Jeroen Houwen
Versnelling in AI & Digital Change
Ik help organisaties veranderen op het snijvlak van technologie en menselijkheid: ik inspireer, maak tastbaar met snelle prototypes en begeleid de verandering zodat het duurzaam landt.
Inspiring to embrace AI, unlock potential & sustainable impact
De rode draad in mijn werk is het aanjagen van verandering. Als docent, ondernemer en bestuurder heb ik steeds weer ervaren hoe krachtig het is als mensen ineens anders naar de wereld gaan kijken en daardoor in beweging komen. Technologie – van ICT tot AI – is voor mij de katalysator die verbeelding prikkelt en vernieuwing versnelt.
Ik puzzel graag zelf en maak dingen concreet, maar mijn echte kracht ligt in het inspireren van anderen en hen laten groeien. Vernieuwing draait voor mij niet om zelf de slimste zijn, maar om anderen het vertrouwen en de energie te geven om zélf het verschil te maken.
Daarom werk ik op het snijvlak van technologie en menselijkheid: ik breng strategie en actie samen, inspireer groepen en help organisaties toekomstgericht handelen – met betekenis, oprechtheid en ambitie als fundament.”*
Een kleine selectie
AI in marketing & fondsenwerving
AI in combinatie met je CRM / Salesforce rolt in hoog tempo de mogelijkheden van ‘agents’ uit. Wat kun je hier dan precies mee en wat is het verschil met ChatGPT of CoPilot gebruiken?
AI bepaalt the-best-next-action!
Wat nou als je een AI agent traint zodat hij altijd de juiste ‘best-next-action’ kan tonen op de website, op basis van de data die we hebben van deze persoon?
Learning by doing
Het landschap van Salesforce CRM, Marketing automation en de website is inmiddels klaargezet. In de beleving is dit vaak het einde van het implemenatie traject. Maar in de praktijk is dit vaak het begin van een enorme ‘learning curve’.
Ervaring
Inspiratie
Boeien van groepen
Praten met ervaring
Interactieve werkvorm
Multimediaal
AI prototype's
Prompts schrijven
Werking LLMs / trainen
Hosting / DevOps
Multidisciplinair
Consultant
Managementskills
Omgaan met weerstand
Inhoudelijke kennis
En oog voor de mens
Aanbevelingen
Mark-Jan Bremmer
Head of InnovationCRM & Marketing automation
via TrybesJeroen heeft een combinatie van kwaliteiten die je niet vaak tegenkomt. Bij het ontwikkelen van vernieuwende concepten kan hij rusten op veel technische kennis en ervaring. Vervolgens kan hij in de huid kruipen van de organisatie en de beoogde doelgroepen om het concept vorm te geven. Dit resulteert in mooie technische oplossingen met impact voor de organisatie en waar de gebruiker op zit te wachten.
Erik Harinck
OnderwijsprofessionalTeaching & Coaching
GSRJeroen is an excellent teacher. He is the prototype of an early adapter. Before anyone else he integrated webbased material like clips, films and animations in his lessons. Many classrooms have been fitted with interactive boards over the past years, but Jeroen has fulfilled the promise of this device. Besides he introduced the use of moodle as a mean of communication with the students. His skills and succes convinced other teachers of the importance of classroom e-tools.
Nevine Dhawan
CEO Of OfficerAndroid App Design
Upwork - Mar 4, 2016 - Aug 30, 2021Maecenas finibus nec sem ut imperdiet. Ut tincidunt est ac dolor aliquam sodales. Phasellus sed mauris hendrerit, laoreet sem in, lobortis mauris hendrerit ante. Ut tincidunt est ac dolor aliquam sodales phasellus smauris
Blog post
Zolang direct mail en online fondsenwerving apart worden georganiseerd, blijven goede doelen geld én donateurs verliezen
De nieuwe editie van Geven in Nederland laat zien dat fondsenwerving steeds minder mensen bereikt en dat de geefbereidheid na een verzoek sterk is gedaald. Online bereik groeit, maar compenseert het verlies van traditionele kanalen niet. Dat vraagt niet simpelweg om méér online fondsenwerving, maar om een betere integratie van online en klassieke kanalen. Juist bij direct mail liggen daar nog grote kansen.
De nieuwe Geven in Nederland is verschenen. Het tweejaarlijkse onderzoek van het Centrum voor Filantropische Studies van de Vrije Universiteit Amsterdam biedt opnieuw een uitgebreid beeld van het geefgedrag en de maatschappelijke betrokkenheid in Nederland.
Nederland gaf in 2024 in totaal €5,49 miljard aan maatschappelijke initiatieven. Huishoudens vormden met €2,35 miljard nog altijd de grootste bron. Nederland kent bovendien het hoogste percentage gevers van de Europese landen waarvoor vergelijkbare cijfers beschikbaar zijn.
Dat klinkt positief. Maar onder deze cijfers ligt een ontwikkeling die iedere fondsenwerver serieus zou moeten nemen.
Fondsenwerving bereikt steeds minder mensen.
In 2006 had 60% van de ondervraagden in de voorafgaande twee weken via minstens één kanaal een geefverzoek ontvangen. In 2025 was dat nog 41%. Tegelijkertijd daalde de kans dat iemand na zo’n verzoek daadwerkelijk gaf van 81% naar 34%.

Vrijwel alle traditionele contactvormen verloren bereik. Dat geldt voor huis-aan-huiscollectes, straatcollectes, radio- en televisieacties en ook voor de papieren brief. Alleen het bereik van online geefverzoeken nam toe. Maar die groei is volgens de onderzoekers niet voldoende om de afname via andere kanalen te compenseren.
Ook het online geefgedrag zelf groeit niet onbeperkt door. Het aandeel huishoudens dat via minstens één online manier geeft, nam tussen 2020 en 2024 weliswaar toe van 18% naar 29%, maar die groei vlakt inmiddels af. Online giften vormen naar schatting slechts ongeveer 5% van alle donaties van huishoudens.
De conclusie kan daarom niet simpelweg zijn dat goede doelen hun klassieke kanalen moeten vervangen door online fondsenwerving.
De interessantere vraag is:
Wat gebeurt er wanneer we klassieke en digitale fondsenwerving eindelijk als één geheel organiseren?
Direct mail is daarvan misschien wel het duidelijkste voorbeeld. Veel goede doelen sturen nog altijd brieven met een Mijn eenmalige gift en tegenwoordig vaak ook een QR-code. Op papier lijken direct mail en online daarmee al geïntegreerd.
Maar achter die QR-code blijkt de organisatie vaak nog volledig in silo’s te werken.
Dat zie ik ook in de praktijk. Inmiddels help ik bij vijf goede doelen om de respons op direct mail opnieuw in te richten: niet langer met alleen een algemene betaal-QR, maar met een eigen donatiestroom waarin campagne, personalisatie, betaling en dataverrijking samenkomen.
Ik merk dat organisaties deze verandering soms nog behoorlijk spannend vinden. Maar de meeste organisaties die er eenmaal enige tijd mee werken, willen niet meer terug naar de oude situatie. Ze hebben veel beter grip op hun data en kunnen eindelijk zien wat segmentatie, dataverrijking en personalisatie daadwerkelijk opleveren.
Daarmee verandert de discussie van aannames naar aantoonbare resultaten.
Een QR-code maskeert de silo’s
De acceptgiro is jaren geleden afgeschaft. Als opvolger ontwikkelde de goededoelensector de Mijn eenmalige gift, kortweg MEG. De MEG lijkt qua vorm nog op de acceptgiro, maar helpt donateurs om zelf via internetbankieren een bedrag over te maken.
De donateur neemt het IBAN, het bedrag en een betalingskenmerk over. Tegenwoordig staat daar vaak een tweede route naast: mobiel doneren via een QR-code.
Dat ziet eruit als een logische combinatie van papier en online. Maar de vraag is wat er achter die QR-code gebeurt.
Te vaak leidt deze naar een generiek betaalverzoek of een standaard iDeal/Wero donatiepagina. Iedereen krijgt dezelfde bedragen, dezelfde geefvorm en dezelfde bedankervaring. De pagina weet niets over de ontvanger, de mailing of de aanleiding. Meestal ontvangt de organisatie nauwelijks meer dan de betaling.
De QR-code overbrugt technisch de afstand tussen papier en bankapp, maar organisatorisch blijven direct mail, online, CRM en betalingen gescheiden.
Een QR-code lost geen silo’s op. Hij kan ze zelfs aan het zicht onttrekken. Want de mailing oogt digitaal, terwijl er nauwelijks sprake is van een ontworpen digitale donateurreis.
Weet de online fondsenwerver eigenlijk wel dat de mailing eraan komt?
Een direct-mailcampagne gaat bijna de deur uit. De doelgroep is geselecteerd, de brief geschreven, de envelopnvelop ontworpen en de MEG toegevoegd. Er staat ook een QR-code op.
Vlak voor de drukproef vraagt iemand:
“Kan online nog even een landingspagina maken?”
En precies daar gaat het mis.
De online fondsenwerver wordt pas betrokken wanneer de campagne inhoudelijk al af is. De propositie staat vast, de segmentatie is bepaald, de geefvraag is geformuleerd en de responsmogelijkheden zijn gekozen. Online mag alleen nog een pagina achter de QR-code opleveren.
Dat is geen geïntegreerde fondsenwerving. Dat is productieondersteuning.
De vraag is zelfs hoeveel online fondsenwervers precies weten wat er in de brievenbus van hun donateurs valt:
- Weten zij wanneer een direct-mailing wordt verzonden?
- Weten zij welke segmenten hem ontvangen?
- Kennen zij de geefsuggesties in de brief?
- Hebben zij de verschillende versies gezien?
- Weten zij wat een MEG precies is?
- Weten zij welke responsroute daarop centraal staat?
Omgekeerd is de vraag hoeveel direct-mailfondsenwervers weten wat er digitaal mogelijk wordt zodra een donateur de QR-code scant.
Zolang beide werelden elkaar pas bij de drukproef ontmoeten, blijven kansen liggen.
Is het een direct-mailgift of een online gift?
Stel: iemand ontvangt een brief, scant een QR-code, bezoekt een landingspagina en betaalt via iDEAL.
Is dat een direct-mailgift of een online gift?
Het antwoord is: beide.
- Direct mail is de bron van het geefverzoek.
- De QR-code is de responsroute.
- De donatiepagina is de conversieomgeving.
- iDEAL is de betaalmethode.
- Een eenmalige of structurele gift is de geefvorm.
Toch worden deze dimensies in veel rapportages samengevoegd tot één kanaallabel. De direct-mailfondsenwerver claimt de opbrengst omdat de brief het geefverzoek veroorzaakte. Online registreert een conversie op de website. Finance ziet een iDEAL-transactie. Het CRM ontvangt misschien een gift met een campagnecode.
Iedere afdeling bekijkt dezelfde donatie vanuit haar eigen systeem en verantwoordelijkheid.
Maar de donateur heeft geen vier losse interacties gehad. Die heeft één reis afgelegd:
- een brief ontvangen;
- een geefvraag gelezen;
- een QR-code gescand;
- een digitaal formulier bekeken;
- een bedrag en geefvorm gekozen;
- een betaling gedaan;
- hopelijk een relevant bedankje ontvangen.
Zolang organisaties deze reis terugbrengen tot “DM” of “online”, blijft een belangrijk deel van de werkelijkheid onzichtbaar. Ze weten wat er uiteindelijk binnenkwam, maar niet goed waarom iemand gaf, waar anderen afhaakten en welk onderdeel verbetering nodig heeft.

Bij huis-aan-huiscollectes steeg het gemiddelde gegeven bedrag van €4 in 2023 naar €10 in 2025. De onderzoekers noemen het toenemende gebruik van QR-codes als mogelijke verklaring.
Bron: Centrum voor Filantropische Studies, Vrije Universiteit Amsterdam, Geven in Nederland 2026, figuur 1.15, p. 101. Overgenomen onder CC BY 4.0.
De online fondsenwerver hoort aan het begin aan tafel
Als bereik en conversie onder druk staan, kan een organisatie het zich niet permitteren om de responsroute pas aan het einde van het campagneproces te ontwerpen.
De online fondsenwerver moet daarom niet pas worden gevraagd een pagina achter de QR-code te zetten. Die hoort betrokken te zijn voordat de briefing definitief wordt.
Dan kunnen direct mail, online, data en CRM gezamenlijk vragen beantwoorden zoals:
- Welke doelgroepen ontvangen de mailing?
- Welke geefhistorie hebben zij?
- Welke propositie past bij ieder segment?
- Welke bedragen worden in de brief en online voorgesteld?
- Vragen we om een eenmalige of structurele gift?
- Welke informatie kennen we al?
- Welke gegevens ontbreken?
- Wat willen we na de donatie kunnen doen?
- Welke bedankervaring past bij deze campagne?
- Hoe meten we de volledige reis?
- Welke alternatieve route bieden we mensen die geen QR-code willen gebruiken?
Dat laatste blijft belangrijk. Geven in Nederland levert geen bewijs dat ouderen of andere doelgroepen QR-codes niet begrijpen. We moeten donateurs niet op basis van leeftijd digitaal onbekwaam verklaren.
Wel moeten we keuzevrijheid en toegankelijkheid serieus nemen. Internetbankieren via de gegevens op de MEG kan daarom beschikbaar blijven. Maar als we niet meten wie welke route gebruikt, blijven aannames leidend.
Van statische QR naar eigen donatiestroom
Wanneer een organisatie de QR-code koppelt aan een eigen landingspagina en donatieformulier, ontstaat veel meer ruimte om de directe conversie zelf te organiseren.
Relevante geefsuggesties
Niet ieder segment hoeft dezelfde bedragen te zien. Een incidentele gever kan andere geefsuggesties krijgen dan iemand die al jaren meerdere keren per jaar doneert.
In een eigen donatiestroom kunnen organisaties met dynamische geefladders testen welke bedragen het beste aansluiten bij verschillende groepen. Zo wordt personalisatie meer dan alleen een andere aanhef boven dezelfde brief.
Een passende structurele geefvraag
Voor sommige trouwe gevers kan een structurele bijdrage een logisch alternatief zijn. Die mogelijkheid bestaat meestal niet in een eenvoudige bank- of iDEAL-QR.
Niet iedereen hoeft die vraag te krijgen. Juist door segmentatie kan een organisatie bepalen bij welke donateurs een structurele geefvraag passend is en bij wie een eenvoudige eenmalige donatie beter aansluit.
Gegevens aanvullen
Wanneer een e-mailadres ontbreekt, kan de organisatie vragen of zij de bevestiging en toekomstige updates digitaal mag sturen. Ook gegevens zoals een voornaam kunnen zorgvuldig worden aangevuld, bijvoorbeeld wanneer alleen voorletters bekend zijn.
Het doel is niet zo veel mogelijk velden vullen, maar de donateur beter herkennen en bedienen.
Direct persoonlijk bedanken
Na een handmatige overboeking is onmiddellijk persoonlijk bedanken moeilijk. In een eigen donatiestroom kan de organisatie direct een bevestiging sturen, de impact tonen en een relevante vervolgstap aanbieden.
Een donatie is tenslotte niet alleen een transactie die administratief moet worden verwerkt. Het is ook een belangrijk moment in de relatie.
De volledige conversie meten
De organisatie kan zien:
- hoeveel ontvangers de QR-code scannen;
- hoeveel bezoekers het formulier starten;
- waar uitval ontstaat;
- welke bedragen worden gekozen;
- hoeveel mensen structureel gaan geven;
- hoeveel e-mailadressen met toestemming worden aangevuld;
- welke segmenten het beste reageren;
- welke personalisatie daadwerkelijk verschil maakt.
Dan wordt een QR-code niet alleen een betaalgemak, maar ook een instrument om te leren.
Van aannames naar eigen bewijs
Bij de vijf organisaties waar ik betrokken ben bij deze ontwikkeling, komen vooraf vaak dezelfde zorgen naar boven:
- Kunnen alle donateurs wel met de nieuwe route overweg?
- Leidt het vragen om een e-mailadres niet tot minder conversie?
- Wat gebeurt er als we verschillende segmenten andere bedragen tonen?
- Schrikt een vraag om structureel te geven mensen niet af?
- Kunnen betalingen nog goed worden herkend en verwerkt?
- Wat gebeurt er met donateurs die liever handmatig overboeken?
Dat zijn terechte vragen. Maar het antwoord is niet om op basis van aannames de bestaande werkwijze in stand te houden.
De oplossing is om gecontroleerd te testen.
Begin bijvoorbeeld met één campagne, enkele duidelijke segmenten en een beperkt aantal hypotheses. Zorg dat er een alternatieve betaalroute beschikbaar blijft. Meet vervolgens de volledige reis, niet alleen de uiteindelijke opbrengst.
Na verloop van tijd kunnen organisaties hun eigen vragen met hun eigen data beantwoorden:
- Werkt een hogere geefladder beter?
- Leidt het vragen om een e-mailadres tot extra uitval?
- Welke doelgroep staat open voor structureel geven?
- Welke geefsuggesties verhogen de gemiddelde gift?
- Welke personalisatie heeft aantoonbaar effect?
- Welke donateurs kiezen voor de MEG en welke voor de QR-route?
Dat verklaart waarom de meeste organisaties die hiermee ervaring hebben opgedaan niet meer terug willen. Ze beschikken niet alleen over een modernere betaalroute, maar over een eigen leermechanisme.
De stap van een algemene betaal-QR naar een eigen donatiestroom levert niet alleen meer mogelijkheden op. Hij maakt zichtbaar welke mogelijkheden daadwerkelijk werken.
Direct mail kan zelfs crowdfunding worden
Een eigen landingspagina hoeft geen statisch donatieformulier te zijn.
Een mailing kan verwijzen naar een campagnepagina waarop donateurs live zien:
- hoeveel er al is opgehaald;
- hoeveel mensen meedoen;
- welk doel samen wordt nagestreefd;
- welke mijlpalen zijn bereikt;
- welke concrete impact de opbrengst mogelijk maakt.
Zo krijgt direct mail eigenschappen van crowdfunding: zichtbare voortgang, urgentie, sociale bewijskracht en het gevoel samen ergens aan bij te dragen.
Misschien kan de ontvanger de actie delen of zelf een vervolgactie starten. Misschien ontvangt de donateur na de gift updates over de gezamenlijke voortgang.
De brief trekt aandacht en vertelt het verhaal. De online omgeving maakt deelname gemakkelijk, zichtbaar en interactief.
Dat soort mogelijkheden ontstaan alleen wanneer online fondsenwerving vroeg genoeg kan meedenken.
Het probleem is geen gebrek aan technologie
De benodigde techniek bestaat al.
Organisaties kunnen unieke QR-codes maken, dynamische landingspagina’s bouwen, donateurs herkennen, geefsuggesties aanpassen, structurele giften aanbieden en resultaten direct vastleggen in het CRM.
Dat dit nog te weinig gebeurt, komt daarom niet primair door technologische beperkingen. Het komt door de inrichting van organisaties.
Direct mail is van fondsenwerving.
De website is van communicatie.
Het formulier is van online.
De data is van CRM.
De betaling is van finance.
De koppeling is van IT.
De productie ligt bij een bureau.
En niemand bezit de volledige donateurreis.
Iedere afdeling optimaliseert haar eigen onderdeel. Direct mail stuurt op respons en opbrengst, online op conversie, communicatie op content en merk, CRM op datakwaliteit, finance op verwerking en IT op technische stabiliteit.
Dat zijn stuk voor stuk legitieme doelen. Maar zonder gezamenlijk eigenaarschap kunnen ze elkaar tegenwerken.
Eén team moet de hele reis bezitten
Goede doelen hoeven daarvoor niet onmiddellijk hun organisatiestructuur om te gooien. Ze moeten wel het campagneproces veranderen.
Voor iedere direct-mailcampagne zou één gezamenlijk team verantwoordelijk moeten zijn voor:
- Bereik – wie ontvangt de mailing en waarom?
- Propositie – welke geefvraag past bij de doelgroep?
- Responsroute – hoe kan de ontvanger eenvoudig reageren?
- Conversie – welke ervaring vergroot de kans op een gift?
- Datavastlegging – wat is nodig om te verwerken, leren en opvolgen?
- Bedanken – wat gebeurt er onmiddellijk na de gift?
- Vervolg – hoe wordt de relatie relevant voortgezet?
- Evaluatie – wat leren we over de volledige reis?
Daarbij moeten direct mail en online dezelfde KPI’s gebruiken. Niet alleen opbrengst per mailing of conversie op het formulier, maar bijvoorbeeld:
- scanratio;
- formulierstart;
- formulierconversie;
- gemiddelde gift;
- aandeel structurele giften;
- nieuwe digitale toestemmingen;
- uitval per stap;
- herhaalgiften;
- retentie;
- uiteindelijke supporterwaarde.
Pas dan ontstaat een gezamenlijk belang om de gehele donateurreis te verbeteren.
Data-eigenaarschap maakt samenwerking mogelijk
Geïntegreerd werken wordt moeilijk wanneer gegevens verspreid staan over een mailingbureau, betaalprovider, actieplatform, webanalytics en CRM.
Voor organisaties die Salesforce gebruiken, ligt het daarom voor de hand om donatieformulieren, crowdfunding en actieplatforms zoveel mogelijk binnen de eigen Salesforce-omgeving te organiseren.
Dan komen mailing, supporter, campagne, actie en transactie direct bij elkaar. De organisatie kan zelf segmenteren, testen, opvolgen en verbeteren. De opgebouwde kennis verdwijnt niet in exports of systemen van leveranciers.
Dat is meer dan technisch databeheer. Het ondersteunt een ander organisatiemodel:
- direct mail ziet wat er online gebeurt;
- online begrijpt welke offline aanleiding eraan voorafging;
- communicatie kent de vervolginteractie;
- fondsenwerving leert over campagnes heen;
- CRM en IT hoeven niet achteraf losse databronnen te reconstrueren.
Ownership van data ondersteunt ownership van de donateurreis.
De belangrijkste vraag na Geven in Nederland
Het nieuwe Geven in Nederland laat zien dat het moeilijker wordt om mensen te bereiken en na een geefverzoek in beweging te krijgen.
Dat vraagt niet om een vlucht van klassieke kanalen naar online. Ook niet om steeds meer losse digitale middelen.
Het vraagt om het opheffen van de grens ertussen.
Direct mail kan nog steeds een krachtig middel zijn om aandacht te krijgen, emotie over te brengen en mensen tot geven uit te nodigen. Maar de waarde ervan wordt groter wanneer de brief het begin is van een slimme digitale donateurreis.
Daarom zouden goede doelen naar aanleiding van het rapport niet alleen moeten vragen:
Hoe succesvol is direct mail nog?
De belangrijkere vragen zijn:
Weten onze online fondsenwervers welke mailings er worden verstuurd? En krijgen zij vroeg genoeg de ruimte om de digitale respons te ontwerpen?
Uiteindelijk draait het om één fundamentele vraag:
Wie is binnen de organisatie verantwoordelijk voor alles wat er gebeurt tussen het moment waarop de envelop op de mat valt en het moment waarop de donateur wordt bedankt en de relatie wordt voortgezet?
Zolang het antwoord uit meerdere afdelingen, systemen en leveranciers bestaat, blijven kansen liggen.
Niet omdat de juiste technologie ontbreekt.
Maar omdat niemand de hele reis bezit.
Bronverantwoording: Geven in Nederland 2026, Centrum voor Filantropische Studies, Vrije Universiteit Amsterdam, met name pp. 94–101. Het rapport toont een daling van het totale fondsenwervende bereik en van de algemene conversie na geefverzoeken. Het laat ook zien dat het bereik via papieren brieven afneemt terwijl online verzoeken vaker worden ontvangen. Het onderzoek vergelijkt geen kanaalspecifieke opbrengst, ROI of conversie en onderzoekt niet of bepaalde leeftijdsgroepen QR-codes begrijpen. De analyse van organisatorische silo’s, de praktijkervaring bij vijf goede doelen en de beschreven werkwijze vallen buiten het onderzoek.
Adoptie AI verloopt bij goede doelen net zo onsuccesvol als in andere sectoren
Er wordt op dit moment veel onderzoek gedaan naar AI. Grote (vooral Amerikaanse) partijen zoals McKinsey, Salesforce en Virtuous publiceren rapport na rapport over adoptie, impact en strategische inzet — óók binnen de non-profitsector.
Maar er is iets interessants aan de hand.
Al deze partijen zijn óók consulting- of technologiebedrijven. Ze hebben een commercieel belang bij de uitkomst van hun onderzoeken. Net als ik overigens 😉. Dat maakt het des te belangrijker om niet één rapport te volgen, maar juist de onderzoeken naast elkaar te leggen.
Want:
- Waar bevestigen ze elkaar?
- Waar spreken ze elkaar tegen?
- Zien we echte consensus ontstaan?
- Of wordt AI soms mooier voorgesteld dan de praktijk rechtvaardigt?
In dit artikel doe ik precies dat: een deep dive in de verschillen én de overeenkomsten. Niet om één partij gelijk te geven, maar om het onderliggende patroon zichtbaar te maken.
Wat blijkt? Achter alle percentages en grafieken ontstaat een verrassend consistent beeld van hoe AI écht werkt binnen organisaties — en waarom de meeste organisaties nog niet het voordeel halen dat ze verwachten.
Als je werkt in fondsenwerving, CRM of directievoering, dan helpt dit artikel je om door de hype heen te kijken. En vooral: om scherp te krijgen wat er nodig is om AI wél strategisch te laten werken.
Bijna iedereen gebruikt AI.
Maar slechts een kleine minderheid haalt er écht structureel voordeel uit.
Wat zeggen de onderzoeken?
1. AI is inmiddels normaal
- McKinsey (2025): 88% van de organisaties wereldwijd gebruikt AI in minstens één onderdeel van hun werk.
- Virtuous (2026, non-profits): 92% van de goede doelen gebruikt AI “in enige vorm”.
- Salesforce (Nonprofit Trends Report 2025): 55% van de non-profits gebruikt of test AI actief — een enorme stijging ten opzichte van vorig jaar.
De conclusie is helder: de vraag is niet meer of je AI gebruikt.
De vraag is: waarvoor en hoe goed?
2. De meeste organisaties blijven steken in kleine verbeteringen
Virtuous beschrijft wat zij het “efficiency plateau” noemen:
- 79% ziet kleine tot middelgrote tijdswinst
- slechts 7% ziet echt grote verbeteringen in wat hun organisatie kan bereiken
Met andere woorden:
AI maakt het werk sneller — maar zelden fundamenteel beter.
McKinsey ziet hetzelfde in het bedrijfsleven. Veel organisaties experimenteren, maar slechts een deel weet AI echt goed in te passen in processen en besluitvorming.
Voor fondsenwerving betekent dit:
AI helpt je sneller schrijven.
Maar het helpt je pas meer geld ophalen als het goed verbonden is met:
- je donordata
- je segmentatie
- je journeys
- je timing
- je meetmomenten

3. Goede doelen zetten AI opvallend snel in voor hun kernwerk
Wat interessant is: non-profits gebruiken AI niet alleen voor marketingteksten.
Salesforce laat zien dat AI ook wordt ingezet voor:

Dat is bijzonder.
In veel commerciële organisaties begint AI bij marketing of IT.
Bij goede doelen raakt het al snel de kern van de missie.
Dat maakt de potentie groot — maar ook de verantwoordelijkheid.
4. De grootste zorgen: data en vertrouwen
Zowel Salesforce als Virtuous laten zien dat privacy en dataveiligheid de belangrijkste zorgen zijn.
- 46% noemt privacy als grootste zorg
- 44% noemt dataveiligheid
En bijna de helft van de organisaties heeft nog geen duidelijke AI-richtlijnen.
Voor Nederlandse fondsenwervers is dat logisch:
- Je werkt met donorgegevens
- Soms met gevoelige doelgroepinformatie
- Vertrouwen is je belangrijkste kapitaal
AI zonder duidelijke afspraken kan dat vertrouwen schaden.
Wat kunnen we hiervan leren?
Als je de drie onderzoeken samenneemt, zie je één duidelijke lijn:
AI wordt pas echt waardevol als het onderdeel wordt van hoe je werkt — niet alleen van wat je uitprobeert.
De winnaars zijn niet degenen met de nieuwste tool.
De winnaars zijn degenen die:
- hun data op orde hebben
- duidelijke afspraken maken
- klein beginnen
- meten
- en daarna pas opschalen

7 concrete stappen voor Nederlandse fondsenwervende organisaties
Hieronder geen grootse strategie-taal, maar praktische stappen.
1. Bepaal waar je AI écht op wilt laten bijdragen
Niet “tijd besparen”, maar bijvoorbeeld:
- hogere conversie per segment
- betere retentie in maandelijkse giften
- hogere gemiddelde gift
- meer tijd voor persoonlijk relatiebeheer
Zonder duidelijke doelstelling blijft AI een handig hulpmiddel.
2. Maak simpele, duidelijke AI-afspraken
Leg vast:
- Welke data mag je in welke tools gebruiken?
- Wat mag niet?
- Wie is verantwoordelijk?
- Hoe controleer je output?
Dit hoeft geen dik document te zijn. Maar het moet wel bestaan.
3. Zorg dat je donordata klopt
AI versterkt wat er al is.
Goede data → betere personalisatie
Rommeldata → rommeloutput
Investeer in:
- consistente segmentatie
- duidelijke campagnecodering
- één overzichtelijk donorprofiel
4. Begin met drie praktische toepassingen
Bijvoorbeeld:
A. Betere personalisatie
AI helpt varianten maken per segment, maar jij bepaalt de toon en strategie.
B. Sneller inzicht
Laat AI campagnes samenvatten en patronen signaleren — zodat je sneller kunt bijsturen.
C. Betere impactrapportage
AI helpt je impact helder en consistent te verwoorden richting donoren en subsidieverstrekkers.
5. Maak het team eigenaar
Veel AI-gebruik is individueel en versnipperd.
Organiseer:
- maandelijkse uitwisseling van wat werkt
- gezamenlijke promptvoorbeelden
- korte rolgerichte training (directie, CRM, fondsenwerving)
6. Verbind AI aan je bestaande systemen
De echte stap vooruit zit niet in losse chats, maar in:
- CRM
- marketing automation
- serviceprocessen
- dashboards
Daar ontstaat meetbare impact.
7. Kijk vooruit naar AI-agents — maar voorzichtig
McKinsey ziet dat organisaties experimenteren met autonome AI-systemen.
Salesforce laat zien dat non-profits hier nieuwsgierig naar zijn.
Maar begin klein:
- één proces
- duidelijke grenzen
- menselijke controle
Tot slot
AI is geen wondermiddel.
Maar het is ook geen tijdelijke hype.
De onderzoeken van Salesforce, McKinsey en Virtuous laten hetzelfde zien:
Bijna iedereen is begonnen.
Maar slechts een kleine groep maakt er al echt verschil mee.
Voor Nederlandse fondsenwervende organisaties ligt de kans niet in méér tools.
De kans ligt in:
- focus
- goede data
- duidelijke afspraken
- en slimme, meetbare toepassing
Dan wordt AI geen trucje — maar een stille kracht achter betere relaties en sterkere fondsenwerving.
Bronnen
- Salesforce — Nonprofit Trends Report, Seventh Edition (2025) s-org-7th-edition-nonprofit-tre…
- Virtuous — The 2026 Nonprofit AI Adoption Report
https://virtuous.org/blog/the-2026-nonprofit-ai-adoption-report-blog/ - McKinsey — The State of AI in 2025
https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/the%20state%20of%20ai/november%202025/the-state-of-ai-in-2025.pdf
Wat vinden donateurs zelf eigenlijk van AI?
Kansen, zorgen en de toekomst van gepersonaliseerde fondsenwerving
Wat gebeurt er als jouw donateur ontdekt dat je AI inzet voor fondsenwerving? Uit een groot onderzoek blijkt dat meer dan 30% dan minder geneigd is te geven. Dat is een stevige waarschuwing voor de sector: AI kan veel opleveren, maar ook donateurs kosten als het verkeerd wordt toegepast of niet goed wordt uitgelegd.
Dezelfde studie laat zien dat donateurs AI zeker kansen toedichten – vooral bij fraudebestrijding en impactmeting – maar zodra hun eigen data en communicatie in beeld komen, slaat twijfel toe. Voor Nederlandse goede doelen, waar vertrouwen de basis vormt van elke relatie, is dit een signaal dat AI niet “stilletjes” kan worden ingevoerd. Openheid en menselijkheid zijn cruciaal.

Van argwaan naar nuance
De angst van donateurs is niet zwart-wit. Het gaat hen niet zozeer om de technologie zelf, maar vooral om waar en hoe AI wordt toegepast. Zodra AI de organisatie sterker, transparanter en efficiënter maakt, reageren donateurs relatief positief. Maar zodra het hun persoonlijke relatie met het goede doel raakt, slaat de twijfel toe.
Comfortzone: AI achter de schermen
Donateurs voelen zich het meest comfortabel met AI als het de organisatie efficiënter en betrouwbaarder maakt:
- Impactmeting en analyse (gemiddeld 3,2 op 5)
- Fraudebestrijding en financiële transparantie (3,1 op 5)
Zodra AI dichter bij de relatie met de donateur zelf komt, daalt het vertrouwen:
- Donorcommunicatie, zoals gepersonaliseerde e-mails: 2,9 op 5
- Fondsenwervende boodschappen: 2,8 op 5
Personalisatie en relevante communicatie: kans én risico
Veel marketeers dromen van AI-gedreven personalisatie: de juiste boodschap, op het juiste moment, via het juiste kanaal. Maar hoe kijken donateurs hiernaar?
Uit het onderzoek blijkt:
- 39,8% voelt zich ongemakkelijk bij AI-gegenereerde persoonlijke verzoeken op basis van hun data en geefgedrag.
- 28,1% accepteert personalisatie wél, mits dit transparant gebeurt.
Brug naar de praktijk
Hier zien we het spanningsveld: personalisatie kan een krachtig middel zijn om relevant te communiceren, maar roept tegelijkertijd wantrouwen op. Vooral wanneer donateurs het gevoel krijgen dat hun data “tegen hen” wordt gebruikt. Het is dus geen kwestie van óf personalisatie, maar van hoe je het inzet en uitlegt.

Hoe hiermee omgaan?
Voor Nederlandse goede doelen ligt hier een duidelijke opdracht:
- Wees expliciet over het waarom
- Geef controle terug aan de donateur
- Koppel data altijd aan waarde
- Hou het menselijk
- Werk aan vertrouwen via kleine stappen
De topzorgen van donateurs
Twee zorgen steken er met kop en schouders bovenuit:
- Verlies van menselijk contact – 60,2% vreest dat AI de warmte en persoonlijke relatie verdringt.
- Privacy & dataveiligheid – 60,0% maakt zich zorgen of hun gegevens wel veilig zijn.
Daarnaast noemt 43,3% het risico dat banen in de sector verdwijnen.
Brug naar strategie
Deze zorgen raken de kern van fondsenwerving: vertrouwen en menselijkheid. Donateurs willen best dat organisaties moderniseren, maar niet ten koste van de persoonlijke band en hun privacy. Elke AI-strategie moet dus beginnen bij de vraag: hoe behouden we de menselijke maat en beschermen we data?
Transparantie als sleutel tot vertrouwen
Het onderzoek laat er geen twijfel over bestaan: 93% van de donateurs vindt transparantie over AI-gebruik belangrijk.
Dat betekent concreet:
- Vermeld in jaarverslagen en campagnes hoe AI wordt ingezet.
- Laat zien dat AI een hulpmiddel is, geen vervanger van mensen.
- Geef voorbeelden van wat AI concreet oplevert: minder fraude, beter inzicht in impact, betere service.
Brug naar de Nederlandse context
Voor Nederlandse organisaties, waar de AVG en publieke opinie rond datagebruik extra scherp zijn, is dit nóg relevanter. Transparantie is niet alleen een kwestie van vertrouwen winnen, maar ook van reputatie beschermen. Wie niet uitlegt hoe AI werkt, loopt het risico dat donateurs zich bedrogen voelen.
Wat betekent dit voor Nederlandse goede doelen?
Hoewel het onderzoek in de VS plaatsvond, zijn de lessen voor Nederland glashelder:
- Begin met AI achter de schermen – fraudedetectie, impactmeting, datakwaliteit.
- Experimenteer voorzichtig met personalisatie – en wees daarbij volledig transparant.
- Investeer in uitleg – maak AI begrijpelijk voor donateurs, jong én oud.
- Behoud de menselijke maat – de kracht van fondsenwerving blijft de menselijke relatie, AI moet die versterken, niet vervangen.
Brug naar de toekomst
De sector staat op een kruispunt. AI kan ons helpen slimmer, efficiënter en relevanter te werken. Maar wie te snel gaat of te weinig uitlegt, riskeert dat donateurs afhaken. Het is dus niet de vraag of we AI gaan gebruiken, maar hoe zorgvuldig we dat doen.
Conclusie
AI kan de sector helpen slimmer, efficiënter en relevanter te werken. Maar het vertrouwen van donateurs staat of valt met openheid, keuzevrijheid en menselijkheid. Personalisatie via AI heeft potentie, maar vraagt om zorgvuldige inzet en duidelijke uitleg.
Nederlandse fondsenwervers en directeuren doen er goed aan nu al een strategie te ontwikkelen: waar zetten we AI in, hoe leggen we dit uit, en hoe zorgen we dat de donateur zich er beter – en niet ongemakkelijker – door voelt?
Want één ding is duidelijk: donateurs zijn zich al bewust van AI, en verwachten dat hun goede doel daar zorgvuldig mee omgaat.
Bronvermelding: Dit artikel is geschreven met ondersteuning van ChatGPT en gebasseerd op dit onderzoek: https://www.cheriankoshy.com/aistudy/
De berichten in deze chat worden behandeld in een afgeschermde open source omgeving en niet met derden gedeeld. De response is afkomstig van een getrainde agent op het chatGPT 4o model. Er kunnen geen rechten worden ontleent aan dit gesprek.