Trusted by 40+ proposal teams





See it in action
Sarah Chen
sarah@meridiansys...
Aanbesteding Gemeente Amsterdam
IT-infrastructuur Moderniseringsprogramma
Paragraaf 3: Beoordelingsvragen
3.1 Ervaring & Referenties: Beschrijf de ervaring van je organisatie met IT-moderniseringsprojecten in de publieke sector en noem minimaal drie vergelijkbare referenties.
3.2 Technische Architectuur: Presenteer je voorgestelde technische architectuur, inclusief systeemintegraties, cloudinfrastructuur en beveiligingsmaatregelen.
3.3 Implementatietijdlijn: Lever een gedetailleerde implementatietijdlijn aan met mijlpalen, op te leveren producten en resourceplanning per fase.
3.4 Datamigratie: Beschrijf je aanpak voor datamigratie vanuit legacysystemen, inclusief validatieprocedures en rollbackstrategie.
3.5 Training & Ondersteuning: Licht je trainingsmethodiek toe, je kennisoverdrachtplan en je supportmodel na go-live.
3.6 Compliance: Beschrijf je kwaliteitsborgingsaanpak en de naleving van overheidsstandaarden (BIO, ISO 27001).

Het scheelt wel 60 tot 70 procent van de tijd. En de kwaliteit van de stukken wordt ook echt beter.
Hidde Kollenburg
Oprichter van Edulance

De tijd die je wint, investeer je direct in het aanscherpen van het verhaal op basis van de feedback.
Anne Marieke van der Meulen
Tenderstrateeg & eigenaar, Beter Bid

Dit alles in één AI platform maakt onze teksten en inschrijving beter.
Luc Visser
Manager Operations bij Globen Groep

TenderRender maakt onze teksten scherper. Door te controleren of we aan alle eisen voldoen en suggesties te geven in de review mode.
Eric Scheer
Commercieel manager bij SW Vastgoedverbetering

Fijne samenwerking met de mannen van TenderRender! Simpel, soepel en snel.
Vincent te Brake
Tender-Coördinator bij Hoffmann Group

Qua schrijven bespaart het toch wel de helft van de tijd. De basis staat er al, dus je kunt eerder beginnen met fine-tunen.
Niels Staverman
Commercieel manager bij SMB Willems
K1: Implementatieplan
IT-infrastructuur moderniseringsprogramma
Max. 8 pagina's | 40% van kwaliteitsscore
The AI shreds your RFP documents and cross-references your past performance library to generate an APMP storyboard, mapping requirements to evaluation criteria with win themes, proof points, and evidence gaps flagged per section.
The AI drafts proposal text from your outline and library of past proposals. It generates a complete first draft as a new version, based on your strategy, your sources, and your writing style.
Versie 3
27 jan. 2026
Score: 36/60
Versie 2
20 jan. 2026
Score: 28/60
Versie 1
15 jan. 2026
Score: 19/60
The AI scores your proposal against the RFP's evaluation criteria, like an automated color team review. Each sub-criterion gets a score with weaknesses ranked by severity and concrete replacement text you can copy into your document.
Nooit meer twijfelen of een bewering klopt. Elke AI-suggestie linkt naar het exacte document en paginanummer.
Hergebruik je beste teksten, cases en certificeringen. Nooit meer dezelfde content opnieuw schrijven.
Stel vragen over je tenderdocumenten en krijg direct antwoord met bronvermelding. Geen pagina's meer doorspitten.
Houd overzicht over al je lopende aanbestedingen van signalering tot gunning.
Stel vragen, verbeter tekst, of laat de AI meedenken over je strategie. Direct vanuit je document.
Exporteer elk document naar .docx met één klik. Alle opmaak en structuur blijft behouden.
Ons informatiebeveiligingsmanagementsysteem is ISO 27001 gecertificeerd, waardoor je data beschermd is volgens internationaal erkende beveiligingsstandaarden en -controles.
Alle data wordt opgeslagen en verwerkt in volledige overeenstemming met de AVG. We onderhouden verwerkersovereenkomsten met alle subverwerkers.
Wij gebruiken je data niet voor training. Onze LLM-providers zijn via verwerkersovereenkomsten contractueel gebonden om niet op jouw data te trainen.