Wat we hebben gebouwd

De uitdaging

In de systemen zat jaren aan klant- en ordergegevens. Veel velden waren verouderd of leeg, en niemand zag welke klanten inmiddels gegroeid waren of al lang niets meer hadden besteld.

De oplossing

We halen de bestaande bestanden door een verrijkingsstap. AI zoekt per bedrijf wat er sinds de laatste registratie is veranderd, vult ontbrekende gegevens aan en legt die naast de bestelhistorie. Wat eruit komt is een lijst met concrete aanleidingen om te bellen.

De uitdaging

Klantdata stond in het CRM, orders en voorraad in het ERP. Een simpele vraag als "hoe staat deze klant ervoor?" betekende twee systemen openen en zelf de puzzel leggen.

De oplossing

Een AI-assistent die CRM en ERP tegelijk kan raadplegen. De directie en het salesteam stellen vragen in gewone taal, zoals "welke klanten bestelden dit kwartaal minder dan vorig jaar?", en krijgen antwoord op basis van actuele data. De assistent heeft alleen leesrechten en kan dus niets in de systemen aanpassen.

De uitdaging

Elke markt heeft eigen bronnen en eigen kenmerken van een goede klant. Voor elke nieuwe doelgroep opnieuw lijsten bouwen kost zoveel tijd dat het meestal bij één markt blijft.

De oplossing

Eén pipeline, met per niche een eigen set bronnen en criteria: openbare registers, vergunningen, branchekenmerken en koopsignalen zoals een vacature of een nieuwe vestiging. Een nieuwe doelgroep is een kwestie van instellen in plaats van opnieuw bouwen. Verrijking en outreach blijven daarna hetzelfde.

De uitdaging

Inkopen was een puzzel. Voorraad stond in het ERP, prijzen en levertijden in PDF's van leveranciers, en verkoopcijfers weer ergens anders. Een bestelling samenstellen kostte veel tijd, en misgrijpen kostte omzet.

De oplossing

Een tool die voorraad en verkoophistorie uit het ERP combineert met de prijslijsten van leveranciers. Het resultaat is een bestelvoorstel dat de inkoper beoordeelt en aanpast. De koppeling met het ERP is alleen-lezen, dus de tool wijzigt niets in de administratie.

De uitdaging

Banden komen per container uit Azië. Of een zending vertraging had, bleek pas als die er niet was. Iemand moest dagelijks websites van rederijen langs om de status te checken.

De oplossing

Een dashboard dat de schepen met de containers automatisch volgt via AIS-data. Verschuift de verwachte aankomsttijd, dan krijgt het team direct een melding.

De uitdaging

De markt bestaat uit duizenden transportbedrijven, maar lang niet elk bedrijf is een goede klant. Het salesteam zocht handmatig naar nieuwe prospects en wist vaak niet of een bedrijf genoeg vrachtwagens had om interessant te zijn.

De oplossing

Een pipeline die elke maand nieuwe transportbedrijven vindt en verrijkt. Elk bedrijf wordt gecontroleerd op een geldige transportvergunning en op het aantal trekkers in het wagenpark. Alleen bedrijven die aan de criteria voldoen, gaan door naar het CRM en naar een geautomatiseerde outreach-reeks.