Data & AI-marketing
Rond AI lopen de meningen ver uiteen: voor de ene een existentiële bedreiging, voor de andere de oplossing voor alles, voor een derde vooral overroepen.
De realiteit is nuchterder, en net daarom interessanter. AI wordt al decennia gebruikt. Ook bij Stratics zit het van bij de start in ons werk. Alleen noemden we het toen niet zo.
Wie vandaag AI zegt, denkt meestal aan een chatbot: ChatGPT, Claude, Gemini. Nuttige tools, maar slechts een klein onderdeel van het geheel.
Artificial Intelligence is een koepelbegrip voor systemen die vormen van menselijke intelligentie imiteren. Daaronder zitten verschillende lagen:
De computer volgt regels die mensen opstellen. Eenvoudig, maar krachtig op een schaal die geen mens haalt.
Het algoritme zoekt zelf patronen in de data, in plaats van elke regel uit te schrijven.
Neurale netwerken bepalen zelf welke kenmerken belangrijk zijn, rechtstreeks uit ruwe data zoals tekst of beeld.
Deep learning dat nieuwe inhoud maakt: tekst, beeld, video. Op basis van één zin kleurt een model miljoenen pixels in tot een samenhangend geheel.
Wat die lagen delen, is patroonherkenning. Mensen zijn daar goed in, maar niet op schaal: niemand doorzoekt miljoenen transacties op verbanden. Een algoritme wel.
Datamarketing draait om patronen. Wie zijn je klanten? Wie komt binnenkort kopen? Wat loopt goed, en wat kan beter? Daar zetten wij AI in. De modellen die we daarvoor gebruiken, ontwikkelen en verfijnen we sinds onze start.
Dubbele klanten opsporen en data opschonen.
Dezelfde klant zit vaak meerdere keren in een database: met een typfout, een oud adres, of via zowel webshop als winkel. Met een combinatie van algoritmes en statistische controles herkennen we welke profielen dezelfde persoon zijn, en corrigeren we de gegevens. Het minst zichtbare werk, maar wellicht het belangrijkste: elk model bouwt hierop verder.
Zie onze case "Datakwaliteit: de onzichtbare basis onder elke goede selectie".
Voorspellen wie gaat kopen.
Met predictieve modellen berekenen we welke klanten het meest waarschijnlijk op een campagne reageren. Bij een fashionretailer zagen we het verschil zwart op wit:
Drie keer zoveel omzet per klant — met hetzelfde budget.
Zie onze case "Er is geen beste klant. Er is een beste klant voor dít doel."
Afwijkingen automatisch opsporen.
Statistische testen scannen de data continu op wat opvalt: een winkel die plots daalt, een categorie die onverwacht aantrekt, een campagne die anders reageert dan verwacht. Het signaal komt naar jou, in plaats van dat iemand dashboards moet afspeuren.
Klantwaarde en toekomst inschatten.
Een klant is meer waard dan wat die vandaag uitgeeft. Met modellen voor klantwaarde op lange termijn (customer lifetime value) schatten we in wat een klant over de hele relatie zal opbrengen. Forecasting voorspelt de verwachte verkoop, zodat keuzes gebaseerd zijn op wat komt en niet alleen op wat was.
Klanten groeperen.
Klanten met gelijkaardig gedrag brengen we samen in segmenten en persona's, zodat je gerichter kan communiceren.
Die gebruiken we ook, niet als gimmick maar als hulpmiddel in het dagelijkse werk.
In onze e-mailbuilder zit generatieve AI ingebouwd: teksten schrijven en beelden genereren gebeurt rechtstreeks in de tool, zodat een campagne sneller van idee naar verzending gaat. Intern ondersteunen taalmodellen ons bij development, wat tijd vrijmaakt voor het denkwerk. En een groot deel van de dataverwerking automatiseren we: elke klant levert data in een eigen vorm aan, die naar onze architectuur vertaald moet worden. Wat vroeger manueel werk was, loopt nu grotendeels automatisch, met een mens die controleert.
Generatieve AI kan iets voor je maken. Een AI agent gaat een stap verder: die kan ook handelen. Je geeft niet langer elke opdracht apart, maar een doel. De agent bepaalt welke stappen nodig zijn, gebruikt de beschikbare tools en data, voert acties uit en controleert het resultaat. Geen losse prompt met één antwoord, maar een volledige workflow.
Denk aan een agent die merkt dat een campagne onderpresteert, zelf de resultaten analyseert, onderzoekt bij welke segmenten de afwijking zit en verklaringen of acties voorstelt. Of een agent die nieuwe klantdata binnenkrijgt, de structuur controleert, afwijkingen detecteert en de juiste verwerking in gang zet.
Veel van die afzonderlijke stappen automatiseren we vandaag al. Met agentic AI verbinden we ze steeds meer met elkaar. Daarbij zien we agents niet als systemen die autonoom beslissen: ze werken binnen een afgebakend kader, met toegang tot specifieke data, tools en acties, en met menselijke controle waar nodig. Het potentieel zit niet in AI die het marketingproces overneemt, maar in AI die steeds meer uitvoerend werk opneemt. Zo komt er ruimte voor wat moeilijker te automatiseren is: het doel bepalen, keuzes maken, creatief denken, context begrijpen. AI evolueert zo van tool naar digitale collega.
Twee dingen blijven mensenwerk.
De data. Een model is maar zo goed als de data waarop het leert. Dubbele profielen of foute adressen leiden tot foute voorspellingen, hoe slim het algoritme ook is.
Het doel. Een model optimaliseert wat je het vraagt. Of je meer omzet wil, meer engagement of trouwere klanten, is een keuze die geen algoritme voor jou maakt.
Zie onze case "Wat is een goede campagne".
AI vindt patronen in bestaande data: dubbele profielen, segmenten, afwijkingen.
Modellen schatten in wie gaat kopen, wie afhaakt en wat een klant op termijn waard wordt.
Generatieve AI maakt teksten en beelden, rechtstreeks in het dagelijkse werk.
Agents zetten stappen zelf in gang, binnen een afgebakend kader met menselijke controle.
AI in de realiteit is minder spectaculair dan de krantenkoppen, maar nuttiger: slimme patroonherkenning die betere beslissingen mogelijk maakt, op voorwaarde dat er goede data onder zit en een duidelijk doel boven staat.
Precies daar komen wij in beeld. Wij zorgen voor die goede data, bouwen de modellen die herkennen, voorspellen, creëren en handelen, en helpen je het doel scherp te stellen. Zo wordt AI voor jou geen belofte, maar een concreet resultaat: schonere data, scherpere selecties, gerichtere campagnes en beslissingen die op cijfers rusten in plaats van op onderbuik.
