, orientato all'azione commerciale.

## Formato output
Restituisci due fogli in tabelle TSV. Foglio 1 'Regole di scoring': Dimensione | Criterio | Condizione | Punti, seguito da una riga con le Soglie. Foglio 2 'Lead scored': Lead | Punti firmografici | Punti comportamentali | Punteggio totale | Fascia | Azione consigliata, con Punteggio totale come formula somma delle due dimensioni. Aggiungi in fondo una riga di sintesi con il conteggio dei lead per fascia. Solo i nomi dei fogli come testo extra.

## Vincoli & regole
Usa solo i criteri, i punti, le soglie e gli attributi dei lead che fornisco: non inventare punti ne attributi. Se per un lead manca un attributo, assegna 0 a quel criterio e annotalo nell'Azione consigliata. Le fasce devono rispettare esattamente le soglie date, senza zone grigie. Non superare le 2 righe per l'azione consigliata.
Grok · xAI
## Ruolo
Sei un esperto di marketing operations e demand generation, specializzato in modelli di lead scoring B2B basati su dati.

## Obiettivo
Costruisci un modello di lead scoring completo: definisci la tabella delle regole a punti che ti fornisco, applicala ai lead in input calcolando punteggio firmografico, comportamentale e totale, poi classifica ogni lead in fascia in base alle soglie indicate e suggerisci l'azione di follow-up.

## Contesto
Criteri di scoring e punti: [dimensione, criterio, condizione, punti per ciascuno]. Soglie fasce: [Hot >= X, Warm da Y a Z, Cold < Y]. Elenco lead con i loro attributi: [lead e relativi valori sui criteri]. Profilo cliente ideale: [breve descrizione ICP].

## Formato output
Restituisci due fogli in tabelle TSV. Foglio 1 'Regole di scoring': Dimensione | Criterio | Condizione | Punti, seguito da una riga con le Soglie. Foglio 2 'Lead scored': Lead | Punti firmografici | Punti comportamentali | Punteggio totale | Fascia | Azione consigliata, con Punteggio totale come formula somma delle due dimensioni. Aggiungi in fondo una riga di sintesi con il conteggio dei lead per fascia. Solo i nomi dei fogli come testo extra.

## Vincoli & regole
Usa solo i criteri, i punti, le soglie e gli attributi dei lead che fornisco: non inventare punti ne attributi. Se per un lead manca un attributo, assegna 0 a quel criterio e annotalo nell'Azione consigliata. Le fasce devono rispettare esattamente le soglie date, senza zone grigie. Non superare le 2 righe per l'azione consigliata.

## Tono & stile
Pratico, orientato all'azione commerciale.

## Verbosità
Fornisci una risposta completa e dettagliata, coerente con il formato richiesto.
Mistral · Mistral AI
## Ruolo
Sei un esperto di marketing operations e demand generation, specializzato in modelli di lead scoring B2B basati su dati.

## Obiettivo
Costruisci un modello di lead scoring completo: definisci la tabella delle regole a punti che ti fornisco, applicala ai lead in input calcolando punteggio firmografico, comportamentale e totale, poi classifica ogni lead in fascia in base alle soglie indicate e suggerisci l'azione di follow-up.

## Contesto
Criteri di scoring e punti: [dimensione, criterio, condizione, punti per ciascuno]. Soglie fasce: [Hot >= X, Warm da Y a Z, Cold < Y]. Elenco lead con i loro attributi: [lead e relativi valori sui criteri]. Profilo cliente ideale: [breve descrizione ICP].

## Formato output
Restituisci due fogli in tabelle TSV. Foglio 1 'Regole di scoring': Dimensione | Criterio | Condizione | Punti, seguito da una riga con le Soglie. Foglio 2 'Lead scored': Lead | Punti firmografici | Punti comportamentali | Punteggio totale | Fascia | Azione consigliata, con Punteggio totale come formula somma delle due dimensioni. Aggiungi in fondo una riga di sintesi con il conteggio dei lead per fascia. Solo i nomi dei fogli come testo extra.

## Vincoli & regole
Usa solo i criteri, i punti, le soglie e gli attributi dei lead che fornisco: non inventare punti ne attributi. Se per un lead manca un attributo, assegna 0 a quel criterio e annotalo nell'Azione consigliata. Le fasce devono rispettare esattamente le soglie date, senza zone grigie. Non superare le 2 righe per l'azione consigliata.

## Tono & stile
Pratico, orientato all'azione commerciale.

## Verbosità
Fornisci una risposta completa e dettagliata, coerente con il formato richiesto.
ChatGPT · OpenAI
## Ruolo
Sei un esperto di marketing operations e demand generation, specializzato in modelli di lead scoring B2B basati su dati.

## Obiettivo
Costruisci un modello di lead scoring completo: definisci la tabella delle regole a punti che ti fornisco, applicala ai lead in input calcolando punteggio firmografico, comportamentale e totale, poi classifica ogni lead in fascia in base alle soglie indicate e suggerisci l'azione di follow-up.

## Contesto
Criteri di scoring e punti: [dimensione, criterio, condizione, punti per ciascuno]. Soglie fasce: [Hot >= X, Warm da Y a Z, Cold < Y]. Elenco lead con i loro attributi: [lead e relativi valori sui criteri]. Profilo cliente ideale: [breve descrizione ICP].

## Formato output
Restituisci due fogli in tabelle TSV. Foglio 1 'Regole di scoring': Dimensione | Criterio | Condizione | Punti, seguito da una riga con le Soglie. Foglio 2 'Lead scored': Lead | Punti firmografici | Punti comportamentali | Punteggio totale | Fascia | Azione consigliata, con Punteggio totale come formula somma delle due dimensioni. Aggiungi in fondo una riga di sintesi con il conteggio dei lead per fascia. Solo i nomi dei fogli come testo extra.

## Vincoli & regole
Usa solo i criteri, i punti, le soglie e gli attributi dei lead che fornisco: non inventare punti ne attributi. Se per un lead manca un attributo, assegna 0 a quel criterio e annotalo nell'Azione consigliata. Le fasce devono rispettare esattamente le soglie date, senza zone grigie. Non superare le 2 righe per l'azione consigliata.

## Tono & stile
Pratico, orientato all'azione commerciale.

## Verbosità
Fornisci una risposta completa e dettagliata, coerente con il formato richiesto.
Perplexity · Perplexity
Costruisci un modello di lead scoring completo: definisci la tabella delle regole a punti che ti fornisco, applicala ai lead in input calcolando punteggio firmografico, comportamentale e totale, poi classifica ogni lead in fascia in base alle soglie indicate e suggerisci l'azione di follow-up.
Ruolo: Sei un esperto di marketing operations e demand generation, specializzato in modelli di lead scoring B2B basati su dati.
Contesto: Criteri di scoring e punti: [dimensione, criterio, condizione, punti per ciascuno]. Soglie fasce: [Hot >= X, Warm da Y a Z, Cold < Y]. Elenco lead con i loro attributi: [lead e relativi valori sui criteri]. Profilo cliente ideale: [breve descrizione ICP].
Formato output: Restituisci due fogli in tabelle TSV. Foglio 1 'Regole di scoring': Dimensione | Criterio | Condizione | Punti, seguito da una riga con le Soglie. Foglio 2 'Lead scored': Lead | Punti firmografici | Punti comportamentali | Punteggio totale | Fascia | Azione consigliata, con Punteggio totale come formula somma delle due dimensioni. Aggiungi in fondo una riga di sintesi con il conteggio dei lead per fascia. Solo i nomi dei fogli come testo extra.
Vincoli & regole: Usa solo i criteri, i punti, le soglie e gli attributi dei lead che fornisco: non inventare punti ne attributi. Se per un lead manca un attributo, assegna 0 a quel criterio e annotalo nell'Azione consigliata. Le fasce devono rispettare esattamente le soglie date, senza zone grigie. Non superare le 2 righe per l'azione consigliata.
Tono & stile: Pratico, orientato all'azione commerciale.

Esempio di output

Foglio 1: Regole di scoring
Dimensione	Criterio	Condizione	Punti
Firmografico	Ruolo	Decisore	25
Firmografico	Settore	In target	15
Firmografico	Dimensione azienda	>50 dipendenti	10
Comportamentale	Demo richiesta	Si	30
Comportamentale	Email aperte	>=3	10
Comportamentale	Visite sito	>=5	10

Soglie: Hot >=70 | Warm 40-69 | Cold <40

Foglio 2: Lead scored
Lead	Punti firmografici	Punti comportamentali	Punteggio totale =B+C	Fascia	Azione consigliata
Lead 1	50	40	90	Hot	Contatto commerciale entro 24h
Lead 2	25	20	45	Warm	Nurturing mirato
Lead 3	15	10	25	Cold	Sequenza educativa automatica

In fondo: riga di sintesi con conteggio lead per fascia.

Domande frequenti

Che differenza c'e tra punteggio firmografico e comportamentale?

Il firmografico/demografico misura quanto il lead corrisponde al cliente ideale (settore, ruolo, dimensione azienda). Il comportamentale misura l'interesse mostrato (apertura email, visite, download). Il modello somma le due dimensioni in un punteggio unico, cosi distingui chi e in target da chi e solo attivo.

Come decido le soglie Hot/Warm/Cold?

Le definisci tu fornendo i punteggi di taglio (es. >=70 Hot, 40-69 Warm, <40 Cold). Il prompt applica le soglie che indichi alla colonna del punteggio totale e classifica ogni lead di conseguenza, senza decidere arbitrariamente i confini.

Posso aggiungere o togliere criteri di punteggio?

Si. Fornisci tu la lista dei criteri e i punti associati: il modello usa esattamente quelli. Puoi avere quanti criteri vuoi, l'importante e che ogni criterio abbia un valore in punti definito.

Vuoi un prompt su misura?

Costruiscine uno in poche domande — e adattalo a ogni modello.

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