Hoofdstuk 6

AI-selling: kwaliteit van data

Geplaatst op door Patrick Petersen

 

Datakwaliteit verwijst naar de mate waarin data geschikt zijn voor het beoogde gebruik. Deze geschiktheid wordt bepaald door diverse kenmerken, waarvan het vereiste niveau per situatie verschilt.

Waarom is goede data belangrijk?

Het belang van betrouwbare data staat in veel organisaties buiten kijf. Slechte datakwaliteit leidt vaak tot onnauwkeurige analyses, hogere kosten, onbetrouwbare plannen en operationele fouten. Daarentegen biedt kwalitatieve data aanzienlijke voordelen:

  • Concurrentievoordeel: Organisaties die beschikken over betere of beter toegepaste data dan hun concurrenten, kunnen sneller kansen benutten en efficiënter opereren.

  • Meer vertrouwen: Vertrouwen in data is essentieel voor het nemen van datagedreven beslissingen. Betrouwbare data verminderen onzekerheid en verkleinen het risico op fouten.

  • Betere besluitvorming: Kwalitatieve data vormen de basis voor strategische en operationele keuzes.

  • Hogere productiviteit: Minder tijd aan het corrigeren van fouten betekent meer tijd voor analyse en waardecreatie.

  • Efficiëntere processen: Nauwkeurige data voorkomen bijvoorbeeld verkeerde leveringen of miscommunicatie met klanten.

  • Voorkomen van reputatieschade: Van kleine foutjes zoals verkeerd gespelde namen tot grote publicitaire blunders.

  • Voldoen aan regelgeving: In gereguleerde sectoren voorkomt goede datakwaliteit boetes en maakt het makkelijker om aan te tonen dat aan de regels wordt voldaan.

Kenmerken van datakwaliteit

De kwaliteit van data wordt gemeten aan de hand van verschillende kenmerken of dimensies. Deze kunnen objectief zijn (zoals het aantal fouten) of subjectief (zoals relevantie voor het doel). De belangrijkste kenmerken zijn:

  1. Relevantie: Data moeten passen bij het doel waarvoor ze worden gebruikt. Bepaal vooraf welke data echt nodig zijn.

  2. Volledigheid: Zijn alle benodigde waarden aanwezig? Dit kan gaan om ontbrekende velden in een record, of hele records die missen.

  3. Betrouwbaarheid: De mate waarin data feitelijk en correct zijn.

  4. Validiteit: Zijn de data in het juiste formaat, type en bereik? Denk aan correcte geboortedata, telefoonnummers en identificaties.

  5. Nauwkeurigheid: Beschrijven de data de werkelijkheid correct? Dit vereist vaak vergelijking met een betrouwbare bron.

  6. Identificeerbaarheid (Uniekheid): Zijn records uniek en vrij van duplicaten?

  7. Consistentie: Data moeten overal dezelfde betekenis, structuur en eenheden hebben.

  8. Actualiteit: Zijn de data nog up-to-date? Verouderde informatie kan misleidend zijn.

  9. Metadata: Informatie over de data zelf (zoals definities, bronnen, eenheden) verhoogt het begrip en gebruiksgemak.

  10. Openheid: Open data bevorderen transparantie, maar botsen soms met privacy- of commerciële belangen.

  11. Toegankelijkheid: Hoe makkelijk kunnen gebruikers bij de data? Moeilijk toegankelijke data zijn vaak al verouderd tegen de tijd dat ze beschikbaar zijn.

Bestaat er een standaardaanpak om datakwaliteit te verbeteren?

Er is geen universele methode om datakwaliteit te garanderen, omdat de eisen afhangen van het specifieke doel. Wel zijn er algemene richtlijnen die bijdragen aan betere kwaliteit:

  • Dataverzameling: Bepaal welke data nodig zijn, hoe ze worden verzameld en wat de impact is van slechte kwaliteit op je processen.

  • Normen formuleren: Stel per doel vast aan welke kenmerken data moeten voldoen. Bepaal welke data je bewaart, corrigeert of verwijdert.

  • Correctiebeleid: Ontwikkel regels voor het opschonen van data. Hoe ga je om met fouten, ontbrekende waarden of uitschieters?

  • Integratie en distributie: Bij data-uitwisseling tussen afdelingen ontstaan vaak kwaliteitsproblemen. Zorg voor heldere afspraken over het format en beheer.

  • Kennismanagement: Leg ervaringen, kwaliteitsmetingen en metadata vast in een datacatalogus. Dit voorkomt dubbel werk en versnelt analyses.

Datakwaliteit verbeteren is een doorlopend proces. Het draait om continue evaluatie en bijsturing, zodat data optimaal bijdragen aan de waarde en slagkracht van uw organisatie.

 

#AI022, AI022

AI-selling: XSL bestanden verkoop

Geplaatst op door Patrick Petersen

 

I n dit artikel de prompts voor verkoopdata-analyse en het .xsl-voorbeeldsbestand:

Analyseer de bijgevoegde verkoopgegevens en geef een
beknopt overzicht van opvallende trends, uitschieters
of patronen in de dataset. Presenteer de bevindingen
puntsgewijs, gericht op bijvoorbeeld omzet, productprestaties, regioresultaten en klantgedrag.

–

Stel een overzichtelijke tabel op met per stad de best
verkochte productcategorie, gebaseerd op historische
verkoopgegevens. Voer daarnaast een prognose uit voor
de komende jaren op basis van deze trends. Licht toe
welke methode voor de voorspelling is toegepast en op
welke aannames deze is gebaseerd.

 

–

Analyseer de beschikbare verkoopgegevens om kansrijke leadsegmenten te identificeren. Geef op basis
van historische aankopen, regio’s, productvoorkeuren
en klantgedrag een indicatie van waar nieuwe leads
zich kunnen bevinden. Presenteer dit in de vorm van
concrete klantprofielen of geografische gebieden met
hoge potentie.

 

–

Combineer interne verkoopvoorspellingen met externe
databronnen om kansrijke B2B-leads te identificeren.
Start met het analyseren van verkoopgegevens per
regio, stad en productcategorie om groeisegmenten
te bepalen. Koppel deze inzichten vervolgens
aan externe bronnen zoals CBS, Statbel, LinkedIn,
Company.info en subsidie-databases,zoals RVO
of VLAIO, om vergelijkbare bedrijven of regio’s
te vinden. Richt je specifiek op MKB-bedrijven
(50–250 medewerkers) die actief zijn in duurzame
initiatieven of kantoorvernieuwing. Presenteer de
resultaten in de vorm van concrete leadprofielen of
geografische focusgebieden met een hoge commerciële
potentie.

 

–

En voorbeeldbestanden:

 

 

 

SaleData

 

Hier een overzicht van specifieke .xls-voorbeeld bestanden voor analyse: https://exinfm.com/free_spreadsheets.html 

 

 

AI023, # AI023

AI-selling: prompt hoofdstuk 6

Geplaatst op door Patrick Petersen

 

 

AI en prompts kunnen een krachtige combinatie zijn om bedrijven te helpen meer leads te genereren en de kwaliteit van die leads te verbeteren. Dit kan door gedegen analyse, het verbeteren van bijvoorbeeld verkoopgesprekken maar ook door de creatie van betere, wervende content. Met doordachte prompts benut je AI om efficiënter leads aan te trekken en te kwalificeren, wat tijd bespaart en conversiekansen verhoogt.

 

We proberen eerst de kwaliteit van het rapport te beoordelen met de hulp van AI-chatbot Perplexity en gebruiken deze prompt:

Beoordeel het bijgevoegde onderzoeksrapport als een ervaren onderzoeker. Geef per kwaliteitsaspect
(validiteit, betrouwbaarheid, bruikbaarheid, toetsbaarheid, onafhankelijkheid, generaliseerbaarheid,
representativiteit en informativiteit) een korte beoordeling en minstens één concreet verbeterpunt.
Formuleer je feedback helder en professioneel, bij voorkeur in een overzichtelijke lijst of tabel, en
geef praktische suggesties waar mogelijk. <gebruik het rapport uit hoofdstuk 2/3>

–

Beoordeling Onderzoeksrapport – Kwaliteitsaspecten

Aspect Beoordeling Concreet Verbeterpunt
Validiteit De gebruikte bronnen zijn relevant en onderbouwen de genoemde trends en aanbevelingen goed. De koppeling met marktontwikkelingen is logisch. Voeg meer kwantitatieve onderbouwing toe aan enkele beweringen (bijv. cijfers over prijselasticiteit per segment).
Betrouwbaarheid Veel bronnen zijn gerenommeerd (zoals PwC, JLL, KVK), wat de betrouwbaarheid verhoogt. Sommige citaten missen echter exacte bronvermelding. Voeg bronvermeldingen toe bij álle kwantitatieve claims (bijv. percentages, marktaandelen) inclusief publicatiedatum.
Bruikbaarheid Het rapport is direct toepasbaar voor strategische keuzes en positionering. De tabellen maken het overzichtelijk. Werk enkele strategische aanbevelingen verder uit tot actieplannen of implementatierichtlijnen.
Toetsbaarheid De conclusies zijn grotendeels navolgbaar en gebaseerd op openbare data. Echter, methodologische toelichting ontbreekt. Licht toe hoe de data is verzameld en geselecteerd (bijv. hoe aanbieders zijn gekozen).
Onafhankelijkheid De toon is overwegend objectief en informatief. Er is een lichte voorkeur merkbaar voor bepaalde aanbieders. Let op neutraliteit in beschrijvingen; vermijd taal die neigt naar promotie (zoals “perfect voor”).
Generaliseerbaarheid De inzichten zijn grotendeels breed toepasbaar binnen de markt van duurzame kantoorinrichting in Nederland en België. Maak onderscheid tussen trends die specifiek zijn voor grote bedrijven versus MKB (verschillende behoeften).
Representativiteit De lijst met aanbieders is representatief voor de markt, met een goede mix van bekende en gespecialiseerde partijen. Overweeg een visuele representatie van marktaandeel of segmentatie (bijv. taartdiagram per sector).
Informativiteit De informatie is uitgebreid, actueel en rijk aan voorbeelden. De tabellen geven snel inzicht. Voeg samenvattende visualisaties of infographics toe om de leesbaarheid voor besluitvormers te verhogen.

✅ Samenvatting & Aanbevelingen

  • Sterke punten:

    • Relevante, actuele data en goed gestructureerde aanbevelingen.

    • Brede representatie van spelers uit Nederland en België.

    • Sterke combinatie van marktdata en strategische toepassing.

  • Verbeterpunten:

    • Methodologische onderbouwing ontbreekt: geef toelichting op selectie en interpretatie van data.

    • Sommige claims missen bronverwijzing.

    • Strategische aanbevelingen kunnen verder geconcretiseerd worden in uitvoerbare stappen.

–

 

Voer deze verbeterpunten uit op het rapport: Maak een
tabel of infographic waarin je per land de belangrijkste trends, kansen en aanbevelingen samenvat.
Verhoog de toegankelijkheid van het rapport.

–

 

 

 

 

 

-

Analyseer het bijgevoegde onderzoeksrapport en aanvullende informatie en geef een overzicht van de vormen van marktsegmentatie die in de markt voor duurzame
kantoorinrichting in Nederland en België worden toegepast of relevant zijn. Beschrijf per segmentatievorm (zoals geografisch, demografisch, gedragsmatig,
psychografisch of op basis van klantbehoeften) hoe
deze tot uiting komt in de markt, welke segmenten het
belangrijkst zijn, en geef concrete voorbeelden uit
het rapport. Vat je antwoord samen in een overzichtelijke lijst of tabel.


-

Overzicht Marktsegmentatie – Duurzame Kantoorinrichting NL & BE

Segmentatievorm Toelichting in de markt Belangrijkste segmenten Voorbeelden uit het rapport
Geografisch Verschillen tussen Nederland en België qua regelgeving, marktvolwassenheid en aanbod. Randstad (NL), Vlaamse steden (BE), locaties met goede bereikbaarheid. – Richt je op strategische locaties met goede OV-verbindingen.
– Lokale productie in België als concurrentievoordeel (Pami).
Demografisch Bedrijfsgrootte, type organisatie (profit vs. non-profit), sector. Middelgrote tot grote bedrijven (50–500 medewerkers) in zakelijke dienstverlening. – Buyer persona: facility managers in consultancy, IT, advocatuur.
– Triboo richt zich op grotere organisaties met CO₂-doelstellingen.
Gedragsmatig Segmentatie op basis van duurzaamheidsintentie, koopbereidheid en oriëntatiegedrag. ESG-gedreven kopers, prijsbewuste kopers, early adopters van circulaire concepten. – 47% investeert in duurzaamheid voor concurrentievoordeel.
– Minder dan de helft bereid om 1–10% meer te betalen voor duurzame producten.
Psychografisch Houding ten opzichte van duurzaamheid, innovatie en welzijn. Waardegerichte kopers (duurzaamheidsambitie), pragmatische beslissers (balans prijs en impact). – Klanten verwachten duidelijke waarde zonder greenwashing.
– Focus op welzijn en hybride werken als kernwaarde.
Op basis van klantbehoeften Segmentatie op behoeften zoals flexibiliteit, circulariteit, meetbare impact of ergonomie. Klanten met ESG-doelstellingen, hybride werkvormen, behoefte aan flexibele inrichting. – Meubelabonnement als oplossing voor flexibiliteit en cashflow.
– Vraag naar modulaire, aanpasbare en meetbare oplossingen (bijv. via CO₂-footprint).

 


-

Ontwerp een nieuwe B2B-buyer persona op basis van het volgende bestaande klantprofiel van
ons fictieve bedrijf Kantoor Inrichters BV: 
Onze huidige buyer persona is een praktisch ingestelde, strategisch denkende facility manager of hoofd
inkoop, met een gemiddelde leeftijd van 45 jaar. Deze persoon is werkzaam binnen een middelgroot tot groot
bedrijf (50–500 medewerkers) in de sector zakelijke dienstverlening, waaronder consultancy, IT, financiële diensten en advocatuur. De doelgroep bevindt
zich verspreid over Nederland en België. Presenteer de uitgewerkte nieuwe persona in een duidelijke en
overzichtelijke tabel, inclusief relevante kenmerken zoals functie, uitdagingen, behoeften, beslissingscriteria en communicatievoorkeuren. Gebruik bijgaand
marktrapport en aanvullende informatie . 



-

🧑‍💼 Nieuwe B2B Buyer Persona – “ESG-gedreven Werkplekstrateeg”

Kenmerk Beschrijving
Naam Persona Emma de Werkplekstrateeg
Functie Workplace Manager / Sustainability & Facility Lead
Leeftijd 38 jaar
Sector Zakelijke dienstverlening (IT, consultancy, juridische en financiële dienstverlening)
Bedrijfsgrootte 100 – 500 medewerkers
Locatie Randstad (NL) en Vlaamse stedelijke regio’s (BE)
Uitdagingen – Integreren van ESG-doelen in kantoorinrichting
– Beperkt aanbod duurzame en flexibele werkplekoplossingen
– Balanceren van prijs en impact
Behoeften – Circulaire, modulair aanpasbare meubeloplossingen
– Oplossingen die welzijn én duurzaamheid combineren
– Leveranciers met transparante data
Beslissingscriteria – Total Cost of Ownership (TCO)
– ESG-rapportage / CO₂-footprint onderbouwing
– Flexibiliteit in gebruik (hybride, aanpasbaar)
– Leverbetrouwbaarheid
Invloed op besluitvorming Hoog: stuurt inkoop aan en adviseert directie in ESG-gerelateerde keuzes
Digitale oriëntatie Hoog: doet online vooronderzoek via LinkedIn, sustainability platforms, whitepapers en leverancierswebsites
Communicatievoorkeur – Graag concrete use cases, benchmarks en visuals
– Voorkeur voor webinars, whitepapers, klantcases
– Persoonlijk contact bij finale beslissing
Informatiebronnen – PwC, Deloitte, FMN, Duurzaam Gebouwd, vakmedia over werkplekstrategie en ESG
Kansen voor Kantoor Inrichters BV – Positioneer als ESG-partner met meetbare impact
– Bied abonnementen of modulaire producten
– Maak duurzaamheid zichtbaar én meetbaar

📌 Strategische Notitie

Deze nieuwe persona weerspiegelt de verschuiving van operationele inkoop naar strategisch facilitair management met een ESG-focus. Emma kijkt verder dan enkel prijs: ze zoekt partners die duurzaamheidsdoelen meetbaar helpen realiseren én inspelen op veranderende werkmodellen (zoals hybride werken). Door in te spelen op haar behoefte aan transparantie, flexibiliteit en concrete impact, kan Kantoor Inrichters BV haar beter bereiken én converteren.

Laat me weten als je deze persona als visueel profiel of PowerPoint-dia wilt!

 

 

AI021,#AI021

AI-selling: AI en leads

Geplaatst op door Patrick Petersen

 

De prestaties van AI-tools zijn niet alleen indrukwekkend, ze leveren bedrijven ook direct resultaat op. AI bespaart zeeën van tijd, zorgt voor meer gekwalificeerde leads en leidt uiteindelijk tot hogere omzet. Uit onderzoek van MarketingProfs blijkt dat het gebruik van AI zorgt voor:

  • 59% betere verkoopresultaten

  • 58% hogere omzet

  • 52% hogere conversie

Maar wat doen AI-tools dan precies?

Er zijn inmiddels talloze AI-tools beschikbaar die allemaal een iets andere focus hebben. Denk bijvoorbeeld aan:

  • Lead scoring: AI berekent automatisch welke leads de meeste kans hebben om klant te worden.

  • Geautomatiseerde e-mailcampagnes: Gepersonaliseerd en getimed op basis van gedrag van de lead.

  • AI-chatbots: Via Natural Language Processing (NLP) voeren bots slimme, realistische gesprekken en sturen ze leads richting conversie.

  • Slimme klantprofielen: AI stelt gedetailleerde profielen op voor gerichte targeting op bijvoorbeeld LinkedIn.

  • Herkenning van websitebezoekers: Via tracking codes, machine learning en grote databestanden achterhaalt AI wie je site bezoekt — ook anonieme bezoekers.

5 slimme AI-tools voor online leadgeneratie in 2025

Het kiezen van de juiste tools is essentieel om het maximale uit je leadgeneratie te halen. Bij Leapforce testen we dagelijks AI-oplossingen en lichten we hieronder vijf krachtige tools uit die je helpen om sneller en slimmer te scoren.

1. Leadfeeder

Leadfeeder herkent (B2B) websitebezoekers — ook degenen die hun gegevens niet achterlaten. Met behulp van cookies, IP-reverse lookup, machine learning en een eigen tracking script geeft de tool inzicht in wie je website bezoekt, hoe ze daar komen en wat ze doen.

Door Leadfeeder te koppelen aan je CRM-systeem, zet je bezoekers automatisch door naar je sales pipeline. Zo worden anonieme bezoekers omgezet in concrete leads.

2. Drift

Drift is een AI-gestuurde chatbot die niet alleen vragen beantwoordt, maar ook kansen herkent. Zodra een bezoeker interesse toont, krijgt je salesafdeling automatisch een seintje. Target accounts krijgen bovendien voorrang.

Dankzij NLP en machine learning wordt Drift met elk gesprek slimmer. Hoe langer je Drift inzet, hoe beter de chatbot converteert.

3. Ocean.io

Ocean.io helpt je om je ideale klantprofiel op te stellen. De tool gebruikt een enorme database, AI en gedragsdata om B2B-bedrijven te vinden die perfect passen bij jouw propositie.

Deze leads kun je vervolgens gebruiken in bijvoorbeeld LinkedIn Ads of je e-mailcampagnes. Ocean zorgt ervoor dat je targeting steeds preciezer wordt naarmate de campagne vordert.

4. Humantic AI

Humantic AI focust op het menselijke aspect van sales. De tool maakt gebruik van psychografische profielen om de persoonlijkheid van een lead te analyseren, bijvoorbeeld op basis van e-mails of LinkedIn-profielen.

Salesprofessionals krijgen advies over toon, benadering en timing, zodat ze hun pitch kunnen afstemmen op het profiel van de lead. Resultaat: meer empathie, minder weerstand en hogere conversie.

5. Exceed.ai

Exceed.ai automatiseert gepersonaliseerde e-mail- en chatgesprekken met leads. De tool kwalificeert leads via AI-gestuurde conversaties, zonder tussenkomst van een mens. Zodra een lead “warm” genoeg is, wordt deze automatisch doorgezet naar een salesmedewerker.

Exceed.ai bespaart tijd, voorkomt dat leads verloren gaan, en zorgt ervoor dat je team zich richt op de meest waardevolle contacten.

 

 

 

AI020,#AI020

Hoofdstuk 4-5-6 AI-video’s maken met Google Lumiere

Geplaatst op door Patrick Petersen

De tool hing in de lucht en is er dan nu officieel voor gebruik. Google’s nieuwe AI-model voor videogeneratie, Lumiere, maakt gebruik van een nieuw diffusiemodel genaamd Space-Time-U-Net, of STUNet, dat bepaalt waar dingen zich bevinden in een video (ruimte) en hoe ze tegelijkertijd bewegen en veranderen (tijd). Ars Technica meldt dat deze methode Lumiere in staat stelt de video in één proces te maken in plaats van kleinere stilstaande beelden samen te voegen.

Lumiere begint met het maken van een basisframe vanuit de prompt. Vervolgens gebruikt het het STUNet-framework om te beginnen met het benaderen van waar objecten binnen dat frame zich zullen verplaatsen om meer frames te creëren die in elkaar overvloeien, waardoor het lijkt alsof er naadloze beweging is. Lumiere genereert ook 80 frames in vergelijking met 25 frames van Stable Video Diffusion. Tweakers schrijft:

Lees verder →

Hoofdstuk 6: ChatGPT en klantenservice en klantbeleving

Geplaatst op door Patrick Petersen

 

Ook GPT-4 kent in toenemende mate handige plug-ins die ons helpen de klantenservice en klantbeleving te verbeteren, zoals Local by GoodCall die als servicekanaal voor restaurants kan dienen en gedetailleerde informatie kan geven over restaurants wereldwijd.

 

Lees verder →