La tua automazione è in funzione e nessuno sa come funziona
Comprendere i flussi di lavoro: Molti team di marketing fanno fatica a spiegare i propri flussi di lavoro automatizzati, causando inefficienze e confusione.
Impatto dell’IA: Un'automazione poco compresa rischia di amplificare gli errori man mano che aumenta l’adozione dell’IA, complicando i risultati di marketing.
Problemi di migrazione: La mancanza di documentazione nelle automazioni può portare a processi di migrazione lunghi e a definizioni disallineate tra i team.
Sfida della governance: L’automazione senza una chiara proprietà comporta rischi di governance, soprattutto quando si integrano sistemi di IA nei processi esistenti.
Passi di preparazione: Prima di adottare l’IA, documenta il percorso dal lead al fatturato e assicurati che i membri del team comprendano le configurazioni esistenti.
Chiedete a un team di marketing di spiegare come funzionano i loro workflow di automazione del marketing. Avanti, aspetto. Non la versione a grandi linee – dove qualcuno descrive cosa dovrebbero fare – ma la meccanica dietro la macchina.
Sapreste rispondere a cosa fa scattare questa sequenza? O chi ha creato questa regola di instradamento, e perché? E ancora, cosa succede se un contatto ricade in due segmenti contemporaneamente? Non dovrebbe sorprendere che spesso vi risponderanno con sguardi vuoti piuttosto che con dettagliate spiegazioni. In poche parole, c’è un modo migliore.
Andrea Tarrell, Presidente dei Servizi Dati e Tecnologici di Trilliad, ha trascorso la sua carriera all’intersezione tra marketing e tecnologia per i ricavi, e ha visto questa situazione molte più volte di quante possa contarne.
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Tarrell lavora con organizzazioni B2B che cercano di ottenere valore dalle piattaforme su cui hanno investito. Quando si apre il dialogo sulla migrazione, si riscontra un filo conduttore tra i team. Racconta come non sia raro, in uno scenario di migrazione, che il team commenti le funzionalità delle automazioni già esistenti.
In realtà non sappiamo nemmeno bene come funzioni. Stava semplicemente eseguendosi in background, nessuno è davvero sicuro di come sia stata creata, chi l’abbia costruita, cosa faccia.
Questo non è un problema di poco conto. E con l'adozione dell'AI in accelerazione, sta per diventare molto più grande.
Il fantasma nella macchina
La sua esperienza riassume la realtà operativa di molte organizzazioni di marketing mature. Non perché i team che le gestiscono siano negligenti, ma piuttosto per il modo in cui vengono costruite le automazioni.
Logiche che si accumulano, sequenze ramificate, liste di soppressione e regole di instradamento dei lead si stratificano come i vecchi impianti elettrici nelle case antiche. Per lo più funzionanti, ma comprese da meno persone di quante si vorrebbe ammettere.
L’automazione del marketing è ormai comune da ben oltre dieci anni. La maggior parte delle organizzazioni B2B mature ha una versione di workflow o programma di automazione marketing che funziona da anni.
Ma poi, se una sequenza nurture va fuori fase, prima o poi qualcuno nota la diminuzione del tasso di conversione e inizia a scavare. E ora, l’AI cambia notevolmente gli effetti a cascata.
Quando le organizzazioni iniziano a stratificare scoring potenziato dall’AI, arricchimento dati o attività di contatto gestite da agenti su questi sistemi, non stanno solo aggiungendo nuove funzionalità.
Stanno amplificando la logica già presente alla base. Input puliti, segmentazione ragionata e regole di instradamento ben progettate producono risultati più rapidi e precisi.
Dati frammentati, supposizioni ereditate e logiche di soppressione dimenticate vengono anch’esse amplificate. Questa è la ricetta per il disastro.
Se gli input sono vaghi, se un brief poco chiaro, un posizionamento confuso o prove mancanti, l’AI non può salvarlo.
Il costo di lasciare le automazioni in autopilota
C’è un motivo se la maggior parte dei team non sa come funziona la propria automazione marketing. Costruirla ha richiesto uno sforzo significativo e spesso le persone che l’hanno creata se ne sono andate. La conoscenza istituzionale è uscita dalla porta, ma i sistemi hanno continuato a funzionare. Nessuno ha avuto una motivazione abbastanza forte per rimetterci mano.
Il vero costo non è visibile sulle dashboard. Si manifesta in tempi di migrazione che si allungano da tre mesi fino a quasi due anni.
Tarrell osserva come sia evidente quando un team deve ricostruire un workflow di qualificazione e si rende conto di non avere una definizione condivisa di cosa significhi "qualificato". È anche evidente nei progetti pilota AI che producono demo impressionanti ma che non si traducono in pipeline perché i dati di base non sono affidabili.
Questo problema si amplifica tra i team. Il Sustainable Growth Study 2025 di Trilliad ha rilevato che il 44% dei leader della crescita individua nella mancanza di coordinamento tra marketing, vendite e customer success il maggiore ostacolo. L’automazione attiva in background non sta creando l’allineamento di cui i team hanno bisogno. E, in molti casi, sta anzi rafforzando i silos.
Il problema dei dati va ben oltre i grafici organizzativi. Quando i dati sono sparsi in sistemi disconnessi, non possono essere sfruttati sull’intero percorso cliente per creare esperienze integrate o alimentare sforzi coordinati tra i team di crescita.
Lo stesso studio ha rilevato che il 40% delle organizzazioni utilizza ancora i dati solo per l’acquisizione clienti, il che significa che una parte significativa non li attiva affatto lungo tutto il ciclo di vita.
Per i team che desiderano sfruttare l’AI per offrire esperienze personalizzate, far emergere insight intelligenti o rendere efficienti le operazioni end-to-end, questo rappresenta un divario importante.
Soprattutto quando il 44% delle organizzazioni B2B indica la mancanza di allineamento tra i team come il principale ostacolo alla crescita, secondo una ricerca condotta direttamente da Trilliad. E solo il 22% afferma di aver raggiunto una reale integrazione tra Vendite, Marketing e Customer Success.
Il team di Tarrell presso Trilliad ha condotto quello che chiamano un audit dell'esperienza del venditore, valutando Salesforce dal punto di vista di un commerciale che affronta la sua giornata tipo. I risultati tendono a sorprendere le persone.
Come fanno a sapere dove guardare? Come organizzano la loro giornata? Lo schermo supporta l’attività da mobile?
"Come fanno a sapere dove guardare? Come organizzano la loro giornata? Lo schermo supporta l’attività da mobile?" chiede.
Queste sono domande basilari di usabilità che nessuno aveva pensato di porre perché tutti davano per scontato che la piattaforma funzionasse come previsto.
Perché l’adozione dell’IA mette in luce questo problema più velocemente di qualsiasi altra cosa
C’è un motivo per cui i progetti pilota sull’IA spesso falliscono. Non si possono incolpare i modelli. Spesso il problema è che i sistemi a cui si collegano non sono pronti. Si può fornire a un modello linguistico istruzioni eccellenti ma ottenere comunque risultati scadenti. Per esempio, se i dati del CRM che lo alimentano sono incompleti, le definizioni del pubblico sono poco chiare o i segnali da elaborare sono stati configurati da qualcuno che ha lasciato l’azienda due anni fa—non si è certo pronti al successo.
Questo è lo schema che Tarrell vede ripetersi di continuo. Organizzazioni che si precipitano verso l’IA agentica, verso flussi di lavoro autonomi e azioni guidate dall’intelligenza artificiale. Ma non hanno ancora affrontato il lavoro fondamentale per comprendere e pulire ciò che già possiedono. Cominciano ad affiorare casi limite e il team non riesce a diagnosticare i problemi perché manca una visione chiara del funzionamento dei sistemi sottostanti.
Dimostrare il ROI dell’IA va oltre il semplice reporting. Spesso il problema riguarda l’infrastruttura dati. Lo studio Sustainable Growth 2025 di Trilliad ha rilevato che il 42% degli intervistati considera la misurazione dell’impatto sui ricavi la sfida più grande.
Quindi, se i team di crescita non riescono a dimostrare il ROI delle campagne esistenti, collegare le spese per l’IA ai risultati di business diventa quasi impossibile senza sistemi integrati di gestione dei dati.
L’obiettivo è assicurarsi che la tua IA operi su informazioni solide e affidabili," dice Tarrell. "E questo richiede tempo e intenzionalità.
Documentare i flussi di lavoro in linguaggio semplice, mappare cosa dovrebbe fare ciascuna automazione e se lo sta effettivamente facendo, controllare la qualità dei dati prima di collegare nuovi strumenti: tutte attività impegnative che non verranno annunciate come parte di una trasformazione IA. Ma i team che le saltano stanno costruendo sulla sabbia, e lo scopriranno prima o poi.
I team che fanno questo lavoro, che investono tempo nel mappare passo dopo passo il processo dal lead al ricavo in un linguaggio accessibile prima di toccare un nuovo strumento, avanzano più rapidamente quando infine implementano.
Il consiglio di Tarrell è chiaro: documentate i flussi di lavoro a livello di “cosa vogliamo che succeda e cosa fanno le persone rispetto a cosa fa la tecnologia.” Questa chiarezza è il prerequisito per tutto il resto.
La conversazione più difficile sulla responsabilità
C’è un ulteriore livello in questo problema. Quando l’automazione rimane in esecuzione in background senza essere esaminata per troppo tempo, smette di appartenere a qualcuno.
Magari era stato il tuo responsabile Marketing Ops a costruirla. Poi però il responsabile marketing originale se n’è andato. La persona nuova l’ha ereditata e ha imparato solo quanto basta per non farla rompere. Le persone che oggi usano la tua automazione di marketing sono lontane da chi ne aveva compreso il senso iniziale.
Nessuno vuole metterci mano perché c’è il rischio di rompere qualcosa che non si comprende. L’alternativa, ovviamente, è lasciarla così e fingere che funzioni.
Questo è un problema di governance tanto quanto tecnico. E l’adozione dell’IA sta forzando il tema.
Non puoi collegare responsabilmente un agente IA a un sistema che non comprendi. Il profilo di rischio cambia drasticamente. I dati vengono elaborati, condivisi, sui dati si prendono decisioni. Gli errori non sono più “il tasso di conversione era un po’ basso questo trimestre”, ma rischiano di diventare qualcosa di più grave.
Tarrell inquadra la soluzione in termini di agilità e curiosità, le due abilità che dice ogni marketer dovrebbe avere oggi. Agilità per osservare cosa funziona e cambiare rapidamente quando qualcosa non va. Curiosità per continuare a chiedersi perché qualcosa è fatta in un certo modo invece di accettare la logica ereditata come immutabile.
"Se non conosci la risposta, continua a cercarla finché non la chiarisci," ha detto. "Questo sarà sempre più importante."
Guardando ai prossimi 12 mesi
Se gestisci il marketing per un'organizzazione B2B e stai pianificando l'adozione dell'IA nei prossimi dodici mesi, ci sono alcune cose che vale la pena fare prima di iniziare a valutare gli strumenti.
Chiedi a qualcuno di mappare il tuo attuale flusso di lavoro dalla generazione dei lead al ricavo usando un linguaggio semplice.
Non un diagramma di sistema, ma scrivilo nella forma più semplice possibile. Cosa succede quando arriva un lead? Poi, cosa scatena il passaggio al reparto vendite? E cosa succede quando il lead non risponde? Chi è responsabile di ogni fase del percorso cliente? E dove si interrompe più spesso il processo?
Poi vai un livello più a fondo. Per ciascuno di quei passaggi, scopri se qualcuno del tuo attuale team capisce davvero come è configurato. Non in teoria. In pratica. Chi lo sistemerebbe se oggi si rompesse?
La risposta a questa seconda domanda ti dirà di più sulla tua preparazione all'IA di qualsiasi valutazione fatta con i fornitori.
"La base giusta," ha detto Tarrell, "è quella che il tuo team userà davvero e su cui costruirà."
Sembra ovvio. La maggior parte delle organizzazioni scopre, di solito nel momento peggiore, che la loro base è ereditata, piuttosto che gestita direttamente, e che non l'hanno osservata con sufficiente attenzione da sapere se funziona ancora.
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