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Five things you will soon simply ask your CRM

Wed, 16 Sep 2026 07:53:36 GMT

Five tasks from an ordinary working week, and how Claudeforce changes them.

Most pieces about Claudeforce discuss what the technology represents. This one is about your Tuesday morning.

1. Pulling a list without building a report

You want to know who gave at least a hundred euros last year and nothing this year, in the province of Antwerp, leaving out everyone who already received a tax certificate for another project.

Today that means picking a report type, setting filters, adding fields, and starting over twice because something is missing. Or asking the colleague who knows how, and she has other plans this week.

Soon you will ask that in one sentence and get the list.

Do one thing alongside it: ask for the count as well, and hold it against a number you already know. If you had roughly four hundred donors above a hundred euros last year and the answer says two thousand, your question was understood differently than you meant it.

2. A first draft of a thank-you letter or a call note

A gift of five thousand euros comes in from someone who has been giving for nine years. You want to thank them properly, and you do not want it to read like a form letter.

What you do now: open the record, go through the giving history, check when you last spoke to this person, and only then start writing.

The lookup work can disappear. You ask for a first draft based on what sits in the record, with the correct facts already in it.

The tone stays your own work. And check the amounts and the years before you send, because a wrong figure in a thank-you letter does more damage than a late one.

3. Having a number explained to someone who never opens the CRM

Your director asks why the May campaign brought in twelve percent less than last year. You export some data, build a table in Excel and write a mail around it. An hour and a half.

The gain here sits mostly with him. He will ask the question himself, in plain language, and get an explanation with the underlying figures attached. Within his own access rights, so he sees nothing beyond what he was already allowed to see.

That saves you the hour and a half and saves him the wait.

4. Preparing a conversation with a donor

At eleven you have a long-standing donor on the phone. You want to know what she gave, when, on which campaign, whether she attended the May visit, whether there was ever a complaint, and who had the last contact.

Today that is five tabs and ten minutes. Per call.

This is also the part that works best right now, because the prebuilt skills shipping with Claudeforce are built around exactly this kind of preparation. They were designed for sales conversations, but the lookup work is identical.

5. An inventory of the mess in your data

You know there are duplicate records in your system. You also know that sorting them out has been on the list for three years without ever reaching the top.

Ask which records closely resemble each other, which fields stay systematically empty, which campaigns have no source recorded. That inventory is ready in minutes.

The cleanup itself stays manual work. But the difference between knowing something is off and knowing exactly what, is the difference between an intention and a task.

Where it still falls short

Two things worth knowing up front.

The bundled skills reason in sales logic. A bequest with a horizon measured in years, or a monthly donor you should be careful not to contact too often, does not fit a model built on win probability and close dates. Skills for other domains have been announced for later.

And the answer always sounds equally confident, including when it is wrong. A misunderstood question does not produce an error message, it produces a tidy list. So anything you use externally, in a report to a funder or in a board summary, you verify.

What you need to get started

A Salesforce environment, the connection your administrator sets up once, and data that is reasonably in order. That last point decides more than the rest: on a system full of duplicates and empty fields you get fluent answers on a shaky basis.

At Fundflow, a product of Impactella, that structure is part of the CRM itself. Gifts, tax certificates, mandates and campaigns each exist as their own component, with the Belgian rules built in. Whatever AI layer arrives on top will be talking to that model.

Want to try the five examples above on your own data? Let us know through fundflow.be and we will set it up with you.

Source for the announcement, the skills and the availability dates: the joint Salesforce and Anthropic press release of 26 August 2026 ( salesforce.com , also on investor.salesforce.com ).

Cinq choses que vous demanderez bientôt directement à votre CRM

Wed, 16 Sep 2026 07:52:59 GMT

Cinq tâches d'une semaine de travail ordinaire, et ce que Claudeforce y change.

La plupart des articles sur Claudeforce parlent de ce que la technologie représente. Celui-ci parle de votre mardi matin.

1. Obtenir une liste sans construire de rapport

Vous voulez savoir qui a donné au moins cent euros l'an dernier et rien cette année, dans la province d'Anvers, sans les personnes qui ont déjà reçu une attestation fiscale pour un autre projet.

Aujourd'hui, cela veut dire: choisir un type de rapport, poser les filtres, ajouter des champs, recommencer deux fois parce qu'il manque quelque chose. Ou le demander au collègue qui sait le faire, et qui a autre chose au programme cette semaine.

Bientôt, vous poserez cette question en une phrase et vous recevrez la liste.

Faites quand même une chose: demandez aussi le nombre, et comparez-le à un chiffre que vous connaissez déjà. Si vous aviez environ quatre cents donateurs au-dessus de cent euros l'an dernier et que la réponse en annonce deux mille, votre question a été comprise autrement que vous ne l'entendiez.

2. Une première version d'un mail de remerciement ou d'une note d'entretien

Vous recevez un don de cinq mille euros de quelqu'un qui donne depuis neuf ans. Vous voulez remercier, et vous voulez que cela ne ressemble pas à une lettre type.

Ce que vous faites aujourd'hui: ouvrir la fiche, parcourir l'historique des dons, vérifier quand vous avez parlé à cette personne pour la dernière fois, et commencer à écrire seulement après.

Ce travail de recherche peut disparaître. Vous demandez une première version sur base de ce qui figure au dossier, avec les faits corrects déjà intégrés.

Le ton reste votre travail. Et vérifiez les montants et les années avant d'envoyer, car un montant erroné dans une lettre de remerciement fait plus de dégâts qu'un remerciement tardif.

3. Faire expliquer un chiffre à quelqu'un qui n'ouvre jamais le CRM

Votre directeur demande pourquoi la campagne de mai a rapporté douze pour cent de moins que l'an dernier. Vous exportez des données, vous montez un tableau dans Excel et vous écrivez un mail par-dessus. Une heure et demie.

Le gain se situe surtout de son côté. Il posera lui-même la question, en langage courant, et recevra une explication avec les chiffres sous-jacents. Dans les limites de ses propres droits d'accès, donc il ne voit rien de plus que ce qu'il pouvait déjà consulter auparavant.

Cela vous épargne l'heure et demie et cela lui épargne l'attente.

4. La préparation d'un entretien avec un donateur

Vous avez quelqu'un au téléphone à onze heures, un donateur de longue date. Vous voulez savoir ce qu'il a donné, quand, sur quelle campagne, s'il était présent à la visite de mai, s'il y a déjà eu une plainte et qui a eu le dernier contact.

Aujourd'hui, cela représente cinq onglets et dix minutes. Par entretien.

C'est aussi la partie qui fonctionne le mieux dès maintenant, car les skills livrées avec Claudeforce sont construites précisément autour de ce type de préparation. Elles ont été pensées pour des entretiens de vente, mais le travail de recherche est le même.

5. Un inventaire du désordre dans vos données

Vous savez qu'il y a des fiches en double dans votre système. Vous savez aussi que ce tri figure sur la liste depuis trois ans sans jamais arriver en haut.

Demandez quelles fiches se ressemblent fortement, quels champs restent systématiquement vides, quelles campagnes n'ont pas de source encodée. Cet inventaire est prêt en quelques minutes.

Le nettoyage reste du travail manuel. Mais la différence entre savoir qu'il y a un problème et savoir exactement lequel, c'est la différence entre une bonne intention et une tâche.

Là où cela pèche encore

Deux choses à savoir d'avance.

Les skills livrées raisonnent en logique commerciale. Un legs dont l'horizon se compte en années, ou un donateur mensuel qu'il vaut mieux ne pas solliciter trop souvent, n'entre pas dans un modèle qui calcule des probabilités et des dates de clôture. Les skills pour d'autres domaines sont annoncées pour plus tard.

Et la réponse sonne toujours aussi assurée, même quand elle est fausse. Une question mal comprise ne produit pas un message d'erreur, mais une liste bien présentée. Tout ce que vous utilisez à l'extérieur, dans un rapport à un pouvoir subsidiant ou dans un compte rendu au conseil d'administration, vous le vérifiez donc.

Ce qu'il vous faut pour commencer

Un environnement Salesforce, la connexion que votre administrateur établit une seule fois, et des données à peu près en ordre. Ce dernier point pèse plus lourd que le reste: sur un système rempli de doublons et de champs vides, vous obtenez des réponses fluides sur une base fragile.

Chez Fundflow, un produit d'Impactella, cette structure fait partie du CRM lui-même. Dons, attestations fiscales, mandats et campagnes existent chacun comme un élément à part entière, avec les règles belges intégrées. Ce qui viendra s'y ajouter en matière d'IA dialoguera avec ce modèle.

Envie de tester les cinq exemples ci-dessus sur vos propres données? Faites-nous signe via fundflow.be et nous mettons cela en place avec vous.

Source pour l'annonce, les skills et les dates de disponibilité: le communiqué commun de Salesforce et Anthropic du 26 août 2026 ( salesforce.com , également sur investor.salesforce.com ).

Vijf dingen die je binnenkort gewoon aan je CRM vraagt

Wed, 16 Sep 2026 07:52:14 GMT

Vijf taken uit een gewone werkweek, en hoe Claudeforce die verandert.

Tussen twee gesprekken met schenkers zit veel opzoekwerk. Een lijst samenstellen, een gifthistoriek doornemen, een campagnecijfer uitleggen aan een collega die nooit in het CRM komt. Precies dat werk raakt Claudeforce.

Salesforce en Anthropic kondigden Claudeforce aan op 26 augustus 2026. In dat persbericht staat dat Salesforce in Claude, het onderdeel waarmee je je CRM vanuit een gesprek bevraagt, bij een selectie pilootklanten draait, met een open bèta voorzien voor september 2026. Er zitten zevenendertig kant-en-klare skills in, allemaal geschreven voor verkoop: voorbereiding van een klantgesprek, deal health review, pipeline review. Skills voor andere domeinen beginnen volgens Salesforce pas eind 2026 uit te rollen.

De beweging in de andere richting loopt al langer. Claude doet dienst als redeneermodel voor de Atlas Reasoning Engine, draait standaard achter Agentforce Vibes en Agentforce Coworker, en is beschikbaar in Agent Builder. In Slack is Claude sinds de aankondiging het standaardmodel.

Eén technisch detail is voor onze sector belangrijker dan de rest. De verwerking loopt via Amazon Bedrock binnen de Salesforce Trust Boundary, waardoor je gegevens binnen die perimeter blijven. Voor een organisatie die met donorgegevens werkt, verandert dat het gesprek met je DPO.

De vijf voorbeelden hieronder gaan over het werk dat hiermee binnen bereik komt. Een stuk ervan kan je vandaag al in Agentforce testen, voor de rest hangt het af van wanneer de bèta bij jouw organisatie staat.

1. Een lijst opvragen zonder een rapport te bouwen

Je wil weten wie vorig jaar minstens honderd euro gaf en dit jaar nog niets, in de provincie Antwerpen, zonder de mensen die al een fiscaal attest voor een ander doel kregen.

Vandaag betekent dat: rapporttype kiezen, filters zetten, velden toevoegen, twee keer opnieuw beginnen omdat er iets ontbreekt. Of je vraagt het aan de collega die het wel kan, en die heeft deze week iets anders te doen.

Straks stel je die vraag in één zin en krijg je de lijst.

Doe daarbij wel één ding: vraag er het aantal bij, en leg dat naast een cijfer dat je al kent. Als je weet dat je vorig jaar ongeveer vierhonderd schenkers boven honderd euro had, en het antwoord zegt tweeduizend, dan is je vraag anders begrepen dan je ze bedoelde.

2. Een eerste versie van een bedankmail of gespreksnota

Je hebt een gift van vijfduizend euro binnengekregen van iemand die al negen jaar geeft. Je wil bedanken, en je wil dat het niet leest als een standaardbrief.

Wat je nu doet: de fiche openen, het gifthistoriek doornemen, kijken wanneer je die persoon voor het laatst gesproken hebt, en dan pas beginnen schrijven.

Het opzoekwerk kan wegvallen. Je vraagt een eerste versie op basis van wat er in het dossier staat, met de juiste feiten erin verwerkt.

De toon blijft je eigen werk. En controleer de bedragen en de jaartallen voor je verstuurt, want een verkeerd bedrag in een bedankbrief richt meer schade aan dan een late bedankbrief.

3. Een cijfer laten uitleggen aan iemand die nooit in het CRM komt

Je directeur vraagt waarom de meicampagne twaalf procent minder opbracht dan vorig jaar. Je exporteert wat gegevens, bouwt een tabel in Excel en schrijft er een mail bij. Anderhalf uur.

De winst zit hier vooral bij hem. Hij stelt die vraag straks zelf, in gewone taal, en krijgt een uitleg met de onderliggende cijfers erbij. Binnen zijn eigen toegangsrechten, dus hij ziet niets meer dan wat hij ook vroeger al mocht zien.

Dat scheelt jou de anderhalf uur en het scheelt hem het wachten.

4. De voorbereiding van een gesprek met een schenker

Je hebt om elf uur iemand aan de lijn die al jaren geeft. Je wil weten wat ze gaf, wanneer, op welke campagne, of ze op het bezoek in mei was, of er ooit een klacht is geweest en wie er het laatst contact mee had.

Dat zijn vandaag vijf tabbladen en tien minuten. Per gesprek.

Dit is meteen ook het onderdeel dat vandaag al het best werkt, want de kant-en-klare skills die met Claudeforce meekomen zijn gebouwd rond precies dit soort voorbereiding. Ze zijn bedacht voor verkoopgesprekken, maar het opzoekwerk is hetzelfde.

5. Een inventaris van de rommel in je data

Je weet dat er dubbele fiches in je systeem zitten. Je weet ook dat het uitzoeken ervan al drie jaar op de lijst staat en nooit bovenaan komt.

Vraag welke fiches sterk op elkaar lijken, welke velden systematisch leeg blijven, welke campagnes geen bron hebben ingevuld. Die inventaris is in minuten klaar.

Het opruimen zelf blijft handwerk. Maar het verschil tussen weten dat er iets scheef zit en precies weten wat, is het verschil tussen een voornemen en een taak.

Waar het vandaag nog tekortschiet

Twee dingen die je best op voorhand weet.

De meegeleverde skills denken in verkooplogica. Een legaat met een horizon van jaren, of een maandelijkse schenker die je vooral niet te vaak moet aanschrijven, past niet in een model dat rekent met slaagkansen en sluitingsdata. Skills voor andere domeinen zijn aangekondigd voor later.

En het antwoord klinkt altijd even overtuigend, ook wanneer het fout is. Een verkeerd begrepen vraag levert geen foutmelding op, maar een keurige lijst. Alles wat je extern gebruikt, in een rapport aan een subsidiegever of in een bestuursverslag, toets je dus na.

Wat je nodig hebt om te beginnen

Een Salesforce-omgeving, de koppeling die je beheerder eenmalig legt, en data die enigszins op orde staat. Dat laatste bepaalt meer dan de rest: op een systeem vol dubbels en lege velden krijg je vlotte antwoorden op een wankele basis.

Bij Fundflow, een product van Impactella, zit die structuur al in het CRM zelf. Giften, fiscale attesten, mandaten en campagnes staan elk als een eigen onderdeel in het systeem, met de Belgische regels erin verwerkt. Wat er bovenop komt aan AI, praat met dat model.

Wil je de vijf voorbeelden hierboven eens op je eigen gegevens uitproberen, laat het ons weten via fundflow.be. Dan zetten we het samen op.

Bron voor de aankondiging, de skills en de beschikbaarheidsdata: het gezamenlijke persbericht van Salesforce en Anthropic, 26 augustus 2026 ( salesforce.com , ook op investor.salesforce.com ).

Claudeforce: wat de AI-koppeling van Salesforce betekent voor fondsenwerving

Fri, 04 Sep 2026 08:17:36 GMT

Op 26 augustus 2026 kondigden Salesforce en Anthropic, het bedrijf achter de AI-assistent Claude, een samenwerking aan onder de naam Claudeforce. Voor wie dagelijks in een database met schenkers werkt, klinkt dat als nieuws uit een andere wereld. Wij denken dat deze aankondiging de manier verandert waarop fondsenwervers de komende jaren met hun CRM werken. Daarom zetten we op een rij wat er precies is aangekondigd, hoe de sector erop reageert, en wat het voor een non-profitorganisatie kan betekenen.

Wat er is aangekondigd

De aankondiging bevat drie onderdelen.

Het eerste onderdeel is dat Claude het AI-model wordt achter de functies die Salesforce zelf aanbiedt. Salesforce bundelt die functies onder de naam Agentforce: assistenten die binnen je eigen Salesforce-omgeving vragen beantwoorden en taken uitvoeren. De verwerking blijft binnen de beveiligde omgeving van Salesforce, dus je gegevens gaan niet naar een externe partij.

Het tweede onderdeel werkt omgekeerd, en dat is het deel dat ons het meest interesseert. Je kan Claude rechtstreeks op je Salesforce-gegevens laten werken vanuit een chatvenster. Een beheerder legt de koppeling één keer aan voor de hele organisatie. Elke medewerker krijgt daarna toegang tot precies datgene waarvoor hij in Salesforce rechten heeft, en tot niets meer. Salesforce levert er ongeveer veertig kant-en-klare taken bij, voorlopig gericht op verkoopteams: een klantgesprek voorbereiden, een dossier samenvatten, de stand van zaken opvragen. Dit onderdeel ging in september 2026 in open beta.

Het derde onderdeel is dat Claude het standaardmodel wordt in Slack, het chatprogramma dat Salesforce enkele jaren geleden overnam. Wie in Slack werkt, kan daar zijn CRM bevragen zonder van scherm te wisselen. Salesforce zegt dat 83 procent van de eigen medewerkers die assistent gebruikt.

Salesforce zet er ook stevig geld tegenover. Het bedrijf investeerde in Anthropic en trekt dit jaar een budget van rond de 300 miljoen dollar uit voor het gebruik van de technologie. Het aandeel steeg meer dan tien procent na de aankondiging.

Hoe de sector reageert

Amerikaanse technologiemedia lezen de aankondiging als een breuk met hoe bedrijfssoftware tot nu toe werkte. De redenering van Salesforce zelf gaat zo: de waarde van een CRM zit in de gegevens, de processen en de toegangsrechten, en veel minder in het scherm waarop je klikt. Wie het scherm openzet voor een AI-assistent, verliest daar volgens Salesforce niets bij, want mensen gaan hun systeem net méér gebruiken zodra de drempel om erin te werken wegvalt.

Er klinkt ook kritiek. Wie binnen een organisatie mee beslist over software, doet er goed aan die kritiek mee te nemen, want ze raakt aan keuzes die je jaren meedraagt.

Analisten wijzen op afhankelijkheid. Een organisatie die haar processen bouwt op één AI-model, kan moeilijk terug wanneer de prestaties tegenvallen of de kosten oplopen. De voorbije jaren was het net het uitgangspunt dat je van model kon wisselen. Die keuzevrijheid neemt af.

Er is ook twijfel over het rendement. Onderzoek van McKinsey laat al langer zien dat de meeste organisaties hun AI-proefprojecten niet omgezet krijgen in meetbaar resultaat. Een aankondiging is nog geen werkende praktijk.

En vanuit de Salesforce-beheerders komt een praktische waarschuwing. Toegangsrechten die vandaag te ruim staan ingesteld, vallen nauwelijks op zolang mensen via schermen werken. Zodra een assistent alles kan opvragen wat een profiel toelaat, wordt zichtbaar wat er allemaal openstaat. Het advies luidt: begin met alleen lezen, en sta pas later toe dat de assistent gegevens aanpast.

Van klikken naar vragen

Onze verwachting is dat een groot deel van het werk dat gebruikers vandaag rechtstreeks in Salesforce doen, binnen twee tot drie jaar via een gesprek verloopt. Dat gesprek kan in Salesforce zelf zitten, in Teams of Slack, in een assistent zoals Claude, of in een eigen chatvenster dat een organisatie op haar processen laat bouwen. Wat er in het CRM wordt geregistreerd, blijft hetzelfde. Wat verandert, is de plek waar de gebruiker die registratie ingeeft of opvraagt.

Denk aan het werk van een fondsenwerver of iemand op het onthaal. Een schenker belt met een adreswijziging. Iemand mailt dat hij geen post meer wil ontvangen. Een collega wil weten hoeveel giften er vorige maand binnenkwamen op de noodcampagne, en hoeveel daarvan van bestaande schenkers kwamen. Die handelingen zijn niet moeilijk, maar ze kosten tijd: inloggen, de juiste persoon opzoeken, het juiste veld vinden, bewaren, en hopen dat de opt-out op het juiste niveau staat.

In een conversationele opzet typ of zeg je: "Marleen Peeters wil geen brieven meer ontvangen, ze belde net." De assistent zoekt het dossier, toont welke Marleen Peeters hij bedoelt, past het veld aan binnen jouw rechten, en laat je de bevestiging zien. Voor cijfers verdwijnt de omweg langs een rapport dat iemand ooit heeft gebouwd en dat sindsdien niemand meer durft aan te passen.

Het zwaardere werk blijft de eerste jaren in Salesforce zelf. Een campagnestructuur opzetten, een importbestand koppelen, dubbele dossiers samenvoegen, fiscale attesten klaarzetten voor de jaarlijkse aangifte, een automatisering bouwen die een bedankmail verstuurt: dat vraagt overzicht en controle op een scherm. Wat via het gesprek verschuift, zijn de eenvoudige en de middelzware handelingen, en daar zit het grootste volume.

Wat dit voor non-profitorganisaties betekent

Non-profits hebben een adoptieprobleem dat weinig met technologie te maken heeft. We zien het bij zowat elke organisatie waarmee we werken. De directie wil rapportering, de fondsenwerver wil schenkers spreken, en het CRM zit ertussen als iets dat je moet invullen. Registratie blijft liggen, velden raken vervuild, en zes maanden later klopt de segmentatie van je mailing niet meer.

Een conversationele laag pakt precies die drempel aan. Wie twee keer per maand in het CRM komt, hoeft niet meer te onthouden waar een veld staat. Voor kleine teams, waar de fondsenwerver ook de communicatie doet en er geen voltijdse beheerder rondloopt, maakt dat een reëel verschil.

Tegelijk stijgt de inzet op drie punten.

Datakwaliteit weegt zwaarder. Een assistent die op je gegevens redeneert, antwoordt met dezelfde stelligheid bij een vervuilde database als bij een propere. Wie vandaag drie plekken heeft waar een opt-out kan staan, krijgt straks drie antwoorden. Het opkuiswerk dat al twee jaar op de lijst staat, wordt de voorwaarde om deze technologie te durven inzetten.

Toegangsrechten worden je belangrijkste beveiliging. Zolang mensen via schermen werken, valt een te ruim ingesteld profiel weinig op. Zodra een assistent alles kan opvragen wat dat profiel toelaat, ligt het open. Voor de gegevens van je schenkers, en zeker voor organisaties die met kwetsbare doelgroepen werken en dus gevoelige persoonsgegevens verwerken, raakt dat rechtstreeks aan de AVG. Wie verwerkt wat, waar staan die gegevens, en wat spreek je daarover af met je leverancier?

De kosten verschuiven. Een gebruikerslicentie kan je vooraf begroten. Bij AI-assistenten betaal je naar verbruik, en dat bedrag hangt af van hoeveel er gevraagd wordt. Voor organisaties die met de tien gratis licenties uit het Power of Us-programma van Salesforce werken, is dat een aandachtspunt bij de begroting van volgend jaar. Salesforce bracht ondertussen ook AI-assistenten uit die specifiek voor non-profits zijn gebouwd, onder meer voor prospectonderzoek, vrijwilligersplanning en het beantwoorden van vragen van schenkers. De prijszetting volgt daar dezelfde logica.

Wat wij ermee doen

Fundflow is een productlaag op Salesforce, gebouwd voor Belgische en Nederlandse non-profits. Wat er in het onderliggende platform gebeurt, komt dus ook bij onze gebruikers terecht. Onze velden, processen en begrippen zijn wat zo'n assistent straks moet begrijpen.

We bekijken dat vanuit twee vragen. Welke handelingen doen onze gebruikers het vaakst, en welke daarvan lenen zich voor een gesprek? Adreswijzigingen, communicatievoorkeuren en het opvragen van giften- en campagnecijfers staan bovenaan die lijst. En hoe zorgen we dat onze begrippen eenduidig zijn, van gift over campagne tot fiscaal attest? Een assistent die het verschil tussen een structurele en een eenmalige gift niet scherp heeft, geeft je een antwoord dat net verkeerd is.

Ons advies aan organisaties die vandaag met Salesforce werken, is nuchter. Wacht niet op de assistent, maar breng je gegevens op orde. Ruim je dubbele dossiers op, breng in kaart waar communicatievoorkeuren echt staan, herbekijk je profielen en toegangsrechten, en spreek intern af welke handelingen je later geautomatiseerd wil zien. Wie dat de komende twaalf maanden doet, staat klaar wanneer deze functionaliteit in Europa breed beschikbaar wordt. Wie ermee wacht, zal merken dat een assistent die op onbetrouwbare gegevens werkt, ook onbetrouwbare antwoorden geeft.

Fundflow is een product van Impactella.

Bronnen

Claudeforce: what the Salesforce AI partnership means for fundraising

Fri, 04 Sep 2026 08:17:21 GMT

On 26 August 2026, Salesforce and Anthropic, the company behind the AI assistant Claude, announced a partnership called Claudeforce. If you spend your days working in a database of donors, that may sound like news from another world. We believe this announcement changes the way fundraisers will work with their CRM over the next few years. So here is what was announced, how the sector is responding, and what it could mean for a nonprofit organisation.

What was announced

The announcement covers three things.

The first is that Claude becomes the AI model behind the features Salesforce offers itself. Salesforce groups those features under the name Agentforce: assistants that answer questions and carry out tasks inside your own Salesforce environment. The processing stays within Salesforce's secured environment, so your data does not travel to an outside party.

The second works the other way around, and that is the part we find most interesting. You can point Claude straight at your Salesforce data from a chat window. An administrator sets up the connection once for the whole organisation. Every member of staff then gets access to exactly what their Salesforce permissions allow, and to nothing beyond that. Salesforce ships around forty ready-made tasks with it, aimed at sales teams for now: preparing a client meeting, summarising a file, checking where things stand. This part went into open beta in September 2026.

The third is that Claude becomes the default model in Slack, the chat platform Salesforce acquired a few years ago. Anyone working in Slack can query their CRM there without switching screens. Salesforce says 83 percent of its own staff use that assistant.

The company is putting real money behind it. Salesforce invested in Anthropic and has set aside a budget of around 300 million dollars this year for using the technology. Its share price rose more than ten percent after the announcement.

How the sector is responding

American technology media read the announcement as a break with the way business software has worked until now. Salesforce's own reasoning goes like this: the value of a CRM sits in the data, the processes and the access rights, and far less in the screen you click through. Opening that screen up to an AI assistant costs Salesforce nothing, the argument runs, because people will use their system more once the barrier to working in it disappears.

There is criticism too. Anyone who helps decide on software within an organisation would do well to take that criticism into account, because it touches on choices you live with for years.

Analysts point to dependency. An organisation that builds its processes on a single AI model has few options left when performance disappoints or costs climb. For years the starting point was that you could switch models. That freedom is shrinking.

There is also doubt about the return. Research by McKinsey has shown for some time that most organisations fail to turn their AI pilots into measurable results. An announcement is not yet a working practice.

And from Salesforce administrators comes a practical warning. Access rights that are set too broadly today barely stand out while people work through screens. The moment an assistant can retrieve everything a profile permits, what stands open becomes visible. The advice is to start with read-only access and to allow the assistant to change data only later.

From clicking to asking

We expect that a large share of the work users do directly in Salesforce today will run through a conversation within two to three years. That conversation can sit inside Salesforce itself, in Teams or Slack, in an assistant such as Claude, or in a chat window an organisation has built on its own processes. What gets recorded in the CRM stays the same. What changes is where the user enters or retrieves that record.

Think of the work of a fundraiser or someone answering the phone at reception. A donor calls with a change of address. Someone emails to say they no longer want to receive post. A colleague wants to know how many gifts came in last month for the emergency appeal, and how many of those came from existing donors. None of that is difficult, but it costs time: logging in, finding the right person, finding the right field, saving, and hoping the opt-out sits at the right level.

In a conversational setup you type or say: "Marleen Peeters no longer wants to receive letters, she just called." The assistant finds the record, shows you which Marleen Peeters it means, changes the field within your permissions, and shows you the confirmation. For figures, the detour through a report someone built once and nobody dares to touch since then disappears.

The heavier work stays inside Salesforce for the first few years. Setting up a campaign structure, mapping an import file, merging duplicate records, preparing tax receipts for the annual filing, building an automation that sends a thank-you email: that calls for oversight and control on a screen. What shifts to the conversation are the simple and mid-level tasks, and that is where the volume sits.

What this means for nonprofits

Nonprofits have an adoption problem that has little to do with technology. We see it at almost every organisation we work with. The board wants reporting, the fundraiser wants to speak to donors, and the CRM sits in between as something you are supposed to fill in. Records go unrecorded, fields get polluted, and six months later the segmentation of your mailing no longer holds.

A conversational layer takes on exactly that barrier. Someone who opens the CRM twice a month no longer has to remember where a field lives. For small teams, where the fundraiser also handles communications and there is no full-time administrator around, that makes a real difference.

At the same time, three things carry more weight than before.

Data quality matters more. An assistant reasoning over your data answers with the same confidence on a polluted database as on a clean one. If you have three places today where an opt-out can sit, you will get three answers tomorrow. The clean-up that has been on your list for two years becomes the condition for using this technology at all.

Access rights become your main safeguard. As long as people work through screens, a profile set too broadly barely shows. The moment an assistant can retrieve everything that profile permits, it lies open. For donor data, and certainly for organisations working with vulnerable groups and therefore handling sensitive personal data, this goes straight to GDPR. Who processes what, where is that data held, and what have you agreed with your supplier?

Costs shift. A user licence can be budgeted in advance. With AI assistants you pay for usage, and that amount depends on how much gets asked. For organisations running on the ten free licences from Salesforce's Power of Us programme, that deserves a line in next year's budget. Salesforce has meanwhile released AI assistants built specifically for nonprofits, among others for prospect research, volunteer scheduling and answering donor questions. The pricing there follows the same logic.

What we are doing with it

Fundflow is a product layer on Salesforce, built for Belgian and Dutch nonprofits. What happens in the underlying platform reaches our users as well. Our fields, processes and definitions are what such an assistant will need to understand.

We are looking at that through two questions. Which actions do our users perform most often, and which of those lend themselves to a conversation? Address changes, communication preferences and retrieving gift and campaign figures sit at the top of that list. And how do we make sure our terms are unambiguous, from gift to campaign to tax receipt? An assistant that does not have the difference between a recurring and a one-off gift clear will give you an answer that is subtly wrong.

Our advice to organisations working with Salesforce today is a sober one. Do not wait for the assistant, get your data in order. Clear out your duplicate records, map where communication preferences actually sit, review your profiles and access rights, and agree internally on which actions you want automated later. Organisations that do this over the next twelve months will be ready when these features become widely available in Europe. Those who wait will find that an assistant working on unreliable data gives equally unreliable answers.

Fundflow is a product of Impactella.

Sources

Claudeforce: ce que le partenariat IA de Salesforce change pour la collecte de fonds

Fri, 04 Sep 2026 08:16:53 GMT

Le 26 août 2026, Salesforce et Anthropic, l'entreprise derrière l'assistant IA Claude, ont annoncé un partenariat baptisé Claudeforce. Pour qui travaille chaque jour dans une base de données de donateurs, cela peut sembler très loin du terrain. Nous pensons pourtant que cette annonce va changer la manière dont les collecteurs de fonds travailleront avec leur CRM dans les prochaines années. Voici donc ce qui a été annoncé, comment le secteur réagit, et ce que cela peut signifier pour une association.

Ce qui a été annoncé

L'annonce comporte trois volets.

Le premier: Claude devient le modèle IA qui alimente les fonctionnalités proposées par Salesforce. Salesforce regroupe ces fonctionnalités sous le nom d'Agentforce, des assistants qui répondent à des questions et exécutent des tâches à l'intérieur de votre propre environnement Salesforce. Le traitement reste dans l'environnement sécurisé de Salesforce, vos données ne partent donc pas chez un tiers.

Le deuxième volet fonctionne dans l'autre sens, et c'est celui qui nous intéresse le plus. Vous pouvez faire travailler Claude directement sur vos données Salesforce depuis une fenêtre de conversation. Un administrateur établit la connexion une seule fois pour toute l'organisation. Chaque collaborateur accède ensuite exactement à ce que ses droits dans Salesforce autorisent, et à rien de plus. Salesforce y ajoute une quarantaine de tâches prêtes à l'emploi, orientées pour l'instant vers les équipes commerciales: préparer un entretien, résumer un dossier, faire le point sur une situation. Ce volet est passé en bêta ouverte en septembre 2026.

Le troisième volet: Claude devient le modèle par défaut dans Slack, la plateforme de discussion rachetée par Salesforce il y a quelques années. Qui travaille dans Slack peut y interroger son CRM sans changer d'écran. Salesforce indique que 83 pour cent de ses propres collaborateurs utilisent cet assistant.

L'entreprise y met des moyens conséquents. Salesforce a investi dans Anthropic et consacre cette année un budget d'environ 300 millions de dollars à l'utilisation de la technologie. L'action a grimpé de plus de dix pour cent après l'annonce.

Comment le secteur réagit

Les médias technologiques américains lisent cette annonce comme une rupture avec le fonctionnement des logiciels d'entreprise jusqu'ici. Le raisonnement de Salesforce tient en une phrase: la valeur d'un CRM réside dans les données, les processus et les droits d'accès, beaucoup moins dans l'écran sur lequel vous cliquez. Ouvrir cet écran à un assistant IA ne coûterait donc rien à Salesforce, puisque les utilisateurs se serviront davantage de leur système dès que le seuil d'entrée disparaît.

Des critiques se font aussi entendre, et elles méritent attention. Toute personne qui participe au choix des logiciels dans une organisation a intérêt à en tenir compte, car ces décisions vous accompagnent pendant des années.

Les analystes pointent la dépendance. Une organisation qui construit ses processus sur un seul modèle d'IA dispose de peu d'options si les performances déçoivent ou si les coûts augmentent. Ces dernières années, le principe était justement de pouvoir changer de modèle. Cette liberté se réduit.

Le rendement suscite lui aussi des doutes. Les travaux de McKinsey montrent depuis un moment que la plupart des organisations ne parviennent pas à transformer leurs projets pilotes en IA en résultats mesurables. Une annonce ne fait pas encore une pratique qui fonctionne.

Du côté des administrateurs Salesforce vient un avertissement très concret. Des droits d'accès réglés trop largement passent aujourd'hui presque inaperçus tant que les gens travaillent par écrans. Dès qu'un assistant peut consulter tout ce qu'un profil autorise, ce qui reste ouvert devient visible. Le conseil est de commencer en lecture seule, et de n'autoriser la modification des données que dans un second temps.

Du clic à la question

Nous nous attendons à ce qu'une grande partie du travail que les utilisateurs effectuent aujourd'hui directement dans Salesforce passe par une conversation d'ici deux à trois ans. Cette conversation peut se dérouler dans Salesforce même, dans Teams ou Slack, dans un assistant comme Claude, ou dans une fenêtre de discussion qu'une organisation fait construire sur ses propres processus. Ce qui est enregistré dans le CRM reste identique. Ce qui change, c'est l'endroit où l'utilisateur encode ou consulte cet enregistrement.

Pensez au travail d'un collecteur de fonds ou d'une personne à l'accueil. Un donateur appelle pour un changement d'adresse. Quelqu'un écrit qu'il ne souhaite plus recevoir de courrier. Une collègue veut savoir combien de dons sont arrivés le mois dernier sur la campagne d'urgence, et combien provenaient de donateurs existants. Ces gestes ne sont pas compliqués, mais ils prennent du temps: se connecter, retrouver la bonne personne, trouver le bon champ, enregistrer, et espérer que l'opt-out se trouve au bon niveau.

Dans une logique conversationnelle, vous écrivez ou dictez: "Marleen Peeters ne souhaite plus recevoir de courrier, elle vient d'appeler." L'assistant retrouve le dossier, vous montre de quelle Marleen Peeters il s'agit, modifie le champ dans la limite de vos droits, et vous affiche la confirmation. Pour les chiffres, le détour par un rapport que quelqu'un a construit un jour et que plus personne n'ose modifier disparaît.

Le travail plus lourd restera dans Salesforce pendant les premières années. Construire une structure de campagne, mapper un fichier d'import, fusionner des doublons, préparer les attestations fiscales pour la déclaration annuelle, créer une automatisation qui envoie un mail de remerciement: tout cela demande une vue d'ensemble et un contrôle sur un écran. Ce qui bascule vers la conversation, ce sont les manipulations simples et moyennes, et c'est là que se trouve le plus gros volume.

Ce que cela signifie pour les associations

Les associations connaissent un problème d'adoption qui a peu à voir avec la technologie. Nous le constatons dans presque chaque organisation avec laquelle nous travaillons. La direction veut du reporting, le collecteur de fonds veut parler à ses donateurs, et le CRM se retrouve entre les deux comme une obligation à remplir. L'encodage traîne, les champs se dégradent, et six mois plus tard la segmentation de votre mailing ne tient plus.

Une couche conversationnelle s'attaque précisément à ce seuil. Qui ouvre le CRM deux fois par mois n'a plus besoin de se souvenir de l'emplacement d'un champ. Pour les petites équipes, où le collecteur de fonds gère aussi la communication et où aucun administrateur à temps plein n'est présent, la différence est réelle.

En même temps, trois points prennent plus de poids.

La qualité des données pèse plus lourd. Un assistant qui raisonne sur vos données répond avec le même aplomb sur une base dégradée que sur une base propre. Si trois endroits différents peuvent accueillir un opt-out aujourd'hui, vous obtiendrez trois réponses demain. Le nettoyage qui figure sur votre liste depuis deux ans devient la condition pour oser utiliser cette technologie.

Les droits d'accès deviennent votre principale sécurité. Tant que les gens travaillent par écrans, un profil réglé trop largement se remarque peu. Dès qu'un assistant peut consulter tout ce que ce profil autorise, tout est exposé. Pour les données de vos donateurs, et plus encore pour les organisations qui accompagnent des publics vulnérables et traitent donc des données sensibles, cela touche directement au RGPD. Qui traite quoi, où ces données sont-elles hébergées, et qu'avez-vous convenu avec votre fournisseur?

Les coûts se déplacent. Une licence utilisateur se budgétise à l'avance. Avec les assistants IA, vous payez à l'usage, et le montant dépend du volume de questions posées. Pour les organisations qui fonctionnent avec les dix licences gratuites du programme Power of Us de Salesforce, cela mérite une ligne dans le budget de l'année prochaine. Salesforce a entre-temps sorti des assistants IA conçus spécifiquement pour le secteur associatif, notamment pour la recherche de prospects, la planification des bénévoles et le traitement des questions des donateurs. La tarification y suit la même logique.

Ce que nous en faisons

Fundflow est une couche produit sur Salesforce, construite pour les associations belges et néerlandaises. Ce qui se passe dans la plateforme sous-jacente arrive donc aussi chez nos utilisateurs. Nos champs, nos processus et nos définitions sont ce qu'un tel assistant devra comprendre.

Nous abordons cela par deux questions. Quelles actions nos utilisateurs effectuent-ils le plus souvent, et lesquelles se prêtent à une conversation? Les changements d'adresse, les préférences de communication et la consultation des chiffres de dons et de campagnes arrivent en tête. Et comment garantir que nos notions restent univoques, du don à la campagne en passant par l'attestation fiscale? Un assistant qui ne distingue pas clairement un don ponctuel d'un don récurrent vous donnera une réponse fausse de peu.

Notre conseil aux organisations qui travaillent aujourd'hui avec Salesforce reste sobre. N'attendez pas l'assistant, mettez vos données en ordre. Éliminez vos doublons, cartographiez où se trouvent réellement les préférences de communication, revoyez vos profils et vos droits d'accès, et décidez en interne quelles actions vous voulez automatiser plus tard. Les organisations qui font ce travail dans les douze prochains mois seront prêtes quand ces fonctionnalités arriveront largement en Europe. Celles qui attendent constateront qu'un assistant qui travaille sur des données peu fiables fournit des réponses tout aussi peu fiables.

Fundflow est un produit d'Impactella.

Sources

Hoe Fundflow je helpt met: donateurgegevens up-to-date houden

Fri, 21 Aug 2026 09:09:31 GMT

Hoe Fundflow je helpt met: donateurgegevens up-to-date houden

Een herkenbaar moment: het is vrijdagnamiddag en er moet een mailing de deur uit. Iemand zoekt het juiste adres van een schenker op in het CRM, een collega heeft ergens een Excel-bestand met een correctie van vorige maand, en de boekhouding werkt met een derde export voor het fiscaal attest. Drie plekken, drie versies, en niemand die met zekerheid weet welke de juiste is. Het soort moment dat toont dat het ook anders kan.

De oorzaak zit in de systemen zelf. Elke afdeling houdt een eigen kopie bij, en een adreswijziging moet drie keer worden doorgevoerd om overal te kloppen.

Fundflow bewaart donateurgegevens op één plek, gekoppeld aan Salesforce. Wijzig je een adres, dan staat het meteen correct in de mailinglijst, het CRM en de basis voor het fiscaal attest. Eén bewerking, geen aparte export nodig.

Die centrale plek is ook waar voorkeuren van schenkers hun plaats krijgen. Een donateur die liever geen e-mail ontvangt, of die communicatie in het Frans wil in plaats van het Nederlands, geeft dat één keer door. Elk systeem dat gebruikmaakt van dat record houdt daar vanaf dan rekening mee, van de nieuwsbrief tot het jaarlijkse attest. Toestemmingen en voorkeuren zitten zo in het record zelf, in plaats van in een apart bestand dat niemand meer bijwerkt. Dat is meteen de basis van een GDPR-vriendelijke manier van werken.

Wat daarbij vaak over het hoofd wordt gezien, is de historiek. Wie heeft dit adres drie maanden geleden gewijzigd, en waarom klopt het nu niet meer? In een gedeeld Excel-bestand is dat zelden te achterhalen. In Fundflow blijft elke wijziging traceerbaar: wie iets heeft aangepast, en wanneer. Handig als een schenker een vraag stelt over zijn gegevens, en al even handig als het bestuur tijdens een controle wil weten hoe de data tot stand is gekomen.

Er is ook de structuur van de velden zelf. Fundflow werkt met standaardvelden die doorzoekbaar en rapporteerbaar zijn: een selectie maken voor een mailing of een rapport voor het bestuur vraagt geen aparte export of handmatige bewerking.

Heeft een organisatie iets specifieks nodig dat niet in die standaardvelden past, dan is er ruimte om eigen velden toe te voegen, zonder dat dat de rest van de structuur verstoort.

Voor een fondsenwerver betekent dit vooral één ding: minder tijd zoeken in bestanden, meer tijd voor het gesprek met de schenker zelf.

Fundflow is een product van Impactella.

Les collecteurs de fonds veulent l'IA, mais ne savent pas comment l'utiliser de façon responsable

Wed, 22 Jul 2026 08:53:11 GMT

L'IA fait déjà partie du quotidien des collecteurs de fonds. Les règles sur la manière de l'utiliser, elles, sont loin derrière. C'est le fil rouge de deux études parues cet été. En France, France générosités a interrogé 375 personnes travaillant dans des organisations qui font appel aux générosités. Au Royaume-Uni, Blackbaud a interrogé 380 collecteurs de fonds pour la neuvième édition de son Status of UK Fundraising .

Beaucoup d'usage, peu de cadre

Les chiffres français sont clairs. 86 % utilisent l'IA au travail. Mais seulement 39 % le font dans un cadre défini par leur organisation. Les 47 % restants utilisent l'IA de leur propre initiative, sans consigne sur les données qui peuvent y entrer. C'est ce que le rapport appelle le shadow AI : un usage de l'IA hors du regard de la direction.

Il ne s'agit pas d'essais occasionnels. Près de trois personnes sur dix utilisent l'IA chaque jour, plus de huit sur dix au moins une fois par semaine. Surtout pour rédiger des textes (88 %) et chercher de l'information (69 %). Pour la collecte de fonds elle-même, la conception et la planification des campagnes, seuls 15 % y ont recours.

Le rapport britannique montre le même mouvement. En 2024, 43 % déclaraient encore ne pas utiliser l'IA. Début 2026, ce chiffre est tombé à 9 %.

Là où ça coince : la formation et le pilotage, pas l'argent

Les obstacles apparaissent à deux moments : au démarrage et lors du déploiement.

Au démarrage, les participants français citent surtout deux problèmes. Un : les gens ne comprennent pas assez bien les outils pour les mettre en place (58 %). Ils ne savent pas quel outil sert à quoi, ni comment le relier à leur propre travail. Deux : la direction de l'organisation connaît elle-même trop peu l'IA (53 %), si bien que personne, au sommet, ne décide si et comment l'organisation l'utilise. Le manque d'argent pèse beaucoup moins. Il n'arrive qu'en cinquième position, cité par un peu plus d'un quart des répondants.

Dans les organisations déjà engagées, le problème se déplace. Trois sur quatre butent sur le même point : l'absence de cadre interne. Concrètement, cela veut dire aucune règle sur les outils autorisés, sur les données qui peuvent y entrer, ni sur qui est responsable du résultat. La moitié se heurte aussi au fait que les outils existants ne respectent pas les règles internes (52 %).

Souvent, il manque également quelqu'un pour piloter. Dans la plupart des organisations, l'IA repose sur le service informatique (44 %). Seuls 27 % ont créé une équipe dédiée, et 13 % n'ont personne en interne pour s'en charger. La formation reste elle aussi à la traîne : un tiers des organisations (32 %) ne prévoit aucune démarche structurée pour former ses collaborateurs.

Entre la direction et le terrain, une ligne de fracture s'ajoute à tout cela. Plus une personne occupe un poste élevé, plus elle juge positivement l'approche de son organisation en matière d'IA. Dans les grandes organisations, de plus de 250 salariés, 56 % citent le manque de compréhension entre la direction et les équipes opérationnelles comme un problème, contre 38 % pour l'ensemble du panel. La direction pense qu'il existe une politique. Sur le terrain, les gens travaillent de leur côté, et c'est là que se concentre le shadow AI.

Le Royaume-Uni pointe dans la même direction. Les deux principaux obstacles y sont les doutes éthiques (61 %) et le manque de formation (59 %). Le budget et la résistance au changement arrivent en bas de liste. Les collecteurs de fonds veulent utiliser l'IA, mais ne savent pas comment le faire de façon responsable.

Ce que les collecteurs de fonds demandent eux-mêmes

Interrogés sur ce qui les aiderait, ils placent en tête des lignes directrices pour un usage éthique et responsable (65 %), suivies d'exemples concrets ayant fonctionné dans leur propre secteur (56 %). Viennent ensuite la formation, les modèles et le financement.

Les inquiétudes portent sur la fiabilité. 81 % craignent les fausses informations, 78 % les résultats inexacts, 75 % les fuites de données. À peine 17 % s'inquiètent pour leur emploi.

Deux témoignages de l'étude montrent bien pourquoi des règles sont nécessaires. Le premier concerne les demandes de subventions. Avec l'IA, un seul collaborateur peut rédiger, dans le même laps de temps, bien plus de demandes qu'avant. Résultat : les fonds et fondations reçoivent tellement de demandes qu'ils n'arrivent plus à les traiter. Certains ont suspendu ou profondément revu leur procédure de candidature, faute de pouvoir absorber le flux.

Le second témoignage porte sur le lien avec le donateur. Dans une collecte de fonds qui repose sur une relation personnelle, une organisation perd précisément cette connaissance humaine lorsqu'elle laisse un outil estimer qui peut donner beaucoup. Celui qui connaît vraiment une personne sait des choses qu'aucun modèle ne tire des données.

Pourquoi les données et les règles passent d'abord

Ce n'est pourtant pas une histoire de technologie seule. Il est question de données et de règles. Un chiffre britannique le montre bien : seuls 9 % attribuent leur croissance de revenus à une meilleure utilisation de la technologie. Dans le même temps, moins d'une organisation sur dix estime que ses systèmes communiquent bien entre eux. Les deux sont liés. Une IA qui travaille sur des données donateurs dispersées et mal tenues renvoie de mauvais résultats. La qualité de ce qui sort dépend de la qualité de ce que l'on introduit.

Pour qui travaille avec un CRM comme Salesforce, une politique d'IA ne commence donc pas par le choix d'un outil, mais par trois questions. Quelles données sont en ordre ? Qui peut les utiliser ? Et qui vérifie ce que l'IA produit avant que cela parte vers un donateur ? De telles règles ne freinent pas l'usage. Elles font en sorte que l'usage déjà bien présent se fasse avec quelqu'un qui regarde.

France générosités poursuit d'ailleurs dans cette voie. Le deuxième volet de son étude, attendu en octobre, portera entièrement sur le contrôle, l'éthique et l'usage responsable. Avec le Don en Confiance, l'organisation a déjà publié un guide pour bâtir une telle gouvernance de l'IA, étape par étape.

La question, pour votre organisation, n'est pas de savoir si vos collaborateurs utilisent l'IA. Ils le font déjà. La question est de savoir si vos données sont en ordre et s'il existe des règles claires, pour que cet usage vous fasse avancer au lieu de créer des problèmes.

Sources : France générosités, « L'usage de l'IA au sein des OSBL, Volet 1 » (juin 2026, 375 répondants) ; Blackbaud Europe, « The Status of UK Fundraising 2026 » (380 répondants) ; analyse via l'European Fundraising Association ( FR , UK ).

Fundraisers want AI, but don't know how to use it responsibly

Wed, 22 Jul 2026 08:52:53 GMT

AI is already woven into the daily work of fundraisers. The rules on how to use it lag far behind. That is the common thread through two studies published this summer. In France, France générosités surveyed 375 people at organisations that rely on public giving. In the UK, Blackbaud surveyed 380 fundraisers for the ninth edition of its Status of UK Fundraising .

Plenty of use, little structure

The French figures are clear. 86 percent use AI at work. But only 39 percent do so within a framework their organisation has set. The other 47 percent use AI on their own initiative, with no guidance on what data may go into the tool. This is what the report calls shadow AI : AI use out of sight of leadership.

This is not the occasional experiment. Almost three in ten use AI every day, more than eight in ten at least once a week. Mostly to write text (88 percent) and to look up information (69 percent). For fundraising itself, designing and planning campaigns, only 15 percent turn to AI.

The UK report shows the same movement. In 2024, 43 percent still said they did not use AI. By early 2026, that had dropped to 9 percent.

Where it stalls: training and governance, not money

The barriers appear at two moments: at the start and during rollout.

At the start, the French respondents point to two problems above all. One: people do not understand the tools well enough to put them to use (58 percent). They do not know which tool does what, or how to connect it to their own work. Two: the organisation's leadership knows too little about AI itself (53 percent), so no one at the top decides whether and how the organisation uses it. Lack of money matters far less. It comes only fifth, cited by a little over a quarter of respondents.

In organisations already under way, the problem shifts. Three in four get stuck on the same point: there is no internal framework. In practice that means no rules on which tools are allowed, what data may go in, and who is responsible for the result. Half also run into existing tools that do not meet their internal rules (52 percent).

Often there is also no one steering. In most organisations AI lands on the IT department's plate (44 percent). Just 27 percent have set up a dedicated team, and 13 percent have no one internally taking charge. Training lags too: a third of organisations (32 percent) offer no structured way to upskill their staff.

On top of that, a fault line runs between management and the shop floor. The higher someone sits, the more positively they rate their organisation's approach to AI. In large organisations, those with more than 250 staff, 56 percent name the gap in understanding between management and operational teams as a problem, against 38 percent across the whole panel. Management thinks there is a policy. On the shop floor, people work on their own, and that is where most shadow AI sits.

The UK points the same way. The two biggest obstacles there are ethical doubts (61 percent) and a lack of training (59 percent). Budget and resistance to change come at the bottom. Fundraisers want to use AI, but do not know how to do it responsibly.

What fundraisers ask for themselves

Asked what would help, they put guidance on ethical and responsible use at the top (65 percent), followed by concrete examples that worked in their own sector (56 percent). Training, templates and funding come after that.

The concerns are about reliability. 81 percent worry about misinformation, 78 percent about inaccurate output, 75 percent about data leaks. Barely 17 percent worry about their job.

Two testimonies from the research make clear why rules are needed. The first is about grant applications. With AI, a single staff member can write far more applications in the same time than before. The result: trusts and foundations receive so many applications that they can no longer process them. Some have paused or thoroughly reworked their application process because they cannot handle the volume.

The second testimony is about the bond with the donor. In fundraising built on a personal relationship, an organisation loses exactly that personal knowledge when it lets a tool estimate who can give a lot. Someone who truly knows a person knows things no model pulls from the data.

Why data and rules come first

Still, this is not a story about technology alone. It is about data and rules. One UK figure makes that clear: only 9 percent credit growth in income to better use of technology. At the same time, fewer than one in ten say their systems connect well to each other. The two are linked. AI that works with scattered and poorly kept donor data gives poor results back. The quality of the output depends on the quality of the data you put in.

For anyone working with a CRM like Salesforce, an AI policy therefore does not start with the choice of a tool, but with three questions. Which data is in order? Who may use it? And who checks what the AI produces before it goes to a donor? Rules like these do not slow use down. They make sure the use that is already there happens with someone watching.

France générosités is taking this direction further itself. The second part of its study, expected in October, deals entirely with control, ethics and responsible use. Together with Don en Confiance, it has already published a guide to build such AI governance step by step.

The question for your organisation is not whether your people use AI. They already do. The question is whether your data is in order and whether clear rules are in place, so that this use moves you forward instead of causing problems.

Sources: France générosités, "L'usage de l'IA au sein des OSBL, Volet 1" (June 2026, 375 respondents); Blackbaud Europe, "The Status of UK Fundraising 2026" (380 respondents); coverage via the European Fundraising Association ( FR , UK ).

Près de 8 Belges sur 10 veulent un impact maximal par euro donné. Ce rendement se gagne dans le travail que personne ne voit.

Wed, 22 Jul 2026 08:43:25 GMT

Le dernier Baromètre de la Philanthropie contient une affirmation testée pour la première fois en 2025 : les associations doivent avant tout obtenir le meilleur rendement possible et faire la plus grande différence par euro investi. 77% des Belges sont d'accord.

Trois quarts du pays, donc, avec une attente précise sur ce qu'il advient de leur argent.

La tentation est grande d'y lire de la méfiance. Pourtant, ce n'est pas ce qui se dégage des chiffres. Ce même Belge continue de croire au don en soi. Près de 8 sur 10 estiment qu'un don contribue à un monde meilleur. 81% jugent la philanthropie socialement importante. Et 60% ont réellement fait un don en 2025. Le Belge croit aux associations caritatives et leur impose en même temps une exigence. Les deux à la fois.

Ce qui se cache derrière cette exigence

Un changement dans le comportement des donateurs rend cette exigence plus nette. Les revenus issus des dons progressent depuis des années, mais cette croissance vient surtout d'un plus grand nombre de dons, pas de dons plus élevés. Le montant moyen par don reste, corrigé de l'inflation, remarquablement stable.

Pour un collecteur de fonds, cela a une conséquence très concrète. Vous gérez plus de donateurs pour un montant moyen à peu près identique. Plus de relations à bien suivre, sans que la valeur de chaque relation n'augmente. Et c'est précisément là, dans la qualité de gestion de ce groupe croissant, que se joue votre rendement par euro.

Le rendement ne se gagne pas sur scène

Quand les organisations réfléchissent au rendement, la conversation porte souvent sur la partie visible : la campagne et le récit qui l'accompagne. Cela compte, mais ce n'est pas là que la plupart des euros se perdent.

La différence se joue à trois endroits qu'on ne met jamais sur une affiche.

L'administration. Chaque heure passée à encoder manuellement les dons, générer les attestations fiscales et pointer les extraits bancaires est une heure, et un euro, qui ne va pas à la mission. Le nombre de dons donnant droit à une attestation fiscale atteint un niveau historiquement élevé, cette charge est donc bien réelle et elle s'accumule. Automatisez-la, et ce temps revient aux donateurs et aux programmes.

La rétention. Quand la croissance vient du volume, un donateur que vous perdez sans bruit est votre fuite la plus coûteuse. Fidéliser un donateur existant coûte une fraction de ce que coûte en trouver un nouveau. Pourtant, beaucoup d'organisations consacrent l'essentiel de leur budget à la prospection et la plus petite part aux personnes qui ont déjà dit oui.

La confiance. Dans le baromètre, la mauvaise gestion reste citée comme motif de ne pas donner, même si ce chiffre baisse depuis quelques années. Un donateur qui voit que son don est bien utilisé redonne. Rendement et confiance se renforcent mutuellement. Une organisation efficace et transparente garde ses donateurs plus longtemps.

Ce qu'un CRM résout, et ce qu'il ne résout pas

Ces trois éléments, les données sur vos donateurs, une administration automatisée et une politique de rétention, se rejoignent à un seul endroit : votre CRM. C'est là que le rendement par euro se gagne ou se perd, dans la pratique.

Nous préférons être honnêtes à ce sujet. Un CRM n'est pas une solution miracle. Un système lourd que personne n'utilise coûte plus qu'il ne rapporte. Il n'aide vraiment que s'il correspond à la façon dont une organisation fonctionne réellement, aux personnes qui y cliquent chaque jour. La technologie n'a de valeur que si elle allège le travail et libère du temps pour les donateurs et les programmes.

Ce que ces 77% demandent réellement

Ces 77% ne demandent pas aux associations de rogner sur leur mission. Ils demandent une gestion rigoureuse de chaque euro qui entre. Pour le secteur, c'est une invitation : prendre la partie invisible du travail aussi au sérieux que la campagne. L'administration et la relation avec vos donateurs déterminent ensemble la part de chaque euro qui arrive réellement à la mission.

Car c'est là, dans la partie la moins glamour du travail, que se joue la plus grande différence par euro.

Chez vous, où le rendement se perd-il le plus : dans la prospection, ou dans la fidélisation de ceux qui ont déjà donné ?

Source : Baromètre de la Philanthropie, 8e édition (Indice de philanthropie par Itinera et Enquête philanthropie par Ipsos, n=1.002). Les chiffres sur le comportement de don portent sur 2025.

Nearly 8 in 10 Belgians want maximum impact per euro. That return is won in the work nobody sees.

Wed, 22 Jul 2026 08:42:41 GMT

The latest Barometer of Philanthropy includes a statement that was tested for the first time in 2025: charities should above all deliver the highest possible return and make the biggest difference per euro donated. 77% of Belgians agree.

Three quarters of the country, then, hold a clear expectation about what happens to their money.

It's tempting to read distrust into that number. But that picture doesn't hold up. The same Belgian still believes in giving itself. Nearly 8 in 10 think a gift contributes to a better world. 81% call philanthropy socially important. And 60% actually gave in 2025. Belgians believe in charities and hold them to a standard at the same time. Both, together.

What's behind that expectation

A shift in giving behaviour makes this expectation sharper. Income from donations has grown for years, but that growth comes mostly from more gifts, not bigger ones. The average gift amount, adjusted for inflation, has stayed remarkably stable.

For a fundraiser, that has a very concrete consequence. You manage more donors for roughly the same average amount. More relationships to follow up well, without the value per relationship rising. And that is exactly where your return per euro gets decided: in how well you manage that growing group.

Return isn't won on stage

When organisations think about return, the conversation often centres on the visible side: the campaign and the story around it. That matters, but it's not where most euros leak away.

The difference gets made in three places no one puts on a poster.

Administration. Every hour spent manually logging gifts, generating tax certificates, and reconciling bank files is an hour, and a euro, that doesn't go to the mission. The number of tax-deductible gifts is at a historic high, so this work is real and it keeps piling up. Automate it, and that time goes back to donors and programmes.

Retention. When growth comes from volume, a donor you quietly lose is your most expensive leak. Keeping an existing donor costs a fraction of finding a new one. Yet many organisations still put most of their budget into acquisition and the smallest share into the people who already said yes.

Trust. The barometer still lists mismanagement as a reason not to give, even though that figure has been dropping for a few years. A donor who sees their gift land well gives again. Return and trust reinforce each other. Organisations that work efficiently and transparently keep donors longer.

What a CRM solves, and what it doesn't

Those three things, donor data, automated administration, and a retention approach, come together in one place: your CRM. That's where return per euro gets won or lost in practice.

We'd rather be honest about that. A CRM isn't a cure-all. A heavy system nobody uses costs more than it delivers. It only helps when it fits how an organisation actually works, and how the people using it every day actually work. Technology only earns its place when it lightens the workload and frees up time for donors and programmes.

What that 77% is really asking for

That 77% isn't asking charities to cut back on their mission. They're asking for careful stewardship of every euro that comes in. For the sector, that's an invitation: take the invisible side of the work as seriously as the campaign. Administration and the relationship with your donors together decide how much of every euro actually reaches the mission.

Because that's where the biggest difference per euro gets made: in the least glamorous part of the work.

Where does most of your return leak away: in acquisition, or in keeping the donors you already have?

Source: Barometer of Philanthropy, 8th edition (Philanthropy Index by Itinera and Philanthropy Survey by Ipsos, n=1,002). Giving behaviour figures relate to 2025.

Bijna 8 op 10 Belgen wil maximale impact per euro. Die winst ligt in het werk dat niemand ziet.

Wed, 22 Jul 2026 08:42:00 GMT

In de nieuwste Barometer van de Filantropie staat een uitspraak die er in 2025 voor het eerst werd bijgevraagd: goede doelen moeten vooral het hoogst mogelijke rendement behalen en het grootste verschil maken per ingezette euro. 77% van de Belgen is het daarmee eens.

Drie kwart van het land dus, met een uitgesproken verwachting over wat er met hun geld gebeurt.

Het is verleidelijk om daar wantrouwen in te lezen. Toch klopt dat beeld niet. Diezelfde Belg blijft geloven in het geven zelf. Bijna 8 op 10 vindt dat je met een gift bijdraagt aan een betere wereld. 81% noemt filantropie maatschappelijk belangrijk. En 60% deed in 2025 effectief een gift. De Belg gelooft in goede doelen en legt er tegelijk een norm aan op. Allebei tegelijk.

Wat er achter die vraag zit

Er is een verschuiving in het geefgedrag die deze vraag scherper maakt. De inkomsten uit giften groeien al jaren, maar die groei komt vooral van méér giften, niet van grotere. Het gemiddelde bedrag per gift blijft, gecorrigeerd voor inflatie, opvallend stabiel.

Voor een fondsenwerver betekent dat iets heel concreets. Je beheert meer donateurs voor ongeveer hetzelfde gemiddelde bedrag. Meer relaties om goed op te volgen, zonder dat het bedrag per relatie meestijgt. En net daar, in hoe goed je die groeiende groep beheert, wordt je rendement per euro bepaald.

Rendement wordt niet gewonnen op het podium

Als organisaties nadenken over rendement, gaat het gesprek vaak over de zichtbare kant: de campagne en het verhaal eromheen. Dat telt, maar het is niet waar de meeste euro's weglekken.

Het verschil wordt gemaakt op drie plekken die niemand op een affiche zet.

Administratie. Elk uur dat naar manueel inboeken van giften, het aanmaken van fiscale attesten en het afpunten van bankbestanden gaat, is een uur en een euro die niet naar de missie gaan. Het aantal fiscaal ondersteunde giften ligt historisch hoog, dus dat werk is reëel en het stapelt zich op. Automatiseer je het, dan komt die tijd vrij voor donateurs en programma's.

Retentie. Als groei van volume komt, is een donateur die je stil verliest je duurste lek. Een bestaande gever behouden kost een fractie van een nieuwe vinden. Toch stoppen veel organisaties het grootste deel van het budget in werving en het kleinste in de mensen die al ja zeiden.

Vertrouwen. In de barometer noemen mensen "wanbeheer" nog altijd als reden om niet te geven, ook al daalt dat cijfer al enkele jaren. Een donateur die ziet dat zijn gift goed terechtkomt, geeft opnieuw. Rendement en vertrouwen versterken elkaar. Wie efficiënt en transparant werkt, houdt donateurs langer.

Wat een CRM wel en niet oplost

Die drie dingen, data over je donateurs, geautomatiseerde administratie en een retentiebeleid, komen samen op één plek: je CRM. Daar wordt het rendement per euro in de praktijk gewonnen of verspeeld.

We zijn daar graag eerlijk over. Een CRM is geen wondermiddel. Een zwaar systeem dat niemand gebruikt, kost meer dan het oplevert. Het helpt pas als het past bij hoe een organisatie echt werkt, bij de mensen die er elke dag in klikken. Technologie is pas nuttig als ze je werk lichter maakt en tijd vrijspeelt voor donateurs en programma's.

Wat die 77% echt vraagt

Die 77% vraagt goede doelen niet om te besparen op hun missie. Ze vragen om zorgvuldig om te springen met elke euro die binnenkomt. Voor de sector ligt daar een uitnodiging: neem de onzichtbare kant even serieus als de campagne. De administratie en de band met je donateurs bepalen samen hoeveel van elke euro echt bij de missie terechtkomt.

Want daar, in dat minst glamoureuze deel van het werk, wordt het grootste verschil per euro gemaakt.

Waar lekt bij jullie het meeste rendement weg: in de werving, of in het behouden van wie al gaf?

Bron: Barometer van de Filantropie, 8ste editie (Filantropie-index door Itinera en Filantropie-enquête door Ipsos, n=1.002). De cijfers over geefgedrag hebben betrekking op 2025.

Fondsenwervers willen AI, maar weten niet hoe het verantwoord moet

Wed, 15 Jul 2026 08:35:03 GMT

AI zit al diep in het dagelijkse werk van fondsenwervers. De afspraken over hoe je die AI gebruikt, lopen ver achterop. Dat is de rode draad door twee onderzoeken die deze zomer verschenen. In Frankrijk bevroeg France générosités 375 medewerkers van organisaties die van giften leven. In het Verenigd Koninkrijk ondervroeg Blackbaud 380 fondsenwervers voor de negende editie van zijn Status of UK Fundraising .

Veel gebruik, weinig kader

De Franse cijfers zijn duidelijk. 86 procent gebruikt AI op het werk. Maar slechts 39 procent doet dat binnen een kader dat de organisatie zelf heeft afgesproken. De andere 47 procent gebruikt AI op eigen initiatief, zonder richtlijn over welke gegevens in de tool mogen. Dat is wat het rapport shadow AI noemt: AI-gebruik buiten het zicht van de leiding.

Het gaat niet om af en toe iets uitproberen. Bijna drie op de tien gebruiken AI elke dag, ruim acht op de tien minstens één keer per week. Vooral om teksten te schrijven (88 procent) en informatie op te zoeken (69 procent). Voor het uitwerken van de fondsenwerving zelf, het bedenken en plannen van campagnes, gebruikt maar 15 procent AI.

Het Britse rapport laat dezelfde beweging zien. In 2024 zei nog 43 procent géén AI te gebruiken. Begin 2026 is dat gedaald tot 9 procent.

Waar het vastloopt: opleiding en beleid, niet geld

De drempels liggen op twee momenten: bij de start en bij de invoering.

Aan de start noemen de Franse deelnemers vooral twee problemen. Eén: mensen begrijpen de tools niet goed genoeg om ze in te voeren (58 procent). Ze weten niet welke tool waarvoor dient of hoe ze die aan hun eigen werk koppelen. Twee: de leiding van de organisatie weet zelf te weinig van AI (53 procent), waardoor er aan de top niemand beslist of en hoe de organisatie AI inzet. Geldgebrek speelt veel minder mee. Dat staat pas op de vijfde plaats, bij iets meer dan een kwart van de bevraagden.

Bij organisaties die al bezig zijn, verschuift het probleem. Drie op de vier lopen vast op hetzelfde punt: er is geen intern kader. Concreet betekent dat geen afspraken over welke tools toegelaten zijn, welke gegevens erin mogen, en wie verantwoordelijk is voor het resultaat. De helft botst er ook op dat bestaande tools niet passen binnen de interne regels (52 procent).

Vaak ontbreekt ook iemand die het stuurt. In de meeste organisaties ligt AI op het bord van de IT-dienst (44 procent). Maar 27 procent heeft er een apart team voor opgericht, en 13 procent heeft intern niemand die het in handen neemt. Opleiding blijft eveneens achter: een derde van de organisaties (32 procent) voorziet geen enkele gestructureerde manier om medewerkers bij te scholen.

Tussen directie en werkvloer loopt daarbovenop een breuklijn. Hoe hoger iemand zit, hoe positiever die de AI-aanpak van de organisatie inschat. In grote organisaties, met meer dan 250 werknemers, noemt 56 procent het gebrek aan begrip tussen directie en operationele teams een probleem, tegenover 38 procent in het hele panel. De directie denkt dat er beleid is. Op de werkvloer werken mensen op eigen houtje, en net daar zit de meeste shadow AI.

Het VK wijst dezelfde richting uit. De twee grootste obstakels zijn er ethische twijfels (61 procent) en een tekort aan opleiding (59 procent). Budget en weerstand tegen verandering staan onderaan. Fondsenwervers willen AI gebruiken, maar weten niet hoe ze het verantwoord doen.

Wat fondsenwervers zelf vragen

Gevraagd wat zou helpen, staan richtlijnen voor ethisch en verantwoord gebruik bovenaan (65 procent), gevolgd door concrete voorbeelden uit de eigen sector die werkten (56 procent). Pas daarna komen opleiding, sjablonen en financiering.

De zorgen gaan over betrouwbaarheid. 81 procent vreest foute informatie, 78 procent onnauwkeurige resultaten, 75 procent datalekken. Amper 17 procent maakt zich zorgen over zijn job.

Twee getuigenissen uit het onderzoek maken duidelijk waarom afspraken nodig zijn. De eerste gaat over subsidieaanvragen. Met AI kan één medewerker in dezelfde tijd veel meer aanvragen schrijven dan vroeger. Het gevolg: fondsen en stichtingen krijgen zoveel aanvragen binnen dat ze het niet meer verwerkt krijgen. Sommige hebben hun aanvraagprocedure stopgezet of grondig herzien omdat ze de stroom niet aankunnen.

De tweede getuigenis gaat over de band met de donateur. Bij fondsenwerving die draait om een persoonlijke relatie, verliest een organisatie net die persoonlijke kennis wanneer ze een tool laat inschatten wie veel kan geven. Wie iemand echt kent, weet dingen die geen model uit de data haalt.

Waarom gegevens en afspraken vooropgaan

Toch is dit geen verhaal over technologie alleen. Het gaat over gegevens en afspraken. Eén Brits cijfer maakt dat duidelijk: maar 9 procent schrijft groei in inkomsten toe aan het beter gebruiken van technologie. Tegelijk zegt minder dan één op de tien dat hun systemen goed op elkaar aansluiten. Die twee hangen samen. AI die werkt met verspreide en slecht bijgehouden donateursgegevens, geeft slechte resultaten terug. De kwaliteit van de output hangt af van de kwaliteit van de gegevens die je invoert.

Voor wie met een CRM als Salesforce werkt, begint een AI-beleid daarom niet bij de keuze van een tool, maar bij drie vragen. Welke gegevens staan op orde? Wie mag ze gebruiken? En wie controleert wat de AI produceert voordat het naar een donateur gaat? Zulke afspraken remmen het gebruik niet af. Ze zorgen ervoor dat het gebruik dat er nu al is, gebeurt met iemand die meekijkt.

France générosités werkt die richting zelf verder uit. Het tweede deel van hun onderzoek, verwacht in oktober, gaat volledig over controle, ethiek en verantwoord gebruik. Samen met Don en Confiance publiceerden ze al een gids om zo'n AI-beleid stap voor stap op te bouwen.

De vraag voor je organisatie is niet of je mensen AI gebruiken. Dat doen ze al. De vraag is of je gegevens op orde staan en of er duidelijke afspraken zijn, zodat dat gebruik je vooruithelpt in plaats van problemen te veroorzaken.

Bronnen: France générosités, "L'usage de l'IA au sein des OSBL, Volet 1" (juni 2026, 375 respondenten); Blackbaud Europe, "The Status of UK Fundraising 2026" (380 respondenten); duiding via de European Fundraising Association ( FR , UK ).

Cinq moments où votre système vous freine

Tue, 14 Jul 2026 11:52:11 GMT

Il est mardi matin, et un membre de votre équipe passe déjà trois quarts d'heure à nettoyer une liste pour un envoi qui doit partir à dix heures. Deux fois le même donateur, avec une adresse e-mail différente. Un nom mal orthographié que le système ne reconnaît pas comme la même personne. Le temps que la liste soit prête, la moitié de la matinée est passée, et personne n'a encore pensé à un donateur.

Ce genre de moment n'arrive jamais seul. C'est un schéma que la plupart des professionnels de la collecte de fonds reconnaissent.

Prenez le reporting. Un membre du conseil d'administration demande comment s'est déroulée la campagne de fin d'année, et la réponse n'arrive qu'une semaine plus tard, parce qu'il faut d'abord rassembler des données venues de trois endroits différents. Dans un système qui fonctionne vraiment avec vous, ce chiffre s'affiche en quelques minutes.

Ou prenez ce nouveau collègue qui, six semaines plus tard, demande encore comment le système fonctionne exactement. Pas parce qu'il est lent, mais parce que personne n'a jamais expliqué pourquoi certains champs portent tel nom, ou pourquoi une campagne est structurée de telle façon. Cette connaissance vivait dans la tête de quelqu'un qui est parti depuis.

Il y a aussi ce donateur qui arrête de donner sans que personne ne l'ait vu venir. Aucun signal ne vous a prévenu quand cette personne a commencé à donner moins. Vous ne le constatez qu'au bilan annuel, quand il est déjà trop tard pour réagir.

Et puis il y a cette segmentation qui n'en est plus vraiment une. Vous exportez tout vers Excel, filtrez manuellement par âge ou par historique de dons, puis réimportez le résultat. Ce qui devrait prendre deux clics devient une demi-journée de travail.

Rien de tout cela ne dit quoi que ce soit sur l'engagement de votre équipe. Cela en dit long sur l'écart entre l'âge du système et la croissance de l'organisation qui l'utilise.

Une base de données conçue à l'origine pour deux mille donateurs ne se comporte pas de la même façon avec huit mille. Ce n'est la faute de personne. C'est simplement un système qui n'a pas suivi la croissance.

Le Growth Scan de Fundflow vous donne, en huit minutes, une vue claire sur ce qui coince dans votre système, et sur ce qui fonctionne déjà bien. Pas de discours commercial. Juste un état des lieux honnête d'où vous en êtes aujourd'hui.

Five moments when your system gets in your way

Tue, 14 Jul 2026 11:52:01 GMT

It's Tuesday morning, and someone on your team has already spent three quarters of an hour cleaning up a list for a mailing that needs to go out at ten. The same donor twice, with a different email address. A misspelled name the system doesn't recognise as the same person. By the time the list is ready, half the morning is gone, and nobody has thought about an actual donor yet.

Moments like this rarely happen in isolation. It's a pattern, and most fundraisers recognise it.

Take reporting. A board member asks how the year end campaign performed, and the answer only comes a week later, because someone first has to piece together data from three different places. In a system that actually works with you, that figure would be ready within minutes.

Or take the new colleague who, six weeks in, still asks how the system is put together. Not because they're slow, but because nobody ever wrote down why certain fields are named the way they are, or why a campaign is built the way it is. That knowledge lived in the head of whoever worked there before, and left with them.

There's also the donor who stops giving without anyone seeing it coming. No signal flagged that this person had started giving less. You only notice it in the year end figures, once it's too late to do anything about it.

And then there's segmentation that isn't really segmentation anymore. You export everything to Excel, filter manually by age or giving history, and import the result back in. What should take two clicks turns into half an afternoon.

None of this says anything about how hard your team works. It says something about how far the system has fallen behind the organisation using it.

A database built for two thousand donors behaves differently once you reach eight thousand. That's nobody's fault. It's simply a system that hasn't kept pace with growth.

The Fundflow Growth Scan gives you a clear picture in about eight minutes: where your system is working against you, and where it's already working well. No sales pitch. Just an honest picture of where you stand today.

Vijf momenten waarop je systeem je in de weg loopt

Tue, 14 Jul 2026 11:51:35 GMT

Het is dinsdagochtend en iemand van je team is al drie kwartier bezig met een lijst opkuisen voor een mailing die om tien uur de deur uit moet. Twee keer dezelfde donateur, ander e-mailadres. Een naam met een tikfout die het systeem niet herkent als dezelfde persoon. Tegen de tijd dat de lijst klaar is, is de helft van de ochtend weg, en niemand heeft nog naar een donateur omgekeken.

Zo'n moment komt zelden alleen. Het is een patroon, en de meeste fondsenwervers herkennen het.

Neem rapportage. Een bestuurslid vraagt hoe de eindejaarscampagne heeft gepresteerd, en het antwoord komt pas een week later, omdat iemand eerst gegevens uit drie plekken moet samenpuzzelen. In een systeem dat wél meewerkt, staat dat cijfer er binnen enkele minuten.

Of neem die nieuwe collega die na zes weken nog altijd vraagt hoe het systeem precies in elkaar zit. Niet omdat ze traag is, maar omdat niemand ooit heeft opgeschreven waarom bepaalde velden zo heten of waarom een campagne op die manier is opgebouwd. Die kennis zat in het hoofd van wie er vroeger werkte, en is met hen vertrokken.

Er is ook de donateur die stopt zonder dat iemand het zag aankomen. Geen enkel systeem tikte je aan toen die persoon minder begon te geven. Je ziet het pas in de jaarcijfers, als het al te laat is om nog iets te doen.

En dan is er de segmentatie die eigenlijk geen segmentatie meer is. Je exporteert alles naar Excel, filtert daar handmatig op leeftijd of gifthistoriek, en importeert het resultaat weer terug. Wat twee klikken zou moeten zijn, wordt een halve namiddag.

Niets daarvan zegt iets over hoe hard je team werkt. Het zegt iets over hoe oud het systeem is geworden ten opzichte van de organisatie die ermee werkt.

Een database die ooit is opgezet voor tweeduizend donateurs, gedraagt zich anders bij achtduizend. Dat is niemands fout. Het is gewoon een systeem dat de groei niet heeft bijgebeend.

De Fundflow Growth Scan geeft je daar op acht minuten tijd zicht op: waar het systeem tegenwerkt, en waar het al wel goed zit. Geen verkoopgesprek. Gewoon een eerlijk beeld van waar je vandaag staat.

Thanking donors works, just not the way you think

Fri, 03 Jul 2026 14:02:57 GMT

Thanking donors works, just not the way you think

Picture this: a donor clicks "confirm" after an online gift. Two minutes later, an email lands in their inbox. Automatically generated, polite, smooth. And for most donors, entirely expected.

The question is whether that email still does anything for the relationship.

Over the past few years, a strong consensus has formed in fundraising around the thank-you process: thank donors fast, for every gift, as automated as possible. The logic sounds sound. But both research and practice tell a more nuanced story.

What the research says

McConkey Johnston International studied the effect of personalized thank-you letters on new donors. First-time donors who received a personal thank-you within 48 hours gave again four times more often. The key word here is "personal": not a generic confirmation, but a thank-you that read as if it had been written specifically for that person.

Penelope Burk's research, gathered in her book Donor-Centered Fundraising, confirms this. Burk asked donors what had prompted them to make a second gift. 45 percent pointed to an excellent thank-you letter after their first gift as the deciding factor. Not the campaign. Not the newsletter. The thank-you.

At the same time, the Abila Donor Loyalty Study shows that 71 percent of donors feel more engaged with an organization when they receive personalized content. Not more content. Not faster content. Personalized content.

Taken together, these three findings point in the same direction: the quality and relevance of a thank-you determine its effect, not the volume.

A thank-you process versus a thank-you strategy

There's a real difference between the two.

A thank-you process sends the same email for every gift, a few minutes after the transaction. It scales, and it ticks a box. But as a relational gesture, it doesn't amount to much.

A thank-you strategy deliberately decides which donor gets which form of recognition, and when. It builds on what's already sitting in your CRM: giving history, thematic interests, communication preferences, involvement in projects. And it's willing to say that not every gift deserves the same follow-up, but every valuable relationship deserves real attention at the right moment.

That takes decisions. Which triggers do you define? A first gift. A third gift within one year. The move to monthly giving. A donor who gives again after years of inactivity. For each of these moments, you decide which channel and which content fit.

Personalization that goes beyond name and amount

Plenty of nonprofits claim to personalize, but what they mean is that the first name and gift amount get pulled into the email automatically. That's a start, but donors can tell the difference between an email that's "for them" and one that's actually written "to them."

Real personalization builds on several layers.

The first is relationship context: how long has this person been a donor, what's their giving pattern, are they also a volunteer or an ambassador?

The second is thematic interest: which projects or themes has this person historically supported? What content do they open and click on?

The third is the content link itself: the thank-you explicitly references those themes and shares news that's relevant to that specific person.

Say a donor has supported your bee project every year for the past two years. It would be a shame to open the thank-you email with a long story about hedgehogs and mention, almost in passing, that "something's also happening with bees." It's far stronger to open with a concrete update on that bee project, name one result, and let the donor feel it: "We know what matters to you."

Old school: handwritten cards for a select few

There's still something to a handwritten card. Everyone knows it takes time, and that's exactly why it feels sincere. An organization can't do this for every donor, but it can deploy it strategically.

Each week, pick 20 to 25 donors from your CRM based on a meaningful criterion, such as a first gift, an anniversary year, or a reactivation, and write them a short, personal card. You'll send fewer than with a mass mailing, but each card is a clear signal that someone is more than a record in a database.

AI as an assistant, not a shortcut

Organizations that want to personalize at scale are increasingly looking at AI. That's understandable: you can't manually write a separate thank-you email for every donor.

But how AI gets used makes all the difference.

AI as a shortcut produces text that looks personalized but isn't. Research shows that a significant share of online donors say opaque AI use would make them less inclined to give. That's not a reason to avoid AI, but it is a signal that quality control has to happen upfront, in the setup and the safeguards, not as an afterthought.

AI as a strategic assistant works differently. You start by building a content pool: excerpts from annual reports, project updates, impact stories, internal reporting that's cleared for sharing. That pool is put together deliberately.

You then feed the system with CRM data per donor: interests, giving behavior, communication preferences. Based on that, the system writes a personalized email, tailored to that specific person.

Quality control doesn't sit in reviewing every email after the fact. It sits in what you configure upfront. Which topics, phrasings, or situations should never appear in a thank-you email? At what thresholds, an unusually large gift, a sensitive situation, a particular donor profile, should the system route a case to a human instead of sending it automatically? Once those criteria are set, the system can run on its own, without anyone checking every single email.

That's how you combine scale with depth. Hundreds of thank-you emails that genuinely reflect who the donor is, fully automated, without losing relevance.

From automation to attention

Sending more thank-yous isn't the fix. Better thank-yous are. Every layer of automation, every layer of personalization, every handwritten card serves the same purpose: making a donor feel seen, not counted.

What matters is the quality and relevance of every touchpoint. The willingness to say that not every gift gets a personal follow-up, but every valuable relationship gets the right attention at the right moment. And the willingness to stop treating your CRM as a transaction database and start treating it as the foundation of a relational strategy.

Donors notice the difference. The question is whether we, as fundraising professionals, notice it just as clearly.

Fundflow is the Salesforce-based CRM solution for fundraising, built for Belgian and European nonprofits. With features for donor history tracking, segmentation, and communication automation, Fundflow helps organizations turn their thank-you process into a genuine stewardship strategy.

Fundflow is a product of Impactella.

Sources

McConkey Johnston International. The effect of personalized thank-you letters on donor retention. Cited via SOFII. https://sofii.org/article/how-thanking-can-transform-your-relationship
Burk, P. (2003). Donor-Centered Fundraising. Cygnus Applied Research. https://www.cygresearch.com/donor-centered-fundraising
Abila (2016). Donor Loyalty Study: A Deep Dive into Donor Behaviors and Attitudes. https://www.prnewswire.com/news-releases/abila-donor-loyalty-study-finds-content-and-personalization-key-to-donor-loyalty-across-generations-and-income-levels-300250649.html
Kindsight (2025). Donor Stewardship Guide for Nonprofits (incl. 2024 retention figures). https://kindsight.io/resources/blog/individual-donor-stewardship/

Remercier vos donateurs, oui. Mais pas n'importe comment.

Fri, 03 Jul 2026 14:00:28 GMT

ReImaginez : un donateur clique sur « confirmer » après un don en ligne. Deux minutes plus tard, un e-mail arrive. Généré automatiquement, poli, fluide. Et pour la plupart des donateurs : totalement prévisible.

La question est de savoir si cet e-mail change encore quelque chose à la relation.

Ces dernières années, un consensus s'est installé dans le secteur de la collecte de fonds autour du processus de remerciement : remercier vite, à chaque don, de la manière la plus automatisée possible. Le raisonnement semble logique. Mais la recherche, tout comme l'expérience de terrain, nuance ce constat.

Ce que dit la recherche

McConkey Johnston International a étudié l'effet des lettres de remerciement personnalisées auprès des nouveaux donateurs. Les donateurs qui recevaient un remerciement personnalisé dans les 48 heures suivant leur premier don donnaient quatre fois plus souvent une seconde fois. Le mot clé, ici, c'est « personnalisé » : pas une confirmation générique, mais un remerciement qui donnait l'impression d'avoir été écrit spécifiquement pour cette personne.

Ce constat est confirmé par les travaux de Penelope Burk, rassemblés dans son ouvrage Donor-Centered Fundraising. Burk a demandé aux donateurs ce qui les avait poussés à faire un second don. 45 % ont cité une excellente lettre de remerciement après leur premier don comme facteur décisif. Pas la campagne. Pas la newsletter. Le remerciement.

Dans le même temps, l'Abila Donor Loyalty Study montre que 71 % des donateurs se sentent plus impliqués envers une organisation lorsqu'ils reçoivent du contenu personnalisé. Pas plus de contenu. Pas un contenu plus rapide. Du contenu personnalisé.

Ces trois constats pointent dans la même direction : c'est la qualité et la pertinence d'un remerciement qui déterminent son effet, pas son volume.

Un processus de remerciement contre une stratégie de remerciement

Il y a une différence fondamentale entre les deux.

Un processus de remerciement envoie le même e-mail pour chaque don, quelques minutes après la transaction. C'est scalable, et ça coche une case. Mais en tant que geste relationnel, ça ne pèse pas lourd.

Une stratégie de remerciement choisit délibérément quel donateur reçoit quelle forme de reconnaissance, et à quel moment. Elle s'appuie sur ce que votre CRM sait déjà : historique des dons, centres d'intérêt thématiques, préférences de communication, implication dans les projets. Et elle ose affirmer que tous les dons ne méritent pas le même suivi, mais que chaque relation précieuse mérite une réelle attention au bon moment.

Cela demande des choix. Quels déclencheurs définissez-vous ? Un premier don. Un troisième don en l'espace d'un an. Le passage à un soutien mensuel. Un donateur qui redonne après des années d'inactivité. Pour chacun de ces moments, vous décidez quel canal et quel contenu conviennent.

Une personnalisation qui va au-delà du prénom et du montant

Beaucoup d'ONG affirment personnaliser leurs communications, mais entendent par là que le prénom et le montant du don s'insèrent automatiquement dans l'e-mail. C'est un début, mais les donateurs sentent la différence entre un e-mail qui leur est destiné et un e-mail qui leur est vraiment adressé.

Une vraie personnalisation se construit sur plusieurs niveaux.

Le premier, c'est le contexte relationnel : depuis combien de temps la personne est-elle donatrice, quel est son profil de don, est-elle aussi bénévole ou ambassadrice ?

Le deuxième, c'est l'intérêt thématique : sur quels projets ou thèmes la personne a-t-elle donné par le passé ? Quels contenus ouvre-t-elle, sur lesquels clique-t-elle ?

Le troisième, c'est le lien de contenu : le remerciement fait explicitement référence à ces thèmes et partage une actualité pertinente pour cette personne précise.

Imaginez qu'un donateur ait soutenu votre projet « abeilles » chaque année depuis deux ans. Il serait dommage d'ouvrir l'e-mail de remerciement par un long récit sur les hérissons, en mentionnant en passant qu'il « se passe aussi quelque chose avec les abeilles ». Il est bien plus fort d'ouvrir sur une actualité concrète de ce projet abeilles, de citer un résultat précis, et de faire ainsi sentir : « Nous savons ce qui compte pour vous. »

Old school : des cartes manuscrites pour un groupe restreint

Une carte manuscrite a toujours quelque chose de particulier. Tout le monde sait que ça prend du temps, et c'est précisément pour ça que ça sonne sincère. Une organisation ne peut pas faire ça pour chaque donateur, mais elle peut l'utiliser de façon stratégique.

Sélectionnez chaque semaine 20 à 25 donateurs dans votre CRM sur la base d'un critère significatif : un premier don, une année anniversaire, une réactivation. Écrivez-leur une courte carte personnelle. Vous en envoyez moins qu'avec un envoi massif, mais chaque carte est un signal clair : cette personne est plus qu'une ligne dans la base de données.

L'IA comme assistante, pas comme raccourci

Les organisations qui veulent personnaliser à grande échelle se tournent de plus en plus vers l'IA. C'est compréhensible : on ne peut pas rédiger manuellement un e-mail de remerciement distinct pour chaque donateur.

Mais la façon dont l'IA est utilisée fait toute la différence.

Utilisée comme raccourci, l'IA produit des textes qui ont l'air personnalisés sans l'être. Des études montrent qu'une part importante des donateurs en ligne se disent moins enclins à donner face à un usage opaque de l'IA. Ce n'est pas une raison d'éviter l'IA, mais c'est le signal que le contrôle qualité doit se jouer en amont, dans la conception et les garde-fous, pas comme une vérification après coup.

Utilisée comme assistante stratégique, l'IA fonctionne autrement. Vous constituez d'abord une base de contenu : extraits de rapports annuels, mises à jour de projets, récits d'impact, éléments de reporting interne que vous pouvez partager. Cette base est constituée de façon réfléchie.

Vous alimentez ensuite le système avec les données CRM de chaque donateur : centres d'intérêt, comportement de don, préférences de communication. Sur cette base, le système rédige un e-mail personnalisé, adapté à cette personne précise.

Le contrôle qualité ne se joue pas dans la relecture de chaque e-mail après coup, mais dans ce que vous configurez en amont. Quels sujets, quelles formulations ou quelles situations ne doivent jamais apparaître dans un e-mail de remerciement ? À partir de quels seuils, un montant de don exceptionnel, une situation sensible, un profil de donateur particulier, le système doit-il transmettre le cas à un suivi humain plutôt que de l'envoyer automatiquement ? Une fois ces critères bien définis, le système peut fonctionner de façon autonome, sans que chaque e-mail doive être vérifié individuellement.

Vous combinez ainsi l'échelle et la profondeur. Des centaines d'e-mails de remerciement qui correspondent réellement à qui est chaque donateur, entièrement automatisés, sans perte de pertinence.

De l'automatisme à l'attention

Envoyer davantage de remerciements n'est pas la solution. De meilleurs remerciements, si. Chaque automatisation, chaque couche de personnalisation, chaque carte manuscrite sert le même objectif : donner au donateur le sentiment d'être vu, pas compté.

Ce qui compte, c'est la qualité et la pertinence de chaque point de contact. La volonté d'affirmer que tous les dons ne méritent pas un suivi personnel, mais que chaque relation précieuse mérite la bonne attention au bon moment. Et la volonté de ne plus traiter votre CRM comme une base de données transactionnelle, mais comme le socle d'une véritable stratégie relationnelle.

Les donateurs voient la différence. Reste à savoir si nous, professionnels de la collecte de fonds, la voyons tout aussi bien.

Fundflow est la solution CRM basée sur Salesforce pour la collecte de fonds, conçue pour les ONG belges et européennes. Avec ses fonctionnalités de suivi de l'historique des donateurs, de segmentation et d'automatisation de la communication, Fundflow aide les organisations à transformer leur processus de remerciement en une véritable stratégie de stewardship.

Fundflow est un produit d'Impactella.

Sources

McConkey Johnston International. L'effet des lettres de remerciement personnalisées sur la fidélisation des donateurs. Cité via SOFII. https://sofii.org/article/how-thanking-can-transform-your-relationship
Burk, P. (2003). Donor-Centered Fundraising. Cygnus Applied Research. https://www.cygresearch.com/donor-centered-fundraising
Abila (2016). Donor Loyalty Study: A Deep Dive into Donor Behaviors and Attitudes. https://www.prnewswire.com/news-releases/abila-donor-loyalty-study-finds-content-and-personalization-key-to-donor-loyalty-across-generations-and-income-levels-300250649.html
Kindsight (2025). Donor Stewardship Guide for Nonprofits (incl. chiffres de rétention 2024). https://kindsight.io/resources/blog/individual-donor-stewardship/

Bedanken werkt, maar niet altijd op de manier die je denkt

Wed, 24 Jun 2026 15:05:27 GMT

Bedanken werkt, maar niet altijd op de manier die je denkt

Stel: een donor klikt op "bevestigen" na een online gift. Twee minuten later arriveert een mail. Automatisch gegenereerd, beleefd, vlot. En voor de meeste donoren: volledig verwacht.

De vraag is of die mail nog iets doet voor de relatie.

De voorbije jaren is er in fondsenwerving een sterke consensus gegroeid rond het bedankproces: snel bedanken, bij elke gift, zo geautomatiseerd mogelijk. De redenering klinkt logisch. Maar zowel onderzoek als praktijkervaring nuanceren dat beeld.

Wat het onderzoek zegt

McConkey Johnston International onderzocht het effect van gepersonaliseerde dankbrieven bij nieuwe donoren. Eerste-keer-donoren die binnen 48 uur een persoonlijke bedanking ontvingen, gaven vier keer vaker opnieuw. Het sleutelwoord daarin is "persoonlijk": niet een generieke bevestiging, maar een bedanking die aanvoelde als specifiek voor die persoon geschreven.

Dat wordt bevestigd door het onderzoek van Penelope Burk, verzameld in haar werk Donor-Centered Fundraising. Burk vroeg donoren wat hen had aangezet om een tweede gift te doen. 45 procent wees op een uitstekende dankbrief na hun eerste gift als de doorslaggevende factor. Niet de campagne. Niet de nieuwsbrief. De bedanking.

Tegelijk toont het Abila Donor Loyalty Study dat 71 procent van donoren zich meer betrokken voelt bij een organisatie wanneer ze gepersonaliseerde content ontvangen. Niet meer content. Niet snellere content. Gepersonaliseerde content.

Die drie bevindingen samen wijzen in dezelfde richting: de kwaliteit en relevantie van een bedanking bepalen het effect, niet het volume.

Een bedankproces versus een bedankstrategie

Er is een wezenlijk verschil tussen de twee.

Een bedankproces stuurt elke gift dezelfde mail, enkele minuten na de transactie. Het is schaalbaar, en het zet een vinkje. Maar het stelt weinig voor als relationeel gebaar.

Een bedankstrategie kiest bewust welke donor op welk moment welke vorm van erkenning krijgt. Ze bouwt voort op wat er in een CRM beschikbaar is: geefgeschiedenis, thematische interesses, communicatievoorkeuren, betrokkenheid bij projecten. En ze durft te zeggen dat niet elke gift dezelfde opvolging verdient, maar dat elke waardevolle relatie op het juiste moment écht goede aandacht verdient.

Dat vraagt keuzes. Welke triggers definieer je? Een eerste gift. Een derde gift binnen één jaar. De overgang naar maandelijkse steun. Een donor die na jaren inactiviteit opnieuw geeft. Voor elk van die momenten beslis je welk kanaal en welke inhoud passen.

Personalisatie die verder gaat dan naam en bedrag

Veel nonprofits beweren te personaliseren, maar bedoelen daarmee dat de voornaam en het giftbedrag automatisch in de mail verschijnen. Dat is een begin, maar donoren voelen het verschil tussen een mail die "voor hen" is en een mail die "aan hen" is geschreven.

Echte personalisatie bouwt op meerdere lagen.

De eerste is de relatiecontext: hoe lang is iemand al donor, wat is zijn geefpatroon, is hij ook vrijwilliger of ambassadeur?

De tweede is de thematische interesse: op welke projecten of thema's heeft iemand historisch gegeven? Welke content opent en klikt hij?

De derde is de inhoudelijke koppeling: de bedanking verwijst expliciet naar die thema's en deelt nieuws dat voor die persoon relevant is.

Stel dat een schenker de afgelopen twee jaar telkens jouw bijenproject heeft gesteund. Dan is het zonde om in de bedankmail te openen met een lang verhaal over egels en terloops te vermelden dat er "ook iets met bijen" loopt. Sterker is het om te openen met een concrete update over dat bijenproject, één resultaat te benoemen, en zo te laten voelen: "We weten wat jou bezighoudt."

Old school: handgeschreven kaartjes voor een selecte groep

Er is nog altijd iets aan een handgeschreven kaartje. Iedereen weet dat het tijd kost, en net daarom voelt het oprecht. Een organisatie kan dat niet voor elke donor doen, maar ze kan het wel strategisch inzetten.

Selecteer elke week 20 tot 25 donoren uit je CRM op basis van een betekenisvol criterium, zoals een eerste gift, een jubileumjaar of een heractivering, en schrijf hen een kort, persoonlijk kaartje. Je stuurt minder dan met een massale mailuitstuur, maar elk kaartje is een duidelijk signaal dat iemand meer is dan een record in de database.

AI als assistent, niet als snelheidsoplossing

Organisaties die personalisatie op schaal willen toepassen, kijken steeds vaker naar AI. Dat is begrijpelijk, want je kan niet voor elke donor handmatig een aparte bedankmail schrijven.

Maar de manier waarop AI ingezet wordt, maakt al het verschil.

AI als snelheidsoplossing levert teksten die er gepersonaliseerd uitzien maar dat niet zijn. Onderzoek toont dat een aanzienlijk deel van online donoren zegt dat ondoorzichtig AI-gebruik hen minder geneigd zou maken om te geven. Dat is geen reden om AI te vermijden, maar wel een signaal dat de kwaliteitsborging aan de voorkant moet zitten, in de opzet en de safeguards, niet als controle achteraf.

AI als strategische assistent werkt anders. Je bouwt eerst een inhoudelijke contentpool: fragmenten uit jaarverslagen, projectupdates, impactverhalen, interne rapportering die gedeeld mag worden. Die pool is bewust samengesteld.

Vervolgens voed je het systeem met CRM-data per donor: interesses, geefgedrag, communicatievoorkeuren. Het systeem stelt op basis daarvan een gepersonaliseerde mail op, afgestemd op die specifieke persoon.

De kwaliteitsborging zit niet in het achteraf nalezen van elke mail, maar in wat je vooraf instelt. Welke onderwerpen, formuleringen of situaties mogen nooit in een bedankmail verschijnen? Bij welke drempels, zoals een uitzonderlijk giftbedrag, een gevoelige situatie of een specifiek type donor, moet het systeem dat geval doorschuiven naar menselijke opvolging in plaats van het automatisch te versturen? Zodra die criteria goed staan, kan het systeem zelfstandig draaien zonder dat iemand elke mail afzonderlijk hoeft te controleren.

Zo combineer je schaal met diepgang. Honderden bedankmails die inhoudelijk aansluiten bij wie de donor is, volledig geautomatiseerd, zonder in te boeten aan relevantie.

Van automatisme naar aandacht

Meer bedankingen sturen is niet de oplossing. Betere bedankingen wel. Elke automatisering, elke personalisatielaag, elk handgeschreven kaartje dient hetzelfde doel: een donor het gevoel geven dat hij gezien wordt, niet geteld.

Het gaat om de kwaliteit en relevantie van elk contactmoment. De bereidheid om te zeggen: niet elke gift krijgt een persoonlijke opvolging, maar elke waardevolle relatie krijgt op het juiste moment de juiste aandacht. En de bereidheid om je CRM niet te behandelen als een database voor transacties, maar als het fundament van een relationele strategie.

Donoren merken het verschil. De vraag is of wij als fondsenwervingsprofessionals dat even goed merken.

Fundflow is de Salesforce-gebaseerde CRM-oplossing voor fondsenwerving, gebouwd voor Belgische en Europese nonprofits. Met functies voor donorgeschiedenistracking, segmentatie en communicatieautomatisatie ondersteunt Fundflow organisaties die van hun bedankproces een echte stewardshipstrategie willen maken.

Fundflow is een product van Impactella.

Bronnen

McConkey Johnston International. The effect of personalized thank-you letters on donor retention. Geciteerd via SOFII.
https://sofii.org/article/how-thanking-can-transform-your-relationship
Burk, P. (2003). Donor-Centered Fundraising. Cygnus Applied Research.
https://www.cygresearch.com/donor-centered-fundraising
Abila (2016). Donor Loyalty Study: A Deep Dive into Donor Behaviors and Attitudes.
https://www.prnewswire.com/news-releases/abila-donor-loyalty-study-finds-content-and-personalization-key-to-donor-loyalty-across-generations-and-income-levels-300250649.html
EFA / Chartered Institute of Fundraising / Salesforce (2024). Nonprofit Pulse Report 2024.
https://efa-net.eu/features/nonprofit-pulse-report-2024-digging-deeper-into-trends/

Votre collecte de fonds évolue. Votre CRM, pas vraiment.

Fri, 12 Jun 2026 14:08:49 GMT

Le coût caché d’un CRM qui ne suit plus l’évolution de votre organisation.

Il y a un moment que presque tous les collecteurs de fonds reconnaissent.

C'est lundi matin. Vous avez trois fichiers Excel ouverts, un export de votre ancienne base de données, et un message d'un collègue qui demande si "la liste pour la campagne de fin d'année est déjà prête." Vous savez que les données sont quelque part. Seulement, vous ne savez pas quelle version est la bonne.

Entre-temps, votre base de donateurs continue de croître. Plus de campagnes, plus de contacts, plus de revenus. Une bonne nouvelle, pourrait-on croire. Mais le système qui gérait autrefois 2 000 donateurs craque sous le poids de 8 000.

Ce n'est pas une situation exceptionnelle. C'est un schéma que je vois dans des dizaines d'organisations.

Comment cela commence

La plupart des petites organisations à but non lucratif démarrent avec ce qui est disponible : un tableur, une base de données simple, parfois CiviCRM parce que c'est gratuit et que quelqu'un l'a mis en place un jour. Ça fonctionne. Un temps.

Puis l'organisation grandit. De nouveaux collaborateurs arrivent. Un deuxième canal de campagne est ajouté. Les domiciliations SEPA entrent en jeu. Les attestations fiscales doivent partir. Soudain, trois personnes travaillent dans la même base de données sans savoir ce que les autres ont modifié.

Des doublons apparaissent. Les adresses ne sont plus correctes. Des attestations partent à la mauvaise personne. Un donateur qui a donné fidèlement pendant cinq ans reçoit un e-mail "bienvenue, nouveau donateur."

Le système tourne encore. Mais il ne tourne plus bien.

Quand un système commence-t-il à vous freiner ?

Pas au moment où quelque chose se passe de manière spectaculaire. Ça, ça se remarque immédiatement. Le vrai problème, c'est le déclin progressif.

Vous vous reconnaissez dans ceci ? Votre équipe consacre plus de temps à la gestion des données qu'au contact avec les donateurs. Produire un rapport est un projet en soi, pas une routine. Chaque campagne nécessite un export et un nettoyage manuels. Les nouveaux collaborateurs sont frustrés parce qu'ils ne s'y retrouvent pas dans les données. Vous ne savez pas quels donateurs sont sur le point de décrocher.

Si trois de ces cinq points vous parlent, votre organisation grandit déjà depuis un moment sans que le système suive.

Le mythe de la migration

"Passer à un meilleur système nous prendra des mois."

C'est vrai pour les implémentations sur mesure. Les organisations qui font appel à un consultant Salesforce pour un projet personnalisé mettent parfois six à douze mois avant de passer en production.

Mais ce n'est pas la seule voie.

Fundflow fonctionne comme une couche produit au-dessus de Salesforce. Les modules pour le traitement des dons, les domiciliations SEPA, les attestations fiscales automatisées et l'intégration des fichiers bancaires belges (CAMT/CODA) sont déjà construits. Vous les configurez pour votre organisation, mais vous ne partez pas de zéro.

Cette différence d'approche permet de planifier une migration depuis des tableurs ou CiviCRM vers Salesforce avec Fundflow en quelques semaines, pas en mois. Sans équipe technique du côté de l'organisation. Sans documents de spécifications étendus.

Ce que vous gagnez

Un collecteur de fonds qui passe moins de temps à gérer des données a plus de temps pour ses donateurs. Cela semble simple, parce que ça l'est.

Avec un système qui suit votre croissance, vous voyez quels donateurs risquent de décrocher. Les attestations fiscales partent automatiquement au bon moment. Vous voyez en un coup d'œil quelle campagne performe. Les nouveaux collaborateurs disposent d'un système qui fonctionne plutôt que d'un enchevêtrement de solutions provisoires qu'ils doivent apprendre à accepter.

Les organisations qui franchissent ce pas disent presque toutes la même chose par la suite : nous aurions dû le faire plus tôt.

Pour qui est-ce pertinent ?

Pour les organisations à but non lucratif qui grandissent et commencent à ressentir les frictions. Pour les collecteurs de fonds qui savent que des données leur échappent, mais ne peuvent pas identifier où. Pour les directeurs qui ne veulent plus baser leur prochaine campagne sur un tableur.

Et pour les organisations qui réfléchissent à Salesforce depuis un moment, mais qui abandonnent face aux coûts et aux délais d'implémentation.

Fundflow est un produit d'Impactella, conçu par des personnes qui ont travaillé dans le secteur à but non lucratif. Le marché belge, l'infrastructure bancaire belge, la réglementation fiscale belge : nous les connaissons de l'intérieur. Et pour les organisations à but non lucratif aux Pays-Bas, en France et en Allemagne, les mêmes principes s'appliquent.

L'IA dans la collecte de fonds : le prérequis dont personne ne parle.

Fri, 12 Jun 2026 14:05:07 GMT

Ces derniers mois, il n'y a pas eu un seul numéro d'une newsletter sectorielle sans article sur l'IA dans la collecte de fonds. Analyses prédictives. Communication personnalisée avec les donateurs. Segmentation automatisée. Les promesses sont grandes, les outils sont disponibles, et l'enthousiasme est compréhensible.

Mais il manque une conversation. Et elle ne porte pas sur l'IA.

Elle porte sur vos données.

Ce que l'IA fait réellement

Un outil d'IA pour la collecte de fonds fait, en termes simples, une seule chose : il analyse les schémas dans vos données historiques et utilise ces schémas pour faire des prédictions. Qui est susceptible de donner à nouveau ? Qui est prêt pour un don plus important ? Qui risque de décrocher ?

Cela semble être quelque chose d'exploitable. Et ça l'est, si les données sur lesquelles ces prédictions sont basées sont fiables.

Mais si votre base de données est remplie de doublons, d'adresses obsolètes, de dons non associés à la bonne campagne, ou de donateurs sans historique de communication, l'outil ne vous fournit pas des insights. Il vous fournit des erreurs, à grande échelle, générées automatiquement.

Garbage in, garbage out. Ce principe est aussi vieux que les ordinateurs eux-mêmes. Il s'applique à Excel. Il s'applique à l'outil d'IA le plus avancé du marché.

La réalité dans de nombreuses organisations à but non lucratif

Ce n'est pas un problème théorique. Dans de nombreuses organisations à but non lucratif, y compris dans des organisations qui font de la collecte de fonds de manière professionnelle depuis des années, les données ressemblent souvent à ceci :

Le même donateur figure trois fois dans le système, sous des noms ou des adresses légèrement différents.
Les dons sont enregistrés, mais sans lien avec la campagne dont ils proviennent.
Les mandats SEPA se trouvent dans un tableur séparé, pas dans le CRM.
L'historique de communication est dispersé entre plusieurs outils qui n'ont jamais communiqué entre eux.

Ce n'est pas le résultat d'une négligence. C'est le résultat d'années de survie avec trop peu de temps, trop peu de personnes, et des systèmes qui n'ont jamais été conçus pour ce à quoi vous avez finalement dû les faire servir.

La séquence honnête

Avant qu'une organisation à but non lucratif investisse dans des outils d'IA, il y a du travail à faire. Pas du travail glamour. Mais le travail qui détermine si cet investissement portera ses fruits par la suite.

En pratique, cela signifie trois choses.

Assurez-vous que votre enregistrement de base est correct. Chaque don correctement associé. Chaque donateur une seule fois dans le système. Les préférences de communication consignées. Ce n'est pas un luxe. C'est le fondement.

Centralisez vos données. Votre collecte de fonds, vos mandats de domiciliation, votre historique de communication : tout cela appartient à un seul système, pas dispersé entre un CRM, un tableur et trois exports Mailchimp. Tant que les données vivent en silos, aucun outil d'analyse ne peut en tirer quelque chose de pertinent.

Posez d'abord les bonnes questions à vos propres données. Qui n'a pas eu de vos nouvelles au cours des 12 derniers mois ? Qui donne depuis cinq ans sans avoir jamais eu un moment de contact personnalisé ? Ce sont des questions auxquelles votre CRM doit déjà pouvoir répondre aujourd'hui, sans IA. Si ce n'est pas possible, l'IA n'est pas encore d'actualité.

Alors, et seulement alors : l'IA

Une fois ce fondement en place, les outils d'IA pour la collecte de fonds apportent une réelle valeur ajoutée. Des modèles prédictifs qui évaluent qui est prêt pour un don important. Une segmentation intelligente qui s'adapte automatiquement en fonction du comportement des donateurs. Une communication personnalisée qui monte en charge sans perdre en pertinence.

Mais l'outil est la dernière étape, pas la première.

Les organisations à but non lucratif qui tireront le meilleur parti de l'IA dans les années à venir ne sont pas celles qui ont acheté un outil le plus tôt possible. Ce sont celles qui ont d'abord mis leurs données en ordre.

C'est le message honnête. Moins glamour que les articles sur l'IA dans votre newsletter. Mais le bon.

Want to know where your organisation stands on data quality?

Fundflow helps nonprofits structure their Salesforce environment so every gift, every contact, and every interaction lands in the right place.

La puissance de Salesforce, sans la complexité.

Fri, 12 Jun 2026 14:02:00 GMT

Plus de temps pour vos donateurs, moins de temps perdu dans la complexité de votre CRM.

Salesforce est l'une des plateformes CRM les plus avancées au monde. Elle donne aux organisations à but non lucratif les outils pour gérer leurs donateurs, suivre leurs campagnes, générer des rapports et construire des relations qui durent des décennies. Mais cette même puissance est aussi son plus grand piège : sans spécialiste Salesforce en interne, on se perd rapidement dans un labyrinthe d'objets, de flows, de profils et de configurations. Et pendant ce temps, les collecteurs de fonds préfèrent consacrer leur énergie aux donateurs plutôt qu'à leur CRM.

Le coût caché : le temps

En Belgique, les organisations à but non lucratif ont collecté ensemble plus de 568 millions d'euros en dons et legs en 2024 (Fundraisers Forum, Baromètre de la Générosité 2024). Une performance qui exige bien plus que de la motivation. Elle demande de la stratégie, du suivi et une expertise relationnelle. Mais la réalité, c'est qu'une part considérable de cette capacité se perd dans l'administration. En moyenne, les collaborateurs d'organisations à but non lucratif consacrent un quart de leur journée de travail à jongler entre des systèmes qui ne communiquent pas correctement entre eux, ce qui représente plus de 500 heures par an et par collaborateur (MIP/Community Brands Nonprofit Technology Study, 2022).

Pour les organisations qui dépendent de plusieurs financeurs, cette charge devient encore plus lourde. En moyenne, une organisation à but non lucratif investit plus de 15 heures par demande de subvention individuelle rien que pour le reporting, selon une étude du Center for Effective Philanthropy. Chaque financeur exige des indicateurs différents, des formats différents, des délais différents. Les mêmes données sont reconditionnées encore et encore.

Le piège de la complexité

Les organisations à but non lucratif qui utilisent Salesforce font face à un paradoxe fondamental. Le système peut faire exactement ce dont elles ont besoin : segmenter les donateurs, automatiser les processus de suivi, piloter la collecte de fonds sur la base de données. Mais amener la plateforme à ce niveau demande des compétences techniques que la plupart des équipes n'ont pas, et qu'elles ne devraient d'ailleurs pas avoir à avoir.

Les administrateurs Salesforce doivent maîtriser l'architecture des données, les workflows, les structures de droits et les intégrations. Des compétences essentielles pour le système, mais très éloignées de la mission centrale d'un collecteur de fonds : construire des relations, raconter des histoires, gagner la confiance. Le résultat ? Les équipes deviennent dépendantes de consultants externes, de tickets informatiques et de trajectoires d'implémentation de plusieurs mois pour des modifications qui devraient en principe être simples.

Conçu pour les collecteurs de fonds

Fundflow place une couche conviviale au-dessus de Salesforce qui supprime la complexité technique et affiche ce qui compte vraiment. Pas d'écrans superflus, pas de jargon technique, pas de trajectoires d'implémentation de plusieurs mois pour une simple campagne. Ce que fait Fundflow, c'est traduire la logique de la collecte de fonds dans le langage de Salesforce, et inversement.

Les processus sont construits comme les collecteurs de fonds pensent : donateurs, relations, dons, campagnes, suivi. Pas : comptes, objets, triggers, permission sets.

De la gestion de système à la gestion de relations

Quand un collecteur de fonds peut lui-même générer un rapport, créer un segment ou planifier un e-mail de remerciement sans devoir soumettre un ticket informatique, la dynamique change complètement. Les équipes gagnent en autonomie. L'écart entre l'intention et l'exécution se réduit.

Cela a un impact direct sur la rétention des donateurs. Selon le Fundraising Effectiveness Project de l'AFP/GivingTuesday, la plus grande étude longitudinale de ce type, l'organisation à but non lucratif moyenne retient moins de la moitié de ses donateurs d'une année à l'autre. Le chercheur Adrian Sargeant a établi qu'une amélioration du taux de rétention de seulement 10 points de pourcentage peut doubler la valeur à vie d'un donateur. La différence ne tient pas à des campagnes de recrutement à grande échelle, mais à la capacité d'assurer un suivi personnalisé et opportun des relations existantes, ce qu'un CRM bien configuré permet précisément.

Dans un pays où six Belges sur dix font un don (Fondation Roi Baudouin, Baromètre de la Philanthropie 2026), il ne s'agit pas d'une poignée de grands sponsors, mais de centaines, voire de milliers de relations individuelles. Des relations qui demandent de l'attention, du suivi et de la reconnaissance. Du temps que les collecteurs de fonds perdent trop souvent dans des systèmes plutôt qu'avec des personnes.

Le CRM comme levier, pas comme fardeau

La meilleure technologie est celle à laquelle on ne pense plus. Celle qui fonctionne simplement, qui paraît intuitive, qui renforce votre équipe sans y ajouter de pression supplémentaire. Le CRM n'est pas une fin en soi. C'est un levier pour des relations durables, pour des donateurs fidèles, pour des organisations à but non lucratif qui veulent grandir sans perdre leur âme dans la paperasse.

C'est pourquoi Fundflow existe. Non pas pour remplacer Salesforce, mais pour le rendre accessible à tous, afin que les collecteurs de fonds puissent faire ce qu'ils font le mieux : construire des relations qui font la différence.

Vous vous reconnaissez dans ce constat ?

De nombreux collecteurs de fonds s'identifient à ce schéma, mais ne savent pas toujours précisément où se situent les points de blocage. Je suis disponible pour en discuter, sans agenda préétabli, simplement par intérêt sincère pour la façon dont votre équipe travaille et pour les endroits où la technologie freine plutôt qu'elle ne fait avancer.

Envoyez-moi un message sur LinkedIn ou contactez-moi via kris.vankerkhoven@fundflow.be.

Fundflow ou Odoo : quelle plateforme correspond le mieux à votre collecte de fonds ?

Fri, 12 Jun 2026 13:58:26 GMT

À un moment donné, de nombreuses organisations à but non lucratif se retrouvent face à une question familière : quel système utiliser pour gérer nos donateurs, nos dons et nos campagnes ? Odoo revient régulièrement comme alternative, notamment parce que la plateforme est largement connue sur le marché général. Nous comparons ci-dessous les deux plateformes selon les critères qui comptent le plus pour les responsables de collecte de fonds et les décideurs : la tarification, l'implémentation, les fonctionnalités de collecte de fonds, les domiciliations SEPA et le traitement automatique des dons entrants.

Que sont Fundflow et Odoo ?

Fundflow est un CRM de collecte de fonds construit sur la plateforme Salesforce, spécifiquement conçu pour les organisations à but non lucratif qui collectent des fonds. Il réunit la gestion des donateurs, les campagnes, l'enregistrement des dons et les attestations fiscales dans un seul environnement, aligné sur la réglementation belge et européenne. Fundflow se concentre exclusivement sur les activités de collecte de fonds et ne couvre pas les processus de back-office tels que la comptabilité, les RH ou la gestion de projet.

Odoo est un système ERP belge conçu avant tout pour les entreprises commerciales. Il comprend un module CRM, un module de comptabilité, la gestion de projet, les RH et des dizaines d'autres applications. Il n'existe pas d'édition dédiée aux organisations à but non lucratif : les organisations souhaitant utiliser Odoo pour la collecte de fonds adaptent le système générique à leurs propres besoins. Il convient de mentionner que Salesforce, la plateforme sur laquelle Fundflow fonctionne, peut également couvrir un large éventail de processus d'entreprise via des modules supplémentaires, mais cela nécessite une configuration distincte et des licences additionnelles au-dessus de la couche de collecte de fonds.

Cette distinction traverse comme un fil rouge chaque comparaison : une plateforme conçue pour un secteur face à une plateforme que l'on adapte à un secteur.

Tarification : bien plus qu'un montant par utilisateur

Quel est le coût d'Odoo ?

Odoo propose deux options. L'édition Community est gratuite et open source, mais vous gérez tout vous-même : hébergement, mises à jour, sécurité et support technique. En pratique, cela implique des coûts supplémentaires pour les serveurs ou l'hébergement géré (comptez entre 30 et 50 € par mois pour un petit environnement), ainsi qu'un profil technique pour maintenir le tout en fonctionnement.

L'édition Enterprise coûte actuellement environ 19 à 25 € par utilisateur et par mois pour le plan standard, selon la région et le cycle de facturation. Cela inclut l'hébergement, le support et les mises à jour. Il n'existe pas de tarif préférentiel pour les organisations à but non lucratif : Odoo applique le même tarif aux entreprises commerciales et aux associations.

Quel est le coût de Fundflow ?

Fundflow est construit sur la plateforme Salesforce, et les organisations à but non lucratif reconnues peuvent bénéficier du programme Salesforce Agentforce Nonprofit. Via ce programme, les organisations éligibles reçoivent jusqu'à dix licences Enterprise gratuites, d'une valeur marchande de plus de 10 000 € par an. Des licences supplémentaires sont disponibles avec une remise d'environ 80 % sur le prix commercial.

Fundflow y ajoute une couche produit qui fournit la logique nonprofit clé en main : gestion des donateurs, campagnes, conformité fiscale. Vous payez pour Fundflow lui-même, mais l'infrastructure sous-jacente est en grande partie gratuite ou fortement réduite pour les petites et moyennes organisations.

Quel est le coût réel ?

Une comparaison honnête va au-delà du prix de la licence. Elle doit également tenir compte de ce qu'un système fournit clé en main et de ce qui doit encore y être ajouté. Pour la plupart des fonctionnalités spécifiques aux organisations à but non lucratif, Odoo nécessite un partenaire, et cela s'accumule. Fundflow livre ces fonctionnalités en standard.

Implémentation : combien de temps avant d'être opérationnel ?

Odoo : flexible, mais dépendant du sur-mesure

Odoo est une plateforme large aux nombreuses possibilités, et cette largeur a une contrepartie. Une implémentation de base avec un seul module prend quatre à huit semaines. Dès que vous combinez plusieurs modules, adaptez le système à vos processus nonprofit ou migrez des données depuis des tableurs ou un ancien système, le calendrier s'étend généralement à trois à six mois.

Pour la plupart des organisations, un partenaire Odoo certifié est indispensable. Ce partenaire configure le système, développe d'éventuelles fonctionnalités sur mesure et accompagne la transition. Les coûts d'implémentation démarrent autour de 4 500 € pour les projets de plus petite envergure et montent rapidement à 15 000 à 30 000 € ou plus pour les organisations de taille moyenne, selon le périmètre.

Ce n'est pas un argument contre Odoo, mais c'est quelque chose à intégrer honnêtement dans votre budget.

Fundflow : construit autour d'une approche structurée

Fundflow a été conçu dès le départ pour les organisations à but non lucratif qui collectent des fonds. Les processus clés — enregistrement des donateurs, suivi des dons, gestion des campagnes, génération des attestations fiscales — sont déjà intégrés. Vous configurez le système selon votre façon de travailler, vous ne le construisez pas de zéro.

En pratique, cela se traduit par un calendrier d'implémentation plus court et moins de risques de coûts imprévus. L'accompagnement est orienté vers les professionnels de la collecte de fonds, pas vers les spécialistes informatiques.

Ce qui compte pour les collecteurs de fonds

Gestion des donateurs et campagnes

Odoo dispose d'un module CRM complet. Vous pouvez enregistrer des contacts, consulter l'historique des dons, envoyer des campagnes par e-mail et associer des dons à des projets ou des comptes analytiques. Pour les opérations de base, c'est tout à fait utilisable.

Là où Odoo montre ses limites, c'est sur les concepts dont les collecteurs de fonds ont besoin au quotidien. Les dons périodiques, les soft credits, la segmentation spécifique à la collecte de fonds, les parcours de stewardship pour les grands donateurs : ce sont des éléments que vous devez ajouter via du sur-mesure ou des modules supplémentaires. C'est faisable, mais cela demande un travail de configuration que quelqu'un doit réaliser et maintenir.

Fundflow part de cette logique. La terminologie, les processus et le reporting sont construits autour de la façon dont les collecteurs de fonds pensent et travaillent.

Attestations fiscales selon la réglementation belge

Pour les organisations belges, la gestion des attestations fiscales n'est pas un choix. Toute asbl ou fondation reconnue qui reçoit des dons de 40 € ou plus est tenue de fournir à chaque donateur une attestation fiscale (modèle 281.71) et de soumettre les données au SPF Finances via Belcotax-on-web.

Pour les dons effectués à partir du 1er janvier 2024, il est également obligatoire d'inclure le numéro de registre national du donateur dans la déclaration. Ce numéro sera obligatoire sur toutes les déclarations fiscales à partir du 1er janvier 2028. Et pour les dons à partir de 2025, l'avantage fiscal pour les donateurs est passé de 45 % à 30 %, ce qui vaut la peine d'être pris en compte dans votre communication avec vos donateurs.

Odoo ne propose pas de solution clé en main pour cela. Les modules communautaires existants pour les dons génèrent une attestation fiscale générique, sans mise en page belge, sans champ pour le numéro de registre national et sans export XML Belcotax. Pour que cela fonctionne dans Odoo, vous avez besoin d'un partenaire qui le développe spécifiquement pour vous : du temps supplémentaire, un budget additionnel et une dépendance durable vis-à-vis d'une expertise externe.

En solution temporaire, le SPF Finances propose l'outil gratuit BowConvert71, qui convertit les données de dons depuis Excel vers le format requis. Cela fonctionne pour de petits volumes, mais ce n'est pas une solution qui évolue sur le long terme.

Fundflow intègre la création et la gestion des attestations fiscales comme partie intégrante de la plateforme, alignée sur la réglementation belge. Vous travaillez à partir de vos données donateurs sans étapes intermédiaires manuelles.

Dons périodiques et reporting

Odoo prend en charge les dons périodiques via le module Subscriptions (Enterprise) ou via des add-ons open source, mais cela nécessite une configuration et parfois des étapes manuelles chaque mois. Le reporting est disponible via des tableaux croisés et des tableaux de bord analytiques, mais les KPI spécifiques à la collecte de fonds — taux de rétention, don moyen par segment ou rendement des campagnes — ne sont pas inclus en standard.

Fundflow propose un reporting construit autour de ce dont un collecteur de fonds ou un directeur a réellement besoin : non seulement ce qui est entré, mais qui donne, dans quelle mesure vos donateurs sont fidèles et comment les campagnes contribuent à votre stratégie.

Domiciliations SEPA : gérer les prélèvements automatiques

Pour les organisations qui prélèvent des montants fixes mensuels ou annuels directement sur les comptes bancaires de leurs donateurs, les domiciliations SEPA constituent le cœur du fonctionnement quotidien.

Dans Odoo, un support technique est disponible via le module Enterprise natif ainsi que via des add-ons communautaires OCA. Le processus se déroule comme suit : vous enregistrez l'IBAN de chaque donateur, créez un mandat par donateur, l'imprimez pour signature, le validez dans le système une fois signé, et associez chaque don au mandat correspondant. Pour effectuer un prélèvement groupé, Odoo génère un fichier XML au format SEPA PAIN que vous téléchargez manuellement dans votre application bancaire. Une fois traité par la banque, vous importez le relevé et rapprochez les paiements.

C'est une approche fonctionnelle, mais elle comporte de nombreuses étapes. La gestion des mandats est entièrement manuelle : chaque modification d'IBAN, chaque nouveau mandat, chaque suspension nécessite une action distincte. Les mandats expirent également automatiquement après 36 mois d'inactivité, ce que vous devez surveiller vous-même. Pour les organisations comptant des centaines ou des milliers de donateurs en domiciliation, cela exige une administration rigoureuse et constante.

Dans Fundflow, les domiciliations SEPA sont intégrées via des prestataires de paiement supportant le protocole SEPA. Le mandat est directement lié à la fiche du donateur et enregistre qui donne, via quel mode de paiement, avec quel IBAN, pour quel montant et à quelle fréquence. Les modifications d'une domiciliation sont consignées dans le dossier du donateur, de sorte que l'historique complet des paiements est toujours visible depuis un seul écran. Il n'y a pas de fichier bancaire distinct à télécharger ou à récupérer manuellement.

Association automatique des dons aux donateurs et aux campagnes

Tout collecteur de fonds connaît le problème : un virement apparaît sur le compte, mais de qui provient-il ? Et pour quelle campagne ?

Odoo traite cela via une fonction de rapprochement bancaire avec des règles de correspondance configurables. Le système compare les transactions entrantes avec les enregistrements existants sur la base de la référence de paiement, de l'IBAN ou du nom du partenaire, et propose une correspondance. Cela fonctionne bien lorsqu'un donateur mentionne clairement une communication structurée ou son nom. Pour les prélèvements en domiciliation où l'IBAN est déjà connu, Odoo peut rapprocher automatiquement.

La limite se situe dans ce qui se passe après la correspondance. Odoo enregistre la transaction comme une écriture comptable. Le lien avec une campagne ou une action de collecte de fonds passe par des comptes analytiques ou des tags qui doivent être configurés au préalable. C'est techniquement correct, mais ce n'est pas ainsi que pensent les collecteurs de fonds. Ils veulent savoir combien est entré lors de l'action de printemps, du mailing d'octobre ou de la campagne de fin d'année, sans devoir ouvrir le module de comptabilité. Les donateurs inconnus — des personnes sans enregistrement existant dans le système — ne sont pas non plus créés automatiquement. Ces cas restent comme des transactions non rapprochées jusqu'à ce que quelqu'un les traite manuellement.

Dans Fundflow, la logique de correspondance est construite autour du donateur et de la campagne. Les paiements entrants sont associés aux profils des donateurs sur la base de l'IBAN, du nom ou de la communication structurée. Lorsqu'un donateur connu est reconnu, le don est automatiquement enregistré sur sa fiche, y compris le lien avec la campagne. Pour les virements inconnus, le système offre une vue d'ensemble claire pour créer de nouveaux donateurs ou affecter des transactions, de sorte que rien ne se perde dans une file d'attente comptable.

La différence pratique réside dans le point de départ : dans Odoo, le traitement commence dans le module de comptabilité et se connecte ensuite au CRM. Dans Fundflow, il commence au niveau du donateur et de la campagne, et l'écriture comptable vient clore la boucle.

Quand Odoo est-il le bon choix ?

Odoo est un choix solide pour les organisations qui recherchent une seule plateforme pour l'ensemble de leurs processus opérationnels : comptabilité, gestion de projet, facturation, RH et un CRM de base. Si la collecte de fonds représente une partie relativement modeste de vos activités et que vous disposez déjà d'un outil distinct pour les attestations fiscales ou l'e-mail, Odoo peut être une très bonne option.

C'est également pertinent si votre organisation dispose en interne de la capacité technique pour gérer et adapter le système elle-même.

Quand Fundflow est-il le bon choix ?

Fundflow est le meilleur choix pour les organisations dont la collecte de fonds est l'activité principale. Si les donateurs, les dons, les campagnes et la conformité fiscale sont au cœur de votre travail, Odoo vous demande d'acquérir un système générique pour ensuite le reconstruire autour de votre contexte. Fundflow part de ce contexte.

La combinaison d'une infrastructure Salesforce fortement réduite via le programme Agentforce Nonprofit, d'une conformité belge intégrée pour les attestations fiscales et de fonctionnalités spécifiques à la collecte de fonds fait de Fundflow, pour la grande majorité des organisations à but non lucratif reconnues en Belgique, le choix le plus pratique.

Fundflow or Odoo: which platform fits your fundraising?

Fri, 12 Jun 2026 12:47:57 GMT

At some point, many nonprofit organisations face a familiar question: which system do we use to manage our donors, gifts and campaigns? Odoo regularly comes up as an alternative, partly because it is well known in the broader market. Below we compare both platforms on the criteria that matter most to fundraisers and decision-makers: pricing, implementation, fundraising capabilities, SEPA Direct Debit and the automatic processing of incoming gifts.

What are Fundflow and Odoo?

Fundflow is a fundraising CRM built on the Salesforce platform, specifically for nonprofit organisations that raise funds. It brings donor management, campaigns, gift tracking and tax receipts together in one environment, aligned with Belgian and European regulations. Fundflow focuses exclusively on fundraising activities and does not cover back-office processes such as accounting, HR or project management.

Odoo is a Belgian ERP system built primarily for commercial businesses. It includes a CRM module, an accounting module, project management, HR and dozens of other applications. There is no dedicated nonprofit edition; organisations that want to use Odoo for fundraising adapt the generic system to their own needs. Worth noting: Salesforce, the platform on which Fundflow runs, can also cover a wide range of business processes through additional modules, but that requires separate configuration and additional licences beyond the fundraising layer.

That distinction runs through every comparison: a platform built for a sector versus a platform that can be adapted for one.

Pricing: more than a number per user

What does Odoo cost?

Odoo offers two paths. The Community edition is free and open source, but you run everything yourself: hosting, updates, security and technical support. In practice that means additional costs for servers or managed hosting (estimate €30 to €50 per month for a small environment), plus a technical resource to keep it running.

The Enterprise edition currently costs roughly €19 to €25 per user per month for the standard plan, depending on region and billing cycle. That includes hosting, support and updates. There is no nonprofit discount : Odoo charges commercial businesses and charities the same rates.

What does Fundflow cost?

Fundflow is built on the Salesforce platform, and recognised nonprofit organisations are eligible for the Salesforce Agentforce Nonprofit programme. Through this programme, qualifying organisations receive up to ten free Enterprise licences, with a market value of over €10,000 per year. Additional licences are available at roughly 80% off the commercial price.

Fundflow adds a product layer on top that delivers nonprofit logic out of the box: donor management, campaigns, fiscal compliance. You pay for Fundflow itself, but the underlying infrastructure is largely free or heavily discounted for small and medium-sized organisations.

What does the real cost look like?

An honest comparison looks beyond the licence price. It also has to account for what a system delivers ready to use and what still needs to be added. Odoo requires partner work for most nonprofit-specific functionality, and that adds up. Fundflow delivers that functionality as standard.

Implementation: how quickly are you up and running?

Odoo: flexible, but dependent on customisation

Odoo is a broad platform with many capabilities, and that breadth has a downside. A basic single-module implementation takes four to eight weeks. Once you combine several modules, adapt the system to your nonprofit processes or migrate data from spreadsheets or a legacy system, the timeline typically stretches to three to six months.

For most organisations, a certified Odoo partner is essential . That partner configures the system, builds any custom features and guides the transition. Implementation costs start around €4,500 for smaller projects and quickly reach €15,000 to €30,000 or more for mid-sized organisations, depending on scope.

This is not an argument against Odoo, but it is something to plan for honestly when setting a budget.

Fundflow: built around a structured approach

Fundflow is designed from the ground up for nonprofit organisations that raise funds. The core processes (registering donors, tracking gifts, managing campaigns, generating tax receipts) are already built in. You configure the system to your way of working; you do not build it from scratch.

In practice that means a shorter implementation timeline and less risk of unexpected costs. The guidance is aimed at fundraisers, not IT specialists.

Fundraising capabilities: what it actually comes down to

Donor management and campaigns

Odoo has a fully functional CRM module. You can register contacts, maintain gift histories, send email campaigns and link donations to projects or analytical accounts. For basic operations that is perfectly serviceable.

Where Odoo falls short is in the concepts fundraisers rely on every day. Recurring gifts, soft credits, fundraising-specific segmentation, major donor stewardship journeys: these are things you need to add through customisation or additional modules. It is possible, but it takes configuration work that someone has to do and maintain.

Fundflow starts from that logic. The terminology, the processes and the reporting are shaped around how fundraisers actually think and work.

Tax receipts: a Belgian compliance requirement

For Belgian organisations, managing tax receipts is not optional. Every recognised vzw or foundation that receives gifts of €40 or more must provide each donor with a tax receipt (model 281.71) and file the data with the FPS Finance via Belcotax-on-web.

For gifts made from 1 January 2024, there is also an obligation to include the donor's national registry number on the filing. That number becomes mandatory on all fiscal filings from 1 January 2028 . And for gifts made from 2025 onwards, the tax benefit for donors dropped from 45% to 30%, which is worth reflecting in how you communicate with your donors.

Odoo has no out-of-the-box solution for this. The existing community modules for donations generate a generic tax receipt with no Belgian layout, no national registry number field and no Belcotax XML export. To make this work in Odoo, you need a partner to build it specifically for you: additional time, additional budget and ongoing dependence on external expertise.

As an interim workaround, the FPS Finance offers the free BowConvert71 tool, which converts gift data from Excel into the required format. That works for small volumes, but it is not a long-term solution that scales.

Fundflow integrates the creation and management of tax receipts as part of the platform , aligned with Belgian regulations. You work from your donor data without manual intermediate steps.

Recurring gifts and reporting

Odoo supports recurring gifts through the Subscriptions module (Enterprise) or through open-source add-ons, but this requires configuration and in some cases manual steps each month. Reporting is available through pivot tables and analytical dashboards, but fundraising-specific KPIs such as retention rates, average gift size by segment or campaign return are not included as standard.

Fundflow offers reporting built around what a fundraiser or director actually needs: not just what came in, but who gives, how loyal your donors are and how campaigns contribute to your overall strategy.

SEPA Direct Debit: managing direct debit collections

For organisations that collect fixed monthly or annual amounts directly from donors' bank accounts, SEPA Direct Debit is a core part of daily operations.

In Odoo , technical support is available through both the native Enterprise module and OCA community add-ons. The process works like this: you register each donor's IBAN, create a mandate per donor, print it for signature, validate it in the system once signed, and then link each gift to the correct mandate. When you want to run a batch collection, Odoo generates an XML file in SEPA PAIN format that you upload manually to your banking application. After the bank processes it, you import the statement and reconcile the payments.

That is a workable approach, but it involves a lot of steps. Mandate management is entirely manual: every IBAN change, every new mandate, every suspension requires a separate action. Mandates also expire automatically after 36 months of inactivity, which is something you need to track yourself. For organisations with hundreds or thousands of direct debit donors, that demands consistent and careful administration.

In Fundflow , SEPA Direct Debit is integrated through payment providers that support the SEPA protocol. The mandate sits directly on the donor record, capturing who gives, through which payment method, with which IBAN, for what amount and at what frequency. Any changes to a direct debit are tracked in the donor's file, so the full payment history is always visible from one screen. There is no separate bank file to upload or retrieve manually.

Automatic matching of gifts to donors and campaigns

Every fundraiser knows the problem: there is a deposit in the account, but from whom? And for which campaign?

Odoo handles this through a bank reconciliation function with configurable matching rules. The system compares incoming transactions against existing records based on the payment reference, IBAN or partner name, and suggests a match. This works well when a donor includes a structured reference or their name clearly. For direct debit collections where the IBAN is already known, Odoo can reconcile automatically.

The limitation sits in what happens after the match. Odoo records the transaction as an accounting entry. Linking it to a campaign or fundraising appeal happens through analytical accounts or tags, which need to be set up in advance. That is technically valid, but it is not how fundraisers think. They want to know how much came in from the spring appeal, the October mailing or the year-end campaign, without opening the accounting module to find out. Unknown donors (people with no existing record in the system) are not created automatically either. Those cases sit as unreconciled transactions until someone works through them manually.

In Fundflow , the matching logic is built around the donor and the campaign. Incoming payments are linked to donor profiles based on IBAN, name or structured reference. When a known donor is recognised, the gift is automatically posted to their record, including campaign attribution. For unknown deposits, the system offers a clear overview to create new donors or assign transactions, so nothing disappears into an accounting queue waiting to be found.

The practical difference is one of starting point: in Odoo, processing begins in the accounting module and eventually connects to the CRM. In Fundflow, it starts with the donor and the campaign, and the accounting entry is what closes the loop.

When does Odoo make sense?

Odoo is a strong choice for organisations looking for one platform to cover all their operational processes: accounting, project management, invoicing, HR and a basic CRM. If fundraising is a relatively small part of what you do, and you already have a separate tool for tax receipts or email, Odoo can be a perfectly reasonable option.

It also makes sense if your organisation has the in-house technical capacity to manage and customise the system over time.

When does Fundflow make sense?

Fundflow is the better choice for organisations where fundraising is the core activity . If donors, gifts, campaigns and fiscal compliance are what your work revolves around, then Odoo asks you to pay for a general-purpose system and then rebuild it around your context. Fundflow starts from that context.

The combination of heavily discounted Salesforce infrastructure through the Agentforce Nonprofit programme, built-in Belgian compliance for tax receipts and fundraising-specific functionality makes Fundflow the more practical choice for most recognised nonprofit organisations in Belgium.

Summary

Fundflow of Odoo: welk platform sluit het best aan bij jouw fondsenwerving?

Fri, 12 Jun 2026 12:47:34 GMT

Op een bepaald moment staan veel nonprofits voor een vertrouwde vraag: welk systeem gebruiken we om onze donateurs, giften en campagnes te beheren? Odoo komt daarbij geregeld naar boven als alternatief, mede omdat het platform breed bekend is op de algemene markt. Hieronder vergelijken we beide platformen op de criteria die het meest tellen voor fondsenwervers en beslissers: prijsstelling, implementatie, fondsenwervingsfunctionaliteit, SEPA-domiciliëringen en de automatische verwerking van inkomende giften.

Wat zijn Fundflow en Odoo?

Fundflow is een fondsenwerving-CRM gebouwd op het Salesforce-platform, specifiek voor nonprofits die fondsen werven. Het brengt donateurbeheer, campagnes, giftregistratie en fiscale attesten samen in één omgeving, afgestemd op de Belgische en Europese regelgeving. Fundflow richt zich uitsluitend op fondsenwervingsactiviteiten en dekt geen backofficeprocessen zoals boekhouding, HR of projectbeheer.

Odoo is een Belgisch ERP-systeem dat in de eerste plaats is gebouwd voor commerciële bedrijven. Het omvat een CRM-module, een boekhoudmodule, projectbeheer, HR en tientallen andere toepassingen. Er is geen aparte nonprofiteditie: organisaties die Odoo voor fondsenwerving willen gebruiken, passen het generieke systeem aan hun eigen noden aan. Het is daarbij de moeite waard te vermelden dat Salesforce, het platform waarop Fundflow draait, via extra modules ook een breed scala aan bedrijfsprocessen kan afdekken, maar dat vraagt afzonderlijke configuratie en bijkomende licenties bovenop de fondsenwervingslaag.

Dat onderscheid loopt als een rode draad door elke vergelijking: een platform gebouwd voor een sector tegenover een platform dat zich voor een sector laat aanpassen.

Prijsstelling: meer dan een bedrag per gebruiker

Wat kost Odoo?

Odoo biedt twee paden. De Community-editie is gratis en open source, maar je beheert alles zelf: hosting, updates, beveiliging en technische ondersteuning. In de praktijk betekent dat bijkomende kosten voor servers of beheerde hosting (reken op €30 tot €50 per maand voor een kleine omgeving), plus een technisch profiel om alles draaiende te houden.

De Enterprise-editie kost momenteel ongeveer €19 tot €25 per gebruiker per maand voor het standaardplan, afhankelijk van regio en facturatiecyclus. Dat omvat hosting, ondersteuning en updates. Er is geen nonprofitkortng: Odoo rekent commerciële bedrijven en goede doelen hetzelfde tarief aan.

Wat kost Fundflow?

Fundflow is gebouwd op het Salesforce-platform, en erkende nonprofitorganisaties komen in aanmerking voor het Salesforce Agentforce Nonprofit-programma. Via dit programma ontvangen kwalificerende organisaties tot tien gratis Enterprise-licenties, met een marktwaarde van meer dan €10.000 per jaar. Bijkomende licenties zijn beschikbaar met ongeveer 80% korting op de commerciële prijs.

Fundflow voegt daar een productlaag aan toe die nonprofitlogica kant-en-klaar levert: donateurbeheer, campagnes, fiscale compliance. Je betaalt voor Fundflow zelf, maar de onderliggende infrastructuur is voor kleine en middelgrote organisaties grotendeels gratis of sterk afgeprijsd.

Wat is de werkelijke kost?

Een eerlijke vergelijking kijkt verder dan de licentieprijs. Ze moet ook rekening houden met wat een systeem kant-en-klaar levert en wat er nog aan toegevoegd moet worden. Voor de meeste nonprofitspecifieke functionaliteit heb je bij Odoo een partner nodig, en dat telt op. Fundflow levert die functionaliteit als standaard.

Implementatie: hoe snel ben je operationeel?

Odoo: flexibel, maar afhankelijk van maatwerk

Odoo is een breed platform met veel mogelijkheden, en die breedte heeft een keerzijde. Een basisimplementatie met één module duurt vier tot acht weken. Zodra je meerdere modules combineert, het systeem aanpast aan je nonprofitprocessen of data migreert vanuit spreadsheets of een oud systeem, loopt de tijdlijn doorgaans op tot drie tot zes maanden.

Voor de meeste organisaties is een gecertificeerde Odoo-partner onmisbaar. Die partner configureert het systeem, bouwt eventuele maatwerkmogelijkheden en begeleidt de overgang. Implementatiekosten starten rond €4.500 voor kleinere projecten en lopen snel op tot €15.000 tot €30.000 of meer voor middelgrote organisaties, afhankelijk van de scope.

Dit is geen argument tegen Odoo, maar het is iets om eerlijk in je budget in te plannen.

Fundflow: gebouwd rond een gestructureerde aanpak

Fundflow is van de grond af ontworpen voor nonprofitorganisaties die fondsen werven. De kernprocessen, donateurs registreren, giften opvolgen, campagnes beheren, fiscale attesten genereren, zijn al ingebouwd. Je configureert het systeem naar jouw manier van werken, je bouwt het niet van nul op.

In de praktijk betekent dat een kortere implementatietijdlijn en minder risico op onverwachte kosten. De begeleiding is gericht op fondsenwervers, niet op IT-specialisten.

Wat telt voor fondsenwervers

Donateurbeheer en campagnes

Odoo heeft een volwaardige CRM-module. Je kunt contacten registreren, giftgeschiedenissen bijhouden, e-mailcampagnes versturen en donaties koppelen aan projecten of analytische rekeningen. Voor basisbewerkingen is dat prima bruikbaar.

Waar Odoo tekortschiet, zijn de concepten waar fondsenwervers dagelijks op terugvallen. Periodieke giften, soft credits, fondsenwervingsspecifieke segmentatie, stewardship-trajecten voor grote donateurs: dat zijn zaken die je via maatwerk of extra modules moet toevoegen. Het kan, maar het vraagt configuratiewerk dat iemand moet uitvoeren en onderhouden.

Fundflow vertrekt vanuit die logica. De terminologie, de processen en de rapportering zijn vormgegeven rond hoe fondsenwervers denken en werken.

Fiscale attesten volgens de Belgische regelgeving

Voor Belgische organisaties is het beheer van fiscale attesten geen keuze. Elke erkende vzw of stichting die giften ontvangt van €40 of meer, is verplicht elke donor een fiscaal attest te bezorgen (model 281.71) en de gegevens in te dienen bij de FOD Financiën via Belcotax-on-web.

Voor giften gedaan vanaf 1 januari 2024 geldt ook de verplichting om het rijksregisternummer van de donor op te nemen in de aangifte. Dat nummer wordt verplicht op alle fiscale aangiften vanaf 1 januari 2028. En voor giften vanaf 2025 daalde het fiscale voordeel voor donateurs van 45% naar 30%, wat de moeite waard is om mee te nemen in hoe je met je donateurs communiceert.

Odoo heeft hiervoor geen kant-en-klare oplossing. De bestaande communitymodules voor donaties genereren een generiek fiscaal attest zonder Belgische lay-out, zonder veld voor het rijksregisternummer en zonder Belcotax XML-export. Om dit werkend te krijgen in Odoo, heb je een partner nodig die het specifiek voor jou bouwt: extra tijd, extra budget en blijvende afhankelijkheid van externe expertise.

Als tijdelijke oplossing biedt de FOD Financiën het gratis hulpmiddel BowConvert71 aan, dat giftgegevens vanuit Excel omzet naar het vereiste formaat. Dat werkt voor kleine volumes, maar het is geen oplossing die op lange termijn meegroeit.

Fundflow integreert het aanmaken en beheren van fiscale attesten als onderdeel van het platform, afgestemd op de Belgische regelgeving. Je werkt vanuit je donateursdata zonder handmatige tussenstappen.

Periodieke giften en rapportering

Odoo ondersteunt periodieke giften via de Subscriptions-module (Enterprise) of via open-source add-ons, maar dat vraagt configuratie en soms handmatige stappen per maand. Rapportering is beschikbaar via draaitabellen en analytische dashboards, maar fondsenwervingsspecifieke KPI's zoals retentiegraad, gemiddelde giftgrootte per segment of campagnerendement zijn niet standaard inbegrepen.

Fundflow biedt rapportering die is opgebouwd rond wat een fondsenwerver of directeur effectief nodig heeft: niet alleen wat er binnenkwam, maar wie er geeft, hoe loyaal je donateurs zijn en hoe campagnes bijdragen aan je strategie.

SEPA-domiciliëringen: directe incasso's beheren

Voor organisaties die vaste maandelijkse of jaarlijkse bedragen rechtstreeks van de bankrekeningen van donateurs innen, vormen SEPA-domiciliëringen een kern van de dagelijkse werking.

In Odoo is technische ondersteuning beschikbaar via zowel de native Enterprise-module als OCA-community-add-ons. Het proces verloopt als volgt: je registreert het IBAN van elke donor, maakt een mandaat aan per donor, drukt het af ter ondertekening, valideert het in het systeem zodra het ondertekend is, en koppelt elke gift aan het juiste mandaat. Als je een batchincasso wilt uitvoeren, genereert Odoo een XML-bestand in SEPA PAIN-formaat dat je handmatig uploadt naar je banktoepassing. Nadat de bank het heeft verwerkt, importeer je het afschrift en verzoek je de betalingen.

Dat is een werkbare aanpak, maar ze omvat veel stappen. Mandaatbeheer is volledig handmatig: elke IBAN-wijziging, elk nieuw mandaat, elke opschorting vraagt een afzonderlijke actie. Mandaten verlopen ook automatisch na 36 maanden inactiviteit, iets wat je zelf moet opvolgen. Voor organisaties met honderden of duizenden domiciliëringsdonateurs vraagt dat een consistente en nauwgezette administratie.

In Fundflow zijn SEPA-domiciliëringen geïntegreerd via betalingsproviders die het SEPA-protocol ondersteunen. Het mandaat staat rechtstreeks op het donateursrecord en legt vast wie er geeft, via welke betaalmethode, met welk IBAN, voor welk bedrag en met welke frequentie. Wijzigingen aan een domiciliëring worden bijgehouden in het dossier van de donor, zodat de volledige betalingsgeschiedenis altijd zichtbaar is vanuit één scherm. Er is geen afzonderlijk bankbestand om handmatig te uploaden of op te halen.

Automatische koppeling van giften aan donateurs en campagnes

Elke fondsenwerver kent het probleem: er staat een storting op de rekening, maar van wie? En voor welke campagne?

Odoo verwerkt dit via een bankafstemfunctie met configureerbare matchingregels. Het systeem vergelijkt inkomende transacties met bestaande records op basis van de betalingsreferentie, het IBAN of de naam van de partner, en stelt een match voor. Dat werkt goed wanneer een donor een gestructureerde mededeling of zijn naam duidelijk vermeldt. Voor domiciliëringsincasso's waarbij het IBAN al bekend is, kan Odoo automatisch afstemmen.

De beperking zit in wat er na de match gebeurt. Odoo registreert de transactie als een boekhoudkundige post. De koppeling aan een campagne of fondsenwervingsactie verloopt via analytische rekeningen of tags die vooraf moeten worden ingesteld. Dat is technisch correct, maar het is niet hoe fondsenwervers denken. Ze willen weten hoeveel er binnenkwam vanuit de lenteactie, de oktobermailing of de eindejaarcampagne, zonder daarvoor de boekhoudmodule te hoeven openen. Onbekende donateurs, mensen zonder bestaand record in het systeem, worden ook niet automatisch aangemaakt. Die gevallen blijven als niet-afgestemde transacties staan totdat iemand ze handmatig verwerkt.

In Fundflow is de matchinglogica opgebouwd rond de donor en de campagne. Inkomende betalingen worden gekoppeld aan donateursprofielen op basis van IBAN, naam of gestructureerde mededeling. Wanneer een bekende donor wordt herkend, wordt de gift automatisch op zijn of haar record geboekt, inclusief campagnekoppeling. Voor onbekende stortingen biedt het systeem een duidelijk overzicht om nieuwe donateurs aan te maken of transacties toe te wijzen, zodat niets verdwijnt in een boekhoudwachtrij.

Het praktische verschil zit in het vertrekpunt: in Odoo begint de verwerking in de boekhoudmodule en verbindt die zich uiteindelijk met het CRM. In Fundflow begint ze bij de donor en de campagne, en de boekhoudkundige boeking sluit de cirkel.

Wanneer is Odoo de juiste keuze?

Odoo is een sterke keuze voor organisaties die één platform zoeken voor al hun operationele processen: boekhouding, projectbeheer, facturatie, HR en een basis-CRM. Als fondsenwerving een relatief klein onderdeel is van wat je doet en je al een apart hulpmiddel hebt voor fiscale attesten of e-mail, kan Odoo een prima optie zijn.

Het is ook zinvol als je organisatie de technische capaciteit in huis heeft om het systeem zelf te beheren en aan te passen.

Wanneer is Fundflow de juiste keuze?

Fundflow is de betere keuze voor organisaties waarbij fondsenwerving de kernactiviteit is. Als donateurs, giften, campagnes en fiscale compliance het middelpunt vormen van je werk, vraagt Odoo je een generiek systeem aan te kopen en het vervolgens te herbouwen rond jouw context. Fundflow vertrekt vanuit die context.

De combinatie van sterk afgeprijsde Salesforce-infrastructuur via het Agentforce Nonprofit-programma, ingebouwde Belgische compliance voor fiscale attesten en fondsenwervingsspecifieke functionaliteit maakt Fundflow voor de meeste erkende nonprofitorganisaties in België de meest praktische keuze.

De kracht van Salesforce, zonder de complexiteit.

Fri, 12 Jun 2026 12:38:55 GMT

Meer tijd voor donateurs, minder tijd kwijt aan CRM‑complexiteit.

Salesforce is een van de meest geavanceerde CRM-platformen ter wereld. Het geeft nonprofits de tools om donateurs te beheren, campagnes op te volgen, rapporten te genereren en relaties op te bouwen die decennia meegaan. Maar diezelfde kracht is ook de grootste valkuil: wie geen Salesforce-specialist in huis heeft, verdwaalt al snel in een doolhof van objecten, flows, profielen en configuraties. En ondertussen besteden fondsenwervers hun tijd liever aan donateurs dan aan hun CRM.

De verborgen kost: tijd

In België haalden nonprofits in 2024 samen meer dan 568 miljoen euro op via giften en legaten (Fundraisers Forum, Baromètre de la Générosité 2024). Een prestatie die meer vraagt dan gedrevenheid alleen. Ze vraagt strategie, opvolging en relationele expertise. Maar de realiteit is dat een aanzienlijk deel van die capaciteit verloren gaat aan administratie. Gemiddeld besteden medewerkers bij nonprofits een kwart van hun werkdag aan het schakelen tussen systemen die niet goed samenwerken, wat neerkomt op meer dan 500 uur per jaar per medewerker (MIP/Community Brands Nonprofit Technology Study, 2022).

Voor organisaties met meerdere financiers wordt die last nog zwaarder. Gemiddeld investeert een nonprofit meer dan 15 uur per individuele subsidieaanvraag aan rapportering alleen, zo blijkt uit onderzoek van het Center for Effective Philanthropy. Elke financier wil andere indicatoren, andere formats, andere timelines. Dezelfde data wordt steeds opnieuw verpakt.

De complexiteitsval

Nonprofits die Salesforce inzetten, staan voor een fundamentele paradox. Het systeem kan precies wat ze nodig hebben: donateurs segmenteren, opvolgprocessen automatiseren, fondsenwerving sturen op basis van data. Maar het platform naar dat niveau tillen vraagt technische kennis die de meeste teams niet hebben, en ook niet zouden moeten hebben.

Salesforce-administrators moeten thuis zijn in dataarchitectuur, workflows, rechtenstructuren en integraties. Vaardigheden die essentieel zijn voor het systeem, maar ver verwijderd van de kerntaak van een fondsenwerver: relaties opbouwen, verhalen vertellen, vertrouwen verdienen. Het gevolg? Teams worden afhankelijk van externe consultants, IT-tickets en implementatietrajecten van maanden voor wijzigingen die in principe eenvoudig zouden moeten zijn.

Gebouwd voor fondsenwervers

Fundflow plaatst een gebruiksvriendelijke laag bovenop Salesforce die de technische complexiteit wegneemt en toont wat er toe doet. Geen overbodige schermen, geen technisch jargon, geen implementatietrajecten van maanden voor een eenvoudige campagne. Wat Fundflow doet, is de logica van fondsenwerving vertalen naar de taal van Salesforce, en omgekeerd.

De processen zijn opgebouwd zoals fondsenwervers denken: donateurs, relaties, giften, campagnes, opvolging. Niet: accounts, objecten, triggers, permission sets.

Van systeembeheer naar relatiebeheer

Als een fondsenwerver zelf een rapport kan opvragen, zelf een segment kan aanmaken of een bedankmail kan inplannen zonder een IT-ticket in te dienen, verandert de dynamiek volledig. Teams worden autonomer. De kloof tussen intentie en uitvoering verkleint.

Dat heeft rechtstreeks impact op donateursretentie. Volgens het Fundraising Effectiveness Project van AFP/GivingTuesday, de grootste longitudinale studie in zijn soort, behoudt de gemiddelde nonprofit minder dan de helft van haar donateurs van jaar tot jaar. Onderzoeker Adrian Sargeant stelde vast dat een verbetering van de retentiegraad met slechts 10 procentpunten de lifetime value van een donor kan verdubbelen. Het verschil ligt niet in grootschalige wervingscampagnes, maar in de mogelijkheid om bestaande relaties tijdig en persoonlijk op te volgen, precies wat een goed ingericht CRM mogelijk maakt.

In een land waar zes op de tien Belgen geeft (Koning Boudewijnstichting, Barometer van de Filantropie 2026), gaat het niet om een handvol grote sponsors, maar om honderden, duizenden individuele relaties. Relaties die aandacht, opvolging en waardering vragen. Tijd die fondsenwervers te vaak verliezen aan systemen in plaats van aan mensen.

CRM als hefboom, niet als last

De beste technologie is technologie waar je niet meer over hoeft na te denken. Technologie die gewoon werkt, die intuïtief aanvoelt, die je team versterkt zonder extra druk toe te voegen. CRM is geen doel op zich. Het is een hefboom voor duurzame relaties, voor loyale donateurs, voor nonprofits die willen groeien zonder hun ziel te verliezen aan papierwerk.

Daarom bestaat Fundflow. Niet om Salesforce te vervangen, maar om het voor iedereen bruikbaar te maken, zodat fondsenwervers kunnen doen waar ze goed in zijn: relaties bouwen die het verschil maken.

Herken je dit?

Veel fondsenwervers herkennen dit patroon, maar weten niet altijd precies waar de knelpunten zitten. Ik ga graag het gesprek aan, zonder agenda, gewoon uit oprechte interesse in hoe jouw team werkt en waar technologie in de weg staat in plaats van vooruit te helpen.

Stuur me een bericht op LinkedIn of neem contact op via kris.vankerkhoven@fundflow.be.

AI in fondsenwerving: de randvoorwaarde waar niemand het over heeft.

Fri, 12 Jun 2026 12:33:29 GMT

De afgelopen maanden verscheen er in geen enkele sec tornieuswsbrief een nummer zonder a rtikel over AI in fondsenwerving. Voorspellende analyses. Gepersonaliseerde donateurscommunicatie. Geautomatiseerde segmentatie. De beloften zijn groot, de tools zijn beschikbaar, en het enthousiasme is begrijpelijk.

Maar er is een gesprek dat ontbreekt. En dat gaat niet over AI.

Het gaat over jouw data.

Wat AI eigenlijk doet

Een AI-tool voor fondsenwerving doet, in eenvoudige termen, één ding: hij analyseert patronen in je historische data en gebruikt die patronen om voorspellingen te doen. Wie geeft waarschijnlijk opnieuw? Wie is klaar voor een grotere gift? Wie dreigt af te haken?

Dat klinkt als iets waar je veel mee kunt. En dat is het ook, als de data waarop die voorspellingen zijn gebaseerd betrouwbaar is.

Maar als je database vol staat met dubbele records, verouderde adressen, giften die niet aan de juiste campagne zijn gekoppeld, of donateurs zonder communicatiegeschiedenis, geeft de tool je geen inzichten. Hij geeft je fouten, op schaal, automatisch gegenereerd.

Garbage in, garbage out. Dat principe is zo oud als computers zelf. Het geldt voor Excel. Het geldt voor de meest geavanceerde AI-tool op de markt.

De realiteit bij veel nonprofits

Dit is geen theoretisch probleem. Bij veel nonprofits, ook bij organisaties die al jaren professioneel fondsenwerving doen, ziet de data er vaak zo uit:

Dezelfde donor staat drie keer in het systeem, onder licht afwijkende namen of adressen.
Giften zijn geregistreerd, maar zonder koppeling aan de campagne waaruit ze kwamen.
SEPA-mandaten staan in een apart spreadsheet, niet in het CRM.
Communicatiegeschiedenis is verspreid over meerdere tools die nooit met elkaar hebben gepraat.

Dat is geen gevolg van nalatigheid. Het is het gevolg van jaren overleven met te weinig tijd, te weinig mensen, en systemen die nooit zijn gebouwd voor wat je er uiteindelijk mee moest doen.

De eerlijke volgorde

Voordat een nonprofit investeert in AI-tools, is er werk te doen. Geen glamoureus werk. Maar het werk dat bepaalt of die investering later iets oplevert.

In de praktijk betekent dat drie dingen.

Zorg dat je basisregistratie klopt. Elke gift correct gekoppeld. Elke donor één keer in het systeem. Communicatievoorkeuren vastgelegd. Dat is geen luxe. Dat is het fundament.

Centraliseer je data. Je fondsenwerving, je domiciliëringsmandaten, je communicatiegeschiedenis: die horen in één systeem, niet verspreid over een CRM, een spreadsheet en drie Mailchimp-exports. Zolang data in silo's leeft, kan geen enkel analysetools er iets zinvols mee doen.

Stel eerst de juiste vragen aan je eigen data. Wie heeft de afgelopen 12 maanden niets van je gehoord? Wie geeft al vijf jaar op rij maar heeft nooit een persoonlijk contactmoment gehad? Dat zijn vragen die je CRM vandaag al moet kunnen beantwoorden, zonder AI. Als dat niet lukt, is AI nog niet aan de orde.

Dan, en pas dan: AI

Zodra dat fundament er staat, voegen AI-tools voor fondsenwerving echt iets toe. Voorspellende modellen die inschatten wie klaar is voor een grote gift. Slimme segmentatie die zich automatisch aanpast op basis van donateursgedrag. Gepersonaliseerde communicatie die schaalt zonder relevantie te verliezen.

Maar de tool is de laatste stap, niet de eerste.

De nonprofits die de komende jaren het meest uit AI halen, zijn niet de organisaties die het vroegst een tool hebben gekocht. Het zijn de organisaties die eerst hun data op orde hebben gebracht.

Dat is de eerlijke boodschap. Minder glamoureus dan de AI-verhalen in je nieuwsbrief. Maar wel de juiste.

Want to know where your organisation stands on data quality?

Fundflow helps nonprofits structure their Salesforce environment so every gift, every contact, and every interaction lands in the right place.

Jouw non‑profit groeit. Je CRM groeit niet mee.

Fri, 12 Jun 2026 12:28:46 GMT

De verborgen kost van een CRM dat je organisatie niet meer kan bijbenen.

Er is een moment dat bijna elke fondsenwerver herkent.

Het is maandagochtend. Je hebt drie Excel-bestanden open, een export uit je oude database, en een bericht van een collega die vraagt of "de lijst voor de jaareindcampagne al klaar is." Je weet dat de data ergens staat. Alleen niet welke versie de juiste is.

Ondertussen blijft je donateursbestand groeien. Meer campagnes, meer contacten, meer inkomsten. Goed nieuws, zou je denken. Maar het systeem dat vroeger 2.000 donateurs aankon, kraakt onder het gewicht van 8.000.

Dit is geen uitzonderlijke situatie. Het is een patroon dat ik bij tientallen organisaties zie.

Hoe het begint

De meeste kleine nonprofits starten met wat voorhanden is: een spreadsheet, een eenvoudige database, soms CiviCRM omdat het gratis is en iemand het ooit heeft opgezet. Dat werkt. Een tijdje.

Dan groeit de organisatie. Nieuwe medewerkers komen erbij. Een tweede campagnekanaal wordt toegevoegd. SEPA-domiciliëringen komen in beeld. Fiscale attesten moeten de deur uit. Plots werken drie mensen in dezelfde database zonder te weten wat de anderen hebben gewijzigd.

Dubbele records verschijnen. Adressen kloppen niet meer. Attesten gaan naar de verkeerde persoon. Een donor die vijf jaar trouw heeft gegeven, krijgt een "welkom, nieuwe donor"-e-mail.

Het systeem draait nog. Maar het draait niet goed meer.

Wanneer begint een systeem je te hinderen?

Niet op het moment dat er iets spectaculair misgaat. Dat valt meteen op. De langzame achteruitgang is het echte probleem.

Herken je dit? Je team besteedt meer tijd aan databeheer dan aan contact met donateurs. Een rapport produceren is een project op zich, geen routine. Elke campagne vereist een handmatige export en opkuis. Nieuwe medewerkers raken gefrustreerd omdat ze geen touw aan de data kunnen vastknopen. Je weet niet welke donateurs op het punt staan te afhaken.

Als drie van deze vijf punten kloppen, groeit jouw nonprofit al een tijdje zonder dat het systeem meegroeit.

De migratiemythe

"Overstappen naar een beter systeem kost ons maanden."

Dat klopt voor maatwerk-implementaties. Organisaties die een Salesforce-consultant inschakelen voor een project op maat, zijn soms zes tot twaalf maanden bezig voor ze live gaan.

Maar dat is niet de enige weg.

Fundflow werkt als productlaag bovenop Salesforce. De modules voor donatieverwerking, SEPA-domiciliëringen, geautomatiseerde fiscale attesten en Belgische bankbestandsintegratie (CAMT/CODA) zijn al gebouwd. Je configureert ze voor jouw organisatie, maar je bouwt niet van nul.

Dat verschil in aanpak maakt het mogelijk om een migratie van spreadsheets of CiviCRM naar Salesforce met Fundflow realistisch in weken te plannen, niet in maanden. Zonder een technisch team aan de kant van de nonprofit. Zonder uitgebreide specificatiedocumenten.

Wat je wint

Een fondsenwerver die minder tijd kwijt is aan databeheer, heeft meer tijd voor donateurs. Dat klinkt eenvoudig, want dat is het ook.

Met een systeem dat je groei bijhoudt, zie je welke donateurs dreigen af te haken. Fiscale attesten gaan op het juiste moment automatisch de deur uit. Je ziet in één oogopslag welke campagne presteert. Nieuwe medewerkers krijgen een werkend systeem in plaats van een kluwen aan tijdelijke oplossingen die ze maar moeten leren accepteren.

Organisaties die deze stap zetten, zeggen achteraf bijna altijd hetzelfde: we hadden dit eerder moeten doen.

Voor wie is dit relevant?

Voor nonprofits die groeien en de wrijving beginnen te voelen. Voor fondsenwervers die weten dat data door de mazen glipt, maar niet kunnen aanwijzen waar. Voor directeurs die de volgende campagne niet meer op een spreadsheet willen baseren.

En voor organisaties die al een tijd over Salesforce nadenken, maar afhaken op de implementatiekosten en -doorlooptijden.

Fundflow is een product van Impactella, gebouwd door mensen die in de nonprofitsector hebben gewerkt. De Belgische markt, de Belgische bankinfrastructuur, de Belgische fiscale regelgeving: wij kennen ze van binnenuit. En voor nonprofits in Nederland, Frankrijk en Duitsland gelden dezelfde principes.

Your Nonprofit Has Grown. Your CRM Has Not.

Fri, 22 May 2026 12:12:43 GMT

The hidden cost of a CRM that can't keep up

There is a moment almost every fundraiser recognises.

It is Monday morning. You have three Excel files open, an export from your old database, and a message from a colleague asking whether "the list for the year-end campaign is ready yet." You know the data is somewhere. You are just not sure which version is the right one.

Meanwhile, your donor database keeps growing. More campaigns, more contacts, more revenue. Good news, you would think. But the system that once handled 2,000 donors is struggling under the weight of 8,000.

This is not an exceptional situation. It is a pattern I have seen at dozens of organisations.

How it starts

Most small nonprofits begin with what is available: a spreadsheet, a basic database, sometimes CiviCRM because it is free and someone set it up years ago. That works. For a while.

Then the organisation grows. New staff join. A second campaign channel is added. SEPA direct debits come into the picture. Tax certificates need to go out. Suddenly three people are updating the same database without knowing what the others have changed.

Duplicate records appear. Addresses are no longer current. Certificates go to the wrong person. A donor who has given faithfully for five years receives a "welcome, new donor" email.

The system still runs. It just does not run well anymore.

When does the system start holding you back?

Not when something spectacularly goes wrong. That gets noticed. The slow deterioration is the real problem.

Does any of this sound familiar?

Your team spends more time maintaining data than contacting donors. Producing a report is a project in itself, not a routine task. Every campaign requires a manual data export and cleanup. New staff get frustrated because they cannot make sense of the data. You do not know which donors are on the verge of lapsing.

If three of these five points ring true, your nonprofit has been growing for a while without your system keeping up.

The migration myth

"Switching to a better system will cost us months."

That is true for custom-built implementations. Organisations that bring in a Salesforce consultant for a bespoke project sometimes spend six to twelve months before they go live.

But that is not the only way.

Fundflow works as a product layer on top of Salesforce. The modules for donation processing, SEPA direct debit, automated tax certificates, and Belgian bank file integration (CAMT/CODA) are already built. You configure them for your organisation, but you are not building from scratch.

That difference in approach means a migration from spreadsheets or CiviCRM to Salesforce with Fundflow can realistically be planned in weeks, not months. Without a technical team on the nonprofit's side. Without lengthy specification documents.

What you gain

A fundraiser who spends less time on data maintenance has more time for donors. That sounds simple because it is.

With a system that keeps pace with your growth, you know which donors are at risk of lapsing. Tax certificates go out automatically at the right moment. You see at a glance which campaign is performing. New staff get a working system instead of a tangle of workarounds they have to learn to live with.

Organisations that make this move almost always say the same thing afterwards: we should have done this sooner.

Who is this relevant for?

For nonprofits that are growing and starting to feel the friction. For fundraisers who know data is slipping through the cracks but cannot pinpoint where. For directors who do not want to base the next campaign on a spreadsheet anymore.

And for organisations that have been thinking about Salesforce but are put off by implementation costs and timelines.

Fundflow is a product of Impactella, built by people who have worked in the nonprofit sector. The Belgian market, Belgian banking infrastructure, Belgian tax regulations: we know them from the inside. And for nonprofits in the Netherlands, France, and Germany, the same principles apply.

AI in fundraising: the prerequisite nobody talks about

Wed, 20 May 2026 12:08:18 GMT

Over the past few months, there has not been a single sector newsletter without a piece on AI in fundraising. Predictive analytics. Personalised donor communication. Automated segmentation. The promises are big, the tools are available, and the enthusiasm is understandable.

But there is a conversation that is missing. And it is not about AI.

It is about your data.

What AI actually does

An AI tool for fundraising does, in simple terms, one thing: it analyses patterns in your historical data and uses those patterns to make predictions. Who is likely to give again? Who is ready for a larger gift? Who is at risk of lapsing?

That sounds powerful. And it is, when the data those predictions are based on is reliable.

But if your database is full of duplicate records, outdated addresses, gifts not linked to the right campaign, or donors with no communication history, the tool does not give you insights. It gives you errors, at scale, generated automatically.

Garbage in, garbage out. That principle is as old as computers themselves. It applies to Excel. It applies to the most sophisticated AI tool on the market.

The reality at many nonprofits

This is not a theoretical problem. At many nonprofits, including organisations that have been running professional fundraising operations for years, the data often looks like this:

The same donor appears three times in the system, under slightly different names or addresses.
Gifts are recorded, but without a link to the campaign they came from.
SEPA mandates live in a separate spreadsheet, not in the CRM.
Communication history is scattered across multiple tools that never spoke to each other.

That is not the result of negligence. It is the result of years of getting by with too little time, too few people, and systems that were never built for what you eventually needed them to do.

The honest sequence

Before a nonprofit invests in AI tools, there is work to be done. Not glamorous work. But the work that determines whether that investment pays off later.

In practice, that means three things.

Get your basic registration right. Every gift correctly linked. Every donor appearing once in the system. Communication preferences recorded. That is not a nice-to-have. It is the foundation.

Centralise your data. Your fundraising, your direct debit mandates, your communication history: these belong in one system, not spread across a CRM, a spreadsheet, and three Mailchimp exports. As long as data lives in silos, no analytical tool can do anything useful with it.

Ask the right questions of your data first. Who has not heard from you in the past 12 months? Who has given for five consecutive years but never had a personal touchpoint? These are questions your CRM should be able to answer today, without AI. If it cannot, AI is not yet on the agenda.

Then, and only then: AI

Once that foundation is in place, AI tools for fundraising genuinely add value. Predictive models that estimate who is ready for a major gift. Smart segmentation that adjusts automatically based on donor behaviour. Personalised communication that scales without losing relevance.

But the tool is the last step, not the first.

The nonprofits that will get the most out of AI in the coming years are not the ones that bought a tool earliest. They are the ones that got their data in order first.

That is the honest message. Less glamorous than the AI stories in your newsletter. But the right one.

Want to know where your organisation stands on data quality?

Fundflow helps nonprofits structure their Salesforce environment so every gift, every contact, and every interaction lands in the right place.

The Power of Salesforce, Without the Complexity

Mon, 27 Apr 2026 16:59:38 GMT

More time for donors, less time lost in CRM complexity

Salesforce is one of the most advanced CRM platforms in the world. It gives nonprofits the tools to manage donors, track campaigns, generate reports, and build relationships that endure for decades. But that same power is also its greatest pitfall: those without a Salesforce specialist in-house quickly get lost in a maze of objects, flows, profiles, and configurations. And all the while, fundraisers would rather spend their time with donors than wrestling with their CRM.

The Hidden Cost: Time

In Belgium, nonprofit organizations collectively raised more than 568 million euros through donations and legacies in 2024 (Fundraisers Forum, Baromètre de la Générosité 2024). An achievement that demands more than passion alone. It requires strategy, follow-up, and relational expertise. But the reality is that a significant portion of that capacity is lost to administration. On average, nonprofit professionals spend a quarter of their working day switching between systems that don't work well together—equivalent to more than 500 hours per year per employee (MIP/Community Brands Nonprofit Technology Study, 2022).

For organizations with multiple funders, the burden grows heavier still. On average, a nonprofit invests more than 15 hours per individual grant application on reporting alone, according to research from the Center for Effective Philanthropy. Every funder wants different metrics, different formats, different timelines. The same data gets repackaged over and over again.

The Paradox of Power

Nonprofits deploying Salesforce face a fundamental paradox. The system can do exactly what they need: segment donors, automate follow-up processes, drive fundraising based on data. But to lift the platform to that level requires technical knowledge most teams don't have—and shouldn't need to have.

Salesforce administrators must be fluent in data architecture, workflows, permissions, and integrations. Skills that are critical to the system, but far removed from a fundraiser's core expertise: building relationships, telling stories, earning trust. The result? Teams become dependent on external consultants, IT tickets, and months-long implementation cycles for changes that in theory should be simple.

A Layer That Puts Mission First

Fundflow places a user-friendly layer on top of Salesforce that removes technical complexity and surfaces what matters. No unnecessary screens, no technical jargon, no months-long implementation cycles to set up a simple campaign. What Fundflow does is translate the logic of fundraising into the language of Salesforce, and vice versa.

The processes are structured the way fundraisers think: donors, relationships, gifts, campaigns, follow-up. Not: accounts, objects, triggers, permission sets.

From System Management to Relationship Management

When a fundraiser can request a report themselves, create a segment themselves, or schedule a thank-you email without filing an IT ticket, the dynamic shifts entirely. Teams become more autonomous. The gap between intention and execution shrinks.

That shift has direct impact on donor retention. According to the Fundraising Effectiveness Project from AFP/GivingTuesday—the largest longitudinal study of its kind—the average nonprofit retains fewer than half its donors from year to year. Researcher Adrian Sargeant found that improving retention rates by just 10 percentage points can double a donor's lifetime value. The difference doesn't lie in large-scale acquisition campaigns, but in the ability to follow up with existing relationships in a timely and personal way—precisely what a well-designed CRM enables.

In a country where six out of ten Belgians donate (King Baudouin Foundation, Barometer of Philanthropy 2026), it's not about a few major sponsors, but hundreds, thousands of individual relationships. Relationships that demand attention, follow-up, and appreciation. Time that fundraisers too often lose to systems instead of to people.

CRM as Leverage, Not Burden

The best technology is technology you no longer have to think about. Technology that just works, that feels intuitive, that strengthens your team without adding extra pressure. CRM is not an end in itself. It's leverage for sustainable relationships, for loyal donors, for nonprofits that want to grow without losing their soul to paperwork.

That's why Fundflow exists. Not to replace Salesforce, but to make it usable for everyone—so fundraisers can do what they do best: build relationships that make a difference.

Does This Sound Familiar?

Many fundraisers recognize this pattern, but don't always know exactly where the bottlenecks lie. I'm happy to have a conversation—no agenda, just genuine interest in how your team works and where technology gets in your way instead of helping you move forward.

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