BAG-integratie in de Quickscan van Adalace: één adres als startpunt voor je hele intake
Adres invullen en de wizard weet al bouwjaar, oppervlakte en gebruiksdoel. Hoe we voor Adalace de BAG van het Kadaster koppelden aan een Quickscan-Lead Engine, en wat een kleine API-integratie voor het MKB betekent.
Lief dagboek, maandag 18 mei 2026
Vandaag is de nieuwe website van Adalace live gegaan. Met daarin de Quickscan, een wizard die op basis van het adres direct met de BAG van het Kadaster praat en de bezoeker een persoonlijk rapport oplevert. Een lancering om met een goed gevoel naar terug te kijken, dus ik schrijf het maar even op voor het verdampt.
Adalace adviseert organisaties over de verduurzaming en compliance van vastgoed, en wordt gerund door Edwin: een adviseur met passie voor z'n vak en een uitgesproken hekel aan onnodige administratieve trekjes. Toen we begonnen aan z'n nieuwe site was z'n eerste vraag eigenlijk al de complete briefing: 'kunnen we dit zo bouwen dat ik alleen nog de échte adviezen hoef te bespreken, en niet eerst tien basisvragen hoef te stellen?'.
Op een goeie ochtend, koffie in de hand, koppelde het kwartje. (Het is altijd de ochtend en altijd de koffie, voor de duidelijkheid.) De oplossing zat namelijk niet bij ons, maar bij de overheid.
Waar wij vanaf het begin geen zin in hadden
We hadden de Quickscan eenvoudig kunnen bouwen zoals de meeste compliance-tools dat doen: een lange rij vragen waarin de bezoeker bouwjaar, oppervlakte, gebruiksdoel, energielabel en type constructie zelf moet invullen. Maar dat is precies het type wrijving waar wij allergisch voor zijn. Want op dat moment moet je gebruiker als het ware uit z'n bureaustoel kruipen om dingen op te zoeken die 'ie waarschijnlijk niet uit z'n hoofd weet. Of bellen met de gemeente. Of de papieren akte uit een ladekast scharrelen.
Edwin had daar dus zelf ook geen zin in. Hij wilde gewoon van z'n bezoeker één adres en een paar slimme vragen, en dan een gesprek waarin hij over de échte uitdagingen kon praten. Geen tien-basis-vragen-show vooraf.
De oplossing zat bij de overheid
De BAG. De Basisregistratie Adressen en Gebouwen. Een open dataset die door het Kadaster en de Nederlandse gemeentes wordt onderhouden. Voor elk Nederlands adres staan er een paar basisgegevens in: bouwjaar, oppervlakte, gebruiksdoel (woon-, kantoor- of industriefunctie), pandstatus en de geometrie van het gebouw zelf.
Het mooie: 'ie is publiek, gratis op te vragen en betrouwbaar, omdat de data direct uit de officiële gemeente-administratie komt. Geen tussenpartij, geen abonnement, geen vendor lock-in. Gewoon openbare data die wacht tot iemand er iets nuttigs mee doet.
Voor formulieren waarin een bezoeker iets over een pand moet vertellen, is dat een gouden bron. Want waarom zou je je gebruiker dingen laten typen die de overheid al weet? Op het moment dat iemand zijn adres invult, kun je een tweede vraag overslaan. En een derde. En een vierde.
Alleen nog vragen wat we niet uit BAG halen
Aan de basis is de Quickscan een Lead Engine in Forester OS: een wizard met conditionele vragen die zich aanpast aan wat de bezoeker tot nu toe heeft beantwoord. Met de BAG-koppeling werd die conditionele logica ineens veel rijker. Als het bouwjaar uit BAG bekend is, slaan we de bouwjaar-vraag over. Als het gebruiksdoel 'kantoor' zegt, schiet de wizard direct door naar de compliance-vragen die voor kantoren spelen.
We hebben gemeten dat we daarmee gemiddeld zo'n vier tot vijf vragen overslaan per pand. Een Quickscan die op een gemiddeld lang vragen-pad vijf minuten zou kosten, doe je nu in twee. Voor de bezoeker voelt het slim aan, alsof het systeem 'm kent. Wat ook eigenlijk zo is.
En toen, het PDF-rapport
Aan het einde van de scan rolt er een persoonlijk rapport in PDF-vorm uit, met de exacte verplichte keuringen, certificaten en aanbevolen vervolgstappen voor dát specifieke pand. Geen generiek lijstje, maar iets op maat.
Edwin gebruikt dat rapport als startpunt van een offerte-gesprek, zodat hij direct kan inzoomen op wat er voor díe organisatie speelt in plaats van eerst de basisinformatie nog eens door te lopen. De PDF wordt server-side gegenereerd op basis van een template, gevuld met de antwoorden uit de wizard én de BAG-data, en landt direct in z'n persoonlijke inbox plus in z'n CRM. Geen overpennen, geen kopieer-werk.
Waarom dit verhaal niet over Adalace gaat
Het is een verhaal over Adalace, maar eigenlijk over hoe slim het MKB kan worden als je open data gewoon durft te gebruiken. De BAG is geen exotische enterprise-koppeling, geen dure API met user-licenties, geen sci-fi-techniek. Het is een paar honderd regels code en een postcode-veld dat luistert.
Maar de uitkomst voelt voor de bezoeker alsof 'ie iets bijzonders meemaakt. En dat is precies waar Forester OS over gaat: slimme automatiseringen die voor het klein-MKB toegankelijk zijn, zonder dat je een corporate prijskaartje aan je nek hangt.
Wil je het hele verhaal van Adalace lezen, dan kan dat bij de case. En heb je zelf een wizard of Quickscan in je hoofd waarin overheids- of API-data automatisch zou kunnen invullen, dan zoek je iemand om mee te sparren. Bij dezen.
PS — Voor Edwin: respect dat je vanaf het allereerste gesprek over de nieuwe site al wist wat je niét wilde. Dat soort opdrachtgevers maakt het werk leuk.
Tot morgen, Martijn