AI-consultant voor kmo's. Eerst de diagnose, dan de automatisatie.

Ik breng in kaart waar bij jullie tijd en opvolging verloren gaat, en welke AI of automatisatie echt iets oplevert. In de juiste volgorde: systemen, team, AI.

Aanpak

AI is benzine. Giet het op een goed vuur.

De meeste bedrijven die iets met AI willen doen, hebben eerst een ander probleem. Giet je AI op een proces dat al uit de hand loopt, dan brandt alles gewoon sneller af. Daarom werk ik in drie lagen.

01

Systemen

Waar zit jullie data en klopt ze? Eén CRM, geen duplicaten, gegevens die vanzelf doorstromen.

02

Team

Hoe werken mensen in de praktijk? Waar wordt overgetikt, gezocht of blijft opvolging liggen?

03

AI

Pas daarna. Dan zet ik AI in waar het de meeste tijd oplevert, op een fundament dat werkt.

AI-audit

Een diagnose van jullie werking, zoals een dokter.

Nu gratis voor 2 bedrijven, in ruil voor een eerlijke testimonial
Wat je krijgt
  • De valkuilen waar tijd of opvolging verloren gaat.
  • Quick wins die je meteen kunt toepassen. Vaak met tools die je al hebt.
  • Voorstellen voor automatisaties, met een inschatting van de tijdwinst.
In twee weken

Week 1: Discovery

3 tot 5 gesprekken van 30 tot 45 minuten met de mensen die het werk doen, en een kaart van hoe het nu echt loopt.

Week 2: Solution design

De kansen gerangschikt op impact en moeilijkheid, gecontroleerd met jullie, en een presentatie voor de beslisser met ROI en ontwikkelkost.

Voor wie

Kmo's met 5 tot 50 medewerkers waar het team uren verliest aan overtikken, opvolgen of zoeken, en waar de beslisser mee aan tafel zit.

Daarna €490 excl. btw. Beslis je binnen 60 dagen tot implementatie, dan verreken ik dat bedrag bij de opdracht.

Over mij
Foto van Bor

Ik ben Bor, 21 jaar, AI-consultant voor kmo's. Ik behaalde mijn bachelor Business Management Marketing aan UCLL.

Bij een Belgisch IT-bedrijf bouwde ik het volledige leadproces om: van dezelfde leads dubbel in Excel naar één CRM met AI-kwalificatie. Daar zag ik dat AI pas werkt als eerst de systemen en het team op orde zijn.

Die volgorde pas ik nu toe bij andere bedrijven. Ik stel de diagnose, en waar het past bouw ik de oplossing ook zelf.

UCLL - Business Management Marketing, cum laude (2026)
Ervaring - CRM, marketing- en salesautomatisatie, n8n
Uit de praktijk

Ik adviseer niet alleen, ik bouw het ook.

Twee voorbeelden van wat er na een diagnose gebouwd kan worden.

AI-leadsegmentatie en CRM-hygiëne

Probleem

Nieuwe leads kwamen ongesorteerd binnen in het CRM. Elke lead moest handmatig bekeken worden om te bepalen om wat voor bedrijf het ging en of het een waardevolle lead was. Dat kostte enkele minuten per lead en was foutgevoelig.

Aanpak

Een n8n-workflow die automatisch de website van elke nieuwe lead scrapet, de inhoud via AI classificeert in vaste segmenten (bureau, SaaS-bedrijf, KMO, freelancer) en het resultaat als gestructureerde notitie terugschrijft in het CRM. Daarnaast bouwde ik een reeks kleinere automatiseringen die de betrouwbaarheid van het systeem garanderen:

  • Deduplicatie-controle: een aparte flow die bij elke nieuwe lead checkt of er al een lead bestaat met dezelfde naam. Bij een match wordt een notitie toegevoegd en de dubbele lead automatisch verwijderd.
  • Geen dubbele verwerking: een filter die garandeert dat elke lead maar één keer door de AI-classificatie gaat, ook wanneer het systeem zijn eigen wijziging als nieuwe trigger zou herkennen (een klassieke race condition bij self-triggering flows).
  • Label- en databehoud: logica die bestaande labels en gegevens ophaalt en samenvoegt voor elke update, zodat een automatische wijziging nooit bestaande informatie overschrijft.
  • Bestaande-klant matching: een flow die het btw-nummer van een organisatie automatisch aftoetst tegen de interne klantendatabase, zodat het CRM meteen weet of een lead al klant is.
Resultaat

Consistente, ogenblikkelijke segmentatie van elke binnenkomende lead, een CRM zonder dubbels en geen verloren of overschreven data. Volledig zonder manueel opzoekwerk.

n8nPipedriveClaude APIweb scrapingREST API

Geautomatiseerde cold mailing met AI-personalisatie

Probleem

Cold outreach naar nieuwe doelgroepen kostte veel tijd per bericht: elke prospect onderzoeken, een persoonlijke aanpak schrijven en manueel opvolgen. Kwaliteit en snelheid stonden tegenover elkaar.

Aanpak

Een workflow die de website van elke prospect scrapet en op basis daarvan via AI een gepersonaliseerde e-mail laat opstellen. Kort, direct, geen opvulzinnen of standaardaanhef. Het concept wordt automatisch als notitie in het CRM klaargezet zodat een menselijke check voor verzending slechts enkele seconden kost. Bijkomende onderdelen:

  • Automatische sequencing: eenmaal goedgekeurd wordt het contact toegevoegd aan een follow-up sequentie in het e-mailplatform, met per opvolgmail een nieuwe invalshoek in plaats van een herhaling.
  • Deduplicatie in de opvolging: labels in het CRM houden bij wie al in welke sequentie zit, zodat niemand dubbel dezelfde cold mail ontvangt via verschillende triggers.
  • Transactionele meldingen: een gekoppelde flow die automatisch een bevestigingsmail verstuurt zodra een deal in het CRM als gewonnen wordt gemarkeerd, zonder tussenkomst van sales.
Resultaat

Schaalbare, persoonlijke outreach zonder in te boeten op kwaliteit. AI doet het herhalende werk, een mens behoudt de eindcontrole.

n8nPipedriveCampaign MonitorClaude APIweb scraping
Contact

Benieuwd waar bij jullie tijd verloren gaat?

Vertel in een paar zinnen hoe jullie werken en waar het schuurt. Dan kijk ik of een gratis audit past.

Bedankt, ik neem snel contact op.