Menu
English

Leadonderzoek en leadscoring automatiseren

Uw salesteam hoort de ochtend niet kwijt te zijn aan het opzoeken van bedrijven. Ik bouw systemen die dat onderzoek voor ze doen en met bronnen uitleggen waarom een bedrijf het bellen waard is.

Vertel over uw project

Het probleem

Goed salesonderzoek betekent veel bronnen combineren: het Handelsregister, jaarcijfers, aanbestedingen, vacatures, nieuws. Met de hand kost dat uren, dus het schiet erbij in en het team belt op gevoel.

Algemene leaddatabases weten niet wat voor u een goede klant is. De signalen die ertoe doen, zoals een nieuwe vestiging, een gewonnen aanbesteding of een nieuwe directie, zijn specifiek voor uw markt.

Hoe ik het aanpak

  1. Bepalen wat een goede lead is

    Samen met het salesteam maken we van ervaring expliciete signalen en gewichten.

  2. De bronnen koppelen

    Bedrijfsregisters, insolventieregisters, aanbestedingen, nieuws en de website van het bedrijf zelf.

  3. Onderzoek met bronnen

    Een taalmodel onderzoekt elk bedrijf en schrijft een korte notitie. Elke bewering verwijst naar de bron.

  4. Scoren en prioriteren

    Een transparante score, zodat het team ziet waarom een lead hoog scoort en het kan corrigeren als het niet klopt.

  5. Leveren in het CRM

    Goedgekeurde leads gaan met de notitie naar uw CRM, zodat de volgende stap gebeurt waar het team al werkt.

Waar u op moet letten

  • Een score zonder uitleg wordt niet vertrouwd. Laat de redenen en de bronnen zien.
  • Taalmodellen kunnen dingen verzinnen. Accepteer alleen beweringen die naar een bron verwijzen.
  • Niet elke website staat automatisch verzamelen toe. Kies bij voorkeur officiële registers en openbare gegevens, en controleer de voorwaarden van uw bronnen.
  • Gegevens over contactpersonen vallen onder de AVG. Verzamel alleen wat u voor het doel nodig hebt.

Vergelijkbare projecten

  • Investeringsmaatschappij
  • 2026

Leads verrijken en scoren

Het salesteam was elke ochtend uren bezig met onderzoek naar bedrijven voordat het wist wie het moest bellen. Nu verzamelt het platform openbare gegevens per bedrijf, zoekt een taalmodel het bedrijf op het web uit en krijgt elke lead een score en een korte notitie met bronnen.

  • Koppelingen met bedrijfsregisters, insolventieregisters, aanbestedingen en nieuws.
  • Een wachtrij op de achtergrond verrijkt en scoort nieuwe leads automatisch.
  • Het team controleert elke notitie en stuurt de goedgekeurde leads naar het CRM.
  1. BedrijfsregisterAanbestedingenNieuws
  2. Verrijken
  3. Webonderzoek met bronnen
  4. Score en notitie
  5. Export naar CRM
  • Investeringsmaatschappij
  • 2025

Een persoonlijke openingszin in elke nieuwsbrief

De klant stuurt een nieuwsbrief naar zakelijke contacten, en een algemene opening krijgt weinig aandacht. Nu krijgt elk contact een korte, persoonlijke openingszin die verwijst naar een recente LinkedIn-post van de persoon of het bedrijf, of naar het laatste e-mailcontact.

  • De tool haalt de contactenlijst en bedrijfsgegevens uit het CRM.
  • Hij zoekt recente LinkedIn-posts van elke persoon en elk bedrijf.
  • Een taalmodel schrijft per contact één of twee zinnen, in de toon van de klant.
  1. Contactenlijst uit het CRMLinkedIn-postsLaatste e-mailcontact
  2. Relevant onderwerp vinden
  3. Openingszin schrijven
  4. Persoonlijke opening in elke nieuwsbrief

Veelgestelde vragen

Welke bronnen kunt u gebruiken?

Openbare bedrijfsregisters, insolventie- en aanbestedingsgegevens, nieuws, bedrijfswebsites en de historie in uw eigen CRM. Betaalde databronnen kunnen erbij als u al een abonnement hebt.

Vervangt het het salesteam?

Nee. Het doet het onderzoek, zodat het team zijn tijd aan gesprekken kan besteden. Mensen controleren de notities en beslissen wie ze bellen.

Werkt het met ons CRM?

Meestal wel: de meeste CRM's hebben een API. Heeft het uwe die niet, dan werkt een export of een eenvoudig controlescherm ook.