Calcolatore lead scoring
Modalità semplice: pesi e punteggi per i 5 segnali classici. Modalità avanzata: scoring tradizionale e con AI a confronto, con criteri di partenza per verticale. I valori preimpostati sono un esempio.
Funziona nel tuo browser: i dati che inserisci non vengono inviati né salvati da nessuna parte.
Pesi AI per verticale (criteri di partenza)
Come si calcola
Il punteggio è la media dei punteggi dei segnali, ciascuno moltiplicato per il proprio peso e diviso per la somma dei pesi. Con i valori preimpostati: (70×30 + 80×20 + 60×20 + 50×15 + 40×15) ÷ 100 = 62,5, cioè la fascia warm.
Le fasce sono hot da 70 in su, warm da 40 a 69, cold sotto 40. Sono soglie di esempio da tarare sui tuoi dati di chiusura.
Come si calcola in avanzata
Il tradizionale è la stessa media pesata sui 5 segnali classici, con i pesi di partenza del verticale scelto (modificabili). Il punteggio con AI è la media pesata su 8 segnali — i 5 classici più recency, lookalike e surge — con i pesi AI del verticale. Esempio SaaS B2B preimpostato: tradizionale 60,5 contro 65,3 con AI, differenza +4,8. Sono numeri di fantasia.
La differenza dice cosa cambia quando contano anche freschezza, somiglianza ai chiusi vinti e picchi di attività: se l'AI alza il punteggio, il lead è più caldo di quanto dicono i segnali statici; se lo abbassa, i bei punteggi tradizionali nascondono segnali vecchi o deboli.
Domande frequenti
Cos'è il lead scoring?
Un punteggio che ordina i lead combinando quanto somigliano al cliente ideale (fit) e quanto sono vicini all'acquisto (intent): i commerciali lavorano prima i punteggi alti, il marketing nutre gli altri.
Come si scelgono i pesi?
Partendo dai clienti chiusi: i segnali che avevano in comune nei mesi prima della firma meritano il peso maggiore. Ogni trimestre confronta il punteggio con le chiusure reali e correggi i pesi. In modalità avanzata ogni verticale parte da pesi diversi.
Quali soglie usare per hot, warm e cold?
Quelle preimpostate (70 e 40) sono solo un punto di partenza. Vanno tarate sui tuoi dati, verificando quanti lead segnalati hot hanno davvero chiuso.
Cosa aggiunge lo scoring con AI?
Tre segnali che i pesi statici non vedono: recency (quanto sono freschi i segnali), lookalike (somiglianza ai chiusi vinti) e intent surge (picchi recenti di attività). Il confronto mostra quanto il punteggio cambia quando contano anche questi.
Quali limiti ha questo calcolatore?
La modalità semplice usa pesi fissi e segnali statici; quella avanzata aggiunge segnali AI ma resta una media su ipotesi tue, non un modello allenato sui tuoi dati. Serve a dare priorità, non a prevedere la chiusura.