---
title: "Hoe Strix 435 gekwalificeerde leads vond voor minder dan €1"
description: "Een autonome lead-engine die uit één run 435 gekwalificeerde, op ICP gescoorde e-commerce leads opleverde, voor in totaal ongeveer €3 aan infrastructuurkosten."
canonical: "https://www.whatsnext-ai.com/nl/cases/how-strix-surfaced-435-qualified-leads"
published: "2026-06-26T13:27:17.000Z"
updated: "2026-08-18T00:24:53.597Z"
client: "Strix"
---

# Hoe Strix 435 gekwalificeerde leads vond voor minder dan €1

Een autonome lead-engine die uit één run 435 gekwalificeerde, op ICP gescoorde e-commerce leads opleverde, voor in totaal ongeveer €3 aan infrastructuurkosten.

![Strix Office Picture](https://fgzcpjbyiakhjifaciaj.supabase.co/storage/v1/object/public/media/Image%20Jun%2010%202025%20from%20E-commerce%20Agency.avif)

## Overview

Strix is een Nederlands digital-commerce bureau dat e-commerce-operaties bouwt en opschaalt voor ambitieuze merken. Hun groei hangt af van het bereiken van de juiste beslissers bij e-commerce-merken die op dit moment in de markt zijn, en die met de hand vinden was de bottleneck. What's Next bouwde een autonome lead-engine die echte koopsignalen opspoort en elke week gerangschikte, geverifieerde leads aan sales levert.

## Details

- Industry: Digital-commerce bureau
- Region: Nederland
- Timeline: 12 weken

## Challenge

Groei van een bureau draait op gesprekken. Niet op koude outreach naar een gekochte lijst, maar op de juiste gesprekken, met beslissers bij e-commerce-merken die op dit moment echt in de markt zijn. Voor Strix, een Nederlands digital-commerce bureau dat e-commerce-operaties bouwt en opschaalt voor ambitieuze merken, was die mensen betrouwbaar vinden de bottleneck.

Het handmatige alternatief is waar de meeste bureaus op terugvallen: iemand die door LinkedIn scrolt, een lijst exporteert, uren besteedt aan het verrijken van contacten en gokt of een CMO bij een merk dat hij vaag herkent daadwerkelijk in het profiel past. Dat is traag, duur en onmogelijk op te schalen zonder extra mensen.

De vragen waar de directie geen antwoord op had:

Welke merken in onze markt zijn op dit moment actief op zoek naar een nieuw commerce-platform of bureau? Wie zijn de beslissers met wie we deze week zouden moeten praten, gerangschikt op fit? Hoeveel kost het ons, in tijd en gemiste kansen, om leads met de hand te vinden? En hoe zou een stabiele, herhaalbare leadstroom er op onze schaal eigenlijk uitzien?

De consequentie van vasthouden aan de handmatige route was niet theoretisch. Elk uur dat een growth-medewerker aan prospecting besteedde, was een uur dat niet naar de pipeline ging. En de leads die ze vonden waren niet per se de juiste, alleen de vindbare.

## Approach

De opdracht was niet "bouw een leadgeneratietool". Het was: vind een manier om de mensen op te sporen die al intentie in de markt afgeven, en lever ze aan sales klaar om op te acteren.

Stap 1: breng in kaart waar koopsignalen echt zitten. In nauwe samenwerking met Strix brachten we eerst hun ideale-klantprofiel (ICP) in kaart, zodat de signalen die de engine oppikt ook echt kopers voorspellen en niet alleen ruis. Voordat we ook maar één regel automatisering schreven, brachten we in kaart waar echte e-commerce-intentie zich laat zien. Geen vacaturesites. Geen generieke bedrijvendatabases. De levende signalen: wie engageert met categoriecontent op LinkedIn, wie net is begonnen in een nieuwe commerce-rol, welke merken publiekelijk een platformmigratie aankondigen, welke bedrijven net funding hebben opgehaald. Zeven verschillende signaaltypes, elk gericht op een andere fase van intentie.

Stap 2: stresstest het LinkedIn-engagementkanaal. De bron met het hoogste signaal was ook het nieuwste idee: het aanboren van de mensen die actief engageren met e-commerce-content op LinkedIn, in plaats van koude prospecting. We deden een gecontroleerde test. 900 mensen vastgelegd uit één engagementpool. Daarna pasten we de filter-, verrijk- en verifieer-sequentie toe op die ruwe set en maten we de opbrengst: hoeveel overleefden elke stap, en hoeveel kwamen er aan het eind als echt gekwalificeerde lead uit.

Stap 3: ontwerp voor één verenigde pipeline. Elke signaalbron moest door dezelfde verrijkings-, verificatie- en scoringslaag stromen. Niet zeven aparte tools. Eén engine. De reden: als een nieuwe signaalbron toevoegen betekent dat je de pipeline moet herbouwen, groeit het systeem niet. Als het betekent dat je één input extra op dezelfde engine richt, stapelt het zich op.

Stap 4: bouw de precisielaag als laatste, niet als eerste. Verificatie, het bevestigen dat een beslisser echt bij het bedrijf hoort waar we denken dat hij bij hoort, was de stap die de meeste leadtools overslaan. Het is ook de stap die bepaalt of sales de lijst vertrouwt. We bouwden hem in als een verplichte fase, niet als een optionele.

De ontdekkingsfase bepaalde niet alleen wat we bouwden. Het is de reden dat de build geen leadlijst opleverde die het salesteam van Strix stilletjes zou negeren.

## Solution

What's Next bouwde Strix een autonome lead-engine: zeven levende signaalbronnen die één geautomatiseerde pipeline voeden die koopsignalen vastlegt, ze verrijkt tegen bedrijfs- en contactdata, de identiteit van de beslisser verifieert, scoort tegen het ideale-klantprofiel van Strix, en een gerangschikte wekelijkse digest oplevert. Geen handmatige prospecting. Geen per-seat toolrekening die tegen je in opschaalt.

LinkedIn-engagementintelligentie is de opvallendste bron van de engine. In plaats van een lijst te bouwen en te hopen dat die in-market is, boren we de pool aan van mensen die al engageren met e-commerce-content op LinkedIn, degenen die op dit moment categorieposts lezen, liken en becommentariëren. Die engagement is het signaal. We leggen ze vast, filteren concurrenten, interne medewerkers en irrelevante profielen eruit, en halen de rest door de pipeline. Uit één engagementpool van ongeveer 900 mensen leverde de engine 435 gekwalificeerde leads, een conversie van ongeveer 51% van ruw signaal naar gescoord, salesklaar contact.

Rolwisseling- en platformintentie-signalen maken de LinkedIn-laag compleet. Een beslisser die in een nieuwe commerce-rol stapt, heeft in de eerste 90 dagen een budgetgesprek. Een merk dat publiekelijk een platformmigratie aankondigt, is al aan het shoppen. Beide signalen zitten in publieke data, en de engine spoort ze op voordat de concurrentie dat doet.

Websitebezoekers, look-alike-audiences, funding- en overname-events, en handmatige imports maken de zeven bronnen compleet. Elk vertegenwoordigt een andere intentiefase. Samen zorgen ze ervoor dat de pipeline van Strix niet afhankelijk is van één kanaal dat stilvalt.

Het kostenplaatje is wat de architectuur echt verdedigbaar maakt:

AanpakKosten per lead (geschat)Kosten bij 435 leadsHandmatige prospecting (2 uur à €75/uur belast)~€150 per gekwalificeerd gesprek~€65.000B2B SaaS-leadtool (Apollo, Lusha, per contact)€1,50 tot €5,00 per contact€650 tot €2.175Eigen stack van What's Next (LLM + data-API's, betalen naar gebruik)~€0,007 per lead~€3 per run

Het diepere punt is eigenaarschap. SaaS-leadtools rekenen per seat en per contact: hoe meer je ze gebruikt, hoe meer je betaalt. De stack van What's Next is een pipeline die Strix volledig bezit. Meer volume verhoogt de kosten per eenheid niet. Twee keer per week draaien in plaats van één keer triggert geen upsellgesprek.

De verificatielaag is het stuk dat de meeste leadtools overslaan. Voordat een lead de wekelijkse digest bereikt, bevestigt de engine dat de beslisser echt geassocieerd is met het bedrijf waar hij volgens het systeem bij hoort. Niet-kloppende contacten, een veelvoorkomende faalmodus wanneer verrijking opschaalt, worden automatisch verwijderd. Sales ontvangt alleen contacten die het kan vertrouwen.

De pipeline draait volledig automatisch, maar is met de hand bijgeslepen. Door de vroege uitkomsten samen met Strix te analyseren, hebben we de AI-agents zo afgesteld dat ze echte koopsignalen betrouwbaar scheiden van valse positieven, de leads die op papier kloppen maar het niet zijn. Die menselijke afstelling vooraf is precies wat de lijst daarna zonder handmatig nazicht bruikbaar maakt.

De wekelijkse digest is bewust het leveringsformaat. Leads komen binnen gescoord en gerangschikt. Geen dashboard om in te loggen, geen handmatige export, geen interpretatie nodig. De lijst landt, en het eerste gesprek gaat eruit.

## Outcome

De eerste live engagement-run van Strix leverde 435 gekwalificeerde, gescoorde e-commerce leads op voor in totaal ongeveer €3 aan infrastructuurkosten. Herkenbare Nederlandse retail- en e-commerce-merken zaten in de set. De wekelijkse operationele kosten om de engine over alle zeven bronnen te laten draaien liggen rond de €1 per dag.

In de huidige, doorlopende opzet levert de engine gemiddeld zo'n 27 gekwalificeerde leads per dag. Dat aantal is bewust gericht: Strix zoekt zeer specifieke Business- en Enterprise-leads, dus we sturen op kwaliteit boven volume. Het volume is bovendien een knop. De triggers en scrapers zijn flexibel in te stellen op nieuwe zoekwoorden, filters en doelmarkten, zodat we de stroom omhoog of omlaag bijstellen naar wat de klant op dat moment nodig heeft.

De operationele verschuiving is simpel. De tijd die een growth-medewerker eerder aan handmatige prospecting besteedde, sourcen, verrijken en twijfelen over fit, bestaat niet meer als taak. Die capaciteit zit nu in pipelinegesprekken, niet in het bouwen van lijsten.

De strategische verschuiving is wat opschaalt: elke run maakt het scoringsmodel scherper. De engine produceert niet alleen leads, maar ook data over welke signalen converteren en welke niet. Na verloop van tijd wordt het filter strakker, verbetert de conversie van ruw signaal naar gekwalificeerde lead, en dalen de kosten per gekwalificeerd gesprek verder.

Zeven signaalbronnen draaien live. De architectuur ondersteunt nieuwe bronnen zonder de pipeline te herbouwen. Zodra een nieuw intentiesignaal beschikbaar komt, een nieuw datapartnerschap of een nieuw LinkedIn-signaaltype, voegt Strix het toe en stroomt het door dezelfde engine.

De eerste werkende versie stond binnen vier weken live; daarna breidden we de engine week na week uit met nieuwe acties en signaalbronnen, tot de volledige opzet met zeven bronnen. Totale doorlooptijd van het project: twaalf weken. De ontdekkingsfase, waarin we de signaalbronnen in kaart brachten en stresstestten voordat we bouwden, was wat de conversie van 51% van signaal naar lead haalbaar maakte in plaats van toevallig.

## Results

- **435** gekwalificeerde leads uit één run, vooraf gescoord tegen het ICP
- **~27/dag** gekwalificeerde leads in de doorlopende opzet, schaalbaar naar wens
- **€1/dag** om de volledige engine continu te laten draaien
- **~51%** conversie van ruw signaal naar gekwalificeerde lead
- **4 weken** tot de eerste werkende versie live, daarna wekelijks uitgebreid

## Quote

> Voor ons draait het om kwaliteit, niet om volume. De engine spoort de juiste klantprofielen op en neemt het werk van het vinden ervan uit handen. Ons team besteedt zijn tijd aan de juiste gesprekken, met de juiste mensen op het juiste moment.
> — Frank Bouwman, Director of Growth, Strix