Data-readiness checklist voor AI in sales

25 punten om te checken vóór jij AI-tools in jouw salesorganisatie activeert. Geen scherpe data = geen werkende AI. Onze ervaring: organisaties die deze checklist doorlopen vóór AI-implementatie, halen 5-10x meer rendement.

Hoe te gebruiken

1. Doorloop alle 25 punten met SalesOps/RevOps-eigenaar
2. Score per punt: 🟢 op orde / 🟡 aandacht / 🔴 actie nodig
3. Tel de score: ≥ 20 groen = klaar voor AI; 15-19 = eerst opschoning; < 15 = nog niet starten
4. Maak per oranje/rood punt een actiehouder + deadline

A. CRM-fundament (8 punten)

1. Volledigheid kern-velden

• Account-naam, contactgegevens, sector ingevuld voor 95%+ van records
• 🟢 Op orde / 🟡 80-94% / 🔴 <80%

2. Dubbele records

• Minder dan 5% dubbele accounts of contacten
• Tools: HubSpot Data Quality, Salesforce Data Mass

3. Stage-discipline

• Heldere stage-definities met objectieve exit-criteria
• Stages worden wekelijks bijgewerkt door AE's

4. Activity-logging

• Alle calls, emails, meetings automatisch gelogd
• Manuele activity-log compleetheid >70%

5. Velden-discipline

• Top-10 verplichte velden per deal/contact gedefinieerd
• Validatie-regels actief (geen lege required fields)

6. Inactieve records

• Lost/closed deals gearchiveerd, niet half-open
• Inactive contacts gemarkeerd

7. Naamgeving consistent

• Consistent geografie (NL/Nederland/NLD niet door elkaar)
• Consistent sectoren (zelfde labels per industrie)

8. Historische data ≥ 12 maanden

• Minimaal 12 maanden gestructureerde data beschikbaar
• Voldoende deals om patronen te leren (≥ 100)

B. ICP en segmentatie (3 punten)

9. ICP formeel vastgelegd

• ICP-definitie schriftelijk
• Anti-ICP gedefinieerd
• ICP-velden in CRM ingericht

10. ICP-fit per account

• Elke account heeft ICP-fit-score
• Lead-scoring koppelt aan ICP

11. Buyer personas

• Top-5 personas gedefinieerd
• DMU-mapping per top-account

C. Outcome-data (3 punten)

12. Win/loss-redenen

• Verplicht veld bij elke closed deal
• Niet generiek ("price"), wel specifiek ("competitor X chose by feature Y")

13. Cohort-tracking

• Klanten in cohorts (per acquisitie-bron, segment, periode)
• Retention-data per cohort

14. NRR-meting

• Net Revenue Retention per kwartaal gemeten
• Per segment uitgesplitst

D. Integraties (4 punten)

15. CRM ↔ MAP-koppeling

• Bidirectioneel sync tussen CRM en marketing-automation
• Lead-handover-rules vastgelegd

16. CRM ↔ Communications

• Email + agenda gekoppeld (Outlook/Gmail integratie)
• Calls automatisch gelogd

17. CRM ↔ Customer Success

• Health-score in CRM zichtbaar
• Renewal-data en usage-data terug naar AE

18. Verrijking

• Apollo, Cognism of ZoomInfo gekoppeld voor firmographics
• Job-changes en triggers automatisch opgepikt

E. Privacy en governance (4 punten)

19. AVG-conformiteit

• DPIA (Data Protection Impact Assessment) gedocumenteerd
• Bewaartermijnen per data-type vastgelegd
• Recht op inzage/verwijdering geprocest

20. AI-vendor-afspraken

• Zero-data-retention afspraken met enterprise AI-vendors
• Data-residency in EU geverifieerd
• Geen klantdata in publieke ChatGPT/Claude

21. Toegang-control

• Role-based access tot CRM
• Audit trail voor data-toegang en -wijzigingen

22. AI-governance-kader

• Welke AI-toepassingen zijn goedgekeurd
• Wie mag AI gebruiken voor wat
• Mens-in-loop bij high-risk beslissingen

F. Eigenaarschap en discipline (3 punten)

23. Data-eigenaar benoemd

• Iemand binnen SalesOps/RevOps verantwoordelijk
• Allocatie minimaal 0,5 FTE

24. Wekelijkse data-quality-review

• Dashboard met data-kwaliteit per dimensie
• Wekelijks gemonitord

25. Continue verbetering

• Maandelijkse data-cleanup-cyclus
• Trainings-cadans voor AE's op CRM-discipline

Score-interpretatie

Top-5 quick-wins voor data-improvement

Als je vandaag wilt beginnen:

1. Data-quality-dashboard met de 8 belangrijkste metrics live
2. Verplichte velden in CRM forceren (deals niet sluiten zonder)
3. Wekelijkse stage-review per AE met manager
4. Automated activity logging via integratie met email/agenda
5. Win/loss-discipline met verplicht "reden" veld

Veelgemaakte fouten

• AI activeren op vuile data en de tool de schuld geven
• Data-quality alleen aan IT overlaten, niet aan SalesOps
• Eenmalige cleanup zonder onderhoud-cadans
• Privacy als afterthought (resultaat: AVG-issues)
• Te veel velden verplicht maken (AE-frustratie)

Tooling-aanbevelingen

Wil je deze checklist voor jouw organisatie samen doorlopen en hiaten oplossen? Onze Solutions-praktijk doet data-readiness audits in 4-6 weken. Lees ook salesdata en AI fundament en doe de AI-readiness quickscan.