Lead scoring automatico con AI e n8n
Classifica automaticamente i lead in base al comportamento usando GPT-4 e n8n per prioritizzare le vendite
Panoramica
Il lead scoring manuale non scala. Con n8n e un modello AI puoi analizzare automaticamente il comportamento dei lead e assegnare un punteggio di qualificazione, permettendo al team commerciale di concentrarsi sui prospect migliori.
Prerequisiti
- Istanza n8n self-hosted funzionante
- API key OpenAI (GPT-4)
- CRM con webhook o API (HubSpot, Pipedrive, o Google Sheets)
Step 1: Raccogliere i dati del lead
Configura un trigger che si attiva quando un nuovo lead arriva nel CRM. I dati utili per lo scoring includono:
- Titolo professionale e azienda
- Pagine visitate sul sito
- Email aperte e cliccate
- Form compilati
- Settore e dimensione azienda
Step 2: Costruire il prompt AI
Aggiungi un nodo OpenAI con un prompt strutturato che chiede al modello di valutare il lead su una scala 1-100 e fornire una motivazione.
Il prompt deve includere: criteri di scoring, dati del lead, formato di output richiesto (JSON con score e motivazione).
Step 3: Processare la risposta
Aggiungi un nodo Set per estrarre il punteggio dal JSON restituito da GPT-4 e categorizzare il lead:
- 80-100: Lead caldo - notifica immediata al commerciale
- 50-79: Lead tiepido - inserire in nurturing
- 0-49: Lead freddo - monitorare
Step 4: Aggiornare il CRM e notificare
In base al punteggio:
- Aggiorna il campo "Score" nel CRM
- Se score > 80: invia notifica Slack al team vendite
- Se score 50-79: aggiungi a sequenza email di nurturing
- Log di tutte le valutazioni per analisi
Step 5: Monitorare e migliorare
Dopo 30 giorni, analizza la correlazione tra score AI e conversioni reali. Affina il prompt in base ai risultati.
Risultato
Il team commerciale riceve lead pre-qualificati con motivazione AI. Il tempo medio di risposta ai lead caldi diminuisce e il tasso di conversione aumenta.