Orvia behandelt elke klantaanvraag voor een B2B-machinedealer

Het probleem: zes inkomende kanalen, allemaal handwerk

Voordat Sorrato Orvia inzette, verwerkte de dealer klantaanvragen uit zes aparte kanalen: het contactformulier op de website, de webshop Harvey Shop, de chatbot Sandra op de website, advertenties op Marktplaats, een formulier voor showroomafspraken en aanvraagformulieren per machine op de productpagina's. Elk kanaal leverde mails op die in verschillende inboxen terechtkwamen. Iemand van het team moest elke mail openen, lezen en beoordelen voordat er echt iets gedaan kon worden.

Juist dat beoordelen was het probleem. Het grootste deel van de binnenkomende mail was helemaal geen klantaanvraag. Nieuwsbrieven, mail van leveranciers, koude acquisitie en interne berichten kwamen in dezelfde inboxen binnen. Iemand moest ze allemaal lezen om te bepalen of er een antwoord nodig was en, zo ja, of het ging om een offerteaanvraag, een showroomafspraak, een servicevraag of een vraag over onderdelen. Pas daarna kon het juiste antwoord geschreven worden.

Er was geen centraal overzicht van openstaande aanvragen, geen zicht op of een afzender al eerder contact had gehad met de dealer, en geen herinnering als een offerte de deur uitging zonder opvolging. Zo ging er elke werkdag 0,5 tot 1 uur op aan mail sorteren en schakelen tussen inboxen. Tijd die klanten niets opleverde en die je niet terugkrijgt.

De oplossing: Orvia leest als eerste

Orvia leest elke inkomende mail uit alle zes kanalen voordat iemand van het team hem ziet. Ze bepaalt of het een echte klantaanvraag is, wat voor aanvraag, of de afzender al eerder contact had met de dealer, en ze maakt een conceptantwoord klaar. Past de aanvraag bij een bekende productcategorie, dan zit de prijslijst er automatisch bij. Dat is allemaal gedaan voordat een mens het bericht opent.

Orvia is geen chatbot die op één kanaal vaste vragen beantwoordt. Ze werkt over de hele instroom van het salesproces van de dealer: ze leest mails uit zes bronnen, schrijft gestructureerde records naar Supabase, toont elke aanvraag in één Lovable-scherm dat eruitziet als een mailprogramma en zet conceptantwoorden klaar in Outlook, waar het team ze controleert en verstuurt. Orvia doet het lezen, beoordelen en opstellen. Het team doet de relatie.

Het proces in 6 stappen: zo werkt Orvia

1. Binnenkomst. Er komt een mail binnen via een van de zes kanalen: het contactformulier op de website, de Harvey Shop, de chatbot Sandra, Marktplaats, het formulier voor showroomafspraken of een aanvraagformulier voor een specifieke machine op de website van de dealer.
2. Eerste schifting. Google Workspace Studio legt elke inkomende mail langs één ja/nee-vraag: is dit een klantaanvraag? Nieuwsbrieven, mail van leveranciers, koude acquisitie en interne berichten vallen hier af.
3. Regie en opslag. Make pakt elke mail op die door het filter komt, zet hem om in een genormaliseerd record en schrijft dat naar Supabase. Elk record bevat het bronkanaal, het tijdstip, de gegevens van de afzender en de oorspronkelijke inhoud van de mail.
4. Classificatie. OpenAI leest het record en bepaalt het soort aanvraag: een offerteaanvraag voor een product, een showroomafspraak, een servicevraag of een vraag over onderdelen. OpenAI kijkt ook of de afzender eerder aanvragen heeft gedaan en toont die geschiedenis in het Lovable-scherm.
5. Conceptantwoord. OpenAI schrijft een conceptantwoord op basis van de antwoordsjablonen van de dealer. Past de aanvraag bij een productcategorie waarvoor een prijslijst beschikbaar is, dan voegt Orvia die prijslijst automatisch toe aan het concept. Geldt er geen prijslijst, dan maakt Orvia een concept klaar dat het team aanvult met een offerte op maat.
6. Controle en versturen door een mens. Het concept komt klaar te staan in Outlook. Het Lovable-scherm toont de oorspronkelijke mail, de classificatie van Orvia en het concept naast elkaar. Iemand van het team leest het concept, past het aan waar nodig en verstuurt het. Elke lead wordt toegevoegd aan ActiveCampaign voor automatische opvolgcampagnes.

De AI-techstack: OpenAI, Supabase, Make en de regielaag

Sorrato koos bewust niet voor één AI-pakket van één leverancier. Elke laag gebruikt de tool die het best bij die taak past, en Make verbindt ze met elkaar.

Het classificatieprobleem in twee fases oplossen

De keuze die de hele bouw bepaalde, was om het classificeren op te splitsen in twee aparte fases in plaats van één prompt die alle soorten tegelijk moet herkennen. De eerste fase draait in Google Workspace Studio, op het niveau van de inbox, en heeft één taak: is deze mail een klantaanvraag, ja of nee? De tweede fase draait in OpenAI binnen de Make-flow en heeft een andere taak: wat voor aanvraag is het, voor de mails die fase één doorkwamen, en hoe moeten we antwoorden?

Die twee fases bestaan omdat een fout in elke fase iets anders kost. In fase één is een vals negatief (een echte aanvraag die per ongeluk wordt weggefilterd) commercieel erger dan een vals positief, dus het filter is bewust ruim afgesteld. In fase twee is het precies andersom: een verkeerd ingedeelde aanvraag levert een verward concept op, dus de prompt is precies en de testset strenger. Elke fase heeft een eigen prompt, een eigen testset en een eigen releasecyclus. Door die scheiding werd alles daarna voorspelbaar: de routering in Make, het wegschrijven naar Supabase en de concepten in Outlook.

Orvia vs. een gewone chatbot

Oude en nieuwe werkwijze naast elkaar

Zo ging het (voor Orvia)

• Teamleden openen elke inbox (website, Harvey Shop, Sandra, Marktplaats, showroomformulier, aanvraagformulieren per machine) in aparte vensters.
• Ze lezen elke mail om te bepalen of het een echte klantaanvraag is.
• Ze zoeken met de hand op (of slaan over) of de afzender al eerder contact had met de dealer.
• Ze schrijven een antwoord vanaf nul, beslissen of er een prijslijst bij moet en versturen vanuit Outlook.
• Er komt geen herinnering voor opvolging, dus offertes kunnen onbeantwoord blijven.

Zo gaat het nu (met Orvia)

• Orvia leest elke inkomende mail uit alle zes kanalen via Google Workspace Studio.
• Orvia filtert in de eerste fase de ruis eruit. Nieuwsbrieven, koude mails en leverancierspost komen niet meer bij het team terecht.
• Make zet bevestigde aanvragen in Supabase, met de brongegevens en de geschiedenis van de afzender erbij.
• Orvia bepaalt via OpenAI het soort aanvraag en geeft aan of er een prijslijst van toepassing is.
• Orvia zet een volledig conceptantwoord klaar in Outlook, met de prijslijst automatisch erbij waar die van toepassing is.
• Het team opent het Lovable-scherm, bekijkt de oorspronkelijke mail, de beoordeling van Orvia en het concept, en verstuurt in één stap vanuit Outlook. ActiveCampaign legt de herinnering voor opvolging automatisch vast.

Wat het oplevert: geen verloren aanvragen en offerteconcepten vanzelf

De meest concrete verandering die Orvia bij de dealer bracht, is dat de stap van het sorteren is verdwenen. Voor Orvia moest iemand van het team elke mail uit zes kanalen lezen om te bepalen of er actie nodig was. Die afweging, tientallen keren per dag, kostte 0,5 tot 1 uur per werkdag. Orvia maakt die afweging nu automatisch, voordat iemand het bericht opent.

De verandering gaat verder dan de tijdwinst. Het team opent nu één scherm in plaats van zes. Elke aanvraag in het Lovable-overzicht is al gelezen, ingedeeld en van een concept voorzien. De vraag voor een teamlid is niet meer "is dit een echte aanvraag?", want die is al beantwoord. De vraag is "is dit concept goed genoeg om te versturen?". Dat is een veel snellere en waardevollere besteding van de aandacht van een verkoper.

Elk uitgaand bericht gaat nog steeds langs een mens voordat het de dealer verlaat. Orvia versnelt het werk. Ze vervangt de relatie niet.

• 0,5 tot 1 uur per werkdag minder kwijt aan handmatig mail sorteren en schakelen tussen inboxen.
• Zes voorheen losse inkomende kanalen samen in één Lovable-scherm.
• 100% van de conceptantwoorden klaar in Outlook ter controle door een mens, niets gaat automatisch weg.
• Prijslijst automatisch toegevoegd bij elke aanvraag die bij een bekende productcategorie past.
• Volledige aanvraaggeschiedenis per contact in beeld, zonder handmatig opzoeken.
• Geen gemiste opvolging: ActiveCampaign maakt bij elke offerteaanvraag automatisch een herinnering aan.

"Het lastigste van de bouw waren niet de koppelingen, dat regelden Make en Supabase netjes. Het lastige was een classificatieprobleem in twee fases. Eerst hadden we in Google Workspace Studio een betrouwbaar ja/nee-filter nodig op het niveau van de inbox: is deze mail überhaupt een klantaanvraag? Dat filter moet voorzichtig genoeg zijn om geen echte leads te verliezen, maar streng genoeg om nieuwsbrieven en interne mail buiten het systeem te houden. Een vals negatief, een echte aanvraag die wegvalt, is commercieel erger dan een vals positief. Dus het filter in fase één is bewust ruim, en de tweede fase doet de verfijning.

Zodra een mail in het systeem zit, doet OpenAI de tweede fase: wat voor aanvraag is het, over welke machine gaat het, en past de aanvraag bij een productcategorie met een bekende prijslijst? Elke fase had een eigen promptontwerp en een eigen testset nodig voordat het overzicht in Lovable te vertrouwen was. Toen beide fases stabiel waren, werd alles daarna voorspelbaar: het schrijven van concepten, de opvolgtaken in ActiveCampaign en de concepten die klaarstaan in Outlook.

En heel belangrijk: elke uitgaande mail wordt nog steeds door een mens bij de dealer gecontroleerd. Orvia versnelt het werk, ze vervangt de relatie niet."

Vito Kloots
Lead developer bij Sorrato
Gepubliceerd 8 mei 2026 · Bijgewerkt 21 september 2026
LinkedIn

Veelgestelde vragen

Over Sorrato

Sorrato is een beheerd automatiseringsplatform dat AI-gedreven digitale stagiairs levert aan B2B-klanten. Waar traditionele AI-leveranciers softwarelicenties verkopen, levert Sorrato een beheerde digitale stagiair die wordt gebouwd, gehost en steeds verbeterd voor een vast bedrag per maand. Geen intern IT-project, geen implementatiesprint, geen prijs per gebruiker.