Oltre i lead: come sta evolvendo il marketing B2B nel settore tech

Andiamo subito al punto, che è un punto di partenza e non di arrivo. Nel frenetico mondo delle aziende tech, il marketing b2b non è più solo generazione di lead: è costruire ecosistemi di valore che guidano buyer complessi lungo percorsi decisionali lunghi, collettivi e spesso non lineari. Semplice, detta così.

La realtà è ben più complessa. Le scelte, anche quando sembrano guidate da ROI e feature, nascono da un intreccio di attenzione, memoria, fiducia e responsabilità. In parallelo, l’AI sta riscrivendo le regole della visibilità e della produzione dei contenuti, mentre i team si trovano a ripensare processi, metriche e collaboration interna per restare rilevanti.

L’evoluzione del marketing B2B nelle aziende tecnologiche

Da un lato cresce la pressione su velocità e coerenza; dall’altro, la complessità decisionale tipica del marketing business to business rende rischioso affidarsi a piani rigidi. In molte organizzazioni tech, il focus si sta spostando verso strategie b2b più adattive: meno “piano annuale” e più sistema che osserva, apprende, corregge. In questo scenario, fiducia e prova concreta dell’offerta diventano parte integrante della strategia, al pari della proposizione tecnica.

Dai lead freddi alla generazione di domanda

Questo cambio di paradigma parte dal modo in cui si interpreta la “domanda”. Nelle decisioni complesse, le persone non selezionano tutte le informazioni disponibili: le emozioni aiutano a decidere cosa ricordare e a cosa prestare attenzione, permettendo di ignorare dettagli percepiti come secondari. Preparano anche all’azione attraverso variazioni fisiologiche, come l’aumento del battito cardiaco o della tensione muscolare. In sintesi, senza emozioni scegliere sarebbe impossibile.

Nel B2B, l’elemento emotivo non sostituisce la razionalità: la completa. Chi acquista deve spesso giustificare internamente una scelta che coinvolge più figure con obiettivi diversi; per questo emergono con frequenza paura di sbagliare e deludere, ansia legata a rischio e responsabilità, ma anche speranza di crescita personale e dell’azienda. In questa cornice, la generazione di domanda non coincide con “fare rumore”, ma con il rendere l’offerta più difendibile: preferire asset tangibili e verificabili, come feature supportate da dati, certificazioni, feedback di esperti, partnership autorevoli, assistenza responsiva e presenza a eventi di settore, riduce l’ansia decisionale e aumenta la soddisfazione della scelta.

Un ulteriore passaggio riguarda il modo di fare strategia: l’approccio del reverse engineering applicato al marketing invita a non partire da un foglio bianco, ma da ciò che funziona davvero, decostruendo decisioni e pattern per prototipare un processo che sappia adattarsi.

Il nuovo ruolo dell’omnicanalità nel B2B

Se la domanda nasce quando fiducia e chiarezza superano l’attrito, il passo successivo è orchestrare i touchpoint in modo coerente. Anche nel B2B, il buyer attraversa canali e momenti diversi: ricerca autonoma, confronto con stakeholder interni, call di approfondimento, eventi, demo. In questo flusso, una comunicazione fredda e disallineata rischia di aumentare la fatica del cambiamento e rafforzare la tendenza a restare nello status quo.

Secondo una recente analisi di McKinsey, i buyer B2B utilizzano in media dieci canali diversi durante il loro percorso d’acquisto, un numero raddoppiato rispetto ai cinque canali del 2016. Questo evidenzia una crescente complessità e la necessità per le aziende di garantire un’esperienza fluida e integrata.

Evoluzione dei canali di contatto nel customer journey B2B. Fonte: Digital Commerce Days su dati McKinsey.

Questo scenario è definito dalla “regola dei terzi”: in qualsiasi fase del processo, un terzo dei clienti preferisce interazioni di persona, un terzo opta per contatti a distanza (come telefono o videochiamate) e l’ultimo terzo predilige canali digitali self-service. Tale equilibrio dimostra che la strategia non deve essere “tutto digitale”, ma un’orchestrazione bilanciata dei diversi punti di contatto.

Una comunicazione meno distante, senza perdere professionalità, aiuta invece a costruire connessioni profonde e legami di fiducia solidi e durevoli. È un punto cruciale quando l’acquisto è anche una scelta sociale, esposta a responsabilità e rischio reputazionale per chi la sponsorizza internamente. In quest’ottica l’omnicanalità non è una somma di canali: è un’esperienza coerente che permette di “riconoscere” il brand e attribuirgli valore in modo stabile, riducendo incertezza e ansia decisionale lungo tutto il journey. La posta in gioco è alta: uno studio dell’Institute of Applied Economic Research (I-AER) rivela che il 78% dei clienti B2B è disposto a cambiare fornitore se le proprie esigenze di un’esperienza omnicanale fluida non vengono soddisfatte.

Strategie di contenuto per costruire autorevolezza

Chiara l’evoluzione del go-to-market, la leva più solida per sostenere decisioni complesse resta il contenuto: non produzione seriale, ma asset che rende la proposta comprensibile, verificabile e ricordabile. Nel digital marketing b2b, l’autorevolezza nasce quando le informazioni tecniche diventano strumenti utili per chi deve decidere, convincere e rendicontare.

Integrare il content marketing nel funnel di vendita

In continuità con la centralità della fiducia, integrare contenuto e funnel significa progettare materiali che riducano il carico cognitivo e aiutino le persone a difendere la scelta. Nella prospettiva del neuromarketing, le emozioni orientano attenzione e memoria, influenzano il valore percepito e la fiducia nel brand: per questo un contenuto efficace non è solo corretto, ma anche “facile da usare” in una decisione collettiva.

Operativamente, costruire autorevolezza implica trasformare informazioni e promesse in prove e narrazioni coerenti lungo il Buyer Journey. È il motivo per cui un impianto di content marketing, soprattutto nel B2B tech, tende a funzionare meglio quando include elementi verificabili e trasferibili: dati di contesto, evidenze, garanzie e messaggi consistenti fra touchpoint.

L’importanza della SEO tecnica per i brand tech

Quando la produzione di contenuti aumenta, cresce anche il rischio di saturazione informativa. La diffusione dell’AI generativa ha accelerato questa dinamica: la quantità non garantisce visibilità né autorevolezza, soprattutto se il mercato percepisce contenuti indistinguibili o poco “fondati”. Nel perimetro del content marketing, questo spinge i brand tech a trattare la SEO tecnica come un tema di affidabilità dell’ecosistema editoriale: struttura, coerenza, qualità informativa e tracciabilità delle fonti.

Una tendenza emergente è l’ottimizzazione per i motori generativi (Generative Engine Optimisation, GEO). Con la diffusione di assistenti AI per la ricerca e gli acquisti, diventerà cruciale per i brand assicurarsi di essere presenti e correttamente rappresentati nei contenuti da cui le intelligenze artificiali apprendono, influenzando così la narrazione dell’AI.

In uno scenario in cui la ricerca tende a essere sempre più mediata da sistemi basati su AI, la selezione delle fonti e la credibilità del contenuto diventano parte integrante delle strategie b2b. Ne deriva una conseguenza pratica: è utile progettare contenuti pensati per essere citabili, verificabili e consistenti nel tempo, evitando che l’ottimizzazione si riduca a un mero esercizio di keyword.

L’approccio data driven per decisioni informate

Con contenuti e canali che si moltiplicano, la differenza la fa la capacità di leggere i segnali senza trasformare i dati in un fine. È qui che l’approccio data driven incontra un tema di fiducia: misurare e ottimizzare resta necessario, ma non può tradursi in automazioni che impoveriscono l’esperienza o erodono credibilità.

Raccogliere e analizzare i dati dei clienti

In continuità con questa attenzione alla fiducia, l’AI può analizzare grandi volumi di dati, segmentare pubblici dinamici e generare contenuti personalizzati, ma la tecnologia non può essere il punto d’arrivo. La transizione descritta come passaggio dal data-driven al value-driven richiama un rischio concreto: innamorarsi dello strumento e perdere di vista lo scopo, privilegiando la quantità di click sulla qualità dell’esperienza.

Uno dei problemi principali per i team di marketing B2B è la frammentazione dei dati tra strumenti non collegati, che impedisce una visione chiara del percorso del cliente. L’intelligenza artificiale offre una soluzione fornendo una visione unificata dei dati. Tale passaggio è cruciale per un’automazione efficace, fondata su previsioni analitiche accurate, che abiliti scelte guidate dai dati con un ROI quantificabile.

Per orientare le scelte, viene proposto un set di domande che intreccia Tecnologia, Umanità e Valori: il progetto è tecnicamente efficace, migliora davvero la vita delle persone o la semplifica soltanto, ed è coerente con i valori e la responsabilità sociale del brand? In questa logica, il marketer non è solo interprete dei numeri, ma custode del significato, capace di dire no a un’automazione che violi la fiducia. Ne abbiamo parlato sulla nostra testata ospitando un punto di vista dedicato alla nuova bussola value-driven del marketing intelligente.

KPI essenziali per il marketing manager moderno

Misurare resta indispensabile, soprattutto nel digital marketing b2b, ma con KPI che riflettano sia efficienza sia qualità della relazione. In una prospettiva coerente con il value-driven, i numeri non servono a “vincere il report”, ma a supportare decisioni più lucide e a individuare dove si accumula attrito nel journey.

• Engagement qualitativo: indicatori che segnalano se un contenuto viene compreso e ricordato, riducendo affaticamento e ambiguità.
• Velocità e coerenza decisionale: metriche organizzative utili a capire se il processo è condiviso e se le decisioni si sbloccano o si incagliano.
• Lead scoring e progressione nel funnel: segnali che collegano comportamento e readiness commerciale, evitando che la quantità sostituisca la qualità.
• Customer trust: proxy misurabili della fiducia, coerenti con la centralità delle emozioni nel B2B.
• Conversion Rate per Canale: analizzare quali canali (organico, social, email) generano le conversioni di maggior valore, per ottimizzare l’allocazione del budget.
• Customer Lifetime Value (CLV): misurare il valore totale generato da un cliente nel tempo, un indicatore chiave della sostenibilità delle strategie di acquisizione e fidelizzazione.

L’eterno dilemma dell’allineamento tra marketing e vendite

Letti i dati nel modo giusto, emerge un tema ricorrente: la crescita dipende meno da singole tattiche e più dalla capacità di lavorare come sistema. Nelle aziende tech, marketing e sales condividono l’obiettivo di generare e convertire opportunità, ma spesso adottano linguaggi diversi; l’allineamento è ancora più del passato una parte strutturale del marketing b2b, non un capitolo organizzativo separato.

Superare i silos aziendali con obiettivi comuni

Per trasformare l’esecuzione in apprendimento, la strategia va progettata come processo: riunioni e confronti devono far emergere incoerenze prima che diventino problemi, dando alle persone spazio per osservare e migliorare insieme. Nella prospettiva del reverse engineering, la co-creazione con direzione, vendite, operations e funzioni tecniche non serve a far “eseguire” un piano, ma a renderlo modulabile, testabile e correggibile.

Questo approccio è particolarmente rilevante quando l’offerta è complessa e il rischio percepito è alto. Allineare obiettivi significa ridurre la distanza tra ciò che si promette e ciò che si dimostra, e quindi anche la fatica emotiva legata al cambiamento: meno ambiguità, meno ansia di giustificazione interna, più fiducia.

Strumenti condivisi per la gestione dei lead

Una governance efficace richiede anche un linguaggio operativo comune. Nelle pratiche di marketing automation e MarTech, questo si traduce nel disegnare workflow e responsabilità condivise, affinché i segnali raccolti lungo i touchpoint diventino azioni coerenti tra marketing e sales, senza handoff “a vuoto”.

Tecnologie e automazione a supporto del marketing

Chiarita l’importanza dell’allineamento, la tecnologia diventa la leva per rendere scalabile ciò che funziona, senza perdere qualità. In questa fase, lo stack non è un elenco di tool: è un’infrastruttura di processi che deve sostenere coerenza, misurazione e capacità di intervenire rapidamente quando il mercato cambia.

Scegliere lo stack tecnologico giusto

La scelta dello stack in un contesto di marketing business to business dovrebbe partire da un principio: ridurre complessità operativa e aumentare coerenza lungo il journey. In ottica MarTech, progettare integrazioni e governance prima di “accendere” nuove funzionalità aiuta a evitare che i dati si frammentino e che i team lavorino su versioni diverse della realtà.

• Automazione con regole chiare, per liberare tempo sulle attività ripetitive senza appiattire il tone of voice.
• Misurazione end-to-end, per collegare touchpoint, contenuti e outcome mantenendo il contesto decisionale.
• Integrazione tra sistemi, così che CRM, analytics e workflow di nurturing non diventino silos paralleli.

L’impatto dell’AI sulle strategie B2B

Il punto di svolta non è “quanta AI” usare, ma come governarla. In uno scenario in cui l’ecosistema informativo è sempre più saturo, l’autorevolezza diventa fragile se non è sostenuta da qualità e controllo: l’analisi sul modello human-in-the-loop nel content marketing, ad esempio, richiama una stima secondo cui entro il 2030 oltre il 90% dei dati utilizzati per addestrare modelli di AI sarà di origine sintetica, rendendo più difficile distinguere tra contenuto autentico e generato artificialmente.

Siamo entrati nell’era del ‘Scale or Fail’. L’anno 2025 ha segnato una fase di sperimentazione, ma il 2026 segna l’inizio della maturità operativa. Il paradigma sta passando da un’intelligenza artificiale che ‘risponde’ (chat-based) a una che ‘agisce’ (agent-based). Non parliamo più di strumenti che assistono, ma di colleghi digitali autonomi che orchestrano interi flussi di lavoro.

L’integrazione dell’AI nelle strategie di marketing non è più un’opzione. Secondo uno studio di McKinsey, le aziende che hanno adottato l’AI hanno registrato un aumento del 10-30% nei tassi di conversione. Tra le applicazioni più efficaci dell’AI nel B2B troviamo:

• Analisi predittiva: anticipare le tendenze di mercato e i comportamenti dei clienti per ottimizzare le campagne.
• Lead scoring intelligente: assegnare punteggi ai lead basandosi sulla loro probabilità di conversione, permettendo al team commerciale di concentrarsi sui contatti più promettenti.
• Personalizzazione su larga scala: creare contenuti e offerte su misura per segmenti di pubblico specifici, aumentando la pertinenza e l’efficacia della comunicazione.
• Automazione dei processi: liberare risorse umane da compiti ripetitivi per concentrarle su attività a maggior valore strategico.

In parallelo, il neuromarketing ricorda che la tecnologia non elimina la dimensione umana: le decisioni restano guidate anche da fiducia, memoria ed emozioni. Da qui l’esigenza di presidiare la governance: automazione per accelerare dove serve, ma controllo umano per garantire coerenza editoriale, trasparenza e valore informativo, evitando scorciatoie che possano compromettere il rapporto con il mercato.

Il futuro del marketing business to business

Dopo aver messo a fuoco processi, dati e tecnologia, il futuro del marketing business to business si gioca su un equilibrio: amplificare la capacità operativa con l’AI senza perdere la qualità delle relazioni e la credibilità che sostengono scelte ad alta responsabilità. Per le aziende tech, la differenza competitiva tende a spostarsi verso ciò che un brand rappresenta e verso l’esperienza complessiva che riesce a costruire.

Tendenze emergenti per il prossimo triennio

In continuità con la transizione value-driven, l’evoluzione più visibile è l’attenzione alla coerenza valoriale come leva concreta: trasparenza che si traduce in fiducia e sostenibilità che diventa reputazione. Con l’aumento dell’automazione, cresce anche l’importanza di saper dire “no” a scelte che ottimizzano nel breve ma erodono il capitale relazionale nel medio periodo.

In parallelo, lo scenario AI-first spinge le organizzazioni a ripensare visibilità e contenuti: quando la ricerca diventa sempre più mediata da sistemi che sintetizzano risposte, l’autorevolezza non è una promessa, ma una proprietà misurabile del contenuto e del processo con cui viene prodotto, verificato e mantenuto coerente.

Principali tendenze del marketing B2B per il 2026. Fonti: bDigital, Mark-Up.

Costruire community verticali proprietarie

Chiudendo il cerchio, la relazione continua torna centrale anche come asset organizzativo. Le community verticali consentono di mantenere un confronto costante con il mercato, trasformando insight qualitativi in input per contenuti, eventi e roadmap, e offrendo un contesto in cui fiducia e autorevolezza si costruiscono in modo ripetuto e verificabile.

Perché nell’era delle ottimizzazioni e dell’AI usate in maniera consapevole, si torna sempre alla fonte: alle persone.