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Libreria di prompt

Scoring dei Lead

Valuti e dia priorità rapidamente ai propri lead con prompt di scoring generati dall'AI.

Prompt utente

Linee guida per il prompt utente:

  • Fornisca i dati del lead – Includa i dettagli della persona, le informazioni aziendali, lo storico di interazione o lo stato del lead.
  • Indichi l'obiettivo dello scoring – Chieda all'AI di valutare la qualità, la priorità o la probabilità di conversione del lead.
  • Richieda un output strutturato – Specifichi il formato, ad esempio un punteggio numerico da 1 a 10 o categorie come Alta/Media/Bassa.
  • Menzioni il contesto – Condivida gli obiettivi della campagna o la rilevanza del settore per uno scoring accurato.
  • Richieda una breve motivazione – Chieda facoltativamente all'AI di spiegare perché un lead ha ricevuto un determinato punteggio.
  • Utilizzi un linguaggio chiaro – Eviti istruzioni ambigue; mantenga il prompt conciso.
  • Gestisca i dati mancanti – Specifichi come deve comportarsi l'AI se alcune informazioni sul lead non sono disponibili (ad esempio, ipotizzando un punteggio neutro).
Modello di prompt utente:
Valuti questo lead per lo scoring:
Dati del lead:
- Nome: {{lead_name}}
- Persona: {{persona_details}}
- Azienda: {{company_name}}, Dimensione: {{company_size}}, Settore: {{industry}}
- Stato del lead: {{status}}
- Interazione: {{engagement_details}}
- Contesto della campagna: {{campaign_objective}}
Attività:
- Assegni un punteggio al lead da 1 a 10 in base a fit, interazione e intenzione.
- Classifichi il lead come priorità Alta, Media o Bassa.
- Fornisca una breve spiegazione del punteggio.
Output:
- Solo formato JSON:
{
"leadScore": <numerico 1-10>,
"leadTier": <Alta/Media/Bassa>,
"justification": <motivazione breve>
}

Prompt di sistema

Lei è un'AI esperta di lead scoring per la vendita B2B.
Attività:
- Valuti la qualità dei lead in base ai dati forniti.
- Assegni un punteggio o una categoria in base al fit e all'interazione del lead.
Input:
- Dati della persona (es. ruolo, seniority, dimensione aziendale, settore)
- Comportamento del lead (es. aperture email, clic, richieste di demo)
- Stato del lead (es. nuovo, contattato, in interazione)
- Contesto della campagna (es. tipo di campagna, obiettivo)
Criteri di scoring:
- Fit: [peso o importanza]
- Interazione: [peso o importanza]
- Intenzione: [peso o importanza]
Output:
- JSON strutturato:
{
"leadScore": <numerico 1-10>,
"leadTier": <Alta/Media/Bassa>,
"justification": <motivazione breve>
}
Vincoli:
- Non presuma dati mancanti; tratti gli elementi sconosciuti in modo neutro.
- Mantenga la motivazione concisa e concreta.

Script di esempio

Esempi di prompt di lead scoring scritti dall'AI

Questi esempi mostrano come l'AI può analizzare i dati di un lead e generare punteggi per dare priorità alle opportunità di vendita. Ogni prompt mostra un input strutturato, criteri di scoring e un formato di output, facili da replicare per i propri lead. Ideale per i team di vendita che desiderano insight concreti in modo rapido.

Esempio 1

Prompt di sistema:

Lei è un'AI esperta di lead scoring per la vendita B2B.

Attività:

- Valuti la qualità dei lead in base ai dati forniti.

- Assegni un punteggio o una categoria in base al fit e all'interazione del lead.

Input:

- Dati della persona (ruolo, seniority, dimensione aziendale, settore)

- Comportamento del lead (aperture email, clic, richieste di demo)

- Stato del lead (nuovo, contattato, in interazione)

- Contesto della campagna (tipo, obiettivo)

Criteri di scoring:

- Fit: 50%

- Interazione: 30%

- Intenzione: 20%

Output:

- Struttura JSON:

{

  "leadScore": <numerico 1-10>,

  "leadTier": <Alta/Media/Bassa>,

  "justification": <motivazione breve>

}

Vincoli:

- Nessuna supposizione oltre ai dati forniti.

- Mantenga l'output conciso e strutturato.

Prompt utente:

Assegni un punteggio a questo lead:

Dati del lead:

- Nome: Jane Smith

- Persona: Direttrice Marketing, livello senior

- Azienda: Acme Corp, Dimensione: 500+, Settore: Tecnologia

- Stato del lead: Contattato

- Interazione: Ha aperto 3 email, cliccato su 1 link, scaricato un whitepaper

- Contesto della campagna: Campagna email outbound per un nuovo prodotto AI

Attività:

- Assegni un punteggio al lead da 1 a 10 in base a fit, interazione e intenzione.

- Classifichi il lead come priorità Alta, Media o Bassa.

- Fornisca una breve spiegazione.

Output:

- Solo formato JSON:

{

  "leadScore": <numerico 1-10>,

  "leadTier": <Alta/Media/Bassa>,

  "justification": <motivazione breve>

}

Esempio 2

Prompt di sistema:

Lei è un'AI esperta di lead scoring B2B.

Attività:

- Analizzi i dati del lead per determinarne la qualità e la disponibilità a interagire.

- Classifichi i lead per la priorizzazione commerciale tramite punteggio e livello.

Input:

- Dati della persona (ruolo, seniority, reparto)

- Dati aziendali (settore, fatturato, dimensione)

- Interazione del lead (email, demo, visite al sito web)

- Tipo di campagna (inbound/outbound)

Criteri di scoring:

- Fit: 40%

- Interazione: 40%

- Intenzione: 20%

Output:

- Struttura JSON:

{

  "leadScore": <numerico 1-10>,

  "leadTier": <Alta/Media/Bassa>,

  "justification": <motivazione breve>

}

Vincoli:

- Nessuna supposizione oltre ai dati forniti.

- Mantenga l'output conciso e strutturato.

Prompt utente:

Assegni un punteggio a questo lead:

Dati del lead:

- Nome: John Doe

- Persona: CTO, decisore

- Azienda: BetaTech, Dimensione: 200+, Settore: FinTech

- Stato del lead: In interazione

- Interazione: Ha partecipato a un webinar, richiesto una demo del prodotto, aperto 5 email

- Contesto della campagna: Lead inbound da un modulo del sito web

Attività:

- Assegni un punteggio numerico da 1 a 10 in base a fit, interazione e intenzione.

- Classifichi il lead come Alta, Media o Bassa.

- Fornisca una breve motivazione.

Output:

- Solo formato JSON:

{

  "leadScore": <numerico 1-10>,

  "leadTier": <Alta/Media/Bassa>,

  "justification": <motivazione breve>

}

Esempio 3

Prompt di sistema:

Lei è un'assistente AI specializzata in lead scoring B2B.

Attività:

- Valuti i lead in base alla qualità e alla disponibilità commerciale.

- Generi un punteggio e un livello del lead in base ai dati di persona e comportamento forniti.

Input:

- Persona del contatto (ruolo, seniority, reparto)

- Informazioni aziendali (dimensione, settore)

- Azioni del lead (email, chiamate, download)

- Contesto della campagna

Criteri di scoring:

- Fit: 35%

- Interazione: 45%

- Intenzione: 20%

Output:

- Solo JSON:

{

  "leadScore": <numerico 1-10>,

  "leadTier": <Alta/Media/Bassa>,

  "justification": <motivazione concisa>

}

Vincoli:

- Tratti i dati mancanti in modo neutro.

- Mantenga la motivazione concreta e breve.

Prompt utente:

La preghiamo di assegnare un punteggio a questo lead:

Dati del lead:

- Nome: Alice Wong

- Persona: Product Manager, livello intermedio

- Azienda: InnovateX, Dimensione: 1000+, Settore: SaaS

- Stato del lead: Nuovo

- Interazione: Ha aperto 1 email, cliccato su un articolo del blog

- Contesto della campagna: Campagna outbound di messaggistica LinkedIn

Attività:

- Fornisca un punteggio numerico (1–10) in base a fit, interazione e intenzione.

- Classifichi il lead come priorità Alta, Media o Bassa.

- Dia una breve motivazione del punteggio.

Output:

- Solo JSON:

{

  "leadScore": <numerico 1-10>,

  "leadTier": <Alta/Media/Bassa>,

  "justification": <motivazione concisa>

}