Je automatiseert ordermails met AI door één mailbox te laten lezen door een AI die elke mail sorteert, de klant en de artikelen opzoekt in je orderhistorie en een concept-order klaarzet in je ERP. Een medewerker controleert en keurt goed. Bij SIG Benelux wordt zo 73% van de ordermails vanzelf een concept-order.
Het overtypen verdwijnt, de controle blijft bij je eigen mensen. Dat is het hele idee. Bij SIG Benelux, groothandel in afbouw- en isolatiematerialen met vestigingen in Waalwijk, Den Haag, Leiden, Nijkerk en Hasselt, kostte een order eerst 5 tot 7 minuten typwerk. Nu staat de order klaar in Microsoft Dynamics 365 en kijkt de verkoper hem na. 88% van de orderregels is in één keer goed gematcht, gemeten in productie van 3 tot 17 juli 2026. Hieronder lees je hoe zo'n automatisering werkt, wat je ervoor nodig hebt en waar de grenzen liggen.
Waarom ordermails lastig zijn
Een order komt zelden binnen als nette orderregel. Bij SIG heeft ongeveer 3% van de bestellingen een artikelnummer. Zo'n 47% heeft alleen een omschrijving. De rest is een WhatsApp-bericht of een foto die de klant in een mail plakt. En dan is er de klant die om "honderd meter plafond" vraagt. De binnendienst weet wat hij bedoelt, een simpele regel in een script niet.
Daarom werkt klassieke automatisering hier slecht. Een vaste mal voor een vast formulier breekt zodra een klant iets anders schrijft. Een taalmodel kan wel lezen wat er bedoeld wordt, zolang het de juiste context heeft: wie is deze klant en wat bestelt hij normaal?
Hoe het werkt, in vijf stappen
Bij SIG loopt elke ordermail door dezelfde vijf stappen.
- De mail komt binnen. Alles start in één centrale ordermailbox. Niet in tien persoonlijke inboxen.
- Sorteren. De AI bepaalt wat de mail is: een nieuwe order, een wijziging, een vraag of helemaal geen order. Alleen nieuwe orders gaan door.
- Klant en artikelen zoeken. De AI zoekt de klant op en matcht elke orderregel tegen de productcatalogus en de orderhistorie. Ook als er alleen een omschrijving staat.
- Concept-order in het ERP. De order staat klaar in Dynamics 365. Aan het ERP zelf verandert niets.
- Controleren. De verkoper ziet een label: akkoord, korte check of volledige check. Hij keurt de order goed of past hem aan. Van elke correctie leert het systeem.
De orderhistorie is de sleutel. Als een klant drie jaar lang "honderd meter plafond" bestelt en daar telkens dezelfde artikelen tegenover staan, is het vertaalwerk al gedaan. De kennis van de binnendienst stond nergens opgeschreven, maar zat wel in de data.
Naast het ERP, niet erin
De voor de hand liggende route was maatwerk in Dynamics 365. Dat was duurder en minder flexibel. SIG koos voor een oplossing die naast het ERP staat, gebouwd op Lleverage. Het ERP blijft de administratieve basis. De AI leest de order en zet hem klaar.
Dat patroon werkt ook bij andere pakketten, zoals Exact Online, AFAS of SAP Business One, zolang je er een concept-order in kunt aanmaken. Welk automatiseringsplatform je gebruikt is minder belangrijk dan je denkt. Met n8n kan het ook. Kies wat je eigen mensen straks kunnen beheren.
Van idee naar productie in vier weken
De Kickstart bij SIG liep van 11 mei tot 8 juni 2026.
Week 1 en 2: op de werkvloer. Vier diepte-interviews met de binnendienst, een strategiesessie met het MT en meelezen in de echte ordermailbox. Je wilt zien hoe het werk echt loopt, niet hoe het in een procesplaat staat.
Week 3 en 4: bouwen en schaduwdraaien. De AI verwerkte de ordermails naast het team, op echte orders. Zo zie je waar het misgaat zonder dat een klant er iets van merkt. Bij de eindpresentatie kwam ongeveer 40% van de orders verwerkbaar door de flow.
Daarna: in productie en beter worden. Sinds 8 juni draait het op echte orders. In juli was dat gegroeid naar 73%. Over elf werkdagen in juli waren er geen verstoringen of incidenten.
"Die eerste mails waren het moment. Je zag dat hij de klant herkende, de leverdatum eruit pikte, de contactpersoon en al een aantal artikelen. Op dat moment heb je de bevestiging dat je hiermee verder kunt."
Patrick Wijers, Manager Verkoop Binnendienst SIG Benelux
Wat je nodig hebt om te beginnen
Minder dan je denkt. Bij SIG was er geen opgeschoond datamodel. Wat er wel was:
- Eén mailbox waar de orders binnenkomen.
- Een export van de orderhistorie en de productcatalogus.
- Toegang om concept-orders in het ERP aan te maken.
- Iemand aan jouw kant die de data en de koppelingen trekt. Bij SIG had Maarten Kaaij dat klaargezet voordat de eerste interviews begonnen.
- Mensen die het straks beheren. Bij SIG zijn dat twee IT-collega's en vier AI leads uit de business.
Wat het (nog) niet doet
Eerlijk is eerlijk. De 73% geldt voor de centrale ordermailbox, en die draagt ongeveer 15% van alle orders bij SIG. Telefoon, WhatsApp en de lokale mailboxen staan nog op de rol. Wijzigingen en annuleringen gaan nog met de hand. Dat was een keuze: liever één ordertype helemaal af dan drie halverwege.
Ook het werk verandert. Van maken naar controleren. Dat ligt niet iedereen even goed. Een deel van het team pakt de vrije tijd om dichter bij de klant te staan, een ander deel mist het administratieve werk. Dat moet je als manager begeleiden.
Veelgestelde vragen
Wat kost het om ordermails te automatiseren?
Bij SPAIK is dit een AI Kickstart van €16.500, vier weken tot een werkende automatisering op echte orders. Daar komen de licentiekosten van het platform en het taalmodel bij. Die hangen af van het aantal orders.
Hoe nauwkeurig is het?
Bij SIG is 88% van de orderregels in één keer goed gematcht. De rest past de verkoper aan bij het controleren. Er gaat dus niets ongezien naar de klant.
Moeten we ons ERP aanpassen?
Nee. De concept-order komt in het ERP terecht, maar aan Dynamics 365 zelf is bij SIG niets veranderd.
Kost dit banen op de orderdesk?
Bij SIG niet. De orderdesk doet nog steeds de orders. Ze typen niet meer over, ze controleren wat de AI heeft klaargezet.
Verder lezen
Het volledige verhaal staat in de case van SIG Benelux. Waarom het daar lukte, en geen van die redenen gaat over techniek, lees je in vier factoren die het bij SIG lieten slagen. Wil je weten hoe je van een proef naar iets gaat dat elke dag draait, lees dan hoe je een AI-pilot naar productie krijgt. Het bredere plaatje staat in onze gids over AI-adoptie in het Nederlandse mkb.
