Costruire una lista, non cercare a caso

L’azienda voleva più contatti e stava valutando campagne. Guardando il mercato ho capito che il pubblico era troppo ristretto perché un algoritmo lo trovasse: poche migliaia di persone in tutta Italia, sparse in aziende che nessun filtro standard raggruppa.

Isolare la nicchia, e scegliere da chi partire

Chi usa quei macchinari, in quale reparto, con quale ruolo, dentro quali aziende. Da lì la base di conoscenza di prodotto: in un mercato piccolo un messaggio tecnicamente sbagliato si paga a lungo, perché le persone si parlano tra loro.

Poi la scelta del punto di partenza: il contatto sarebbe partito dal profilo del direttore commerciale, una persona con un nome e una faccia, non da una pagina aziendale.

Cosa dire, come, e quando fermarsi

Una piattaforma IA collegata a LinkedIn per gestire richieste di collegamento e messaggi privati, con un agente che porta avanti la conversazione secondo regole da noi definite: il messaggio di apertura, il passaggio al tema tecnico, le risposte alle obiezioni prevedibili, e il punto esatto in cui subentra la persona.

L’obiettivo dichiarato non era vendere. Era aprire una conversazione: nessun preventivo al secondo messaggio, nessuna offerta a freddo.

Aperture e ritmo

Quali messaggi ottengono risposta e quali vengono ignorati, come devono cambiare a seconda del ruolo e dell’azienda che si intercetta, in che punto preciso la conversazione si evolve. E il ritmo: un’attività troppo insistente può bruciare la reputazione di una persona vera, i DM non sono annunci PPC.

Due mesi, e quello che resta

I contatti profilati sono entrati nelle liste aziendali e li ci sono ancora. Le conversazioni aperte sono passate ai commerciali, che hanno ripreso il filo da persona a persona. E dalle risposte è uscita una mappa che prima non c’era: quali temi aprono il dialogo, quali ruoli in azienda valgono oro, quali proposte portano ad un risultato.