Lead intelligence e routing: punteggio spiegabile, instradamento tracciato

In breve. In Accordo un lead viene acquisito, arricchito, valutato con un punteggio spiegabile, instradato sotto una policy versionata, qualificato e convertito in azienda, contatto e opportunità — ogni passo un'azione esplicita, atomica e verificata. La tesi che ne ricavo, ed è interpretazione mia: il routing funziona quando ogni decisione porta con sé il perché — punteggio con contributi per regola, instradamento con evidence per destinatario — perché un lead assegnato senza motivo è un lead che nessuno seguirà. Con il percorso e i limiti scritti. Pubblicato il 6 ottobre 2026.

Lo score che si può rileggere

Il punteggio è spiegabile e versionato: ogni score porta l'impronta della versione del modello che l'ha prodotto, con i contributi per regola — così un numero del trimestre scorso si può ancora conteggiare. Il calcolo è a regole deterministiche pesate: riproducibile a parità di input, con limiti dichiarati. Niente machine learning: niente allena, adatta o retrotesta.

La pubblicazione della policy è registrazione code-first all'avvio: l'impronta di ogni versione resta nelle versioni di definizione, e modificare una versione registrata ferma l'applicazione. Stessa disciplina delle soglie di sconto: i confini si versionano, non si ritoccano. È il cuore dell'hub revenue operations: titolarità e confini che restano visibili mentre il lead attraversa il sistema.

Il routing che lascia traccia

L'instradamento gira sotto policy pubblicata: ogni giro produce un'esecuzione di routing con impronte di policy e insieme di destinatari, evidence di valutazione per destinatario e storia delle assegnazioni — spareggio deterministico, coda di riserva. La capacità dichiarata contro il carico attivo è applicata: un destinatario pieno viene escluso, e lo slot si libera quando il lead converte o viene scartato.

Poi la qualifica e la conversione: azienda, contatto e opportunità nascono da azioni esplicite, ciascuna atomica e verificata. E la tesi completa sul perché — agenti che propongono, policy che governa, umani che decidono — è nel pillar sull'autonomia sotto controllo. Dove il flusso incontra il denaro, entra il rinnovo con soglia e approvazione: stesso scheletro, confine più affilato.

Cosa manca, dichiarato

I limiti sono scritti con lo stesso peso delle promesse. L'arricchimento gira contro un provider di comodo dietro il vero contratto di provider: nessuna fonte esterna reale è collegata, e un provider esterno a pagamento non è validato — servirebbero credenziali approvate da un umano. Il modello lead è quello dello starter, non un modulo core integrato.

Poi le superfici che non esistono ancora: il punteggio gestito esiste su ogni lead valutato, ma non esiste una lista ordinata per priorità. La capacità reale da calendario non è collegata. La riassegnazione manuale con permesso e motivo non è supportata: il record porta i campi futuri, ma nessuna azione di override esiste — e nessuno può sostenere che un manager abbia deciso finché un verificatore non lo rende vero. Lo stato riga per riga è nel job Lead Intelligence & Routing.

Fatti e limiti, separati

Fatti: acquisizione, arricchimento, score, routing, qualifica e conversione in azioni esplicite; score con impronta di versione e contributi per regola; routing con evidence per destinatario, spareggio deterministico e coda di riserva; capacità dichiarata applicata; policy versionate con impronta registrata.

Limiti: arricchimento su provider di comodo; modello dello starter; regole deterministiche, nessun ML; nessuna lista di priorità; nessuna disponibilità da calendario; riassegnazione manuale non supportata. Un percorso e sei azioni non misurano quanto il disegno regga in produzione: misurano che la catena esiste, gira e dichiara i suoi confini.

Domande frequenti

Cosa significa punteggio spiegabile?

Che ogni score porta l'impronta della versione del modello che l'ha prodotto e i contributi per regola: a parità di input il risultato è riproducibile, e un numero vecchio si può ancora conteggiare.

Come viene instradato un lead?

Sotto una policy versionata pubblicata: ogni giro registra impronte, evidence per destinatario e storia delle assegnazioni, con spareggio deterministico e coda di riserva. I destinatari pieni vengono esclusi per capacità dichiarata.

Posso riassegnare un lead a mano?

No, non ancora: la riassegnazione manuale con permesso e motivo non è supportata. I campi esistono nel record come dati futuri, ma nessuna azione di override li scrive.

Il sistema impara dai lead passati?

No: il punteggio è a regole deterministiche pesate, versionate e spiegabili. Niente allena modelli, niente retrotesta. Se serve apprendimento statistico, serve un altro sistema.