Reputation into Revenue
De reviews van je klanten zijn meer waard dan je denkt.
Recens Up analyseert elke review, reageert namens jou, en berekent de omzet die je verliest door klanten die niet meer terugkomen.
IN DE MEDIA
Het probleem
Elke maand verlies je klanten zonder het te weten.
Je systemen meten bestellingen en verkeer. Ze meten niet welke klanten zijn gestopt met terugkomen. Reviews vertellen het je duidelijk — Recens Up zet dat om in omzet die op het spel staat, voordat de klant voorgoed weg is.
Je systemen meten
Bestellingen
Verkeer
Conversies
Geaggregeerde NPS
Recens Up meet
Wie besloten heeft niet terug te komen
Verloren LTV per klant
Klanten die nu nog te redden zijn
Benchmark t.o.v. concurrenten
Hoe het werkt
Eén systeem om ontevreden klanten te signaleren, te beheren en terug te winnen — per vestiging.
We signaleren ontevreden klanten
- Automatische analyse van reviews en enquêtes
- Directe meldingen per vestiging
- Vroege detectie van signalen van klantverloop
€102K
Geschatte verloren LTV per vestiging (case grocery retailer)
We reageren met professionele Webcare
- Snelle, persoonlijke reacties
- We veranderen teleurgestelde klanten in Promoters!
- Merkreputatie beschermd
79%
van ontevreden klanten teruggewonnen vóór vertrek
We verhogen je
Lifetime Value (LTV).
- Ontdek de LTV op het spel per vestiging
- Meer omzet uit bestaande klanten
- Verlaag de klantacquisitiekosten (CAC)
82%
van klanten behouden met interventie binnen 72u
COMPETITOR INTELLIGENCE
Weet precies waar je klanten verliest — en waarom.
Grid map van concurrenten binnen een straal van 2 km rond elke vestiging. Zie in real time waar je sterk staat en waar je terrein verliest.
- Grid map van jouw vestiging en elke concurrent in de buurt
- Direct vergelijk: waar aanvallen, waar verdedigen
- Real-time groeimonitoring, per vestiging
- Word #1 in jouw regio — automatische melding als je zakt
VOOR
NA RecensUp
#1
Word de eerste
ECHTE RESULTATEN
Waar verloren omzet zich verstopt
Reputation → Revenue
Grocery Retailer
79%
Retentie
€0
geschatte omzetverlies per vestiging / jaar
Geanalyseerde reviews
4.152
Risicoklanten
68
Echte geanalyseerde reviews
★★☆☆☆
🔴 Negatief
"colonnina sempre occupata"
★☆☆☆☆
🔴 Kritiek
"sconsiglio vivamente"
Toegepaste methodologie
Echte dataset
4.152 Google-reviews, 12 maanden
Taalkundige analyse
Vertreksignalen geïdentificeerd
LTV-gebaseerd model
AOV × frequentie × vertrekkans
Interventie binnen 72u
Geschatte retentie van 79%
DIY Retailer
Home Improvement · Fysieke retail · E-commerce
79%
Retentie
€0
Verloren LTV in één week door 4 gevolgde klanten
| Klant | Gedetecteerd signaal | Gemiddelde uitgave | Verloren LTV |
|---|---|---|---|
| Marco R. | expliciete vertrekintentie | €290 | €870 |
| Giulia V. | diepe teleurstelling | €210 | €630 |
| Andrea P. | concurrent genoemd | €380 | €1.140 |
| Sara M. | kom niet meer terug | €80 | €240 |
Totale verloren LTV in één week
€2.880
Toegepaste methodologie
Echte dataset
4 gevolgde klanten, 1 week
Taalkundige analyse
Vertreksignalen gedetecteerd
Restwaarde LTV-model
Totale LTV − eerste aankoop
Interventie binnen 72u
Geschatte retentie van 79%
Ruwe review
→
Serena-algoritme
→
Taak naar Manager
MAAKT NIET UIT WIE. WAT TELT IS:
Laat geen geld liggen
E-commerce
- Reviewbeheer over elk kanaal
- Automatische meldingen bij risicoklanten
- Klantenwinback op basis van negatieve reviews
Retail & Franchising
- All-in-one platform voor 500+ vestigingen
- Concurrentieanalyse binnen lokale straal
- Terugkerende problemen per product-/servicecategorie
Het team
De mensen achter Recens Up
"Reputatie is de meest onderschatte dataset ter wereld. Recens Up wordt de infrastructuur die het bruikbaar maakt."
— @OtthoONTDEK
Hoeveel omzet je laat liggen!
Voer je Google Business-profiel in
in 60 seconden een voorproefje van het Serena-algoritme
Geen account nodig · Echte data van Google · Resultaat in 60 seconden
🔍 Google Business-profiel ophalen
📋 Analyse van de laatste 5 reviews via Apify
🧠 Sentimentclassificatie met Claude AI
📊 Berekening van LTV op het spel
Analyse voltooid
Omzet op het spel in de komende 12 maanden
—
jaarlijkse schatting (sectorbenchmark)
Ontgrendel het volledige rapport
Bekijk de LTV-waarde per geïdentificeerde klant, het reactieplan en de concurrentiebenchmark.
Exacte LTV per risicoklant
Aanbevolen reactie per review
Concurrentiebenchmark in jouw sector
LTV-simulatie met jouw echte data
12-maands winback-projectie
Voeg je gegevens toe voor een nauwkeurige LTV-schatting (optioneel)
Geen spam. Je gegevens worden alleen gebruikt voor je persoonlijke rapport.
3 FEBRUARI 2026
Eerste keer op een groot podium🥹
4:42
Boek een call
Virtuele koffie chat?☕️
20 minuten met een van onze oprichters. Laten we praten!
PRODUCT MARKET FIT
We willen naar je luisteren !
Beantwoord de enquête in 180 seconden en geef ons je mening over Recens Up
2.350.000⭐️+
Geanalyseerde reviews
<2h
79%
Retentiepercentage met interventie
Gegarandeerde gemiddelde reactietijd
FAQ
Veelgestelde vragen
Hoe werkt de analyse van reviews?
Recens Up koppelt met de belangrijkste reviewkanalen (Google, Trustpilot, Shopify Reviews) en past een eigen NLP-engine toe om elke feedback te classificeren. Het herkent taalkundige vertreksignalen — zinnen als "ik kom niet meer terug", "teleurgesteld", "ik geef de voorkeur aan [concurrent]" — en berekent de resterende LTV op het spel per gevolgde klant. Alles automatisch, real time bijgewerkt.
Reageren jullie op reviews, of doen wij dat?
Wij verzorgen de reacties met professionele Webcare-principes: geen generieke templates, elke reactie is afgestemd op de review en de tone-of-voice van je merk. Wil je zelf de controle houden? Dan werk je in suggestiemodus: wij stellen de reactie voor, jij publiceert. In beide gevallen blijft de gemiddelde reactietijd onder de 2 uur.
Hoeveel vestigingen kan ik tegelijk beheren?
Er is geen vaste limiet. Recens Up is gebouwd voor multi-vestigingsnetwerken: van 5 tot 500+ verkooppunten. Elke vestiging heeft een eigen reputatieprofiel, een eigen concurrentiebenchmark binnen 2 km en eigen LTV-indicatoren. Het centrale dashboard geeft het management één samengevoegd overzicht met de mogelijkheid per vestiging in te zoomen.
Hoe wordt de omzet op het spel berekend?
We gebruiken een LTV-gebaseerde methode: we vermenigvuldigen de gemiddelde orderwaarde (AOV) met de jaarlijkse aankoopfrequentie en met de vertrekkans, geschat op basis van taalkundige analyse van negatieve reviews. Voor retail hanteren we een vertrekpercentage van 4,2% per vestiging, gebaseerd op sectordata. Het resultaat is geen theoretische schatting — het is de omzet die je verliest, klant voor klant.
Wat is Webcare?
Webcare is het strategisch, tijdig en professioneel beheer van reviews en online klantinteracties. Het gaat verder dan reageren alleen: het maakt van feedback marketingtools om de merkreputatie te versterken en de omzet te verhogen.