AI-agents zoals OpenAI’s Codex en Anthropic’s Claude Code zijn niet alleen voor softwareontwikkelaars. Ook marketeers zonder technische achtergrond kunnen deze tools inzetten om rommelige klantdata op te schonen en te analyseren, zo blijkt uit een recent project van onderzoeksbureau SmarterX. Dit betekent dat je als MKB-marketeer zelf aan de slag kunt met taken die voorheen uren handmatig werk kostten.

Wat er aan de hand is

Volgens een artikel van het Marketing AI Institute wordt er een nieuwe toepassing gezien voor AI-agents die oorspronkelijk zijn ontworpen voor het schrijven van software. Het project van SmarterX laat zien hoe tools als Codex en Claude Code kunnen worden ingezet voor een van de meest voorkomende en saaie marketingtaken: het begrijpen van rommelige data. Deze AI-agents kunnen zelfstandig opdrachten uitvoeren, zoals het opschonen van datasets, het herkennen van patronen en het genereren van overzichten. Het bijzondere is dat dit niet langer is voorbehouden aan developers; de toegankelijkheid van deze tools maakt het ook voor niet-technici mogelijk om ermee te werken.

Wat dit betekent

Voor jou als ondernemer of marketeer betekent dit dat de drempel om geavanceerde data-analyse toe te passen aanzienlijk lager wordt. Waar je voorheen afhankelijk was van een data-analist of uren bezig was met Excel-formules, kun je nu een AI-agent instructies geven in gewone taal. De agent voert vervolgens de analyse uit, ruimt dubbele rijen op, combineert bestanden en presenteert de resultaten op een begrijpelijke manier. Dit is vooral relevant voor bedrijven die werken met klantdata uit verschillende bronnen, zoals een webshop, een CRM-systeem en e-mailmarketingtools. Het opschonen en samenvoegen van die data is vaak een bottleneck; AI-agents kunnen dit proces aanzienlijk versnellen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en je hebt een export van je klantgegevens uit meerdere systemen, dan weet je hoe rommelig zo’n bestand kan zijn. Dubbele adressen, inconsistente notaties en ontbrekende velden maken het lastig om een goed beeld te krijgen van je klantenbestand. Je zou kunnen overwegen om een AI-agent zoals Claude Code te vragen om het bestand op te schonen en te structureren. Geef een duidelijke instructie in gewone taal, bijvoorbeeld: ‘Verwijder dubbele rijen op basis van e-mailadres en zet alle postcodes in hetzelfde formaat.’ De agent kan dit uitvoeren en je levert een schoon bestand op dat je direct kunt gebruiken voor een nieuwsbrief of een loyaliteitsprogramma.

Als je een team aanstuurt en je wilt wekelijks een overzicht van de marketingprestaties, dan kost het samenstellen van zo’n rapport vaak veel tijd. Een mogelijkheid is om een AI-agent te vragen om de ruwe data uit je advertentieplatforms en je analytics-tool te combineren tot een samenvatting. Je zou de agent kunnen vragen om de belangrijkste trends te benoemen en afwijkingen te signaleren. Zo krijg je in plaats van een stapel cijfers een beknopt verhaal dat je direct kunt bespreken in je teamoverleg.

Als je in de zorg werkt en je wilt inzicht in de effectiviteit van je communicatie-uitingen, dan heb je te maken met gevoelige en vaak versnipperde data. Overweeg om een AI-agent in te zetten om anonieme data uit je klanttevredenheidsonderzoeken te analyseren. De agent kan thema’s herkennen in open antwoorden en deze groeperen, zodat je snel ziet waar verbeterpunten liggen. Dit geeft je een objectief beeld zonder dat je zelf door honderden reacties hoeft te spitten.

Als je een consultancy of adviesbureau runt en je wilt een voorstel onderbouwen met data, dan kun je een AI-agent gebruiken om relevante cijfers uit je eigen projectarchief te halen. Vraag de agent om succesvolle cases te selecteren op basis van specifieke criteria, zoals omzetgroei of klanttevredenheid. De agent kan deze informatie vervolgens ordenen in een overzichtelijke tabel die je direct kunt opnemen in je pitch.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is dat je met AI-agents zelf aan de slag kunt met data-analyse, zonder dat je een technische achtergrond nodig hebt. Het vraagt vooral om een duidelijke vraagstelling en een beetje experimenteren met de mogelijkheden van de tool.

Bron: Marketing AI Institute