Caso studio: AI SDR

Questa iniziativa nasce da un nostro Automation Audit effettuato in [redacted] che fattura 89Mln di euro in ambito produzione e fornitura di packaging per aziende. L’analisi ha evidenziato la necessità di ridurre il tempo speso dal team commerciale e marketing in attività ripetitive e a basso valore legate alla prospezione: creazione di liste in base allo storico dei contatti e all’ICP, arricchimento dei dati dei decisori, invio di email iper-personalizzate e gestione dei follow up. L’obiettivo è evitare perdite di tempo, aumentare la qualità del contatto, massimizzare il tasso di risposta e mantenere un controllo rigoroso sulla conformità e sulla reputabilità dei domini email.

Il chatbot entra in azione nelle fasi di segmentazione e outreach, dove in base all’input del commerciale (settore: qualsiasi, dimensione, materiali, sostenibilità, area geografica), vengono generate liste automatiche filtrate sull’ICP e ripulite dai prospect già contattati o clienti attivi. È utile anche nella fase di nurturing, perché consente di interrogare rapidamente il sistema per ottenere insight sull’azienda target, sui decisori e sulle leve di personalizzazione da usare nelle email. I principali utilizzatori sono SDR, account executive e marketing. Mercati serviti: Italia e Germania.

Le conoscenze del sistema si basano su CRM, storico delle conversazioni email, note commerciali, fonti pubbliche e database autorizzati per l’arricchimento (siti aziendali, profili pubblici, registri imprese), oltre a tassonomie interne di ICP e buyer personas. La knowledge delle mail e dell’azienda è personalizzabile in qualunque momento. Le fonti vengono aggiornate con cadenza settimanale e l’accesso è limitato alla rete e agli account aziendali, con gestione dei permessi per ruolo e audit trail sulle attività.

Descrizione automazione

Il sistema adotta un approccio di Retrieval Augmented Generation (RAG), questo permette all’AI di avere in ingestione una quantità di dati molto più elevata di una semplice chat con dei PDF. A partire dai criteri inseriti dal commerciale, il modello recupera i contenuti più pertinenti, li analizza e produce:

• una lista di prospect deduplicata e conforme all’ICP,
• schede arricchite dei decisori con dati chiave e pain point ipotizzati,
• bozze di email iper personalizzate con ganci contestuali e una sequenza di follow up coerente.

Sono applicate linee guida che impediscono l’invio o la generazione di messaggi al di fuori del perimetro definito, mantenendo coerenza, compliance e sicurezza operativa.

Attualmente il processo prevede:

• definizione dell’ICP e delle buyer personas (ruoli target, dimensioni azienda, mercati, criteri di esclusione),
• generazione automatica della lista su segmenti target con esclusione dei contatti già gestiti,
• arricchimento dei profili tramite CRM e altre fonti dati autorizzate,
• creazione di template dinamici per il primo contatto e i follow up.

È integrata la gestione automatica del warm up dei domini e delle caselle, il controllo dei volumi massimi giornalieri per preservare la deliverability e l’invio scaglionato delle email personalizzate. La cadenza dei follow up è configurabile in giorni e viene applicata automaticamente in caso di mancata risposta. Le conversazioni vengono monitorate per classificare le risposte e aggiornare il CRM in modo automatico. Invio tramite integrazione diretta con Google Workspace.

L’interfaccia è accessibile via browser e fruibile all’interno dell’organizzazione, sia su dispositivi mobili sia su desktop. Questa scelta garantisce adozione rapida da parte del team commerciale e marketing, con possibilità di utilizzo anche da parte di personale non tecnico, senza dipendere da strumenti esterni non autorizzati. È sempre possibile includere link di opt-out per la gestione delle preferenze dei destinatari.

Il sistema è installato on‑premise o su nostri server dedicati, a scelta del cliente. I dati non escono dall’infrastruttura controllata e non vengono inviati a terze parti non conformi.

Risultati

L’adozione dell’automazione ha ridotto sensibilmente il tempo per ogni lead: si è passati a un risparmio di circa 2 ore per lead tra ricerca, nurturing, validazione, contatto e follow up, con una media di 150 lead qualificati contattati a settimana. Il tempo liberato è stato riallocato su attività a maggior valore come discovery call e negoziazione, migliorando tassi di apertura e risposta grazie a motivazioni, ganci personalizzati e follow up mirati. L’intervento umano resta previsto per la revisione finale dei messaggi chiave e per la negoziazione, mantenendo il controllo commerciale senza rinunciare all’efficienza del supporto AI.

Uno dei prossimi passi è l’implementazione di una pipeline di scoring che combini intent signals e firme tecniche del dominio per prioritizzare i prospect e ottimizzare l’ordine di invio. Questo permette al team di alimentare l’AI con dati sempre più utili e di ottenere suggerimenti di personalizzazione ancora più mirati.

In parallelo verranno definite metriche e dashboard di monitoraggio su open-rate, reply-rate, booked-meeting, tempi di risposta, sentiment analysis, ruolo più propenso a fissare un appuntamento e affinamento continuo dell’ICP, così da governare qualità e prestazioni nel tempo.