C’è un momento in cui il cruscotto “spara” numeri confortanti: più visite, più lead, più demo prenotate. Poi guardi il conto economico… e non si muove. Se ti è capitato, probabilmente stai confondendo lead con pipeline. Il primo è rumore potenziale, la seconda è energia organizzata che scorre — con passaggi chiari, responsabilità esplicite e decisioni fissate in agenda.
In questo articolo (discorsivo ma operativo) mettiamo ordine: cos’è davvero una pipeline di vendita B2B, come si progetta in modo “vivo” nel CRM, come allineare marketing e sales con uno SLA che azzera i buchi, quali KPI contano e come leggere i colli di bottiglia. Niente fuffa: check-list, tabelle, esempi di exit criteria, un piano 14 giorni per ripartire.
La scena tipica: “abbiamo parlato con tanti”, ma nessuno decide
Sara guida una PMI B2B di servizi. Negli ultimi tre mesi ha raddoppiato i lead con webinar, LinkedIn e campagne. Il commerciale “non sta dietro a tutto”, il marketing sembra una centrale elettrica… eppure le firme non crescono. Perché?
Quando entri in questi contesti, trovi tre dinamiche ricorrenti:
- Definizioni ambigue: MQL, SQL e “opportunità” significano cose diverse per team diversi.
- Handoff confuso: ciò che marketing passa a sales non contiene contesto; ciò che sales restituisce a marketing non contiene apprendimento.
- CRM-cimitero: tanti record, pochi stati significativi, nessun next step fissato con data e owner.
Traduzione: la “macchina” prende aria da tutte le parti. E se la pressi con più lead, amplifichi i difetti.
Cos’è una pipeline di vendita B2B “viva”
Una pipeline di vendita B2B non è una lista di aziende “in giro”; è una sequenza di stati che riduce l’incertezza man mano che si procede. Ogni stato ha uno scopo (cosa vogliamo apprendere o decidere qui), criteri di uscita scritti (exit criteria) e un prossimo passo calendato.
Esempio di pipeline snella (6 stadi)
| Stadio | Scopo | Exit criteria (esempi) |
| Qualificazione | Capire se vale la pena proseguire | ICP coerente, ruolo decisionale noto, pain urgente, finestra temporale realistica |
| Scoperta | Comprendere contesto e impatto | 3–5 problemi prioritari mappati, impatto stimato, sponsor interno identificato |
| Soluzione | Allineare soluzione e outcome | proposta 1-pager inviata, consenso su KPI e tempi, next step concordato |
| Validazione | Ridurre rischio percepito | referenze/case mostrati, eventuale pilot disegnato, buying committee mappato |
| Decisione | Chiudere su termini e timing | responsabile firma, procurement/IT allineati, data decisione in agenda |
| Chiusura | Esito + motivo | vinto/perso/no-decision loggato, motivo standardizzato, handoff a delivery/CS |
Regola d’oro: se non puoi dire con certezza perché un deal è ancora nello stadio X e cosa serve per portarlo nello stadio Y, la pipeline non è progettata, è solo un elenco.
Definizioni condivise: MQL, SQL, Opportunity (senza religioni)
Le etichette contano solo se aiutano a decidere. Ecco un set minimale e pragmatico:
- MQL (Marketing Qualified Lead): contatto che risponde all’ICP + segnale d’interesse esplicito (es. ha richiesto demo o scaricato un contenuto decisionale).
- SQL (Sales Qualified Lead): MQL che ha superato una chiamata di qualifica con criteri minimi chiari (ruolo coinvolto, problema rilevante, finestra < 6 mesi).
- Opportunity: SQL con proposta/soluzione concordata e sponsor riconosciuto.
Se preferisci un modello più “scientifico” del vecchio BANT, usa una matrice Fit × Intent:
- Fit (A/B/C): quanto l’azienda è in ICP (dimensione, settore, stack, maturità).
- Intent (alto/medio/basso): quanto è caldo il bisogno (trigger recenti, milestone, budget aperto).
Promuovi a SQL gli A/alto e B/alto; tieni in nurture gli altri.
Scoring oggettivo: basta “mi sembra buono”
Scrivi 5–7 criteri con punteggio (+/-). Esempio semplice:
- Ruolo decisionale (C-level/VP) +2
- Pain urgente documentato +2
- Milestone imminente (es. nuovo trimestre, lancio) +1
- Fit tecnico (stack compatibile) +1
- No budget/finestra > 9 mesi -2
- Solo curiosità/formazione -2
Stabilisci una soglia (es. ≥3 per passare a SQL). Questo evita discussioni sterili e accelera le scelte.
SLA Marketing → Sales: il “contratto operativo”
Uno SLA non è una formalità: è il modo in cui eviti che i lead si raffreddino o che le informazioni si perdano.
Esempio di SLA di base
- Tempo di presa in carico: ogni MQL viene preso in carico da Sales entro 4 ore lavorative.
- Primo contatto: entro 24 ore con messaggio personalizzato che cita il trigger (non un template generico).
- Esito obbligatorio nel CRM: tentativi, note, prossimi passi.
- Ritorno a marketing: se il MQL non supera i criteri SQL, viene etichettato con motivo standard (fit, timing, persona sbagliata, ecc.).
- Review settimanale congiunta: 30’ su numeri → blocchi → decisioni.
Nota: lo SLA funziona solo se vive nel CRM (campi e automazioni) e nella riunione (agenda fissa). Un PDF in Drive non sposta nulla.
Handoff “con contesto”: il payload minimo da passare
Il pacchetto che marketing passa a sales dovrebbe contenere:
- Fonte & contenuto visti (e.g. “ha scaricato Decision Guide X, ha visto Case Y”)
- Trigger (evento aziendale: funding, hiring, cambio tool, nuova sede)
- Persona (ruolo, seniority, funzione)
- Note (messaggi scambiati, temi caldi emersi)
- Punteggio Fit × Intent
Sales restituisce:
- Esito qualifica (SQL/non SQL) e motivo
- Obiezioni emerse (per aggiornare contenuti e playbook)
- Prossimi step o rientro in nurture con tag coerente
Questo è il feedback loop che trasforma lead in apprendimento — e l’apprendimento in pipeline migliore.
CRM “usabile”: pochi campi, stadi chiari, task e note
Un CRM utile ha pochi campi obbligatori, scritti in modo da essere riempibili in 60 secondi dal venditore. Metti quelli che cambiano il comportamento (non quelli “belli da avere”):
Campi minimi raccomandati
- Stadio (picklist)
- Exit criteria soddisfatti? (checkbox rapida)
- Ruolo persona di riferimento (picklist)
- Pain principale (short text con hint “usa le parole del cliente”)
- Finestra temporale (picklist: <3m / 3–6m / >6m / unknown)
- Prossimo passo (data + descrizione breve)
- Owner interno
Routine di igiene
- Deduplica settimanale
- Task sempre legati a data e persona
- Note con tag standard (es. “OBIEZIONE: prezzo” / “RISCHIO: IT”)
- Review 30’ ogni settimana: si spostano i deal fermi, si chiudono quelli “zombie”
Progettare gli exit criteria (la chiave per sbloccare i colli)
Gli exit criteria sono la porta tra gli stadi. Devono essere binari: sì/no. Esempi:
- Qualificazione → Scoperta: ICP coerente + ruolo decisionale individuato + pain urgente (sì/no)
- Scoperta → Soluzione: 3 obiettivi documentati + impatto economico stimato + sponsor (sì/no)
- Soluzione → Validazione: proposta 1-pager condivisa + KPI concordati + next step con data (sì/no)
- Validazione → Decisione: referenze/pilot completati + comitato mappato + procurement allineato (sì/no)
Se non soddisfi gli exit criteria, non “trascini avanti”: pianifichi un prossimo passo o archivi. La pipeline respira.
KPI essenziali: pochi, chiari, azionabili
Prendi 8–10 indicatori che guardi ogni settimana:
- MQL → SQL (%) = SQL / MQL
- SQL → Opportunity (%) = Opp / SQL
- Opp → Win (%) = Won / Opp
- Sales cycle (mediano) per segmento
- Deal size (mediano)
- Pipeline coverage = Valore Opp aperte / Target periodo
- Tempo medio nello stadio (per stadio)
- Motivi di perdita (top 3, %)
Se un KPI non anticipa una decisione (cosa tagliare, cosa potenziare), è un ornamento: toglilo dalla dashboard.
Triage veloce: dove si rompe… e come riparare
- MQL→SQL basso?
Possibili cause: ICP vago, lead magnet “curiosi”, primo contatto lento/generico.
Rimedi: riscrivi ICP + scoring; cambia CTA (decisionale, non educativo); SLA 4h/24h; primo messaggio con trigger citato. - SQL→Opportunity basso?
Cause: discovery povera, proposta confusa, nessun KPI concordato.
Rimedi: playbook domande; proposta 1-pager; exit criteria “KPI & next step fissati”. - Opportunity→Win basso?
Cause: rischio percepito alto, buying committee invisibile, procurement ignorato.
Rimedi: referenze/pilot; pagina per ruolo (CEO/CFO/CTO/Sales); “security/legal pack”; timeline “no surprise”. - Sales cycle lungo in uno stadio?
Cause: nessun next step, attese asimmetriche, materiali che arrivano tardi.
Rimedi: data per ogni passo, template materiali per fase, reminder automatici.
Esempio narrativo: due settimane che cambiano la musica
Tornando a Sara. L’analisi ha mostrato un imbuto tra MQL e SQL. Lead tanti, qualifica bassa. In 14 giorni abbiamo:
- Stretto l’ICP (PMI tech 20–100 persone, CRM già in uso, problema MQL→SQL).
- Introdotto scoring (soglia ≥3) e SLA 4h/24h.
- Riscritto il primo contatto: niente template, 5 righe con trigger, pain ipotizzato e micro-commitment (“15’ per capire se ha senso”).
- Messo a terra exit criteria binari per passare di stadio.
- Avviato una weekly di 30’ con pipeline review: numeri → blocchi → decisioni.
Risultato in 6 settimane: MQL→SQL dal 18% al 36%, ciclo -12 giorni, meno trattative trascinate. Non magia: ordine.
Email e note “che lavorano” (due esempi concreti)
Primo contatto (dopo richiesta guida/risorsa)
Ciao [Nome], ho visto che hai scaricato la Decision Guide su [tema].
In aziende simili alla tua (20–80 FTE, team sales 5–10) vediamo spesso un collo di bottiglia tra MQL e SQL.
Se è il tuo caso, posso mostrarti in 15’ come misuriamo e sblocchiamo quel passaggio senza stravolgere lo stack.
Ti va martedì alle 9:30 o mercoledì alle 15?
Nota CRM post-call (usabile per chiunque)
- Pain: MQL→SQL al 12%, lead da content troppo “curiosi”
- Impatto: ciclo lungo, carico su sales, pipeline “gonfia”
- Prossimo passo: inviare 1-pager con KPI & exit criteria → call con CFO venerdì 11:00
- Rischi: IT teme integrazioni; chiedono referenze mid-market
Queste micro-attenzioni compattano la memoria dell’azienda: chiunque apra il record capisce subito a che punto siamo e cosa serve.
Piano “reset” in 14 giorni
Giorno 1–2 — Pulizia & definizioni
- Scrivi MQL/SQL/Opportunity e exit criteria in 1 pagina.
- Elimina campi superflui dal CRM; aggiungi “Prossimo passo (data)”.
Giorno 3–5 — SLA & primo contatto
- Imposta SLA 4h/24h con automazioni (task + alert).
- Riscrivi il messaggio di primo contatto con trigger e micro-commitment.
Giorno 6–8 — Scoring & ICP
- Crea scoring (Fit × Intent) con soglia; aggiorna form e lead capture.
- Allinea marketing su contenuti decisione (comparativi, case) vs educational.
Giorno 9–11 — Pipeline & playbook
- Ridisegna stadi e exit criteria; crea proposta 1-pager.
- Aggiungi 6–8 domande “diagnosi” nel talk track.
Giorno 12–14 — Rituale & dashboard
- Avvia weekly 30’ (numeri → blocchi → decisioni).
- Dashboard con 8 KPI; rimuovi tutto il resto.
Fin dal giorno 15 la pipeline inizierà a “scorrere” in modo più leggibile. Alcuni deal si chiuderanno prima (anche in perdita: bene così), i sì arriveranno con meno tiramolla.
FAQ schiette
Serve cambiare tool per avere una pipeline seria?
Quasi mai. Serve ridurre campi, scrivere exit criteria, mettere date e owner. Gli strumenti attuali vanno benissimo con regole chiare.
Meglio più lead o lead migliori?
Sempre migliori. La quantità amplifica i problemi; la qualità li evidenzia e ti costringe a risolverli.
Quanto dettaglio nel CRM?
Il minimo che cambia i comportamenti. Se un campo non guida una decisione o un’azione, è “peso morto”.
Come tratto i “no decision”?
Sono oro. Logga motivo standard, manda recap di quanto servirebbe per ripartire e metti un promemoria a 60/90 giorni.
Chiudiamo il cerchio
“Lead” è il rumore che la tua macchina fa quando qualcuno la sente passare. Pipeline è il movimento interno dei pistoni: organizzato, cadenzato, pieno di attrito positivo. Se vuoi che il contagiri coincida col tachimetro, progetta la tua pipeline di vendita B2B come un sistema vivo: definizioni poche e chiare, exit criteria binari, next step con data, SLA che non perdona, feedback che ritorna al marketing.Il bello è che non ti serve un progetto epico. Ti servono 14 giorni di disciplina e un paio di riunioni fatte bene. Dopo, potrai permetterti il lusso di “spingere” davvero — sapendo che la macchina non disperde più energia a caso, ma la trasforma in strada percorsa. E in firme.