# Lead scoring nel B2B: un modello semplice basato sui segnali del sito web

> Lead scoring senza software costoso: un modello a punti basato su corrispondenza e comportamento, con tabella di esempio, soglie e controllo mensile.

Quelle: https://whovisit.app/it/blog/lead-scoring-b2b-modello-segnali-sito-web
Veröffentlicht: 2026-11-07
Herausgeber: Whovisit (ARAVILO, Innsbruck)

Il lead scoring risponde a una domanda semplice: chi chiama per primo l'ufficio vendite? Invece di decidere a intuito, ogni azienda o contatto riceve un punteggio. Chi supera una soglia viene lavorato. Suona come un grande software di marketing, ma funziona già con una tabella e alcune regole chiare.

## Due domande, due assi

Un buon modello separa due cose che spesso vengono mescolate:

- **Corrispondenza:** l'azienda è adatta a ciò che vende? Settore, dimensione, regione, tecnologia utilizzata.
- **Comportamento:** l'azienda mostra interesse in questo momento? Visite al sito web, download, iscrizioni, risposte alle e-mail.

Un'azienda con corrispondenza perfetta che non viene mai sul Suo sito web è un obiettivo per il marketing, non per una telefonata. Un'azienda che legge ogni giorno ma non acquisterebbe mai costa solo tempo. Interessante è l'intersezione.

## Un modello di esempio

I punti sono una proposta. Li adatti alla Sua attività.

| Caratteristica | Punti |
|---|---|
| **Corrispondenza** | |
| Settore del Suo target principale | 20 |
| Dimensione nell'intervallo target (ad esempio da 50 a 500 dipendenti) | 15 |
| Sede nella Sua area di fornitura | 10 |
| **Comportamento negli ultimi 30 giorni** | |
| Pagina dei prezzi letta | 25 |
| Caso di studio o referenza letti | 15 |
| Ritornata in almeno due giorni | 15 |
| Più di tre minuti di lettura attiva | 10 |
| Visitata solo la pagina del lavoro | meno 30 |
| Cliente esistente | trattare a parte |

Le detrazioni sono importanti quanto i punti. Chi legge solo gli annunci di lavoro è con alta probabilità un candidato e non un acquirente. Quali visualizzazioni di pagina siano particolarmente significative lo spiega [Riconoscere l'interesse all'acquisto: quali visualizzazioni di pagina contano](https://whovisit.app/blog/kaufinteresse-erkennen-seitenaufrufe).

## Stabilire le soglie

Divida i valori in tre fasce:

- **Da 70 punti:** le vendite si fanno vive entro due giorni lavorativi, con riferimento al tema che l'azienda ha letto.
- **Da 40 a 69 punti:** se ne occupa il marketing, ad esempio con contenuti adatti, inviti o annunci.
- **Sotto i 40 punti:** osservare, non fare nulla.

È importante che entrambi i team stabiliscano insieme le soglie. Altrimenti le vendite si lamentano dei lead scadenti e il marketing di quelli lasciati fermi.

## Far decadere i punti

L'interesse ha una durata limitata. Chi ha letto la pagina dei prezzi tre mesi fa forse ha deciso da tempo. Calcoli quindi i punti di comportamento solo per gli ultimi 30 giorni, oppure ne sottragga una parte ogni mese. I punti di corrispondenza restano finché nell'azienda non cambia nulla.

## Verificare ogni mese

Un modello è un'ipotesi. Lo verifichi una volta al mese con tre domande:

1. **Quante aziende sopra la soglia sono diventate un colloquio?** Se non ce n'è quasi nessuna, la soglia è troppo bassa o i punti sono distribuiti male.
2. **Da dove sono arrivate le chiusure degli ultimi mesi?** Queste aziende avevano prima valori alti? In caso contrario manca una caratteristica nel modello.
3. **Quali caratteristiche ricorrono sempre nei buoni lead?** A queste si dà più peso.

## Da dove provengono i dati

- **Corrispondenza:** dal Suo CRM, da dati aziendali pubblici o dal sito web dell'azienda.
- **Comportamento sul Suo sito web:** a livello aziendale da uno strumento di riconoscimento dei visitatori, a livello di singoli contatti solo se qualcuno si è iscritto o ha compilato un modulo.
- **Comportamento nelle e-mail:** dal Suo strumento di newsletter, purché i destinatari abbiano dato il consenso.

Per i valori a livello di singole persone vale il GDPR. Uno scoring che decide automaticamente sulle persone è più delicato di uno che ordina le aziende. Nel B2B resti il più possibile a livello aziendale. Le basi sono in [Riconoscimento dei visitatori e GDPR: un inquadramento sobrio](https://whovisit.app/blog/besuchererkennung-dsgvo).

## Domande frequenti

**Mi serve per questo uno strumento di marketing automation?** All'inizio no. Una tabella con formule e un'esportazione settimanale bastano per testare il modello. Uno strumento vale la pena quando le regole sono fissate e le quantità crescono.

**Quante caratteristiche sono sensate?** Da cinque a dieci. Di più rende il modello difficile da capire. Nessuno si fida di un valore che non sa spiegare.

**Qual è la differenza rispetto alle intent data?** Il lead scoring è il modello. Le intent data sono un possibile ingrediente, vedere [Intent data nel B2B: che cosa mostrano davvero i segnali di acquisto](https://whovisit.app/blog/intent-data-b2b).