De situatie
Adviesbureau. 8 medewerkers, 2 sales reps. Actief in AI-implementatie voor MKB. Het salesteam maakte 50 calls per week — koud, warm, opvolging door elkaar.
De pipeline groeide niet. De reflex: we hebben meer leads nodig. Meer volume, meer calls, meer input bovenin de trechter.
Wat er werkelijk speelde
Het probleem was niet het volume. Het was de kwaliteit van de beltijd.
Uit analyse bleek dat 84% van de beltijd naar bedrijven ging die nooit zouden converteren. Te groot — enterprise, nooit de beslisser aan de lijn. Te klein — geen budget voor wat ze verkochten. Verkeerde branche. Of het probleem was al opgelost.
De sales reps wisten dit intuïtief. Ze voelden dat de meeste gesprekken nergens naartoe gingen. Maar ze hadden geen betere lijst. Dus belden ze door.
De kosten per daadwerkelijk gekwalificeerd gesprek: €180+. Als je de uren van de sales rep meetelt — research, belpogingen, follow-up op doodlopende leads — was de werkelijke cost-per-qualified-conversation drie keer hoger dan het management dacht.
De escalatie
40% van de “pipeline” was lucht. Bedrijven die best een gesprek wilden voeren — altijd interessant om over AI te praten — maar nooit zouden kopen. Geen budget. Geen urgentie. Geen beslisser die ja kon zeggen.
Q3 pipeline review: 70% van de forecasted omzet kwam van ongekwalificeerde leads. Het management plande op basis van een pipeline die niet bestond.
Werkelijke close rate: 4%. Het salesteam raakte gedemotiveerd. 50 calls per week, 48 die niets opleverden. Niet door slechte gesprekstechniek — door slechte targeting.
De oplossing die op tafel lag: een derde sales rep aannemen. Meer beltijd op dezelfde ongekwalificeerde lijsten. Meer kosten, zelfde conversie.
De interventie
We bouwden het selectieproces opnieuw — niet het belproces.
Het systeem ontdekt leads via Google Maps en webonderzoek. Het filtert automatisch op omvang: aantal medewerkers, omzet-indicatoren, vestigingen. Bedrijven die te groot of te klein zijn vallen direct af.
Elke overgebleven lead wordt gescoord tegen een 4-factor framework: bereikbaarheid (is de beslisser vindbaar?), omvang (past het budget?), pijnsignalen (zijn er zichtbare indicatoren van het probleem?), en digitale volwassenheid (snappen ze genoeg om de oplossing te waarderen?).
Alleen leads die boven de drempel scoren komen in het CRM — compleet met volledig onderzoek, beslisser-naam, directe contactgegevens, en een samenvatting van waarom dit bedrijf kwalificeert.
Per batch van 15 leads: 2–3 uur doorlooptijd. 95% nauwkeurigheid op contactgegevens.
Het resultaat
Eerste batch: 136 bedrijven ontdekt, 38 gekwalificeerd. 28% kwalificatiepercentage — de rest was terecht uitgefilterd. Voorheen belde het team al die 136.
Beltijd volledig gericht op top-scored leads. De sales reps merkten het verschil direct: betere gesprekken, minder weerstand, snellere kwalificatie aan de telefoon.
Close rate vanuit de gekwalificeerde pipeline: 22%. Van 4% naar 22% — niet door beter te verkopen, maar door de juiste bedrijven te bellen.
Kosten per gekwalificeerd gesprek gedaald van €180+ naar €45. Dezelfde 2 sales reps, dezelfde 50 calls per week. Maar nu naar bedrijven die daadwerkelijk konden kopen.