Ti trovi in una marea di contatti ma fai fatica a pescare i clienti veri e propri? Il problema allora non è generare lead, ma selezionare quei contatti che hanno davvero il potenziale per diventare clienti paganti. 

Il lead scoring è proprio la strategia che ti permette di valutare, qualificare e prioritizzare i tuoi lead, trasformando dati e comportamenti in punteggi concreti che guidano marketing e vendite. Con un modello chiaro e misurabile, puoi concentrare tempo e risorse solo sui contatti che contano, migliorando conversioni, efficienza e customer experience.

In questo articolo vediamo insieme in cosa consiste il lead scoring, i suoi vantaggi, come metterlo in pratica con gli strumenti a tua portata e qualche consiglio in più per assicurarti di ottenere il massimo dai dati che hai.

Che cos’è il lead scoring?

Il lead scoring è una tecnica di valutazione che permette ai team di marketing e vendite di stimare quanto sia promettente ciascun lead. Tramite il lead scoring, cioè “punteggio dei lead” si attribuisce un punteggio ai contatti per calcolare oggettivamente quanto ogni lead sia vicino a diventare cliente.

Prima ancora di parlare di lead scoring, però, chiariamo un altro termine più trascurato: il lead grading. Il grading, che possiamo tradurre come “votazione”, serve a valutare quanto un contatto assomigli al profilo cliente ideale, in base ai dati anagrafici e strutturali. Questi dati saranno età, area geografica e ruolo per il B2C, mentre nel marketing B2B si considerano spesso dimensione aziendale, settore, fatturato e modello di business. Il risultato è una classificazione solitamente in lettere: una A indica un’elevata coerenza con il profilo cliente ideale, una D una corrispondenza debole.

Il lead scoring, invece, considera la dimensione del comportamento. Ciò che fa salire il punteggio sono i segnali come mostrare interesse in un lead magnet (una guida dal sito, un white paper), aprire più email o partecipare a un webinar. A ogni azione viene quindi assegnato un punteggio numerico, positivo o negativo, che indica Il livello di coinvolgimento e la probabilità di conversione nel breve periodo.

Sottolineiamo che il lead scoring non è un sistema universale. Alcune aziende lavorano con scale da 1 a 5 o da 1 a 10, altre adottano modelli più granulari che arrivano fino a 100 punti. La scelta dipende dalla complessità del processo di vendita, dalla quantità di dati disponibili e dagli obiettivi commerciali. 

Come funziona il lead scoring

Il lead scoring è un processo che va affrontato con metodo per poi ripagare nel tempo. Come diciamo praticamente sempre, l’organizzazione è tutto. I passaggi che seguono servono proprio a questo: trasformare il lead scoring in uno strumento utilizzabile ogni giorno.

1. Stabilisci criteri minimi per i clienti

Il primo passo è filtrare chi merita di essere valutato. Prima ancora di assegnare punti, devi stabilire i requisiti minimi che un lead deve avere per entrare nel tuo processo commerciale. Parliamo quindi del lead grading.

Come dicevamo, nel B2B, questi criteri sono quasi sempre legati a variabili strutturali, mentre nel B2C si guardano variabili demografiche :

LEAD GRADING B2B	LEAD GRADING B2C
Settore di appartenenza: identifica se l’azienda opera in un settore rilevante	Età: valuta se il lead rientra nella fascia di età più adatta per il tuo prodotto o servizio
Dimensione dell’azienda: aiuta a capire se l’azienda ha le risorse e la struttura adatta a diventare cliente	Fascia demografica: include genere, interessi o altre caratteristiche rilevanti per il tuo target.
Fatturato annuo: valuta la capacità dell’azienda di sostenere l’investimento nei tuoi prodotti o servizi	Area geografica o localizzazione: influisce su logistica, costi di spedizione o disponibilità di offerte locali.
Numero di dipendenti: utile per capire dimensione operativa e complessità del processo decisionale	Potere d’acquisto: stima indirettamente se il consumatore può permettersi i tuoi prodotti o servizi
Area geografica: valuta se l’azienda si trova in regioni strategiche per la tua attività, considerando logistica e normative locali	Canale di acquisizione: Alcuni canali generano lead più qualificati (referral, campagne social mirate) di altri (campagne generiche)

Se, ad esempio, vendi servizi digitali, potresti decidere che un’azienda con meno di cinque dipendenti o con un fatturato sotto una certa soglia non rientra nel tuo cliente ideale. Porre questi paletti serve a indirizzare bene le risorse e rendere il processo più prevedibile, evitando di investire tempo su contatti che, anche con il massimo interesse, difficilmente convertiranno.

2. Raccogli input da persone reali

Un buon modello di lead scoring deve riflettere la realtà del tuo processo di vendita. Per questo più contributi hai da tutte le persone coinvolte, meglio è. Il primo interlocutore è il team commerciale. Il team vendite saprà indicarti i casi in cui un buon lead sulla carta si è rivelato una perdita di tempo. Analizzare questi casi ti aiuta a capire quali variabili non sottovalutare e a quali non fare molto caso. 

Un secondo punto di vista fondamentale arriva dal customer care e dai clienti. Intervistare chi gestisce clienti attivi e post-vendita e chi ha già acquistato permette di isolare i fattori che hanno inciso davvero sulla decisione finale, sulle frizioni ricorrenti e sui segnali che anticipano un acquisto o un ripensamento. In molti casi emergono pattern ricorrenti che fanno la differenza nel definire un punteggio efficace.

Il risultato di questo lavoro è un set di criteri costruito su dati ed esperienza.

3. Assegna i punti e qualifica

È il momento ora di definire i criteri e assegnargli un punteggio. Ogni azione o caratteristica rilevante deve avere un punteggio chiaro, positivo o negativo, proporzionato al suo reale impatto sul processo di acquisto.

Richiedere una demo, prenotare una consulenza o avviare una prova gratuita sono segnali forti di intenzione e devono pesare più di attività generiche come l’apertura di una mail. La regola è: più un’azione avvicina all’acquisto, più punti assegna.

Indicatori di interesse (ordine decrescente)

Indicatori penalizzanti (ordine crescente)

Prenotazione consulenza Richiesta demo Avviare una prova gratuita Visita ripetuta alla pagina dei prezzi Partecipazione a un evento Aggiunta di un prodotto a una wishlist Download di contenuti gratuiti (ebook, whitepaper) Risposte a sondaggi o questionari Iscrizione a una newsletter Interazione sui social aziendali Apertura email

Scarso engagement sui contenuti (apertura email 0–10%) Chiusura rapida delle pagine web Assenza di risposta alle email di follow-up Ritardo ripetuto nel completamento dell’onboarding Compilazione incompleta dei moduli di contatto Mancata partecipazione a webinar/attività programmate Disiscrizione dalla newsletter Feedback negativo o recensione negativa Rimbalzo email (bounce) Segnalazione come spam

È certo che, per valutare sulla base di questi comportamenti, dovrai appoggiarti agli strumenti giusti. La piattaforma di email marketing e la piattaforma che ospita il tuo sito ti permettono di tracciare tutte le metriche email e i KPI del sito rilevanti, come aperture, click e interazioni. Ma non c’è motivo di rendersi la vita più complicata di quanto non debba essere: le soluzioni basate su intelligenza artificiale ti possono aiutare a riconoscere pattern ricorrenti e a calcolare i punteggi in modo automatico. Automatizzare questo passaggio riduce i tempi, gli errori e ti consente di scalare il processo senza aumentare la complessità operativa.

Qui ci permettiamo un po’ di promozione: con SiteGround, hai un ecosistema che funziona in perfetta simbiosi. Una piattaforma di web hosting e uno strumento di email marketing con pannelli analitici, mentre AI Studio si integra nativamente con entrambi. Questo significa meno esportazioni, meno tool esterni e meno passaggi manuali. Gli Agenti AI possono leggere i dati giusti, riconoscere i comportamenti che contano davvero e supportarti nel calcolo e nell’aggiornamento dei punteggi, lasciandoti più tempo per prendere decisioni strategiche invece di gestire le complessità tecniche.

4. Prioritizza e ripartisci

Una volta assegnati i punteggi, il passo successivo è stabilire le soglie per distinguere i lead caldi da quelli freddi. 

I lead con punteggi più alti richiedono attenzione immediata da parte del team commerciale, che dovrà proporre offerte personalizzate, demo o consulenze mirate. Quelli con punteggi più bassi, invece, restano sotto la responsabilità del marketing, che li può nutrire con campagne mirate, contenuti educativi e strategie di engagement che li seguano lungo il customer journey per far crescere il loro interesse.

5. Elimina i lead inattivi

Non tutti i contatti rimangono rilevanti all’infinito. Il concetto di lead decay riconosce che, nel tempo, l’interesse può diminuire e un lead può diventare meno propenso a convertire. Per questo è fondamentale ridurre automaticamente i punteggi dei lead inattivi e mantenere il database pulito da contatti zombie.

Il periodo dopo il quale un lead inizia a decadere varia in base al contesto. Nel B2B, i cicli di vendita più lunghi richiedono tolleranza maggiore, mentre nel B2C le interazioni devono essere più frequenti per mantenere alto il punteggio. Automatizzare questo processo evita di sprecare risorse su contatti che non reagiscono più e garantisce che le priorità restino chiare.

6. Testa, misura e perfeziona regolarmente

Mercato, comportamento dei clienti e obiettivi aziendali cambiano e il tuo modello deve tenere il passo per rimanere efficace. Perfezionare i criteri, testare regolarmente le soglie di punteggio e misurare i risultati è essenziale per mantenere il sistema affidabile.

Qui di nuovo ti consigliamo di appoggiarti all’intelligenza artificiale. Usare degli Agenti AI ti permette di automatizzare l’analisi dei comportamenti dei lead e aggiornare i punteggi in tempo reale, così il tuo modello resta sempre allineato alla realtà e puoi concentrarti sull’azione concreta, cioè convertire i lead in clienti soddisfatti e fidelizzati.

Un modello di lead scoring da usare

Per capire meglio come funziona il lead scoring nella pratica, consideriamo un esempio concreto. Immagina di gestire un ecommerce specializzato in prodotti per la casa eco-friendly. Per dare priorità ai lead in modo efficace, puoi applicare un sistema di punteggio come quello illustrato nella tabella seguente.

Azione	Punti
Iscrizione alla newsletter	10
Partecipazione a un workshop online	20
Visita alla pagina dei prezzi	30
Aggiunta di prodotti alla wishlist	40
Informazioni di contatto incomplete	-5
Cancellazione dall’iscrizione alla newsletter	-5
Ignorare le email di follow-up	-10
Feedback negativo o recensione negativa	-15

In questo modello da 100 punti, puoi definire tre livelli di lead:

• Sopra 70 punti → Lead caldo, alta probabilità di conversione, richiede un intervento immediato del team vendite con offerte personalizzate o demo.
• Tra 40 e 70 punti → Lead medio, interesse moderato, ideale per strategie di nurturing tramite email mirate, contenuti educativi o campagne promozionali.
• Sotto 40 punti → Lead freddo: bassa priorità, serve ulteriore coinvolgimento per stimolare l’interesse prima di investire risorse commerciali dirette.

Modi di implementare il lead scoring

Esistono tre principali approcci per introdurre il lead scoring nel tuo processo di marketing e vendita. Puoi vederli come fasi progressive, scalando il modello man mano che aumenta il numero di lead e la complessità del tuo business.

Prima modalità: Lead scoring manuale

Il lead scoring manuale prevede di calcolare i punteggi di ciascun lead individualmente e di mantenerli aggiornati nel tempo. Per chi ha pochi contatti, può funzionare come punto di partenza per comprendere le dinamiche di interesse e comportamento dei lead.

Tuttavia, appena il volume cresce, diventa impraticabile e richiede troppo tempo e rischia di introdurre errori o discrepanze. Nonostante questo limite, è un buon modo per imparare a individuare criteri chiari e coerenti, creando le basi per un modello automatizzato in futuro.

Seconda modalità: Lead scoring automatizzato

Se utilizzi una piattaforma di CRM o marketing automation, è molto probabile che sia già disponibile una funzione di lead scoring automatizzata. In questo caso, il software applica i punteggi in tempo reale per ogni attributo dei lead, raccogliendo dati da interazioni sul sito web, email marketing, social media e altre informazioni presenti nel CRM.

Questo approccio è essenziale quando gestisci un numero elevato di contatti: Aggiorna costantemente i punteggi, riduce gli errori manuali e libera risorse per attività più strategiche.

Con SiteGround, per esempio, puoi creare un’app personalizzata di lead scoring usando Coderick AI, integrata nel nostro ecosistema di web hosting. Questo ti permette di definire i tuoi criteri, assegnare punti in modo intelligente e monitorare automaticamente i lead, combinando analisi comportamentale e intelligenza artificiale senza complessità aggiuntiva.

Terza modalità: Lead scoring predittivo

Il lead scoring predittivo sfrutta algoritmi di machine learning per analizzare grandi quantità di dati e individuare i segnali che distinguono i lead di bassa qualità da quelli con alto potenziale. Questo approccio esamina pattern storici di comportamento e caratteristiche che hanno già convertito, permettendo di anticipare la probabilità di acquisto dei nuovi contatti.

Tuttavia, per essere efficace, un sistema predittivo richiede una quantità significativa di dati storici. Questo lo rende poco adatto a business appena avviati o di piccole dimensioni, dove i modelli rischiano di risultare poco affidabili o troppo generici.

Va anche considerato che i modelli predittivi si basano sulle tendenze passate. Sono eccellenti nel riconoscere pattern già comprovati, ma possono perdere opportunità emergenti che deviano da schemi storici.

3 Consigli per il lead scoring

1. Identifica quando il lead scoring è essenziale

Il lead scoring è uno strumento potente, ma non sempre necessario. La sua utilità dipende dal volume di lead e dalla complessità dei processi di vendita. Potrebbe non servirti se:

• Il tuo ciclo di vendita è breve e lineare, e la chiusura dei lead avviene rapidamente.
• Il tuo database contatti è limitato (in questo caso concentrarsi sull’acquisizione di nuovi lead può portare più valore).
• Il team vendite gestisce già i lead in modo efficace e ottiene alti tassi di conversione.

In questi casi, introdurre un sistema di lead scoring complesso può generare più lavoro che vantaggi.

2. Scegli i dati giusti per il lead scoring

Non esiste un numero fisso di dati da includere nel modello. Tuttavia, un range tipico di 10-20 punti dati è sufficiente per avere un quadro accurato senza appesantire il sistema. I dati dovrebbero bilanciare informazioni demografiche, firmografiche e comportamentali, permettendo di prendere decisioni basate su segnali concreti, senza rendere il modello complesso o difficile da aggiornare.

3. Considera più modelli di lead scoring

Se il tuo business si rivolge a un solo profilo cliente ideale, un singolo modello di lead scoring è sufficiente. Se invece prevedi di diversificare prodotti, mercati o target, può essere utile sviluppare più modelli di lead scoring distinti. 

Questo approccio permette di qualificare correttamente gruppi di lead con caratteristiche e bisogni diversi, garantendo che il punteggio rifletta la probabilità reale di conversione per ciascun segmento.

Perché il lead scoring è importante per la tua azienda?

I numeri parlano chiaro: solo 1 lead su 4 ha davvero il potenziale per diventare cliente. E tra questi, quasi l’80% non si trasformerà comunque in vendita. In pratica, su 100 contatti generati, potresti ottenere appena 5 clienti reali. 

Anziché vedere il bicchiere mezzo vuoto, dobbiamo guardare questi dati con l’occhio di chi apprezza il lead scoring come passaggio cruciale, che ci permette di concentrare tempo, energia e risorse sui contatti che contano davvero. I vantaggi sono chiari:

• Ottimizza le risorse: Il lead scoring crea un filtro oggettivo, così il tuo team può dedicarsi ai contatti con maggiori probabilità di conversione, aumentando l’efficienza complessiva.
• Allinea marketing e vendite: Marketing e vendite condividono un linguaggio comune basato su dati, migliorando la collaborazione e la qualità dei follow-up e passandosi lead in base a punteggi concreti e senza ambiguità.
• Migliora l’esperienza del cliente. Sapendo quanto un contatto è interessato, puoi inviare messaggi mirati, contenuti pertinenti e percorsi di nurturing su misura. Questo aumenta le probabilità di conversione, migliora la percezione del brand e rende l’interazione più naturale e utile.
  • Ottimizza il costo per lead (CPL), uno dei KPI più importanti nel marketing di un’attività.

Ottieni una guida gratuita sulle metriche digitali e i KPI

Padroneggia le 13 metriche digitali chiave per il successo del tuo sito. La checklist perfetta per un consulto rapido e dritto al punto!

Importante!

Errore!

E-mail

Descrivi il tuo ruolo nella gestione dei siti web Selezionare Gestisco il mio sito web Gestisco il sito/siti dell'azienda per cui lavoro Gestisco siti web per clienti esterni Non possiedo/gestisco ancora alcun sito web, ma ho intenzione di iniziare a farlo Non sono interessato a creare un sito web o a gestire quello di qualcun altro.

Ho letto e accetto i Termini d'uso dei materiali digitali di SiteGround e la suainformativa sulla privacy. Accetto di ricevere notizie e promozioni da SiteGround.

SCARICA ORA

Utilizzo di Google reCAPTCHA. Si applicano l'Informativa sulla Policy e i Termini di Servizio

A questo punto, è importante sottolineare ancora una volta che il lead scoring non è un sistema da impostare e dimenticare. Per trarre tutti i vantaggi di questo sistema, i criteri di punteggio vanno monitorati e aggiornati regolarmente a seconda dei comportamenti dei clienti, del mercato che evolve e delle nuove opportunità che emergono continuamente. Per mantenere questo occhio vigile, come in molti altri contesti di marketing, l’intelligenza artificiale può essere un alleato strategico proficuo. Non sottovalutarla.

Con AI Studio, ad esempio, puoi avere Agenti che ti aiutino a monitorare le interazioni dei lead, aggiornare i punteggi e suggerire aggiustamenti basati sui dati più recenti. Allo stesso modo, Coderick AI ti permette di costruire un sistema di lead scoring personalizzato, integrando i tuoi criteri, i tuoi punteggi e le tue preferenze direttamente nel tuo ecosistema di web hosting.

In pratica, questi strumenti semplificano il lavoro manuale e ti consentono di agire in maniera proattiva, identificando lead caldi prima che sfuggano e ottimizzando ogni interazione lungo il percorso di vendita. Con un ambiente hosting affidabile e sistemi IA al supporto, la crescita diventa un processo dinamico, scalabile e raggiungibile.