Epicor laat AI verkoopkansen herkennen in ERP-data

Epicor gebruikt AI om koopgedrag te analyseren en verkoopkansen uit ERP-data te halen. Wat betekent Sales Insights voor verkoopteams en klantbehoud?

Epicor heeft Sales Insights gepresenteerd, een aanvullende module voor Epicor Data Analytics. De toepassing gebruikt kunstmatige intelligentie (AI) om verkoopteams te helpen kansen in ERP-data te herkennen. In een publicatie van 16 september beschrijft de leverancier hoe aankoopgegevens worden vertaald naar klantsegmenten, samenvattingen en aanbevelingen voor opvolging. De toepassing richt zich op distributeurs en productiebedrijven.

Voor ERP-gebruikers is vooral de verbinding tussen registratie en verkoop interessant. Een orderhistorie kan aanleiding geven tot een klantgesprek. Denk aan een vaste afnemer die minder bestelt, of een klant die mogelijk behoefte heeft aan aanvullende producten. De praktische vraag is vervolgens: welke signalen verdienen aandacht en wat doet een verkoper ermee?

Wat doet Epicor Sales Insights?

Volgens Epicor gebruikt de module RFM-analyse: hoe recent een klant kocht, hoe vaak en voor welk bedrag. AI maakt klantsamenvattingen en rangschikt kansen, waaronder cross selling en het opvolgen van uitblijvende orders, naar omzetpotentieel. De functie Segment Flow toont verschuivingen tussen klantgroepen. Zo kunnen verkoopteams veranderingen in koopgedrag volgen.

Daarmee krijgt verkoopanalyse een concrete plek in de voorbereiding van klantcontact. Een bruikbaar signaal moet een medewerker helpen bepalen welke vraag hij aan de klant wil stellen. Alleen een score of een gekleurd label geeft daarvoor weinig houvast.

Van klantsegmentatie naar een goed gesprek

Neem als denkbeeldig voorbeeld een leverancier van verpakkingsmateriaal. Een klant bestelt doorgaans dozen voor zijn webshop, maar het bestelritme verandert. Voordat een accountmanager een aanbod doet, is het nuttig te achterhalen wat er speelt. Heeft de klant minder orders? Is er nog voorraad? Of koopt hij inmiddels een deel elders?

Zo’n gesprek kan tot verschillende vervolgstappen leiden. Bij een tijdelijke voorraadopbouw is een nieuwe bestelling misschien helemaal niet nodig. Bij klachten over levertijden ligt het voor de hand om eerst de levering te bespreken. Een korting aanbieden zonder de oorzaak te kennen kan dan onnodig marge kosten.

Behandel klantsegmentatie daarom als vertrekpunt voor onderzoek. Laat medewerkers vastleggen wat zij bij de klant hebben nagevraagd en welke vervolgafspraak daaruit kwam. Zo kun je later beoordelen welke signalen bruikbaar waren voor klantbehoud.

Cross selling vraagt ook om kennis van de klant

Bij cross selling bied je een aanvullend product aan dat past bij wat een klant al afneemt. Voor de fictieve leverancier van verpakkingsmateriaal kunnen dat bijvoorbeeld etiketten of beschermingsmateriaal zijn.

Voordat een verkoper zo’n voorstel doet, moet hij weten of het product bij het gebruik past. Een webshop die breekbare artikelen verzendt heeft andere behoeften dan een bedrijf dat kleding verstuurt. Ook contractafspraken, verpakkingsmachines en duurzaamheidseisen kunnen bepalen of een alternatief geschikt is.

Beoordeel een verkoopkans bovendien op meer dan mogelijke omzet. Wat blijft er over na korting, transport en extra handelingen? En kun je het artikel leveren op het moment dat de klant het nodig heeft? Een interessante aanbeveling wordt pas een goed aanbod wanneer ook die voorwaarden kloppen.

Waarom de verbinding met ERP belangrijk is

Business intelligence helpt bedrijven gegevens te analyseren en inzichtelijk te maken. Voor verkoopteams is het nuttig om zulke analyses te verbinden met de uitvoering van orders. Een commercieel voorstel heeft immers gevolgen voor voorraad, levering en administratie.

Vraag bij een demonstratie daarom om één verkoopkans helemaal te doorlopen. Laat zien op welke transacties de aanbeveling rust, hoe een medewerker de actuele beschikbaarheid controleert en waar de vervolgactie wordt vastgelegd.

Die afstemming raakt ook aan AI-ondersteund voorraadbeheer. Wanneer verkoop een product actief gaat aanbieden, wil je voorkomen dat inkoop en magazijn pas bij de binnenkomende orders ontdekken dat de vraag verandert. Bespreek vooraf hoe commerciële acties worden meegenomen in de planning.

Controleer welke gegevens achter een aanbeveling zitten

Voor een proef met AI in ERP is het verstandig een herkenbare groep klanten te kiezen. Laat accountmanagers de uitkomsten naast hun eigen kennis leggen. Neem daarbij ook uitzonderingen mee, zoals seizoensklanten, eenmalige projecten en bedrijven met meerdere vestigingen.

Let tijdens die beoordeling op:

• Klantregistratie: horen alle relevante orders bij het juiste bedrijf of de juiste vestiging?
• Verwerking: hoe worden retouren, annuleringen en correcties meegenomen?
• Actualiteit: tot welk moment zijn transacties in de analyse verwerkt?
• Opvolging: wie beoordeelt de aanbeveling en registreert het resultaat?

Meet vervolgens hoeveel suggesties tot een relevant gesprek, een offerte of een bestelling leiden. Neem ook de tijd mee die medewerkers besteden aan controle. Dat geeft een bruikbaarder beeld van de waarde dan alleen het aantal gevonden verkoopkansen.

Beschikbaarheid voor Nederlandse bedrijven

Epicor noemt een Engelstalige uitrol in Noord-Amerika, Australië, Nieuw-Zeeland en het Verenigd Koninkrijk. Sales Insights is een add-on voor EDA. Nederlandse beschikbaarheid wordt niet bevestigd; vraag die daarom voor je eigen Epicor ERP-omgeving na. 

Wil je verkoop, voorraad en administratie beter verbinden? Breng je belangrijkste processen in kaart en start met ERP-software vergelijken.

Bron

Epicor - Introducing AI-Powered Sales Insights from Epicor Data Analytics: Know Which Customers to Focus On — and What to Sell (16 september 2026)