Resultaten na 30 dagen
ROI op investering. Systeem schaalt mee zonder extra personeel. Klanten krijgen antwoord in minder dan 15 minuten omzetgroei door snellere opvolging en betere service. directe tijdsbesparing per week vrijgespeeld (= halve medewerker) indirecte tijdsbesparing door vebeterde lead kwalificatie Situatie vóór implementatie Bij onze klant, een middelgroot bouwbedrijf, kwamen offerte-aanvragen verspreid binnen via diverse mailboxen. Dit leidde tot gemiste aanvragen, lange wachttijden voor klanten en waardevolle uren die salesmedewerkers verloren aan handmatige data-invoer. Trage Reactietijd De gemiddelde reactietijd op offertes was 24-48 uur. Gemiste Kansen Offertes bleven regelmatig onopgemerkt in mailboxen, wat resulteerde in gemiste omzet. Verloren Tijd Sales spendeerde 20+ uur per week aan administratieve taken. Het directe gevolg was frustratie, een hoge werkdruk en een verlies van duizenden euro’s aan gemiste deals per maand. De AI-oplossing (in 2 fasen) FASE 1 – Slimme detectie en opvolging AI-model getraind op unieke data van de klant Hierdoor leert AI agent offerte-aanvragen automatisch herkennen in Outlook (98% nauwkeurigheid). Aanvragen krijgen een zichtbaar gekleurd label in Outlook, zodat medewerkers direct overzicht hebben. Overgebleven 2% kan manueel met 1 actie worden toegevoegd aan FASE 2→ geen aanvragen meer kwijt. FASE 2 – Automatisering & kwalificatie AI checkt of klant aanvraag compleet is (doel, documenten, klantgegevens, …). Stuurt direct een gepersonaliseerde bevestigingsmail met eventueel aanvullende vragen naar de klant. Verrijkt aanvraag met publieke bedrijfsdata (website, LinkedIn, cijfers) → sales-intake al voorbereid. Alle info automatisch gestructureerd in CRM + SharePoint map (email, bijlagen, analyses).
Resultaten na 9 weken
ROI op investering. Systeem schaalt mee zonder extra personeel. Klanten krijgen antwoord in minder dan 20 minuten minder fouten bij orders directe tijdsbesparing per week vrijgespeeld (= halve medewerker) AI systeem blijft continu bijleren op basis van data Situatie vóór implementatie Bij een middelgrote technisch groothandel kwamen dagelijks meer dan 50 orderaanvragen via e-mail binnen, elk in een uniek formaat. Dit varieerde van gestructureerde PDF's tot eenvoudige lijstjes direct in de e-mail. Een webshop was geen optie, omdat klanten hun eigen ERP-pakketten gebruikten voor bestellingen. Tijdsintensief Medewerkers besteedden 30 uur per week aan handmatige orderverwerking, inclusief doorspitten, corrigeren en invoeren. Fouten & Verlies Veel fouten in productcodes en facturatie leidden tot margedaling en schade aan klantvertrouwen. Werkdruk Het repetitieve en foutgevoelige werk veroorzaakte hoge werkdruk en demotivatie onder medewerkers. De AI Order Agent oplossing We implementeerden een zelflerende AI Order Agent die orders automatisch verwerkt en continu slimmer wordt door ervaring. Dit systeem transformeert de inefficiënte handmatige processen in een gestroomlijnde, geautomatiseerde workflow. Stap 1 – Detectie & overzicht Een AI model wordt getraind specifiek om exacte die mails in Outlook te herkennen die een order aanvragen zijn Alle ordermails worden automatisch herkend en zichtbaar gelabeld in Outlook. Medewerkers hoeven dus niet meer alle mails door te nemen: ze zien in één oogopslag wélke mails bestellingen bevatten. Correctheid: 98% → de rest wordt automatisch gefilterd naar een controlelijst. Stap 2 – Automatische verwerking in Odoo De AI verwerkt de orders slim in 4 stappen: Herkennen & uitlezen De AI order agent haalt automatisch gegevens uit e-mails en pdf’s. Er wordt ook een analyse door gekoppeld van de denkwijze, zodat medewerkers de logica van de AI kunnen volgen en indien nodig corrigeren. Controle klantgegevens Lever- en facturatieadressen worden automatisch gecheckt met database. Bij afwijkingen koppelt de AI de juiste gegevens uit de database. Geen misverstanden meer over leveringen of facturen. Slim productherkenning Omdat klanten producten vaak net anders omschrijven dan in de database, leert de AI gaandeweg hoe elke klant bestelt. Na een paar weken herkent hij 97% van de producten feilloos, oplopend naar 99% door feedback. Bij twijfel stelt de AI altijd de meest waarschijnlijke optie voor, zodat fouten worden voorkomen. Verpakking & eenheden Klanten bestellen soms in stuks, soms in pallets, soms in eigen codes. De AI vertaalt dit automatisch naar de juiste standaardcodes. Geen fouten meer bij leveringen of facturatie. Alles komt netjes in Odoo terecht, gekoppeld aan de juiste klant en met volledige orderhistoriek. Belangrijk: Elke order wordt gebruikt als leermoment → hoe meer orders, hoe slimmer en efficiënter het systeem. Het verschil in de praktijk Vroeger: Medewerkers waren druk met administratieve rompslomp. Klanten klaagden over fouten en trage opvolging. Het bedrijf groeide, maar het orderproces hield dat tegen. Nu: Orders worden 95% automatisch verwerkt. De AI herkent de gewoontes van klanten en leert van elke fout. Medewerkers hebben tijd voor belangrijkere taken, zoals relatiemanagement en verkoop.
