AI-leadpipeline voor een salesteam

De uitdaging

Het team kreeg meer dan 200 binnenkomende leads per week via formulieren, e-mail en advertenties. Verkopers lazen, scoorden en routeerden ze stuk voor stuk met de hand en waren meer tijd kwijt aan invoeren dan aan verkopen. Reactietijden liepen op en goede leads koelden af.

De aanpak

1. 01

   De bestaande leadbronnen en CRM-velden zijn in kaart gebracht, en er is vastgelegd hoe een gekwalificeerde lead er werkelijk uitziet.

2. 02

   Een n8n-pipeline legt elke binnenkomende lead vast en verrijkt en ontdubbelt hem vervolgens automatisch.

3. 03

   De intentie is met een LLM gescoord en elke lead naar de juiste verkoper geleid, met een directe, gepersonaliseerde eerste opvolging.

4. 04

   Er zijn monitoring en een handmatige overrule toegevoegd zodat het team de regie houdt over randgevallen.

Architectuur

Wat lastig was

• Ontdubbelen was lastiger dan kwalificeren. Dezelfde persoon komt in dezelfde week binnen als formulier, als advertentieklik en als e-mail, en drie CRM-records zijn erger dan geen: twee verkopers bellen dezelfde lead.

• Intentie scoren met een model is makkelijk te demonstreren en makkelijk stilletjes fout te doen. De drempel moest geijkt worden op leads die het team al beoordeeld had, niet op wat redelijk leek.

• Beslissen wat handmatig blijft. Alles waar de pipeline niet zeker over is, is minder waard dan één blik van een mens, dus de overrule is een volwaardige route en geen nooduitgang.