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.
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 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.
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.
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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