AI-agents zoals OpenAI’s Codex en Anthropic’s Claude Code zijn geen exclusieve tools voor softwareontwikkelaars. Uit een recent project van SmarterX blijkt dat marketeers deze tools kunnen inzetten voor een van de meest voorkomende en tijdrovende taken: het analyseren van rommelige data. Dit artikel vertaalt dat inzicht naar drie concrete workflows voor MKB-marketeers, inclusief toolkeuze en kostenoverwegingen.
Wat er aan de hand is
Volgens het Marketing AI Institute worden AI-agents zoals OpenAI’s Codex en Anthropic’s Claude Code vaak gezien als ontwikkelaarstools, uitsluitend bedoeld voor het schrijven van software. Een recent project bij SmarterX laat echter zien dat deze tools ook effectief zijn voor marketingtaken, met name het opschonen en interpreteren van ongestructureerde datasets. Het gaat hier om een verschuiving: AI-agents worden toegankelijk voor niet-technische professionals die worstelen met data die niet netjes in een spreadsheet past.
Deze ontwikkeling past in een bredere trend waarin AI-tools steeds meer domeinspecifiek worden ingezet. Waar AI eerder vooral werd gebruikt voor tekstgeneratie of beeldbewerking, verschuift de focus nu naar dataverwerking. Voor marketeers betekent dit dat taken die voorheen uren handwerk kostten, zoals het samenvoegen van exportbestanden of het opschonen van dubbele records, kunnen worden geautomatiseerd met behulp van agent-gebaseerde tools.
Wat dit betekent
Voor MKB-marketeers is dit relevant omdat zij vaak werken met beperkte budgetten en geen dedicated data-analist in dienst hebben. De tools die SmarterX gebruikte, zijn oorspronkelijk ontwikkeld voor codeertaken, maar blijken uitstekend geschikt voor het structureren van data. Dat betekent dat je als marketeer niet langer afhankelijk bent van een IT-afdeling of externe partij om inzichten uit je data te halen.
De impact is het grootst voor functies waar data een centrale rol speelt maar de vaardigheden ontbreken: denk aan e-mailmarketing, customer segmentation, of het analyseren van campagne-resultaten uit meerdere kanalen. Het gaat niet om het vervangen van geavanceerde BI-tools, maar om het oplossen van de dagelijkse frustratie van rommelige exports en inconsistente datasets. Volgens het Marketing AI Institute is dit precies waar AI-agents hun waarde bewijzen: niet in complexe analyses, maar in het voorbereidende werk dat daaraan voorafgaat.
Hoe je dit kunt toepassen
Als je wekelijks worstelt met het samenvoegen van data uit meerdere kanalen — denk aan Facebook Ads, Google Analytics en je e-mailplatform — overweeg dan om een AI-agent zoals Claude Code in te zetten om deze bestanden te combineren. Je zou kunnen starten met een klein project: exporteer twee datasets, geef de agent de opdracht om ze te mergen op basis van een gemeenschappelijk veld, en controleer het resultaat. De tool schrijft zelf de code die nodig is om de bestanden te koppelen, zonder dat je zelf programmeerkennis nodig hebt.
Als je regelmatig tijd verliest aan het opschonen van data — bijvoorbeeld het verwijderen van dubbele leads of het corrigeren van inconsistente formaten in een CRM-export — is een AI-agent een optie om dit te automatiseren. Een mogelijkheid is om de agent een voorbeeld te geven van hoe de data eruit moet zien en hem de rest van het bestand te laten corrigeren. Volgens het SmarterX-project kan dit type taak in minuten worden uitgevoerd, waar het handmatig uren kost.
Als je verantwoordelijk bent voor rapportages maar geen tijd hebt om diep in de data te duiken — overweeg om een AI-agent te gebruiken om patronen te identificeren die je zelf over het hoofd ziet. Je zou de agent kunnen vragen om afwijkingen in je campagne-resultaten te vinden of om correlaties tussen verschillende datapunten te ontdekken. De uitkomst is geen vervanging voor jouw interpretatie, maar een startpunt voor gerichter onderzoek.
Bij de toolkeuze is het belangrijk om te weten dat zowel OpenAI’s Codex als Anthropic’s Claude Code werken met een betaalmodel op basis van gebruik. De kosten zijn afhankelijk van de hoeveelheid data die je verwerkt en de complexiteit van de taken. Voor kleine projecten zijn de kosten beperkt, maar het is verstandig om te starten met een pilot om een gevoel te krijgen bij de prijs-kwaliteitverhouding. De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de drempel om te experimenteren is laag: je hebt alleen een dataset en een account bij een van deze aanbieders nodig.
Bron: Marketing AI Institute