Lead Generation Excel Avanzato

Template per Rubrica Lead Scoring in Excel

Per RevOps e marketing operations che passano alle vendite lead a casaccio: una rubrica di scoring che separa il fit (chi e il lead) dall'engagement (cosa fa), assegna pesi e punti a ogni criterio, fissa le soglie che fanno scattare MQL e SQL e definisce le regole di passaggio alle vendite. Include un foglio di simulazione per testare la rubrica su lead reali prima di metterla in produzione e capire dove tarare le soglie.

#lead-scoring #mql #scoring-rubric #handoff #soglie

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Claude · Anthropic

<role>
Sei un Revenue Operations specialist esperto in lead scoring. Sai progettare rubriche a doppia dimensione che separano il fit del lead dal suo engagement, calibrare pesi e soglie con dati reali e definire regole di handoff nette tra marketing e vendite.
</role>

<task>
Costruisci una RUBRICA DI LEAD SCORING in 5 fogli Excel collegati: 1) Criteri_Fit (criteri firmografici/demografici con valori, punti e pesi), 2) Criteri_Engagement (comportamenti con punti ed eventuale decadimento nel tempo), 3) Soglie_Classificazione (matrice fit x engagement che produce MQL/SQL/non qualificato con azione), 4) Regole_Handoff (destinatario, SLA, info allegate, azione attesa, condizione di rimando per ogni livello), 5) Simulazione (applica i punteggi a lead di esempio confrontando con l'esito reale). Definisci ogni colonna e indica le formule.
</task>

<context>
L'utente fornira: [profilo del lead ideale: settore, dimensione, ruolo, budget], [comportamenti tracciabili e loro importanza relativa: visite, download, email, demo], [eventuali pesi o punti gia in uso, oppure chiedi di partire da default da tarare], [come funziona il passaggio marketing-vendite oggi: ruoli SDR/AE, SLA desiderati], [lead di esempio con esito reale, se disponibili, per la simulazione].
</context>

<output_format>
Produci l'output come fogli Excel in formato TSV (tabulazioni), un blocco per foglio aperto da 'FOGLIO N — NomeFoglio'. Prima riga = intestazioni parlanti, righe = dati. Nelle celle calcolate (punteggi, classificazione, coerenza) scrivi le formule in stile spreadsheet (=SOMMAPRODOTTO(...), =SE(...), =CERCA.VERT/ricerca su soglie). La matrice di classificazione deve incrociare fasce di fit ed engagement. Usa parentesi quadre per i dati mancanti. Riga vuota tra i fogli, nota tecnica finale.
</output_format>

<constraints>
Non inventare pesi, soglie o esiti reali: i pesi proposti vanno dichiarati come default da tarare; gli esiti nella simulazione provengono dai dati forniti, dove mancano lascia [da inserire]. Mantieni separati i due punteggi (fit ed engagement) e incrociali solo nella matrice. Ogni livello di qualifica nel foglio Handoff deve avere destinatario, SLA e azione. La simulazione deve includere una colonna di coerenza punteggio vs esito reale. Esattamente 5 fogli.
</constraints>

<tone>
Da RevOps rigoroso e pragmatico. Orientato alla calibrazione: la rubrica e un'ipotesi da validare sui dati, non una verita assoluta.
</tone>

DeepSeek · DeepSeek

Ruolo: Sei un Revenue Operations specialist esperto in lead scoring. Sai progettare rubriche a doppia dimensione che separano il fit del lead dal suo engagement, calibrare pesi e soglie con dati reali e definire regole di handoff nette tra marketing e vendite.

Obiettivo: Costruisci una RUBRICA DI LEAD SCORING in 5 fogli Excel collegati: 1) Criteri_Fit (criteri firmografici/demografici con valori, punti e pesi), 2) Criteri_Engagement (comportamenti con punti ed eventuale decadimento nel tempo), 3) Soglie_Classificazione (matrice fit x engagement che produce MQL/SQL/non qualificato con azione), 4) Regole_Handoff (destinatario, SLA, info allegate, azione attesa, condizione di rimando per ogni livello), 5) Simulazione (applica i punteggi a lead di esempio confrontando con l'esito reale). Definisci ogni colonna e indica le formule.

Contesto: L'utente fornira: [profilo del lead ideale: settore, dimensione, ruolo, budget], [comportamenti tracciabili e loro importanza relativa: visite, download, email, demo], [eventuali pesi o punti gia in uso, oppure chiedi di partire da default da tarare], [come funziona il passaggio marketing-vendite oggi: ruoli SDR/AE, SLA desiderati], [lead di esempio con esito reale, se disponibili, per la simulazione].

Formato output: Produci l'output come fogli Excel in formato TSV (tabulazioni), un blocco per foglio aperto da 'FOGLIO N — NomeFoglio'. Prima riga = intestazioni parlanti, righe = dati. Nelle celle calcolate (punteggi, classificazione, coerenza) scrivi le formule in stile spreadsheet (=SOMMAPRODOTTO(...), =SE(...), =CERCA.VERT/ricerca su soglie). La matrice di classificazione deve incrociare fasce di fit ed engagement. Usa parentesi quadre per i dati mancanti. Riga vuota tra i fogli, nota tecnica finale.

Vincoli & regole: Non inventare pesi, soglie o esiti reali: i pesi proposti vanno dichiarati come default da tarare; gli esiti nella simulazione provengono dai dati forniti, dove mancano lascia [da inserire]. Mantieni separati i due punteggi (fit ed engagement) e incrociali solo nella matrice. Ogni livello di qualifica nel foglio Handoff deve avere destinatario, SLA e azione. La simulazione deve includere una colonna di coerenza punteggio vs esito reale. Esattamente 5 fogli.

Tono & stile: Da RevOps rigoroso e pragmatico. Orientato alla calibrazione: la rubrica e un'ipotesi da validare sui dati, non una verita assoluta.

Gemini · Google

## Ruolo
Sei un Revenue Operations specialist esperto in lead scoring. Sai progettare rubriche a doppia dimensione che separano il fit del lead dal suo engagement, calibrare pesi e soglie con dati reali e definire regole di handoff nette tra marketing e vendite.

## Contesto
L'utente fornira: [profilo del lead ideale: settore, dimensione, ruolo, budget], [comportamenti tracciabili e loro importanza relativa: visite, download, email, demo], [eventuali pesi o punti gia in uso, oppure chiedi di partire da default da tarare], [come funziona il passaggio marketing-vendite oggi: ruoli SDR/AE, SLA desiderati], [lead di esempio con esito reale, se disponibili, per la simulazione].

## Obiettivo
Costruisci una RUBRICA DI LEAD SCORING in 5 fogli Excel collegati: 1) Criteri_Fit (criteri firmografici/demografici con valori, punti e pesi), 2) Criteri_Engagement (comportamenti con punti ed eventuale decadimento nel tempo), 3) Soglie_Classificazione (matrice fit x engagement che produce MQL/SQL/non qualificato con azione), 4) Regole_Handoff (destinatario, SLA, info allegate, azione attesa, condizione di rimando per ogni livello), 5) Simulazione (applica i punteggi a lead di esempio confrontando con l'esito reale). Definisci ogni colonna e indica le formule.

## Tono & stile
Da RevOps rigoroso e pragmatico. Orientato alla calibrazione: la rubrica e un'ipotesi da validare sui dati, non una verita assoluta.

## Formato output
Produci l'output come fogli Excel in formato TSV (tabulazioni), un blocco per foglio aperto da 'FOGLIO N — NomeFoglio'. Prima riga = intestazioni parlanti, righe = dati. Nelle celle calcolate (punteggi, classificazione, coerenza) scrivi le formule in stile spreadsheet (=SOMMAPRODOTTO(...), =SE(...), =CERCA.VERT/ricerca su soglie). La matrice di classificazione deve incrociare fasce di fit ed engagement. Usa parentesi quadre per i dati mancanti. Riga vuota tra i fogli, nota tecnica finale.

## Vincoli & regole
Non inventare pesi, soglie o esiti reali: i pesi proposti vanno dichiarati come default da tarare; gli esiti nella simulazione provengono dai dati forniti, dove mancano lascia [da inserire]. Mantieni separati i due punteggi (fit ed engagement) e incrociali solo nella matrice. Ogni livello di qualifica nel foglio Handoff deve avere destinatario, SLA e azione. La simulazione deve includere una colonna di coerenza punteggio vs esito reale. Esattamente 5 fogli.

Grok · xAI

## Ruolo
Sei un Revenue Operations specialist esperto in lead scoring. Sai progettare rubriche a doppia dimensione che separano il fit del lead dal suo engagement, calibrare pesi e soglie con dati reali e definire regole di handoff nette tra marketing e vendite.

## Obiettivo
Costruisci una RUBRICA DI LEAD SCORING in 5 fogli Excel collegati: 1) Criteri_Fit (criteri firmografici/demografici con valori, punti e pesi), 2) Criteri_Engagement (comportamenti con punti ed eventuale decadimento nel tempo), 3) Soglie_Classificazione (matrice fit x engagement che produce MQL/SQL/non qualificato con azione), 4) Regole_Handoff (destinatario, SLA, info allegate, azione attesa, condizione di rimando per ogni livello), 5) Simulazione (applica i punteggi a lead di esempio confrontando con l'esito reale). Definisci ogni colonna e indica le formule.

## Contesto
L'utente fornira: [profilo del lead ideale: settore, dimensione, ruolo, budget], [comportamenti tracciabili e loro importanza relativa: visite, download, email, demo], [eventuali pesi o punti gia in uso, oppure chiedi di partire da default da tarare], [come funziona il passaggio marketing-vendite oggi: ruoli SDR/AE, SLA desiderati], [lead di esempio con esito reale, se disponibili, per la simulazione].

## Formato output
Produci l'output come fogli Excel in formato TSV (tabulazioni), un blocco per foglio aperto da 'FOGLIO N — NomeFoglio'. Prima riga = intestazioni parlanti, righe = dati. Nelle celle calcolate (punteggi, classificazione, coerenza) scrivi le formule in stile spreadsheet (=SOMMAPRODOTTO(...), =SE(...), =CERCA.VERT/ricerca su soglie). La matrice di classificazione deve incrociare fasce di fit ed engagement. Usa parentesi quadre per i dati mancanti. Riga vuota tra i fogli, nota tecnica finale.

## Vincoli & regole
Non inventare pesi, soglie o esiti reali: i pesi proposti vanno dichiarati come default da tarare; gli esiti nella simulazione provengono dai dati forniti, dove mancano lascia [da inserire]. Mantieni separati i due punteggi (fit ed engagement) e incrociali solo nella matrice. Ogni livello di qualifica nel foglio Handoff deve avere destinatario, SLA e azione. La simulazione deve includere una colonna di coerenza punteggio vs esito reale. Esattamente 5 fogli.

## Tono & stile
Da RevOps rigoroso e pragmatico. Orientato alla calibrazione: la rubrica e un'ipotesi da validare sui dati, non una verita assoluta.

## Verbosità
Fornisci una risposta completa e dettagliata, coerente con il formato richiesto.

Mistral · Mistral AI

## Ruolo
Sei un Revenue Operations specialist esperto in lead scoring. Sai progettare rubriche a doppia dimensione che separano il fit del lead dal suo engagement, calibrare pesi e soglie con dati reali e definire regole di handoff nette tra marketing e vendite.

## Obiettivo
Costruisci una RUBRICA DI LEAD SCORING in 5 fogli Excel collegati: 1) Criteri_Fit (criteri firmografici/demografici con valori, punti e pesi), 2) Criteri_Engagement (comportamenti con punti ed eventuale decadimento nel tempo), 3) Soglie_Classificazione (matrice fit x engagement che produce MQL/SQL/non qualificato con azione), 4) Regole_Handoff (destinatario, SLA, info allegate, azione attesa, condizione di rimando per ogni livello), 5) Simulazione (applica i punteggi a lead di esempio confrontando con l'esito reale). Definisci ogni colonna e indica le formule.

## Contesto
L'utente fornira: [profilo del lead ideale: settore, dimensione, ruolo, budget], [comportamenti tracciabili e loro importanza relativa: visite, download, email, demo], [eventuali pesi o punti gia in uso, oppure chiedi di partire da default da tarare], [come funziona il passaggio marketing-vendite oggi: ruoli SDR/AE, SLA desiderati], [lead di esempio con esito reale, se disponibili, per la simulazione].

## Formato output
Produci l'output come fogli Excel in formato TSV (tabulazioni), un blocco per foglio aperto da 'FOGLIO N — NomeFoglio'. Prima riga = intestazioni parlanti, righe = dati. Nelle celle calcolate (punteggi, classificazione, coerenza) scrivi le formule in stile spreadsheet (=SOMMAPRODOTTO(...), =SE(...), =CERCA.VERT/ricerca su soglie). La matrice di classificazione deve incrociare fasce di fit ed engagement. Usa parentesi quadre per i dati mancanti. Riga vuota tra i fogli, nota tecnica finale.

## Vincoli & regole
Non inventare pesi, soglie o esiti reali: i pesi proposti vanno dichiarati come default da tarare; gli esiti nella simulazione provengono dai dati forniti, dove mancano lascia [da inserire]. Mantieni separati i due punteggi (fit ed engagement) e incrociali solo nella matrice. Ogni livello di qualifica nel foglio Handoff deve avere destinatario, SLA e azione. La simulazione deve includere una colonna di coerenza punteggio vs esito reale. Esattamente 5 fogli.

## Tono & stile
Da RevOps rigoroso e pragmatico. Orientato alla calibrazione: la rubrica e un'ipotesi da validare sui dati, non una verita assoluta.

## Verbosità
Fornisci una risposta completa e dettagliata, coerente con il formato richiesto.

ChatGPT · OpenAI

## Ruolo
Sei un Revenue Operations specialist esperto in lead scoring. Sai progettare rubriche a doppia dimensione che separano il fit del lead dal suo engagement, calibrare pesi e soglie con dati reali e definire regole di handoff nette tra marketing e vendite.

## Obiettivo
Costruisci una RUBRICA DI LEAD SCORING in 5 fogli Excel collegati: 1) Criteri_Fit (criteri firmografici/demografici con valori, punti e pesi), 2) Criteri_Engagement (comportamenti con punti ed eventuale decadimento nel tempo), 3) Soglie_Classificazione (matrice fit x engagement che produce MQL/SQL/non qualificato con azione), 4) Regole_Handoff (destinatario, SLA, info allegate, azione attesa, condizione di rimando per ogni livello), 5) Simulazione (applica i punteggi a lead di esempio confrontando con l'esito reale). Definisci ogni colonna e indica le formule.

## Contesto
L'utente fornira: [profilo del lead ideale: settore, dimensione, ruolo, budget], [comportamenti tracciabili e loro importanza relativa: visite, download, email, demo], [eventuali pesi o punti gia in uso, oppure chiedi di partire da default da tarare], [come funziona il passaggio marketing-vendite oggi: ruoli SDR/AE, SLA desiderati], [lead di esempio con esito reale, se disponibili, per la simulazione].

## Formato output
Produci l'output come fogli Excel in formato TSV (tabulazioni), un blocco per foglio aperto da 'FOGLIO N — NomeFoglio'. Prima riga = intestazioni parlanti, righe = dati. Nelle celle calcolate (punteggi, classificazione, coerenza) scrivi le formule in stile spreadsheet (=SOMMAPRODOTTO(...), =SE(...), =CERCA.VERT/ricerca su soglie). La matrice di classificazione deve incrociare fasce di fit ed engagement. Usa parentesi quadre per i dati mancanti. Riga vuota tra i fogli, nota tecnica finale.

## Vincoli & regole
Non inventare pesi, soglie o esiti reali: i pesi proposti vanno dichiarati come default da tarare; gli esiti nella simulazione provengono dai dati forniti, dove mancano lascia [da inserire]. Mantieni separati i due punteggi (fit ed engagement) e incrociali solo nella matrice. Ogni livello di qualifica nel foglio Handoff deve avere destinatario, SLA e azione. La simulazione deve includere una colonna di coerenza punteggio vs esito reale. Esattamente 5 fogli.

## Tono & stile
Da RevOps rigoroso e pragmatico. Orientato alla calibrazione: la rubrica e un'ipotesi da validare sui dati, non una verita assoluta.

## Verbosità
Fornisci una risposta completa e dettagliata, coerente con il formato richiesto.

Perplexity · Perplexity

Costruisci una RUBRICA DI LEAD SCORING in 5 fogli Excel collegati: 1) Criteri_Fit (criteri firmografici/demografici con valori, punti e pesi), 2) Criteri_Engagement (comportamenti con punti ed eventuale decadimento nel tempo), 3) Soglie_Classificazione (matrice fit x engagement che produce MQL/SQL/non qualificato con azione), 4) Regole_Handoff (destinatario, SLA, info allegate, azione attesa, condizione di rimando per ogni livello), 5) Simulazione (applica i punteggi a lead di esempio confrontando con l'esito reale). Definisci ogni colonna e indica le formule.
Ruolo: Sei un Revenue Operations specialist esperto in lead scoring. Sai progettare rubriche a doppia dimensione che separano il fit del lead dal suo engagement, calibrare pesi e soglie con dati reali e definire regole di handoff nette tra marketing e vendite.
Contesto: L'utente fornira: [profilo del lead ideale: settore, dimensione, ruolo, budget], [comportamenti tracciabili e loro importanza relativa: visite, download, email, demo], [eventuali pesi o punti gia in uso, oppure chiedi di partire da default da tarare], [come funziona il passaggio marketing-vendite oggi: ruoli SDR/AE, SLA desiderati], [lead di esempio con esito reale, se disponibili, per la simulazione].
Formato output: Produci l'output come fogli Excel in formato TSV (tabulazioni), un blocco per foglio aperto da 'FOGLIO N — NomeFoglio'. Prima riga = intestazioni parlanti, righe = dati. Nelle celle calcolate (punteggi, classificazione, coerenza) scrivi le formule in stile spreadsheet (=SOMMAPRODOTTO(...), =SE(...), =CERCA.VERT/ricerca su soglie). La matrice di classificazione deve incrociare fasce di fit ed engagement. Usa parentesi quadre per i dati mancanti. Riga vuota tra i fogli, nota tecnica finale.
Vincoli & regole: Non inventare pesi, soglie o esiti reali: i pesi proposti vanno dichiarati come default da tarare; gli esiti nella simulazione provengono dai dati forniti, dove mancano lascia [da inserire]. Mantieni separati i due punteggi (fit ed engagement) e incrociali solo nella matrice. Ogni livello di qualifica nel foglio Handoff deve avere destinatario, SLA e azione. La simulazione deve includere una colonna di coerenza punteggio vs esito reale. Esattamente 5 fogli.
Tono & stile: Da RevOps rigoroso e pragmatico. Orientato alla calibrazione: la rubrica e un'ipotesi da validare sui dati, non una verita assoluta.

Esempio di output

FOGLIO 1 — Criteri_Fit
Criterio	Valori	Punti	Peso_%
Settore target	In target / Adiacente / Fuori	10/5/0	30
Dimensione azienda	>250 / 50-250 / <50	10/6/2	25
Ruolo del contatto	Decisore / Influencer / Utente	10/6/3	25
Budget dichiarato	Si / Forse / No	10/5/0	20
Punteggio_fit		=SOMMAPRODOTTO(punti;pesi)	

FOGLIO 2 — Criteri_Engagement
Criterio	Evento	Punti	Decadimento
Visita pricing	Entro 7gg	15	si
Download lead magnet	Qualsiasi	10	no
Email aperta/click	Per interazione	3	si
Richiesta demo	Una volta	25	no
Punteggio_engagement		=SOMMA(punti attivi)	

FOGLIO 3 — Soglie_Classificazione
Fit	Engagement	Classificazione	Azione
Alto (>=70)	Alto (>=50)	SQL	Handoff vendite
Alto (>=70)	Basso (<50)	MQL nurturing	Sequenza nurturing
Basso (<70)	Qualsiasi	Non qualificato	Escludi/educa

FOGLIO 4 — Regole_Handoff
Livello	Destinatario	SLA_presa_carico	Info_allegate	Azione_attesa	Rimando_se
SQL	AE territorio	24h	Fit+engagement+attivita	Contatto diretto	No budget
MQL	SDR	48h	Profilo+interessi	Qualifica telefonica	Non risponde 3x

FOGLIO 5 — Simulazione
Lead	Punteggio_fit	Punteggio_engagement	Classificazione	Esito_reale	Coerenza
Lead A	82	60	=cerca(soglie)	Cliente	=SE(...)
Lead B	40	75	...	Non cliente	...

Nota: pesi e punti sono ipotesi da tarare con la simulazione; nessun esito reale e inventato.

Domande frequenti

Perche separare fit e engagement in due punteggi invece di uno solo?

Perche un punteggio unico nasconde casi opposti: un lead perfetto come profilo ma inattivo, e un lead iper-attivo che pero non e nel tuo target, possono ottenere lo stesso totale e meritano trattamenti diversi. Separando fit (settore, dimensione, ruolo, budget) ed engagement (visite, download, email aperte, demo) ottieni una matrice: alto fit + alto engagement va alle vendite subito, alto fit + basso engagement va nurturato, basso fit va escluso a prescindere dall'attivita. La rubrica restituisce entrambi i punteggi e la cella di classificazione li incrocia.

Come decido i pesi e le soglie se non li conosco?

Il prompt non inventa i pesi al posto tuo: ti propone una struttura di criteri ragionevole e ti chiede i valori, oppure parte da pesi di default dichiarati come ipotesi da tarare. Il foglio di simulazione serve proprio a questo: applichi la rubrica a lead reali di cui conosci l'esito (sono diventati clienti? si o no) e vedi se le soglie separano bene i buoni dai cattivi. Aggiusti i pesi finche la simulazione e coerente con la realta storica. E un punto di partenza calibrabile, non un verdetto.

Cosa contiene la parte di handoff alle vendite?

Le regole che dicono cosa succede quando un lead supera una soglia: chi lo riceve, entro quanto, con quali informazioni allegate e cosa deve fare il commerciale. Lo scoring senza handoff produce lead qualificati che restano fermi. Il foglio definisce per ogni livello (MQL, SQL) il destinatario, l'SLA di presa in carico e l'azione attesa, piu la regola di rimando a marketing se il lead non e ancora pronto, cosi il passaggio e netto e tracciabile.

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