Veel retail-ondernemers en marketeers zitten in een paradox. Ze hebben toegang tot meer data dan ooit, maar het kost ze steeds meer tijd om er simpele antwoorden uit te halen. Het probleem is niet dat de kunstmatige intelligentie (AI) niet krachtig genoeg is, maar dat de systemen het volledige plaatje missen. Je kunt een AI vragen welke campagne het slechtst presteerde, maar als die AI geen toegang heeft tot je voorraadgegevens, je klantgeschiedenis en wat die klanten op dit moment doen, blijft het advies oppervlakkig. De kloof tussen belofte en praktijk komt vaak door deze gebrekkige context.

De drie datalagen die AI echt nodig heeft

Volgens de analyse in het bronartikel zijn er drie soorten context nodig om AI in de retail echt waardevol te laten zijn. De eerste is klantcontext: wie is de koper, wat koopt hij of zij meestal, en wat is de klantwaarde op lange termijn? De tweede laag is realtime gedragscontext: wat doet de potentiële klant op dit exacte moment? Bladert hij op een productpagina, gebruikt hij de zoekfunctie of heeft hij iets in de winkelwagen gezet? De derde en vaak vergeten laag is catalogusbewustzijn: welke producten zijn beschikbaar, hoe presteren ze en waar moet de voorraad worden aangevuld? Als een van deze lagen ontbreekt, werkt de AI met een onvolledig beeld en blijven de resultaten tegenvallen.

Van handmatig zoeken naar automatische inzichten

De huidige praktijk in veel retailbedrijven is dat teams uren besteden aan het handmatig samenstellen van rapportages uit tientallen losse systemen, zoals e-mailplatforms, CRM-tools en spreadsheets. Wat voorheen meer dan twintig verschillende databronnen en meerdere mensen kostte, kan met de juiste opzet worden samengebracht in één overzicht. De verschuiving waar het over gaat, is van reactieve, eenmalige vragen naar een systeem dat functioneert als een altijd-actieve analist. In plaats van zelf in dashboards te duiken, zou een marketeer een vraag in natuurlijke taal kunnen stellen, zoals: “Welke campagne had afgelopen week de laagste doorklikratio en waar lag dat aan?” Een goed ingericht AI-systeem kan dat dan niet alleen oppikken, maar ook de oorzaak analyseren en een vergelijking met voorgaande jaren maken.

Hoe kun je dit vandaag toepassen?

De praktische toepassing begint met het in kaart brengen van je eigen datalagen. Je zou kunnen starten met een inventarisatie: welke systemen bevatten mijn klantdata, waar staat mijn realtime webshopgedrag en hoe actueel is mijn product- en voorraadinformatie? Een mogelijkheid is om te onderzoeken of je bestaande marketing- of ERP-platform een geïntegreerde AI-analysetool biedt die deze drie bronnen kan combineren, in plaats van te blijven leunen op losse dashboards en handmatige exportjes.

De toepassingen in dit artikel zijn suggesties op basis van het bronartikel, geen gevalideerd advies.

Bron: Martech