Uit de praktijk

Uitgangssituatie

Het kantoor groeide snel, in vestigingen, medewerkers en dossiers. Het werkte met een tiental tools die nauwelijks met elkaar praatten. Dezelfde gegevens werden tot vier keer ingegeven, de opvolging tussen verkoop en administratie liep via een tiental Excel-lijsten, en de cijfers per makelaar werden met de hand bijgehouden. Digitaal ondertekenen was traag en duur.

Aanpak

• CRM-keuze. Zes kandidaten vergeleken op criteria die vooraf vastlagen, inclusief maatwerk op een open ERP-platform. Met een businesscase per scenario.
• Migratie en livegang. Volledige overzet van panden, contacten, documenten en historiek. Opleiding voor alle medewerkers, rollen en rechten per functie, en alle vestigingen gekoppeld aan de vastgoedportalen.
• Doelen per kwartaal. Vijf werkgroepen (CRM en data, rapportering, marketing, juridisch en IT), elk met meetbare resultaten en een wekelijkse stuurgroep.
• Automatisaties. Taken en mails bij elke statuswijziging, elke lead als taak bij de juiste makelaar, een feedbackvraag na een bezoek of verkoop, en mandaat, aankoopbelofte en compromis digitaal te ondertekenen.
• Eigen datalaag. Een centrale databank met de CRM-data en een maandelijkse marktmeting, met daarop een managementrapport per rol, een rapport per makelaar met jaardoel, een marktanalyse en een marketingrapport.
• Kennisbeheer. Processen, checklists en handleidingen in een centrale wiki. Een werkscherm voor de dossieropvolging verving de rondgestuurde Excel-lijsten.

Volgende stap

Met de basis op orde komt nu AI aan bod. De criteria voor het platform liggen vast. De eerste toepassingen zijn marketingmateriaal bij een verkocht pand, een dagelijkse briefing per makelaar en zoeken in het eigen aanbod met een gewone vraag.

De volgende winst zit niet in nóg een tool, maar in het automatiseren van het werk dat nu zichtbaar is geworden.

Uitgangssituatie

Het kantoor wil meer advies geven, in een markt waar goede medewerkers schaars zijn. Dat kan alleen als het verplichte werk minder tijd vraagt. Tegelijk waren er losse logins en licenties, rapporten die op een aantal punten verkeerd rekenden, en procedures die beschreven waren maar nooit naast de praktijk gelegd.

Aanpak

• De basis. Vijf toepassingen achter één Microsoft-login, Microsoft 365 opgekuist, en een data- en AI-beleid voor alle medewerkers.
• Centrale databank en dashboards. De data uit het praktijkbeheerpakket samengebracht, met een overzicht van de kerncijfers, een analyse van klantsegmenten en rendabiliteit, een procesmonitor en een rapport over betalingsgedrag. Percentages die vroeger per medewerker gemiddeld werden, zijn nu gewogen op de werkelijke uren.
• Procesanalyse. De beschreven werkwijze naast de registraties in de praktijk gelegd. Zeven kernprocessen en zes ondersteunende processen in dertien processchema's, en per proces de huidige en de gewenste werkwijze samen met de verantwoordelijke.
• Data en AI in het strategisch plan. Ik trek het luik data en AI in het toekomstplan van het kantoor, met een roadmap in vier fases: data ontsluiten, proactieve signalen, een agent voor de controle van jaarrekeningen, en een platform dat advies schaalbaar maakt.

Eerste resultaat

Voor de btw-aangifte ging de werkwijze van zes manuele stappen over vijf tools naar één gedeelde indiening en twee mailflows. De geraamde winst is ongeveer een kwartier per dossier, of zo'n 1.500 uur per jaar.

Volgende stap

Proactieve signalen: meldingen bij taken die hun deadline naderen, rechtstreeks naar de juiste dossierverantwoordelijke, systematische btw-controles en een urenanalyse per jaarrekening.