Traffic Today monitort nu 100+ klanten met AI Agents
Nessy, een Slack-native client-intelligence-agent, monitort 100+ klanten 200× goedkoper en geeft elke accountmanager 10 uur per week terug.
- Sector
- Performance marketing agency
- Regio
- Netherlands
- Bedrijfsgrootte
- 120 employees
- Doorlooptijd
- 12 weeks (discovery to deployment)
€4/klant/maand t.o.v. ~€260 handmatig
elke week teruggegeven
vrijgemaakt op agencyniveau
Traffic Today is een performance-marketingbureau dat tientallen waardevolle klantaccounts over meerdere platforms beheert. Toen het bureau voorbij de 100 klanten groeide, werd het beheren van communicatie en prestatiedata een schaalvraagstuk.
De uitdaging
Een performance marketing bureau wint of verliest op wat de accountmanagers opmerken. Een Slack-bericht dat hint naar frustratie.
Een campagnemetric die drie dagen op rij de verkeerde kant op zakt. Een klantvraag die het hele weekend onbeantwoord bleef. Geen van deze signalen is verborgen, maar ze zitten verspreid over zoveel tools dat geen mens ze allemaal tegelijk in zijn hoofd kan houden.
Dat was de situatie bij Traffic Today. Accountmanagers jongleerden met Slack-threads, e-mailketens, VOIP-gespreksnotities, Asana-taakupdates en analytics uit GA4, Google Ads en Search Console. Elke klant raakte vijf verschillende tools, en elke AM was verantwoordelijk voor tien klanten. Het standaardantwoord op "wat speelt er nu bij klant X" was: open vijf tools, scroll twintig minuten en hoop dat je niets gemist hebt.
De vragen die de leiding niet kon beantwoorden:
Hoeveel uur per week verliest elke AM aan het verzamelen van status in plaats van aan echt accountwerk?
Waarom komen urgente kwesties pas boven in wekelijkse interne reviews in plaats van op de ochtend dat ze gebeuren?
Welke klanten tonen vroege waarschuwingssignalen van vertrek die niemand markeerde omdat het signaal drie dagen geleden in een Slack-thread zat?
Hoe groeit het bureau voorbij 100 klanten zonder evenredig de AM-bezetting op te schalen?
De kosten van niets doen waren echt, alleen onzichtbaar. Elke AM besteedde ongeveer een uur per week per klant aan het samenstellen van status. Elk vertrekrisico dat te laat boven kwam, betekende een verlengingsgesprek met een achterstand. En elk groeiplan voor het klantenbestand stuitte op hetzelfde plafond: meer klanten betekende meer monitoringoverhead, niet meer strategische aandacht.
Hoe we het aanpakten
We pakten dit aan als een vraagstuk over klantintelligentie, niet als een dashboardvraagstuk.
Dashboards bundelen data. Traffic Today had iets nodig dat de data las en vertelde wat ertoe deed.
Stap 1. Breng elke signaalbron in kaart.
We deden een ontdekkingsfase die elk kanaal catalogiseerde waar klantsignaal leefde: Slack-DM's en -kanalen, e-mailthreads (vaak doorgestuurd tussen drie mensen voordat er actie kwam), VOIP-gesprekstranscripties, Asana-taken en de analyticsplatformen. Vijf bronnen per klant, geen gedeeld schema, geen centraal geheugen.
Stap 2. Diagnose waarom monitoring stuk was.
Native zoeken in deze tools levert matches op, geen betekenis. Een AM die vraagt "staat klant X op het punt te escaleren" had sentimentanalyse nodig over twee weken gesprek, niet een lijst bestanden met het woord "gefrustreerd". En het grotere probleem: geen AM kon het zich veroorloven die vraag elke dag voor elke klant te stellen. Monitoren gebeurde alleen als er al iets in brand stond.
Stap 3. Ontwerp voor isolatie per klant.
De klanten van Traffic Today concurreren in overlappende branches. Datalekkage tussen klanten was uitgesloten. We ontwierpen Nessy als een agent per klant met geïsoleerd geheugen, zodat de data, sentimentpatronen en historie van elke klant in hun eigen context bleven. Geen onbedoeld doorsijpelen van signaal tussen accounts.
Stap 4. Test de architectuur onder druk op schaal.
Het bureau had het nodig dat dit vanaf dag één bij 100 klanten werkte, en niet brak bij 200. We bouwden de ingestielaag als een dagelijkse cron, met een flexibele kanaallaag, zodat het toevoegen van Teams, WhatsApp of een nieuwe analyticsbron geen herbouw vereist. Het systeem groeit door configuratie, niet door engineering.
De ontdekkingshelft was niet optioneel. Het is de reden dat de bouwhelft lineair meeschaalt met kanalen in plaats van met engineeringuren.
Wat we hebben gebouwd
Wat we bouwden is Nessy, een Slack-native Client Intelligence Agent die binnen de bestaande werkwijze van Traffic Today leeft en doorlopend leest wat er bij elke klant speelt.
Agent per klant met geïsoleerd geheugen. Elk van de 100+ actieve klanten heeft een eigen Nessy-instantie met een toegewijde geheugenopslag. Gesprekken, analyticssignalen en contextuele metadata blijven beperkt tot de klant. Een AM die naar klant A vraagt, kan niet per ongeluk data van klant B naar boven halen, ook al delen ze een branche of een teamlid aan bureauzijde.
Ingestiepijplijn over meerdere kanalen. Nessy leest uit Slack, e-mail (via CC), VOIP-gespreksdata, Asana en analyticsplatformen (GA4, Google Ads, Search Console). De ingestie draait als een dagelijkse cron, met realtime triggers voor signalen van hoog belang. Een nieuw kanaal toevoegen, Teams, WhatsApp, Meta, TikTok, Ahrefs, is een configuratiewijziging, geen herbouw.
Classificatie van sentiment, urgentie en onderwerp. Elk binnenkomend bericht krijgt een score: sentimentrichting, urgentieniveau, onderwerp en of het een vraag, beslissing of actiepunt is. De uitkomst is niet "hier is een transcriptie". Het is "klant X had deze week drie berichten met negatief sentiment, twee gingen over rapportagefrequentie, de derde over een vertraagde oplevering".
Conversationele zoekinterface. AM's en managers stellen Nessy vragen in Slack: "wat is de status bij klant Y", "welke klanten toonden deze week negatief sentiment", "heeft iemand gereageerd op de vraag die klant Z dinsdag stelde". Antwoorden komen binnen seconden terug, gegrond in de echte berichten en analytics, met links terug naar de bron.
Belang markeren met de mens in de lus. We bouwden een functie om berichten als belangrijk te markeren, zodat AM's waardevolle communicatie kunnen aanstippen. Dit is geen noodgreep voor zwakke AI, maar een bewuste feedbacklus. De agent leert welke signalen ertoe doen voor welke klant, en de prioritering verbetert na verloop van tijd zonder hertraining.
Het kostenverhaal is waar dit ophoudt een tool te zijn en infrastructuur wordt.
Kosten per klant per maand | Kosten bij 100 klanten/jaar | |
|---|---|---|
Handmatige monitoring (1 uur/week per AM per klant tegen €60/uur belast) | ~€260 | ~€312.000 |
Nessy (LLM + opslag + integraties) | ~€4 | ~€4.800 |
Dat is ruwweg 65x goedkoper per klant, en de curve wordt alleen maar beter. De honderdeneerste klant toevoegen kost Traffic Today nog eens €4 per maand, niet nog eens een halve dag AM-tijd per week.
Het diepere punt is eigenaarschap. Nessy draait op de eigen data van Traffic Today, in hun eigen infrastructuur, geïntegreerd in hun eigen Slack. Als een SaaS-concurrent volgend jaar iets vergelijkbaars uitbrengt, blijven het klantgeheugen, de sentimenthistorie en de integratielaag waar ze zijn. Het bezit groeit mee. Een abonnement niet.
200×
Het resultaat
Accountmanagers openen niet langer vijf tools om te beantwoorden "wat speelt er vandaag bij mijn klanten".
Ze openen Slack, waar Nessy de leesronde al heeft gedaan.
Elke AM krijgt ruwweg 10 uur per week terug, één uur per klant dat eerder opging aan het verzamelen van status, nu besteed aan echt accountwerk. Bij ~30% van de 120 medewerkers van Traffic Today in klantgerichte rollen is dat meer dan €1M/jaar aan teruggewonnen capaciteit. Hetzelfde team kan meer klanten bedienen, of dezelfde klanten met merkbaar meer diepgang.
Operationeel is de verandering scherper dan de cijfers doen vermoeden. Urgente kwesties die vroeger pas in wekelijkse interne reviews boven kwamen, komen nu binnen minuten boven. Sentimentverschuivingen worden gemarkeerd voordat ze vertrekgesprekken worden. Patronen tussen klanten, drie accounts die in dezelfde week vergelijkbare vragen stellen, worden opgemerkt door managers die het vroeger pas bij de kwartaalreview ontdekten.
Strategisch is het plafond verschoven. Voorbij 100 klanten groeien betekent niet langer evenredige groei van de AM-bezetting. De volgende fase staat al op de roadmap: diepere analyticsintegratie (Meta, TikTok, Ahrefs), geautomatiseerde rapportage via Google Sheets en WhatsApp-ingestie voor de klanten die dat prefereren.
Alleen al in de eerste maand verwerkte Nessy ~1.200 berichten per klant over alle geïntegreerde kanalen, ruwweg 49.000 berichten in totaal. Elk daarvan werd geclassificeerd, gescoord en naar boven gehaald of weggefilterd zonder dat een AM ooit de bronbron opende.
12 weken van ontdekking tot 100+ actieve klanten op Nessy. De ontdekkingshelft bakende de kanaalarchitectuur af. De bouwhelft leverde een bezit dat Traffic Today bezit, geen abonnement dat tegen hen meeschaalt.
Wil je ook zulke resultaten?
Praat met ons over wat AI voor jouw team kan opleveren.
- Gratis adviesgesprek van 30 min
- Geen verplichtingen
- Een specialist, geen sales rep