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Marketing automation B2B: perché l’omnicanalità non basta più



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Nel B2B l’automazione evolve oltre le sequenze e oltre il multicanale: oggi è un tema di orchestrazione, dati unificati e governance dell’AI. Tra use case concreti, personalizzazione web e workflow integrati con il CRM, il vero nodo non è la tecnologia in sé, ma la capacità di trasformare segnali e intent in azioni coerenti lungo…

Pubblicato il 13 feb 2026



lead generation

Nel B2B, l’automazione non si gioca più sul solo invio di newsletter. La marketing automation b2b sta diventando un insieme di processi che collega contenuti, dati e azioni operative lungo il customer journey, con un obiettivo concreto: rendere le interazioni più rilevanti e misurabili, senza perdere controllo su qualità e trasparenza.

Oltre l’email: l’automazione omnicanale

Da questi presupposti, l’evoluzione più visibile è il passaggio da una email automation marketing centrata su sequenze lineari a un modello omnicanale, dove ogni touchpoint alimenta il successivo. In B2B, l’automazione è efficace quando riduce le frizioni e rende “difendibile” la scelta con elementi concreti: dati, contesto, coerenza dei messaggi e, soprattutto, un presidio umano che garantisca affidabilità.

Approccio Multicanale vs. Omnicanale

Sebbene spesso usati in modo intercambiabile, i due approcci presentano differenze sostanziali. Il multicanale prevede l’uso di diverse piattaforme che operano in silos, con messaggi e dati che possono rimanere isolati. L’approccio omnicanale, invece, unifica tutti i punti di contatto in un’esperienza cliente fluida e coerente, dove la comunicazione è personalizzata e basata su dati unificati. L’obiettivo è garantire un viaggio del cliente senza interruzioni, indipendentemente dal canale utilizzato.

In questa impostazione, la visibilità non dipende solo dalla quantità di output: la pratica di GEO (Generative Engine Optimization) è una leva utile per aumentare le citazioni da parte degli LLM quando i contenuti sono costruiti su dati proprietari. Sul fronte commerciale, l’autoprofilazione e l’arricchimento dati in acquisizione puntano a consegnare al team sales contatti già validati e corredati di contesto, riducendo la qualificazione manuale e migliorando la conversione complessiva.

Integrare SMS, messaggi in-app e task per i commerciali

Su questa traiettoria, l’omnicanalità diventa un tema di workflow design: un software per email marketing resta utile per governare tempi, segmentazioni e contenuti, ma i passaggi critici del funnel richiedono canali più diretti e un handoff strutturato verso sales. Anche perché, come sottolinea l’approccio “human-in-the-loop”, la fiducia cresce quando dataset e fonti vengono verificati, gli output ottimizzati e il controllo non è solo ex post.

L’importanza di un’esperienza coerente

Creare un’esperienza cliente coerente su tutti i canali non è più un’opzione. Un’indagine condotta da Salesforce evidenzia che il 73% dei clienti B2B desidera soluzioni personalizzate che rispondano precisamente alle proprie esigenze. Un flusso di lavoro omnicanale ben concepito, che includa email, SMS e incarichi per la forza vendita, soddisfa questa richiesta, assicurando interazioni fluide, mirate e tempestive.

Una configurazione minima può basarsi su tre regole operative:

  1. Trigger legati a intent e comportamento (ad esempio ritorni su una pagina di offerta, apertura di un contenuto “consideration” o compilazione parziale di un form).
  2. Escalation su touchpoint più tempestivi, come SMS o messaggi in-app, quando l’obiettivo è sciogliere dubbi o ridurre l’attrito decisionale.
  3. Task automatici verso il team commerciale, inseriti in CRM con informazioni di contesto, così che il contatto umano sia rilevante e non ridondante.

Quando la conversazione si estende su più canali, entrano in gioco orchestratori conversazionali progettati per garantire continuità e coerenza. Brain, per esempio, è descritto come una piattaforma integrabile con sistemi esistenti (CRM, ERP e gestionali) tramite API e connettori standard, adottabile per gradi secondo un modello pay as you grow. L’implementazione segue un percorso guidato (analisi processi, definizione use case, formazione e attivazione progressiva), con primi risultati indicati già nelle prime settimane grazie anche a un’interfaccia no-code.

In ambito B2B, viene riportato un caso di automazione conversazionale su fatture e ordini: una richiesta come “la fattura di marzo è stata pagata?” viene gestita con una catena che include trascrizione, riconoscimento dell’intento, interrogazione dell’ERP via API e generazione della risposta contestuale, fino a comunicare un esempio di pagamento avvenuto il 12 aprile.

Personalizzazione del sito web in tempo reale

Coerentemente, il sito resta il punto in cui i segnali diventano più utili e “leggibili”: pagine visitate, profondità di navigazione, ritorni sullo stesso contenuto, interazioni con CTA e form. Rendere questi segnali azionabili in real time significa spostare la personalizzazione da template statici a un sistema dinamico, capace di cambiare messaggi e percorsi in base a ciò che l’utente sta facendo.

Dashboard di analisi e automazione marketing su laptop

Scenari di automazione essenziali per il B2B

Su questa base, alcuni use case ricorrenti aiutano a trasformare l’orchestrazione in risultati misurabili. In B2B la complessità non è solo di canale: la decisione coinvolge più figure e porta con sé responsabilità e rischio percepito. Le neuroscienze cognitive, richiamate nel dibattito sul neuromarketing, evidenziano che le emozioni orientano attenzione e memoria e che, secondo alcuni studi, una preferenza non conscia può precedere la scelta effettiva di 8-12 secondi; nella lettura di Kahneman, un Sistema 1 rapido e intuitivo influenza il Sistema 2 più riflessivo. Per l’automazione questo significa progettare sequenze che riducano carico cognitivo e rendano tangibili i benefici con elementi verificabili.

Trend di Marketing Automation B2B per il 2025Impatto PrevistoFonte Dati
Crescita degli investimenti in automazione+18-20% su base annuaTarget Hunter, Get Lazy
Adozione di IA e Machine LearningOltre il 60% delle aziende B2B utilizzerà l’IAMC Group
Aumento dell’efficienza delle campagne+35% in media con l’uso dell’IAJoe Fontana IT
Incremento del tasso di conversione+45% per lead qualificati grazie all’IAJoe Fontana IT
Focus sulla personalizzazione omnicanalePriorità per il 42% dei professionisti del settoreEcommerce Bridge

Una sintesi dei principali trend e delle statistiche chiave che modelleranno il panorama della marketing automation B2B nel 2025.

Intanto, l’orizzonte tecnologico spinge verso un marketing più adattivo: da segnalare è una proiezione Gartner secondo cui entro il 2028 un terzo delle interazioni enterprise sarà gestito da sistemi di AI autonomi. L’elemento discriminante resta la governance: all’aumentare dell’autonomia degli agenti, cresce l’esigenza di presidio umano su qualità, etica e trasparenza.

Recupero dei carrelli/preventivi abbandonati

In continuità con l’impostazione end-to-end, il recupero di carrelli o preventivi abbandonati in B2B è un tema di intent e tempistiche: non sempre c’è un acquisto immediato, spesso c’è una valutazione interna, un confronto tra stakeholder, o la necessità di rassicurazioni. Il workflow, quindi, lavora su tre elementi: segnale (cosa sta facendo l’utente), contesto (cosa ha già visto e con quale intensità) e handoff (quando coinvolgere sales).

Il primo passo è rendere il comportamento osservabile, tracciando pagine critiche e form iniziati ma non completati. Da lì, l’azione tipica combina più livelli: l’email resta un asset centrale perché consente di ricostruire in modo ordinato quanto l’utente stava configurando; l’escalation su canali alternativi è utile solo se l’engagement resta basso; il task commerciale diventa decisivo quando c’è un segnale chiaro di interesse ma serve un’interazione umana per ridurre incertezza. In questa fase, la profilazione automatica descritta nelle metriche di From9to10 punta a consegnare contatti già corredati da informazioni di contesto, riducendo la qualificazione manuale e rendendo l’intervento sales più pertinente.

Dal punto di vista del neuromarketing, la logica non è “spingere”, ma presentarsi come alleato: anticipare timori e responsabilità, offrire elementi tangibili e verificabili (dati, certificazioni, feedback di esperti, partnership, assistenza responsiva, partecipazione a eventi di settore) che aiutino il buyer a giustificare la scelta con meno ansia e più soddisfazione. È una dinamica coerente con il posizionamento editoriale di Digital4Marketing, dove autorevolezza e fiducia si costruiscono tenendo insieme contenuto, dati e relazione.

Onboarding automatico dei nuovi clienti

Dal recupero si passa naturalmente al post-vendita: l’onboarding è il momento in cui la promessa deve diventare esperienza, e dove la fatica del cambiamento può emergere con più forza. Nel B2B, la decisione coinvolge più stakeholder e la responsabilità percepita può crescere dopo la firma, quando entrano in gioco setup, formazione e allineamenti interni. Qui l’automazione funziona quando rende il percorso prevedibile e fluido, senza comprimere il contatto umano.

Un onboarding efficace, potenziato dall’automazione, ha un impatto diretto sulla soddisfazione del cliente e sulla sua fedeltà a lungo termine. Le analisi dimostrano che l’ottimizzazione del customer journey tramite IA può migliorare la customer satisfaction fino al 53% e ridurre i tempi del ciclo di vendita del 31%. Un cliente ben integrato fin dall’inizio è più incline a rinnovare i contratti e a generare un maggior Customer Lifetime Value.

Un disegno essenziale, con pochi indicatori ma ben governati, può includere:

  • Welcome e setup guidance via email con step chiari, così che il cliente sappia cosa aspettarsi e quando.
  • Messaggi in-app contestuali in base alle azioni completate o bloccate, per ridurre l’affaticamento e prevenire richieste ripetitive.
  • Task per sales o customer team quando i segnali indicano stallo, usando il contesto già raccolto in acquisizione.

La componente conversazionale può sostenere questa continuità. Il caso del VoiceBot per la gestione di fatture e ordini descrive come richieste ricorrenti possano essere automatizzate mantenendo un’interazione naturale e coerente con l’identità aziendale, interrogando sistemi interni via API e restituendo risposte contestuali; parallelamente, l’orchestrazione entra in gioco quando l’interazione diventa più complessa e va gestita su processi e canali diversi senza perdere informazioni. La conseguenza operativa è liberare risorse umane dalle richieste ripetitive e concentrare le persone dove contano davvero: relazione e fiducia.

La stessa attenzione alla fiducia che vale nella fase di scelta vale anche nell’adozione: un linguaggio meno freddo e più vicino agli interlocutori, trasparenza sugli step e asset verificabili aiutano a ridurre resistenze al cambiamento e a consolidare la relazione nel tempo. L’equilibrio tra automazione e supervisione resta centrale, insomma.

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