Clienti prospect, lead e contatti: le differenze che contano (e cosa cambia nell'ecommerce)

In una riunione commerciale capita di sentire quattro parole diverse per indicare la stessa persona, e ogni volta il senso cambia di poco: contatto, prospect, lead, cliente. Sembra una questione di lessico, e invece è una questione di soldi. Dietro ogni etichetta c'è un'azione diversa, un costo diverso e un'aspettativa diversa: a un contatto si manda una newsletter, a un lead si dedica un flusso di nurturing, a un prospect qualificato si dedica il tempo di un commerciale, che è la risorsa più cara che un'azienda abbia. Confondere i piani significa spendere tempo di vendita su chi non era pronto, oppure, che è peggio, trattare come pubblicità qualcuno che era pronto a comprare.

Questa tassonomia non è nata ieri. È il sedimento di decenni di direct marketing, di teoria delle vendite e, più di recente, di software CRM che hanno codificato in campi obbligatori quello che prima era il fiuto di un venditore esperto. Funziona, ed è ancora la spina dorsale di qualunque reparto commerciale serio.

Poi arriva l'ecommerce, e il presupposto su cui l'intera scala si regge, cioè che dall'altra parte ci sia una persona con un nome, un'azienda e un numero di telefono, semplicemente non vale più. Un negozio online non parla con un prospect alla volta: parla con quarantamila sconosciuti al mese, di cui conosce il comportamento e non l'identità. Il rapporto smette di essere uno a uno e diventa uno a n. La domanda interessante, allora, non è se le vecchie categorie servano ancora, ma cosa diventano quando le si porta dentro un catalogo con diecimila sessioni al giorno. Qui sotto le ricostruiamo una per una, e poi facciamo esattamente quel passaggio.

Contatto, prospect, lead e cliente: le definizioni che contano

Le quattro etichette descrivono gradi diversi di due variabili soltanto: quanto sappiamo di una persona, e quanto quella persona ha manifestato interesse per ciò che vendiamo. Ogni passaggio da un'etichetta all'altra dovrebbe corrispondere a un fatto osservabile, non a una sensazione. È l'unico modo per rendere la scala misurabile, e per non litigare fra marketing e vendite ogni fine mese.

Il contatto: una persona raggiungibile

Un contatto è, alla lettera, qualcuno che possiamo contattare: abbiamo un indirizzo email, un numero, un profilo. Nulla di più. Il contatto non implica interesse, non implica un consenso commerciale e non implica che quella persona rientri nel nostro target. Nella scheda anagrafica di un CRM il contatto è la riga da cui si parte, quella ancora quasi vuota. Vale la pena ricordare che, nel diritto europeo, la contattabilità non è un permesso: il trattamento dei dati e l'invio di comunicazioni commerciali sono due cose distinte, e la seconda richiede un consenso esplicito e documentabile, come ricorda il Garante per la protezione dei dati personali. Un database pieno di contatti che non hanno mai acconsentito a nulla non è un patrimonio, è una passività.

Il prospect: significato, traduzione e uso corretto

Prospect è un termine inglese che in italiano non ha un traducente esatto, e il modo migliore per renderlo è "potenziale cliente in prospettiva": una persona, o un'azienda, che rientra nel profilo di chi potrebbe comprare da noi. Il prospect nasce da una valutazione nostra, non da un'azione sua. È l'azienda del settore giusto, con la dimensione giusta, con il problema che sappiamo risolvere. Il fatto che non ci abbia ancora dato retta è irrilevante: è prospect perché lo dice il nostro profilo di cliente ideale, non perché abbia alzato la mano.

Da qui nasce l'equivoco più diffuso in italiano, dove l'espressione "clienti prospect" viene usata come sinonimo di lead. Non lo è. Il prospect è potenziale per definizione, il lead è potenziale per comportamento: uno lo scegliamo noi, l'altro si sceglie da sé. Un elenco di prospect è il risultato di una segmentazione di mercato, un elenco di lead è il risultato di una campagna. Sono due cose che costano in modo diverso e si lavorano in modo diverso, e chiamarle con la stessa parola è il primo passo per trattarle nello stesso modo, che è quasi sempre l'errore.

Il lead: significato e origine del termine

Lead in inglese significa indizio, pista: è la stessa parola che usa un giornalista quando insegue una storia. Nel marketing indica una persona che ha compiuto un'azione tracciabile che rivela interesse: ha scaricato un documento, si è iscritta a un webinar, ha compilato un modulo, ha chiesto un preventivo. Il lead ha lasciato qualcosa di sé, e quel qualcosa è la pista che il commerciale seguirà.

Il lead vale in proporzione all'attrito che ha superato per generarsi. Un'iscrizione alla newsletter non costa niente e vale poco. Una richiesta di demo costa a chi la fa un pezzo di reputazione interna, perché dovrà giustificarla, e vale molto. È il motivo per cui contare i lead senza pesarli è uno dei modi più eleganti che il marketing conosca per raccontarsi una bugia, e il motivo per cui la gestione dei lead conta più della loro generazione: un lead ignorato per due settimane è denaro bruciato con una precisione notevole.

MQL e SQL: quando un lead diventa lavorabile

Quando i volumi crescono, un solo scalino non basta più e la scala si divide. Il marketing qualified lead (MQL) è il lead che il marketing considera pronto per essere passato alle vendite: rientra nel profilo e ha mostrato abbastanza segnali. Il sales qualified lead (SQL) è il lead che le vendite hanno accettato dopo averlo verificato, tipicamente con una prima chiamata e una griglia di qualificazione come BANT, che sta per budget, autorità, bisogno e tempi.

Il punto delicato non è la definizione, è il confine. Se l'MQL viene definito in modo largo, per esempio "ha scaricato un contenuto qualsiasi e ha una email aziendale", il marketing consegna numeri gonfi e le vendite smettono di fidarsi, il che produce il fenomeno più costoso di tutti: i lead buoni che restano in coda insieme a quelli finti. Se invece il confine è troppo stretto, si buttano via opportunità reali. Non esiste una soglia universale: si negozia fra i due reparti, si scrive nero su bianco e si rivede sui tassi di conversione osservati, non sulle intenzioni dichiarate.

Il cliente, e quello che viene dopo

Il cliente è chi ha comprato. Sembra la definizione più banale della serie, e invece è il punto in cui quasi tutte le aziende smettono di classificare, che è un errore strutturale: il valore di un cliente non si esaurisce con il primo ordine, e la parte redditizia della relazione, cioè il riacquisto, l'aumento dello scontrino e la raccomandazione, vive tutta dopo. Per questo la scala ha un ultimo scalino, l'evangelist, cioè il cliente che porta altri clienti: recensisce, referenzia, si presta al caso studio. In un mercato in cui il traffico si compra a peso d'oro, è l'unico canale di acquisizione che migliora invece di peggiorare.

Il lifecycle stage: la scala che tiene insieme marketing e vendite

Nei CRM moderni questa gerarchia si materializza in un campo, il lifecycle stage, che HubSpot codifica in otto valori: subscriber, lead, marketing qualified lead, sales qualified lead, opportunity, customer, evangelist e other, come descrive la sua documentazione ufficiale. Non è un elenco sacro, si personalizza, e molte aziende ne usano cinque. La sua utilità sta in due regole poco appariscenti.

La prima è la separazione dei piani: lo stadio descrive la relazione complessiva fra una persona e l'azienda, mentre lo stato del contatto in trattativa, il lead status, descrive l'attività quotidiana del commerciale. Confonderli produce un CRM che racconta il lavoro del reparto vendite invece dello stato del mercato, e sono due informazioni molto diverse. La seconda regola è che lo stadio non torna indietro da solo: un database senza una regola esplicita di regressione accumula MQL fossili di due anni fa che nessuno lavorerà mai, e il campo continua a dire "pronto per le vendite" molto tempo dopo che il mondo ha detto no.

Quello che il lifecycle stage non fa è dirci perché una persona sia arrivata fin lì. Per quello serve un'altra costruzione, la buyer persona, che sta al fianco di questa scala e risponde a una domanda diversa: non a che punto è, ma chi è e che cosa sta cercando di ottenere. Le due cose insieme dicono a chi parlare e come parlargli. Presa da sola, la scala dice solo quanto è calda la pista, che è un'informazione utile e povera.

Da dove viene questa classificazione

La scala non è un'invenzione del software. L'imbuto, cioè l'idea che il pubblico si restringa mano a mano che si avvicina all'acquisto, è una metafora di fine Ottocento: la sua prima formulazione, il modello AIDA (attenzione, interesse, desiderio, azione), viene attribuita a Elias St. Elmo Lewis intorno al 1898, in piena epoca di pubblicità a stampa e di venditori porta a porta. La qualificazione dei nominativi arriva invece dal direct marketing del dopoguerra, dove ogni indirizzo costava una busta e un francobollo, e sprecarli era una perdita misurabile alla lira. La disciplina, in origine, nasce da un vincolo economico, non da una teoria.

Il salto successivo è il database marketing degli anni ottanta e novanta, quando le liste smettono di essere carta e diventano righe interrogabili. È lì che la promessa del rapporto uno a uno diventa esplicita: Don Peppers e Martha Rogers, in The One to One Future (1993), sostengono che la tecnologia permetterà di trattare ogni cliente in modo diverso invece di trattare ogni mercato in modo uguale. Da lì al CRM il passo è breve, e da lì all'inbound marketing, che inverte la direzione della relazione perché il contatto arriva attratto invece che inseguito, ancora più breve.

Vale la pena notare cosa dà per scontato tutto questo impianto, perché è esattamente ciò che si rompe più avanti. Dà per scontato che la persona abbia un'identità nota, che il percorso sia sostanzialmente sequenziale e che qualcuno, in carne e ossa, la qualifichi lungo la strada. Tre presupposti solidissimi in una vendita B2B con un ciclo di sei mesi. Tutti e tre traballanti dentro un negozio online.

Il salto: dal rapporto 1:1 al rapporto 1:n dell'ecommerce

In una vendita B2B il rapporto resta uno a uno anche quando i decisori sono molti: c'è un commerciale, c'è un'azienda, c'è una trattativa con un nome e una data di chiusura prevista. Un ecommerce è un'altra fisica. La relazione è uno a n, dove n sono decine di migliaia di persone che nessuno chiamerà mai, che non hanno un referente assegnato e che decidono in tre minuti su un telefono, magari in coda alla cassa del supermercato. Il vocabolario può restare, ma sotto le parole il meccanismo è cambiato, e chi non se ne accorge finisce per costruire processi che descrivono un mondo che non c'è.

Il prospect non ha un nome, ha un comportamento

Nel B2B il prospect esiste prima del contatto: lo identifichiamo noi dentro una lista, lo studiamo, lo chiamiamo. In un ecommerce il prospect è, quasi sempre, un anonimo. Non sappiamo chi sia, sappiamo cosa ha fatto: da dove è arrivato, quali categorie ha visitato, quanto è rimasto, se è tornato una seconda volta, se ha aggiunto al carrello e poi è sparito. L'identità è sostituita dal comportamento, e a ben guardare il comportamento è un'informazione migliore: dice che cosa la persona vuole adesso, mentre l'anagrafica dice soltanto chi era.

Questo ribalta la logica della qualificazione. Non si qualifica più una persona alla volta chiedendole se ha budget: si qualificano popolazioni intere sulla base di segnali osservati, e lo si fa in automatico. Il concetto di MQL, dentro un ecommerce B2C, si trasforma in una soglia comportamentale: chi ha visitato tre volte la stessa scheda prodotto in una settimana è, di fatto, un lead qualificato che nessun commerciale qualificherà mai. La qualifica c'è ancora, semplicemente non la fa più un essere umano.

Il funnel non è una fila indiana, è una distribuzione

La rappresentazione a imbuto suggerisce una fila ordinata: tutti entrano dall'alto, qualcuno esce dal basso. Nell'ecommerce non funziona così. Le persone entrano a metà, da una scheda prodotto trovata su un motore di ricerca o da un annuncio, escono e rientrano da un altro dispositivo, comprano al primo colpo dopo aver visto una storia sui social, oppure meditano per sei settimane su una giacca da quattrocento euro. Il percorso non è una sequenza, è una nuvola di traiettorie, ed è il motivo per cui una mappa del customer journey disegnata in riunione è quasi sempre un pio desiderio, mentre una costruita sui dati reali è uno strumento.

La conseguenza pratica è che il funnel dell'ecommerce si misura per tassi, non per elenchi. Non serve sapere chi è il singolo utente che ha abbandonato il carrello: serve sapere che circa il 70% dei carrelli viene abbandonato, che è la media aggregata da decine di studi indipendenti dal Baymard Institute, e capire quale parte di quel 70% è realisticamente recuperabile e quale invece è fisiologica, perché fatta di gente che stava soltanto guardando la vetrina.

Le unità di misura cambiano: sessione, identità, coorte, segmento

Nel mondo uno a uno l'unità di misura è il contatto. Nell'ecommerce le unità utili sono quattro, e tenerle distinte evita gran parte dei disastri analitici. La sessione è una visita, e non è una persona: la stessa persona ne genera cinque in tre giorni. L'identità è la persona riconosciuta, e nasce nel momento in cui lascia una email o accede a un account. La coorte è un gruppo che condivide un evento di partenza, per esempio tutti i clienti acquisiti a marzo, ed è l'unità con cui si misura seriamente la fidelizzazione. Il segmento è un insieme definito da una regola sui dati, e non da un'appartenenza stabile: si entra e si esce da un segmento senza fare nulla, semplicemente perché il tempo passa.

Su queste unità si costruisce la classificazione che in un ecommerce ha davvero valore, e non è la scala prospect, lead, cliente, ma il modello RFM: recency, frequency, monetary value. Da quanto tempo hai comprato l'ultima volta, quante volte hai comprato, quanto hai speso in totale. Tre numeri, già presenti negli ordini di qualunque piattaforma, che classificano l'intera base clienti senza chiedere niente a nessuno e senza inventare nulla. È la versione ecommerce del lifecycle stage, con un vantaggio decisivo: è calcolata invece che dichiarata, e quindi non mente.

Il ciclo non finisce con il primo ordine

Nel B2B il cliente firma e il ciclo si chiude, con un'appendice di rinnovo. In un ecommerce il primo ordine non è la fine del percorso, è l'inizio di quello che conta davvero, cioè il secondo. Il tasso di riacquisto e il customer retention rate dicono se il modello è sostenibile molto meglio di quanto lo dica il costo di acquisizione, perché in un mercato dove il traffico si compra all'asta il margine sta quasi tutto nel comportamento di chi è già entrato. Una classificazione dei clienti che si ferma alla conversione descrive la metà meno interessante dell'azienda.

La scala tradotta in un ecommerce

Mettendo insieme le due logiche si ottiene una scala che assomiglia a quella classica, ma è fatta di stati osservabili invece che di giudizi. Vale tanto per un B2C quanto, con qualche aggiunta, per un B2B online.

• Visitatore anonimo: c'è traffico, non c'è identità. Si lavora sull'aggregato e sull'esperienza, non sulla persona.
• Visitatore identificato: ha lasciato una email o creato un account, ed è riconoscibile fra un dispositivo e l'altro. È il vero equivalente del contatto.
• Lead comportamentale: ha compiuto un'azione che dichiara intenzione, tipicamente l'aggiunta al carrello o l'avvio del checkout senza concluderlo.
• Cliente al primo ordine: è la conversione, ed è statisticamente anche il momento in cui è più probabile non rivederlo mai più.
• Cliente ricorrente: il secondo ordine è la soglia che cambia l'economia dell'intero rapporto, e va trattata come un obiettivo esplicito.
• Cliente a rischio: recency oltre la soglia tipica del settore. È un'etichetta che va calcolata sul ciclo di riacquisto reale, non intuita.
• Cliente perso: oltre la soglia, e non risponde più a nulla. Serve saperlo, non foss'altro per smettere di offrirgli sconti che non incassa nessuno.
• Sostenitore: recensisce, porta gente, compra le novità per primo. È l'evangelist della scala classica, e in un ecommerce lo si riconosce dai dati, non dalle sensazioni.

Ogni riga di questa scala corrisponde a un'azione diversa e a una spesa diversa, esattamente come nella versione B2B. La differenza è che qui l'azione la esegue un flusso automatico, non una persona, e il costo marginale di una comunicazione in più è quasi zero. Il che spiega perché il rischio, in un ecommerce, non è parlare troppo poco con i clienti: è parlarci troppo, e male.

Shopify: dove vivono contatti, prospect e clienti

Su Shopify questa classificazione non è un documento di strategia, è un oggetto operativo. Vale la pena vedere dove sta di preciso, perché il fraintendimento più comune, cioè che serva per forza un CRM esterno per fare cose di questo tipo, è costato a parecchie aziende un canone annuale e sei mesi di integrazione.

I segmenti clienti e il linguaggio di interrogazione

Shopify gestisce nativamente i segmenti clienti: insiemi di clienti definiti da una regola invece che da una lista statica. La regola si scrive in un linguaggio di interrogazione che è un sottoinsieme di ShopifyQL, limitato alla sola clausola WHERE, e lavora sugli attributi del cliente, come spiega la documentazione Shopify. Un segmento è vivo: quando un cliente smette di soddisfare la condizione, ne esce da solo. Si costruisce così, senza software aggiuntivo, l'intera scala descritta sopra, per esempio i clienti con un solo ordine negli ultimi novanta giorni, o quelli che hanno superato una certa spesa complessiva e non comprano da sei mesi. E la si usa dove serve: campagne, sconti riservati, automazioni, esclusioni pubblicitarie.

I metafield cliente: i dati che l'ordine non contiene

Quello che i dati transazionali non dicono, per esempio la taglia abituale, il livello di un programma fedeltà, il tipo di attività professionale, si registra nei metafield cliente, campi personalizzati definiti sul negozio. Se al metafield si dà una definizione con l'uso in analisi abilitato, entra anche nei segmenti e nei report: una variabile di business, e non soltanto una variabile d'acquisto, diventa criterio di classificazione. È il punto preciso in cui una buyer persona smette di essere una slide e diventa un filtro che qualcuno può usare il lunedì mattina.

Il checkout abbandonato: il preventivo non firmato dell'ecommerce

Il checkout avviato e non concluso è, in un negozio online, il segnale d'intenzione più forte che esista: l'equivalente esatto di un preventivo richiesto e mai firmato. Shopify lo registra come evento e lo rende disponibile alle automazioni di marketing native, che possono innescare una sequenza di recupero senza appoggiarsi a software di terze parti. Il tema è abbastanza vasto da meritare un discorso a sé, e lo abbiamo affrontato nella guida al carrello abbandonato.

Il B2B nativo: quando il prospect torna ad avere un nome

C'è un caso in cui le due logiche si ricongiungono, ed è il B2B nativo di Shopify. Qui il cliente non è una persona ma un'azienda, con le sue sedi, i suoi utenti abilitati, i listini riservati e le condizioni di pagamento. La piattaforma modella tutto questo con oggetti dedicati, la company e le sue location, e il risultato è un ibrido interessante: un prospect con nome, partita IVA e commerciale assegnato, che però ordina in autonomia da un catalogo, di notte, senza chiamare nessuno. La scala classica e quella comportamentale, in questo scenario, convivono dentro lo stesso database, e il lavoro serio consiste nel decidere quale delle due comanda in quale momento.

Quando serve davvero un CRM accanto a Shopify

Il CRM esterno non serve per segmentare: quello Shopify lo fa già. Serve quando esiste una vendita assistita, cioè un reparto commerciale che chiama, un servizio clienti che gestisce trattative, una rete di agenti, un ciclo di vendita lungo che vive fuori dal negozio. In quel caso la domanda giusta non è quale CRM scegliere, ma quale sistema è la fonte di verità sull'anagrafica cliente e in che direzione va la sincronizzazione. È una decisione di architettura, non di licenza, e si prende prima di comprare qualcosa: ne abbiamo scritto parlando di CRM per l'ecommerce.

Gli errori che vediamo più spesso

• Chiamare lead chiunque lasci una email: gonfia i numeri e svuota la parola. Un iscritto alla newsletter è un iscritto alla newsletter.
• Non definire la regressione: se nessuno torna mai indietro di stadio, il database si riempie di finti caldi e le previsioni diventano finzione.
• Trattare il primo ordine come un traguardo: è un inizio. Il traguardo è il secondo, ed è lì che si decide se l'acquisizione era un investimento o una perdita.
• Segmentare senza agire: venti segmenti che ricevono tutti la stessa email sono peggio di nessun segmento, perché costano lavoro e producono l'illusione del metodo.
• Importare il vocabolario B2B senza tradurlo: in un negozio B2C, MQL e SQL non significano nulla, e chiedersi ogni mese quanti MQL si sono generati è un modo raffinato per non guardare i numeri che contano.

Domande frequenti

Qual è la differenza fra lead e prospect?

Il lead ha compiuto un'azione che manifesta interesse, per esempio compilare un modulo o chiedere un preventivo. Il prospect è un potenziale cliente che rientra nel nostro profilo ideale, indipendentemente dal fatto che si sia fatto avanti. In sintesi: il lead si autocandida, il prospect lo scegliamo noi.

Cosa significa "clienti prospect" in italiano?

È un calco dall'inglese che indica i potenziali clienti in prospettiva: le persone o le aziende che hanno le caratteristiche giuste per diventare clienti. Non lo sono ancora, e non è detto che lo diventino. Sono il bacino su cui si lavora, ed è il risultato di una segmentazione del mercato, non di una campagna.

Un contatto è già un lead?

No. Il contatto è una persona raggiungibile, il lead è una persona che ha mostrato interesse. Fra i due c'è un'azione. E fra il contatto e il permesso di fargli marketing c'è un consenso, che è una terza cosa ancora, e va raccolto in modo esplicito.

La classificazione MQL e SQL serve a un ecommerce?

Raramente in un B2C puro, dove non esiste un commerciale che qualifica e la selezione la fa il comportamento. Ha senso invece in un ecommerce B2B o in un modello ibrido con vendita assistita, dove una parte della trattativa avviene fuori dal negozio e qualcuno, prima o poi, deve alzare il telefono.

Come si classificano i clienti di un ecommerce?

Con i dati che l'ecommerce già produce: recency, frequency e monetary value, più il comportamento di navigazione e i segnali di intenzione come il checkout abbandonato. Su Shopify questa classificazione si costruisce con i segmenti clienti e si usa direttamente per campagne, sconti e automazioni, senza esportare nulla e senza compilare campi a mano.

Le categorie servono a decidere. Contatto, prospect, lead e cliente sono utili nella misura in cui, ogni volta che un nome cambia scaffale, cambia anche quello che l'azienda fa con lui: chi lo chiama, cosa gli scrive, quanto è disposta a spendere per riaverlo. Quando invece diventano un'etichetta che si compila per riempire un campo del CRM, sono soltanto burocrazia travestita da metodo.

Il passaggio all'ecommerce non le manda in pensione, le costringe a essere oneste. In un rapporto uno a n non si può bluffare: o la classificazione è calcolata sui dati e attiva qualcosa, oppure non esiste. Per chi progetta la piattaforma questo ha una conseguenza precisa: la segmentazione non è un dettaglio da rimandare al marketing dopo il go live, è una scelta di architettura che si prende insieme al modello dati. È il tipo di lavoro con cui apriamo ogni progetto, molto prima di parlare di temi e di integrazioni: capire chi sono le persone dall'altra parte, e costruire il negozio che le sappia riconoscere.