--- title: Modelli di prompt per le vendite: contatti, script e ricerca description: Modelli di prompt IA pronti all’uso per prospezione, contatti a freddo, follow-up e preparazione alle chiamate. Modelli pratici da personalizzare. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: prompt-engineering --- In molti settori, i tassi di risposta alle email a freddo stanno sotto l’1%. Non è un refuso. [Una ricerca di Intently](https://intently.ai/blog/why-cold-outreach-doesn't-work-anymore) ha rilevato che la maggior parte dei contatti a freddo fallisce perché raggiunge le persone nel momento sbagliato, con messaggi generici che chi compra in azienda riconosce e ignora all’istante. L’IA può cambiare i conti. Ma solo se i prompt sono buoni. Uno sviluppatore che ha inviato 1.000 email a freddo e ha ottenuto un tasso di apertura del 3% con zero risposte lo ha imparato a sue spese, come ha raccontato su [Dev.to](https://dev.to/ng_zixuan_99b5a15db5490e/i-sent-1000-cold-emails-heres-why-950-failed-and-how-ai-fixed-it-432). Le sue email erano, parole sue, "professional, polite, and completely forgettable." La svolta è arrivata quando ha smesso di usare l’IA per scrivere email e ha iniziato a usarla per capire le persone. Il suo tasso di risposta è salito al 34%. Quel divario tra inutile e utile dipende dalla qualità del prompt. I modelli qui sotto servono a colmarlo. --- ## Il vero problema dei prompt di vendita con l’IA La maggior parte dei prompt fallisce per motivi prevedibili. Ekta Shewani, SEO Outreach Specialist [intervistata da HubSpot](https://blog.hubspot.com/sales/ai-cold-email), lo ha detto senza giri di parole: "I have realized personalized email outreach is way better than using tools." Ha testato cinque generatori di email a freddo basati su IA e ha scoperto che il risultato sbagliava con costanza tono, lunghezza e voce del marchio. È lo stesso che ha trovato Consensus nella loro [ricerca sui prompt di vendita](https://goconsensus.com/blog/10-proven-ai-sales-prompts): "Vague or loosely defined prompts produce generic output, forcing teams to redo work." La soluzione non è abbandonare l’IA. È darle abbastanza contesto per essere utile. Quella stessa ricerca lo mette così: "Nail the prompt, and AI becomes your hardest-working teammate. Miss it, and you're just politely asking a robot to guess." --- ## Modelli per la ricerca sui prospect La ricerca viene prima. Non puoi personalizzare ciò che non capisci. ### Scheda di ricerca aziendale ``` Analizza [Nome azienda] come potenziale cliente. Cosa so: - Settore: [settore] - Dimensione azienda: [se noto] - Notizie recenti: [eventuali segnali che conosco] Trova e riassumi: 1. Cosa fa l’azienda (1-2 frasi) 2. Notizie o annunci recenti dell’azienda (ultimi 6 mesi) 3. Le sfide principali che probabilmente affronta in base a settore e dimensione 4. Tecnologie che usa e che sono pertinenti a [la tua categoria di prodotto] 5. Figure decisionali da contattare (ruoli, non nomi) Formatta come una scheda di riferimento rapida che posso scorrere prima di scrivere. Mantieni ogni sezione a massimo 2-3 punti elenco. ``` ### Profilo del decisore ``` Aiutami a capire questo prospect prima di contattarlo. Info prospect: - Nome: [nome] - Ruolo: [ruolo] - Azienda: [azienda] - Headline LinkedIn: [se disponibile] - Attività recente su LinkedIn: [post o commenti che hai notato] In base al suo ruolo e a ciò che ho condiviso, aiutami a capire: 1. Quali sono probabilmente le sue priorità e i suoi KPI? 2. Quali problemi affrontano di solito le persone in questo ruolo? 3. Cosa lo farebbe fare bella figura con la leadership? 4. Quali obiezioni potrebbe avere verso [il tuo tipo di soluzione]? 5. Quale angolazione è più probabile che lo colpisca? Resta sul pratico. Mi servono spunti per parlare, non un saggio. ``` ### Individuazione dei punti dolenti ``` Vendo [prodotto/servizio] a [ruolo] in [settore]. Il nostro prodotto aiuta con: [breve descrizione di cosa risolvi] In base alle tendenze del settore e alle sfide tipiche di questo ruolo: 1. Quali punti dolenti specifici stanno probabilmente vivendo? 2. Quali sintomi di quei problemi potrebbero citare? 3. Quali sono le conseguenze per il business se non si risolvono? 4. Quali segnali potrebbero indicare che stanno cercando attivamente una soluzione? Mi serve per personalizzare i contatti e fare domande di scoperta migliori. Dammi problemi concreti, non categorie vaghe. ``` ### Scheda di intelligence competitiva ``` Sto entrando in una trattativa contro [nome concorrente]. Sul nostro prodotto: [breve descrizione] Sul concorrente: [ciò che sai] Azienda prospect: [nome azienda e settore] Aiutami a prepararmi: 1. Dove [concorrente] vince di solito e perché? 2. Dove perde di solito e perché? 3. Quali domande dovrei fare per mettere in evidenza i nostri punti di forza? 4. Quali obiezioni potrebbero emergere in base al posizionamento del concorrente? 5. Quali trappole dovrei evitare? Mi serve una valutazione onesta, non solo "siamo migliori". Aiutami a competere con intelligenza. ``` --- ## Modelli per i contatti a freddo Il [report 2025 di Outreach sui dati di vendita](https://www.outreach.io/resources/blog/prospecting-2025) ha rilevato che il 54% dei team ora usa l’IA per email di prospezione personalizzate e che il 52% segnala un aumento del 10-25% della pipeline commerciale grazie all’adozione dell’IA. Ma la pipeline cresce solo quando l’output è davvero buono. ### Email di primo contatto ``` Scrivi un’email a freddo a [nome prospect], [ruolo] in [azienda]. Su di loro: - Settore: [settore] - Dimensione azienda: [se noto] - Contesto rilevante: [ricerca o segnale - notizia, post LinkedIn, ecc.] Su di noi: - Cosa facciamo: [breve descrizione] - Beneficio chiave per questa persona: [valore specifico] - Prova sociale: [cliente o risultato rilevante, se disponibile] Requisiti email: - Resta sotto le 100 parole - Prima riga personalizzata (in base al contesto fornito) - Una proposta di valore chiara - Invito all’azione morbido (non "prenota una demo") - Niente gergo o parole d’ordine - Tono: [conversazionale/professionale/informale] Scrivi 3 varianti con agganci diversi: 1. Incentrata sul punto dolente 2. Incentrata su segnale/notizia 3. Incentrata su curiosità/intuizione ``` Un utente di Hacker News che ha costruito uno strumento di outreach con IA ha [notato](https://news.ycombinator.com/item?id=44818618) una cosa interessante: "I've actually had people reply saying they knew it was AI but still wanted to meet because the message was good and relevant." La lezione? La rilevanza batte il travestimento. ### Richiesta di collegamento su LinkedIn ``` Scrivi un messaggio di richiesta collegamento su LinkedIn a [nome prospect], [ruolo] in [azienda]. Contesto per personalizzare: [ciò che sai - contatto in comune, contenuto che ha pubblicato, notizie aziendali] Perché lo contatto: [motivo reale] La mia pertinenza: [breve - perché dovrebbe accettare] Requisiti: - Sotto i 200 caratteri (limite di LinkedIn per i messaggi di richiesta) - Non commerciale - Dai un motivo per accettare che non sia "voglio venderti qualcosa" - Nessun link Scrivi 3 varianti. ``` ### Messaggio di ricontatto su LinkedIn ``` Mi sono collegato con [nome prospect] su LinkedIn [periodo] fa. Ha accettato ma non abbiamo ancora parlato. Su di loro: - Ruolo: [ruolo] - Azienda: [azienda] - Cose che potrebbero interessargli: [in base alla ricerca] Su ciò che offro: - [breve descrizione] Scrivi un DM di ricontatto che: - Riconosca il collegamento in modo naturale - Offra qualcosa di utile (spunto, risorsa, osservazione) - Apra una conversazione senza insistere - Sembri scritto da una persona, non da una sequenza di vendita Resta sotto i 300 caratteri. Niente pressioni. ``` ### Schema per una sequenza multi-contatto ``` Crea una sequenza outbound da 5 contatti per ottenere una risposta da [persona target] in [tipo azienda]. Contesto sequenza: - Canali: [email, LinkedIn, telefono] - Cadenza: [giorni tra i contatti] - Obiettivo: [incontro, chiamata, risposta] La nostra proposta di valore: [cosa offriamo e perché conta per loro] Punti dolenti che risolviamo: [elenca 2-3] Per ogni contatto, fornisci: 1. Canale 2. Tempistica (giorno nella sequenza) 3. Aggancio/angolazione (diverso per ciascuno) 4. Messaggio chiave 5. CTA Ogni contatto deve: - Portare un’angolazione nuova, non solo "ti ricontatto" - Aumentare urgenza o valore in modo progressivo - Sembrare un umano che sta davvero cercando di aiutare L’ultimo contatto deve avere un’angolazione di chiusura se ancora non c’è risposta. ``` --- ## Modelli di ricontatto Secondo la [ricerca di Outreach](https://www.outreach.io/resources/blog/prospecting-2025), servono in media 4,81 contatti per ottenere una risposta da un prospect. La maggior parte dei commerciali molla troppo presto. ### Ricontatto dopo l’incontro ``` Scrivi un’email di follow-up dopo una call di scoperta/demo. Dettagli incontro: - Prospect: [nome e ruolo] - Azienda: [azienda] - Punti dolenti discussi: [elenca 2-3] - Cosa ha colpito di più: [reazioni] - Prossimi passi concordati: [cosa si è deciso] - Domande aperte: [se presenti] L’email deve: - Ringraziare senza essere generica - Riassumere i punti chiave (mostrare che ho ascoltato) - Confermare i prossimi passi - Rispondere a eventuali domande o preoccupazioni emerse - Includere una risorsa rilevante se opportuno - Impostare aspettative chiare su cosa succede ora Tono: [professionale ma caloroso] Lunghezza: [sotto le 200 parole] ``` ### Serie di ricontatti senza risposta ``` Ho inviato [email iniziale/messaggio LinkedIn] a [prospect] [periodo] fa e non ho ricevuto risposta. Questo è il ricontatto n. [numero]. Contesto originale: - Su cosa ho scritto: [breve] - Perché è rilevante per lui/lei: [breve] Scrivi un follow-up che: - Riconosca che ho già scritto (brevemente) - Porti un’angolazione o un valore nuovo - Non faccia leva sul senso di colpa e non metta pressione - Renda facile rispondere anche se non interessa Questo è il ricontatto n. [numero] di [totale], quindi il tono deve essere [livello di urgenza appropriato]. Resta sotto le 75 parole. Una CTA chiara. ``` ### Email di chiusura ``` Ho scritto a [prospect] [numero] volte senza risposta. Questo è il mio ultimo tentativo. Proposta di valore originale: [cosa stavo offrendo] Pubblico: [ruolo/settore] Scrivi un’email di "chiusura" che: - Riconosca che è il mio ultimo tentativo - Rispetti il suo tempo e la sua inbox - Lasci la porta aperta - Offra un ultimo spunto o valore - Abbia una CTA chiara che renda facile rispondere - Non faccia leva sul senso di colpa Obiettivo: ottenere una risposta (anche "non mi interessa" è utile) o almeno lasciare un’impressione positiva. Resta sotto le 100 parole. Professionale ma umano. ``` ### Riattivazione (prospect passato) ``` Sto ricontattando [nome prospect], con cui ho parlato [periodo] fa. Conversazione precedente: - Di cosa abbiamo parlato: [breve] - Perché non è andata avanti: [tempistiche, budget, priorità, ecc.] - Cosa è cambiato da allora: [nuove funzionalità, casi studio, cambiamenti di mercato] Scrivi un’email di riattivazione che: - Cita la conversazione precedente - Riconosce perché non era il momento giusto - Condivide cosa c’è di nuovo o diverso - Dà un motivo forte per risentirsi - Rende la risposta a basso impegno Tono: caloroso, non insistente. Sto facendo un check-in, non mettendo pressione. Lunghezza: sotto le 100 parole. ``` --- ## Modelli per preparare le chiamate L’87% dei rispondenti nel [sondaggio di Outreach](https://www.outreach.io/resources/blog/prospecting-2025) ha dichiarato che gli SDR guidati dall’IA sono efficaci o molto efficaci. Ma le chiamate le gestiscono ancora gli esseri umani. Questi prompt ti aiutano a prepararti. ### Preparazione per una discovery call ``` Ho una discovery call con [nome prospect], [ruolo] in [azienda] domani. Cosa so: - Azienda: [breve descrizione] - Settore: [settore] - Dimensione azienda: [dimensione] - Cosa ha portato all’incontro: [richiesta inbound, contatto outbound, referral] - Interesse iniziale: [cosa hanno detto che cercano] Aiutami a prepararmi: 1. 3-5 domande di scoperta per capire la loro situazione (aperte, non suggerite) 2. 2-3 domande per capire il loro processo d’acquisto 3. Cose chiave da ascoltare che indichino un forte allineamento 4. Possibili obiezioni e come affrontarle 5. Come impostare i prossimi passi in base a scenari diversi Voglio avere una conversazione vera, non spuntare una lista. Aiutami a essere preparato senza sembrare un robot. ``` ### Scheda per preparare la demo ``` Domani faccio una demo per [azienda prospect]. Partecipanti: [chi ci sarà e i loro ruoli] Punti dolenti emersi nella discovery: [cosa mi hanno detto] Cosa vogliono vedere: [aree specifiche di interesse] Obiezioni da anticipare: [in base alle conversazioni fin qui] Concorrenza: [se nota] Metriche di successo: [cosa renderebbe questa demo un successo per loro] Aiutami a prepararmi: 1. Flusso della demo che dà priorità a ciò che conta per loro 2. Funzionalità chiave da mettere in evidenza (e quali saltare) 3. Storie o esempi che risuonerebbero 4. Domande da fare durante la demo per mantenerla interattiva 5. Come gestire le obiezioni probabili 6. Prossimo passo chiaro da proporre Tieni la demo focalizzata. Non hanno bisogno di vedere tutto. ``` ### Preparazione alle obiezioni ``` Preparami alle obiezioni più comuni nella mia [tipologia di chiamata imminente]. Cosa vendo: [breve descrizione] A chi vendo: [persona] Fascia di prezzo: [se rilevante] Preoccupazioni note: [qualcosa che il prospect ha già sollevato] Per ciascuna obiezione comune qui sotto, dammi: - Una risposta in 2 frasi - Una domanda di approfondimento per capire la vera preoccupazione - Quando rispondere vs. quando riconoscere e andare avanti Obiezioni su cui prepararmi: 1. Preoccupazioni su prezzo/budget 2. "Stiamo già usando [concorrente]" 3. "Non è il momento giusto" 4. "Devo parlare con [altro stakeholder]" 5. "Puoi mandarmi più informazioni?" 6. [Aggiungi eventuali obiezioni specifiche che ti aspetti] ``` --- ## Modelli per proposta e preventivo ### Email di riepilogo proposta ``` Devo inviare un’email di riepilogo proposta a [prospect] dopo la nostra [tipo di call]. Contesto trattativa: - Azienda: [azienda] - Contatto principale: [nome e ruolo] - Soluzione che proponiamo: [breve] - Punti di valore chiave: [cosa conta di più per loro] - Investimento: [prezzo/fascia] - Tempistiche discusse: [tempistiche di implementazione o decisione] - Stakeholder chiave: [chi altro è coinvolto nella decisione] Scrivi un’email che: - Riassuma ciò che abbiamo discusso e concordato - Ripeta il valore nei loro termini (non le nostre funzionalità) - Dichiari chiaramente l’investimento e cosa include - Imposti aspettative sui prossimi passi - Crei urgenza appropriata senza pressione - Sia facile da inoltrare ad altri stakeholder Lunghezza: [concisa ma completa] Allegato: [cita eventuali allegati] ``` ### Ricontatto sul preventivo ``` Ho inviato una proposta/preventivo a [prospect] [periodo] fa. Devo ricontattarlo/la. Dettagli proposta: - Cosa abbiamo proposto: [breve] - Investimento: [importo] - Tempistiche di decisione che hanno menzionato: [se presenti] - Domande aperte: [se presenti] Scrivi un messaggio di ricontatto che: - Faccia il punto senza insistere - Offra di chiarire eventuali domande - Indaghi con delicatezza a che punto sono - Renda chiari i prossimi passi Non voglio sembrare disperato, ma devo far andare avanti la cosa. Lunghezza: sotto le 75 parole. ``` --- ## Prompt rapidi per la ricerca Prompt più brevi per quando stai correndo tra una call e l’altra. ### Prima del contatto a freddo ``` Dammi 3 angolazioni che potrei usare per contattare un/una [ruolo] in un/una [tipo azienda/settore]. Il nostro prodotto [breve descrizione]. Cosa lo/la farebbe rispondere? ``` ### Contesto pre-chiamata ``` Sto chiamando un/una [ruolo] in [azienda nel settore X]. Quali 3 domande dovrei fare per capire in fretta se siamo compatibili? Cosa dovrei ascoltare? ``` ### Ricerca sui segnali ``` Quali eventi o cambiamenti di business di solito spingono le aziende in [settore] a cercare [il tuo tipo di soluzione]? Come troverei aziende che stanno vivendo quei segnali? ``` ### Scheda rapida sul settore ``` Dammi un briefing di 60 secondi su [settore]. Quali sono le 3 sfide principali? Cosa sta cambiando nel 2026? A cosa tengono di più i/le [ruoli target]? ``` --- ## Perché questi modelli funzionano (e quando no) Joe Fletcher, consulente marketing [intervistato da HubSpot](https://blog.hubspot.com/sales/ai-cold-email), ha detto una cosa che vale per tutti questi modelli: "For me, a personalized approach is still needed when you have a focused ABM campaign running." I modelli accelerano il processo. Non sostituiscono il giudizio. Secondo la [guida di Regie.ai sul prompt engineering](https://www.regie.ai/blog/prompt-engineering-101-for-sales-marketing), "Prompt engineering is an iterative process. Regularly refining and adjusting your prompts based on results you receive can lead to increasingly effective AI-generated content." Quell’iterazione conta. La prima versione che esce da uno qualsiasi di questi prompt avrà bisogno di revisioni. Sempre. Un utente su Hacker News ha centrato il problema più ampio del cold outreach con IA alla perfezione: "I feel like now with AI the cold outreach has gotten orders of magnitude worse." È quello che succede quando si usa l’IA per scalare la pigrizia invece di scalare la qualità. I modelli qui sopra sono pensati per aiutarti a scalare la qualità. Ma solo se ci metti dentro ricerca vera, rivedi il risultato con occhio critico e non invii mai nulla che tu stesso non leggeresti. Quali prompt hanno funzionato davvero per te? Quelli che rendono di più di solito emergono dai test, non dal copiare un modello identico a com’è scritto.