Databron voor je sales-dashboard
Voordat je begint, bepaal je waar je salesdata vandaan komt. Die keuze bepaalt hoe vaak je dashboard ververst en hoeveel technische opzet nodig is.
| Databron | Voordelen | Nadelen |
|---|---|---|
| CRM-export naar Google Sheets | Eenvoudig, geen technische kennis | Handmatig exporteren, niet realtime |
| CRM-connector (bijvoorbeeld HubSpot via partner-connector) | Werkt automatisch bij | Kosten van de partner-connector |
| BigQuery (via een CRM-datapijplijn) | Realtime, schaalbaar, kracht van SQL | Technisch complexer |
Voor kleine teams (minder dan 10 salesmedewerkers en minder dan 1000 deals per kwartaal) is Google Sheets prima. Voor grotere teams of realtime cijfers kies je BigQuery.
Welke KPI's horen in een sales-dashboard?
Selecteer KPI's die daadwerkelijk salesbeslissingen sturen. Verdeel ze in drie groepen.
Resultaat-KPI's:
- Gerealiseerde omzet vs. target
- Aantal gewonnen deals
- Gemiddelde deal-waarde
Activiteits-KPI's:
- Aantal nieuwe leads
- Aantal demo's of gesprekken
- E-mails en calls per medewerker
Pipeline-KPI's:
- Totale pipeline-waarde (alle openstaande deals)
- Pipeline-coverage ratio (pipeline gedeeld door target)
- Win-rate (gewonnen gedeeld door totaal afgesloten)
- Gemiddelde doorlooptijd (van lead tot close)
Kies KPI's die je team kan beïnvloeden
Richt je dashboard op de KPI's die je salesteam daadwerkelijk in de hand heeft. "Totale marktomvang" is geen sales-KPI, "Gewonnen deals deze week" wel.
Dashboard-opbouw in drie pagina's
Een overzichtelijk sales-dashboard verdeel je over drie pagina's, van hoog niveau naar detail.
Pagina 1: Executive overzicht
- Scorecards: Omzet MTD, Target MTD, Pipeline, Win-rate
- Staafdiagram: omzet vs. target per maand, met doellijn
- Tijdreeks: gewonnen deals per week
Pagina 2: Salesteam-performance
- Tabel per salesmedewerker: deals, omzet, win-rate, gemiddelde doorlooptijd
- Horizontaal staafdiagram: omzet per salesmedewerker
- Staafdiagram: activiteiten per medewerker (calls, e-mails)
Pagina 3: Pipeline-analyse
- Funnel-grafiek per deal-fase
- Tabel: openstaande deals met verwachte sluitdatum
Omzet vs. target visualiseren
Een klassieke salesvisualisatie is de omzet ten opzichte van het maandtarget. Je bouwt dit als een combinatiegrafiek waarin de omzet een staaf is en het target een lijn.
Omzet vs. target als combinatiegrafiek
- Voeg een grafiek toe en kies Combinatiegrafiek (staaf plus lijn).
- Stel statistiek 1 in op
Omzet, dit wordt de staaf. - Maak een berekend veld
Maandtargetmet eenCASE-statement per maand, of koppel het target uit een aparte Sheets-tab. - Stel statistiek 2 in op
Maandtarget, dit wordt de lijn. - Ga naar Stijl en zet de lijn op gestippeld met een afwijkende kleur, bijvoorbeeld oranje.
- Voeg een legenda toe zodat kijkers het onderscheid meteen zien.
Win-rate berekenen als berekend veld
Heeft je databron een kolom Deal status met waarden Gewonnen, Verloren of Open? Dan bereken je de win-rate met een berekend veld:
SUM(CASE WHEN Status = "Gewonnen" THEN 1 ELSE 0 END)
/
SUM(CASE WHEN Status IN ("Gewonnen", "Verloren") THEN 1 ELSE 0 END)
Open deals tellen bewust niet mee in de noemer, want die zijn nog niet afgesloten. Formatteer dit veld als percentage in de databroninstelling.
Filterbesturingselementen voor sales
Voeg besturingselementen toe waarmee kijkers zelf inzoomen:
- Regio of vestiging (dropdown): welk gebied wil je zien?
- Salesmedewerker (dropdown): voor managers om individuen te bekijken.
- Datumbereik: standaard ingesteld op "Dit kwartaal".
- Deal-type of product (dropdown): welke productlijn?
Wees voorzichtig met performance per persoon
Filters "per medewerker" zijn gevoelig als je het dashboard breed deelt binnen het salesteam. Niet iedereen wil zijn cijfers zichtbaar hebben voor collega's. Overweeg een aparte weergave voor managers naast een geaggregeerd overzicht voor het hele team.
Begin met je belangrijkste vraag
Bouw eerst de ene grafiek die de meest gestelde managementvraag beantwoordt, meestal "Halen we ons target?". Pas als die klopt voeg je de rest toe. Zo voorkom je een dashboard vol grafieken waar niemand naar kijkt.
Mijn CRM exporteert alleen de huidige staat, geen historie. Hoe bouw ik trends?
Sla elke week of dag een export op als nieuwe rij in een Google Sheet met een datumkolom. Handmatig werkt dit voor kleine teams. Voor automatisering laat je een planner of automatiseringstool dagelijks een snapshot wegschrijven, zodat je vanzelf een historische reeks opbouwt.
Kan ik een funnel-grafiek maken in Looker Studio?
Ja. Sinds eind 2024 heeft Looker Studio een ingebouwd funnel-grafiektype met drie stijlen: gladde balk, getrapte balk en omgekeerde driehoek. Je hebt een dimensie nodig met de labels per fase, een metric die de grootte per fase bepaalt, en een sorteerveld. Een community-visualisatie is dus niet meer nodig.
Hoe bereken ik de gemiddelde doorlooptijd met een open- en close-datum?
Maak een berekend veld met DATE_DIFF(Close_datum, Open_datum, DAY) voor het aantal dagen per deal. Voor het gemiddelde gebruik je SUM() op dat veld gedeeld door het aantal afgesloten deals, of zet je het veld als gemiddelde-aggregatie in de databron.
Mijn deals staan in meerdere valuta. Hoe reken ik om naar één valuta?
Voeg een kolom Wisselkoers toe aan je databron, handmatig of via een lookup-tabel in Sheets, en maak een berekend veld Waarde * Wisselkoers. Werk de koersen periodiek bij zodat de cijfers blijven kloppen.
Wanneer kies ik BigQuery in plaats van Google Sheets?
Kies BigQuery zodra je tegen de regellimiet of traagheid van Sheets aanloopt, realtime cijfers wilt, of meerdere bronnen wilt combineren met SQL. Voor een klein team met een wekelijkse export blijft Sheets de simpelste en goedkoopste keuze.