Elk salesteam heeft een handvol accounts die uitzonderlijk goed liepen. Korte cyclus, weinig wrijving, twee jaar later nog altijd klant. De logische reflex is meer bedrijven zoals zij zoeken, en de logische methode, filteren op dezelfde activiteitscode en groottebereik, levert meestal een lijst op die niets weg heeft van het origineel.
Dat komt omdat wat je beste klanten gemeen hebben, zelden is wat het register over hen registreert.
Waarom activiteitscodes tekortschieten
Een NACE-BEL-code wordt één keer gekozen, bij de inschrijving, en bijgewerkt wanneer iemand eraan denkt. Ze beschrijft waarvoor een bedrijf zich ooit inschreef, niet wat het nu doet of hoe het zich gedraagt.
Twee bedrijven kunnen dezelfde code delen en verder niets: het ene is een consultancy van twaalf mensen, het andere een dochter van een Franse groep met vier vestigingen. Ondertussen zit het account dat het meest op je beste klant lijkt misschien onder een heel andere code, omdat het ooit met iets anders begon.
België legde er in januari 2025 nog een laag bovenop met de overstap naar NACE-BEL 2025. Bestaande codes werden automatisch omgezet vanuit de versie 2008, en waar één oude code overeenstemde met meerdere nieuwe, werd er maar één weggeschreven, dus codegebaseerde segmenten moet je tegen beide classificaties nakijken. Meer daarover in een B2B-ICP bouwen op filters die echt bestaan.
Codes zijn een bruikbare eerste snede. Als definitie van gelijkenis deugen ze niet.
Vier manieren die beter werken
1. Beschrijf de vorm, niet het etiket
Begin met opschrijven wat je beste accounts echt gemeen hebben, en kijk dan welke delen filterbaar zijn. Meestal is het een combinatie van:
Grootte, uit iets dat neergelegd is: in België het personeelsbestand en niet de omzet, want die is een facultatieve lijn in ongeveer 96% van de neerleggingen
Samenstelling van het personeel: een bedrijf van honderd mensen met negentig arbeiders en een met negentig bedienden zijn verschillende bedrijven
Structuur: zelfstandig, deel van een Belgische groep, of dochter van een buitenlandse moeder
Voetafdruk: één vestiging of veertien, wat vestigingseenheden registreren
Traject: een vlak personeelsbestand en een derde erbij in drie jaar zijn verschillende bedrijven
Die lijst is bewust onspectaculair. Ze is ook controleerbaar, en dat is de uitdrukking "bedrijven zoals wij" niet.
2. Gebruik wat het bedrijf zelf zegt
Het snelste signaal dat twee bedrijven op elkaar lijken, is dat ze zichzelf in vergelijkbare taal beschrijven. Websites zeggen wat een bedrijf nú doet; activiteitscodes zeggen waarvoor het zich jaren geleden inschreef.
Semantisch zoeken in websitecontent bereikt segmenten die in geen enkele codelijst staan: "bedrijven die AI in logistiek doen" is geen NACE-categorie en zal het nooit worden. Dat is de methode achter lookalike-zoeken in de meeste tools, de onze incluis: wijs een bedrijf aan dat je al begrijpt en laat de taal van zijn site de bedrijven vinden die erop lijken.
3. Segmenteer op hoe het personeel georganiseerd is
Verkoop je HR-software, payroll, verzekeringen, werkkledij of opleidingen, dan is het scherpste gelijkenissignaal in België niet de activiteitscode. Het is het paritair comité, dat de sectorale arbeidsvoorwaarden van het personeel vastlegt.
Twee bedrijven onder hetzelfde paritair comité krijgen dezelfde loonschalen, dezelfde arbeidsduurregels en dezelfde sectorfondsen. Voor een hele klasse producten voorspelt dat de fit veel beter dan wat het bedrijf verkoopt. Geen enkel ander register waarmee we werken toont het als filterbare code, en daarom zijn segmenten die erop gebouwd zijn zo weinig bevolkt.
4. Gebruik timing om te rangschikken, niet om te selecteren
Gelijkenis vertelt je wie je benadert. Niet wanneer. Groei van het personeelsbestand, open vacatures en recente benoemingen in het Staatsblad dragen allemaal een datum, en gedateerde gebeurtenissen horen de volgorde binnen een lijst te bepalen, niet het lidmaatschap ervan.
Een uitgewerkte volgorde
Neem vijf tot tien accounts die goed liepen, niet je grootste. Omzetvolume en kwaliteit van de fit zijn twee dingen.
Schrijf één alinea die voor allemaal klopt en voor de meeste andere bedrijven niet. Lukt dat niet, dan is het geen cluster en zal geen enkele tool er een van maken.
Vertaal elke zin naar een veld: groottebereik, regio, structuur, type personeel. Markeer daarna wat geen veld heeft. Dat zijn de delen die een verkoper in een gesprek moet vaststellen.
Draai hem, en draai hem dan achterstevoren. Leg het filter op je gewonnen deals. Komt het merendeel er niet uit, dan beschreef je een ambitie in plaats van je bedrijf.
Leg timing over wat overblijft en werk in volgorde van recentheid.
Bizzy is gebouwd zodat stap drie en vier één zoekopdracht zijn in plaats van vier exports: het neergelegde personeelsbestand en zijn meerjarige trend, de groepsstructuur met percentages en landen, het aantal vestigingseenheden, het paritair comité, de verdeling arbeiders/bedienden, zoeken binnen een straal rond een stad, open vacatures en gedetecteerde technologie filteren allemaal over dezelfde Belgische populatie. Lookalike-zoeken is de kortere weg wanneer het profiel makkelijker aan te wijzen is dan op te schrijven: geef het account dat je al begrijpt, en het vindt de bedrijven waarvan de online content erop lijkt.
Waar je moet opletten
Je beste klanten delen misschien een oorzaak waarop je niet kunt filteren. Soms is de gemene deler dat ze alle vijf door dezelfde partner werden aangebracht, of alle vijf kochten rond één regelgevende deadline. Dat is echt, en geen enkele gelijkenissearch reproduceert het. Merk het op voor je een segment op de verkeerde variabele bouwt.
Een lookalike-lijst is geen gekwalificeerde lijst. Het is een hypothese over fit. Eigendom, beslissingsbevoegdheid en timing moeten nog vastgesteld worden, en twee daarvan zijn gepubliceerd.
Controleer of het segment groot genoeg is om te bouwen. Versmal ver genoeg en je hebt dertig accounts, wat veertien dagen werk is en dan niets. TAM, SAM en SOM met echte cijfers rekent het uit.
Veelgestelde vragen
Hoe vind ik bedrijven die lijken op mijn beste klanten?
Beschrijf wat die accounts delen in filterbare termen (grootte uit het neergelegde personeelsbestand, structuur, samenstelling van het personeel, voetafdruk, traject), en gebruik semantisch zoeken in websitecontent om de bedrijven te vangen die een activiteitscode zou missen.
Waarom vinden NACE-codes geen gelijkaardige bedrijven?
Omdat een code één keer geregistreerd wordt en zelden wordt bijgewerkt, en dus beschrijft waarvoor een bedrijf zich inschreef in plaats van wat het nu doet. Twee bedrijven met dezelfde code hebben vaak niets anders gemeen.
Wat is een lookalike-zoekopdracht?
Die vertrekt van een bedrijf dat je al kent en geeft bedrijven terug die erop lijken, meestal door de taal van hun websites te analyseren in plaats van classificatiecodes te matchen.
Wat is het beste gelijkenisfilter specifiek voor België?
Voor alles wat aan werkgevers verkocht wordt (HR, payroll, verzekeringen, werkkledij, opleiding), het paritair comité, omdat het bepaalt onder welke voorwaarden het personeel valt en geen standaardclassificatie dat vat.
Van hoeveel accounts vertrek ik best?
Vijf tot tien die echt goed liepen. Minder en je beschrijft één account; meer en de gemene deler lost meestal op.
Geschreven door Arthur Cremers bij bizzy., dat Europese B2B-bedrijfsdata opbouwt uit officiële registers.
Foto van de tuinwijk Klein Rusland in Zelzate door Kris Vandevorst, CC BY 4.0, via Wikimedia Commons
