La Tua Automazione Sta Funzionando E Nessuno Sa Come Funziona
Comprendere i Flussi di Lavoro: Molti team di marketing fanno fatica a spiegare i loro flussi di lavoro automatizzati, causando inefficienze e confusione.
Impatto dell’IA: L’automazione poco compresa rischia di amplificare gli errori con l’aumentare dell’adozione dell’IA, complicando i risultati di marketing.
Problemi di Migrazione: La mancanza di documentazione nelle automazioni può comportare migrazioni lunghe e definizioni non allineate tra i team.
Sfida della Governance: Le automazioni prive di un responsabile comportano rischi di governance, soprattutto quando si integrano sistemi di IA nei flussi di lavoro esistenti.
Passi di Preparazione: Prima di adottare l’IA, documenta il tuo processo dall’acquisizione del lead al ricavo e assicurati che i membri del team comprendano le configurazioni esistenti.
Chiedete a un team marketing di spiegare come funzionano effettivamente i loro flussi di lavoro di automazione del marketing. Avanti, aspetto. Non la versione di alto livello, dove si descrive ciò che dovrebbero fare, ma proprio la meccanica dietro la macchina.
Sapreste rispondere a cosa innesca questa sequenza? O chi ha creato questa regola di instradamento, e perché? E ancora, cosa succede quando un contatto corrisponde a due segmenti contemporaneamente? Non sarà sorprendente sapere che si ricevono più sguardi vuoti che risposte dettagliate. In poche parole, esiste un modo migliore.
Andrea Tarrell, Presidente dei Servizi Dati e Tecnologia di Trilliad, ha trascorso la propria carriera all'incrocio tra marketing e tecnologia per il revenue, e ha osservato questo fenomeno più volte di quante ne possa contare.
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Tarrell lavora con organizzazioni B2B che cercano di ottenere valore dalle piattaforme su cui hanno investito. Quando si parla di migrazione, emerge sempre un filo conduttore comune tra i team. Racconta come non sia raro, durante una migrazione, che il team commenti la funzionalità delle automazioni esistenti.
In realtà non sappiamo neanche bene come funzioni. Era semplicemente attivo in background, nessuno è davvero sicuro di come sia stato creato, chi lo abbia costruito, cosa faccia.
Questo non è un problema da poco. E con l’adozione accelerata dell’AI, sta per diventare molto più grande.
Il Fantasma nella Macchina
La sua esperienza riassume la realtà operativa di molte organizzazioni marketing mature. Non perché i team che le gestiscono siano negligenti, ma piuttosto per come vengono costruite le automazioni.
Accumuli di logiche, sequenze ramificate, liste di soppressione e regole di instradamento dei lead rappresentano l’accumulo di cavi nelle vecchie case. Funzionano, per lo più, ma sono comprese da meno persone di quante si vorrebbe ammettere.
L'automazione del marketing è diventata mainstream da oltre un decennio. La maggior parte delle organizzazioni marketing B2B mature dispone di una versione di un flusso di lavoro o programma di automazione che gira da anni.
Ma poi, se una sequenza di nurture sbaglia bersaglio, qualcuno prima o poi noterà il calo nel tasso di conversione e inizierà a indagare. E ora, l’AI cambia notevolmente gli effetti a catena.
Quando le organizzazioni iniziano ad aggiungere valutazioni basate su AI, arricchimento oppure outreach gestiti da agenti sopra questi sistemi, non si limitano ad aggiungere nuove funzionalità.
Stanno amplificando tutta la logica già presente sotto la superficie. Input puliti, segmentazione ragionata e regole di instradamento ben progettate producono risultati più rapidi e precisi.
Dati frammentari, assunzioni ereditate e logiche di soppressione dimenticate vengono amplificate anch’esse. Questa è la ricetta per il disastro.
Se gli input sono vaghi, se un brief è poco chiaro, un posizionamento confuso o manca la prova, l’AI non può rimediare.
Il Costo di Gestire le Automazioni in Pilota Automatico
C’è un motivo se la maggior parte dei team non sa come funziona la propria automazione marketing. Costruirla ha richiesto sforzo significativo e, spesso, le persone che lo hanno fatto sono andate via. Il know-how istituzionale è uscito dalla porta, e i sistemi hanno continuato ad andare avanti. Nessuno ha avuto un motivo abbastanza forte per tornarci sopra.
Il costo reale non appare nelle dashboard. Emerge in tempistiche di migrazione che si allungano da tre mesi fino a quasi due anni.
Tarrell osserva come la questione emerge quando un team deve ricostruire un workflow di qualificazione e si rende conto di non avere una definizione condivisa di cosa significhi "qualificato". Si vede anche nei progetti pilota di AI che producono demo impressionanti ma non si traducono in pipeline perché i dati sottostanti non sono affidabili.
Questo problema si amplifica tra i team. Il Sustainable Growth Study di Trilliad per il 2025 ha rilevato che il 44% dei leader della crescita identifica la mancanza di coordinamento tra marketing, sales e customer success come il principale ostacolo. L’automazione che gira in sottofondo non crea l'allineamento di cui i team hanno bisogno. E, in molti casi, rafforza i silos.
Il problema dei dati va oltre gli organigrammi. Quando i dati vivono in sistemi scollegati, non possono essere utilizzati per l'intero percorso cliente, per creare esperienze connesse oppure alimentare azioni coordinate tra i team di crescita.
Lo stesso studio ha rilevato che il 40% delle organizzazioni utilizza ancora i dati solo per l’acquisizione, il che significa che una parte significativa non li attiva affatto durante il ciclo di vita.
Per i team che sperano di usare l’AI per esperienze personalizzate, insight intelligenti o ottimizzare le operazioni dall’inizio alla fine, questo è un gap rilevante.
Soprattutto quando il 44% delle organizzazioni B2B indica la mancata allineamento tra i team come il principale ostacolo alla crescita, secondo una ricerca svolta da Trilliad. E solo il 22% afferma di aver raggiunto una vera integrazione tra Vendite, Marketing e Customer Success.
Il team di Tarrell presso Trilliad ha condotto quella che chiamano una verifica dell’esperienza venditore, valutando Salesforce dal punto di vista di un venditore che affronta una 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 di usabilità di base che nessuno aveva pensato di porre perché tutti assumevano che la piattaforma funzionasse come previsto.
Perché l’adozione dell’AI mette in evidenza questo problema più velocemente di qualsiasi altra cosa
C’è una ragione per cui i progetti pilota di AI falliscono. Non è colpa dei modelli. Spesso sono i sistemi a cui si collegano che non sono pronti. Puoi fornire al modello linguistico istruzioni eccellenti e comunque ottenere risultati deludenti. Ad esempio, se i dati CRM sono incompleti, le definizioni del pubblico sono poco chiare, oppure i segnali da interpretare sono stati configurati da qualcuno che è andato via due anni fa—di certo non sei nelle condizioni migliori per avere successo.
Questo è il modello che Tarrell osserva ripetersi spesso. Le organizzazioni si precipitano verso l’AI agentica, verso flussi di lavoro autonomi e automazioni guidate dall’intelligenza artificiale. Ma non hanno ancora affrontato il lavoro fondamentale per comprendere e pulire ciò che già possiedono. Iniziano a comparire casi limite e il team non riesce a individuare i problemi perché manca una visione chiara del funzionamento dei sistemi sottostanti.
Dimostrare il ROI dell’AI va oltre la reportistica. Spesso, il problema riguarda l’infrastruttura dati. Lo studio Trilliad 2025 Sustainable Growth Study ha rilevato che il 42% degli intervistati considera la misurazione dell’impatto sui ricavi la propria sfida principale.
Quindi, se i team di crescita non riescono a dimostrare il ROI delle campagne esistenti, collegare la spesa in ambito AI ai risultati di business diventa quasi impossibile senza sistemi dati integrati che lo supportino.
L’obiettivo è assicurarsi che la tua AI funzioni sulla base di 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 effettivamente lo fa, verificare la qualità dei dati prima di collegare nuovi strumenti: sono tutte attività noiose che non compaiono negli annunci di trasformazioni AI. Ma i team che le saltano stanno costruendo sulle sabbie mobili, e lo scopriranno prima o poi.
I team che invece fanno questo lavoro e investono tempo nel tracciare passo dopo passo il processo da lead a revenue in italiano semplice prima di adottare un nuovo strumento, procedono poi più rapidamente nell’implementazione.
Il consiglio di Tarrell è puntuale: documentate i flussi di lavoro al livello di dettaglio di “cosa vogliamo che accada, e cosa fanno le persone rispetto a quello che fa la tecnologia.” Questa chiarezza è il prerequisito per tutto il resto.
La conversazione più difficile sulla responsabilità
Esiste un ulteriore livello di problema. Quando un’automazione viene lasciata girare in sottofondo senza esame abbastanza a lungo, smette di appartenere a qualcuno.
Il tuo responsabile Marketing Ops potrebbe averla costruita. Ma poi, il marketing lead originale è andato via. Chi è subentrato l’ha ereditata e ha imparato giusto quanto basta per non romperla. Le persone che oggi utilizzano la tua marketing automation sono ormai molto distanti da chi ne aveva compreso la logica iniziale.
Nessuno vuole metterci mano perché si rischia di rompere qualcosa che non si conosce. L’alternativa, ovviamente, è lasciare tutto com’è e far finta che funzioni.
Questo è un problema di governance tanto quanto un problema tecnico. E l’adozione dell’AI sta forzando la questione.
Non puoi collegare responsabilmente un agente AI a un sistema che non conosci. Il profilo del rischio cambia notevolmente. I dati vengono elaborati, condivisi, utilizzati. Gli errori smettono di essere “il tasso di conversione è stato un po’ basso questo trimestre” e iniziano a diventare qualcosa di più serio.
Tarrell inquadra la soluzione in termini di agilità e curiosità, le due competenze che secondo lei ogni marketer deve avere oggi. L’agilità per osservare cosa funziona e cambiare rapidamente direzione quando necessario. La curiosità per continuare a chiedersi perché una cosa funziona in un certo modo invece di accettare passivamente la logica ricevuta in eredità.
"Se non conosci la risposta, continua a cercarla finché non ti sarà chiara," ha detto. "Questo diventerà sempre più importante."
Guardando avanti nei prossimi 12 mesi
Se sei responsabile del marketing in 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 da lead a ricavo in linguaggio semplice.
Non un diagramma di sistema, ma scrivilo invece nella forma più semplice possibile. Cosa succede quando arriva un lead? Poi, cosa fa scattare il passaggio al team vendite? E, cosa succede quando il lead non risponde? Chi è responsabile di ciascuna fase del percorso cliente? E dove si verifica più spesso il blocco nel processo?
Poi vai un livello più in profondità. Per ciascuno di questi passaggi, scopri se qualcuno del tuo attuale team capisce davvero come sia configurato. Non in teoria. Nella pratica. Chi lo riparerebbe se oggi si rompesse?
La risposta a questa seconda domanda ti dirà più sulla tua prontezza per l'IA di qualsiasi valutazione fornita dai venditori.
"La giusta base," ha detto Tarrell, "è quella che il tuo team utilizzerà davvero e su cui costruirà."
Sembra ovvio. La maggior parte delle organizzazioni scopre, di solito nel momento peggiore possibile, che la base su cui si appoggiano è ereditata e non veramente proprietà interna, e che non l’hanno esaminata abbastanza a fondo da sapere se funziona ancora.
E ora?
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