Het antwoord: AI-agents zoals OpenAI’s Codex en Anthropic’s Claude Code zijn niet alleen voor softwareontwikkelaars. Uit een recent project van SmarterX blijkt dat deze tools ook door marketeers kunnen worden ingezet om rommelige data te analyseren en te structureren, zonder dat daar een data-team aan te pas komt.

Wat er aan de hand is

Veel marketeers zien tools als OpenAI’s Codex of Anthropic’s Claude Code als ontwikkelaarstools, bedoeld voor het schrijven van software. Volgens een recent project van SmarterX is dat een misvatting. Deze AI-agents blijken namelijk ook geschikt voor een van de meest voorkomende en tijdrovende marketingtaken: het begrijpelijk maken van ongestructureerde of rommelige data.

Het project laat zien dat deze agents in staat zijn om data te reinigen, te sorteren en te voorzien van structuur. Denk aan het samenvoegen van klantgegevens uit verschillende bronnen, het corrigeren van inconsistenties of het omzetten van ruwe exportbestanden naar bruikbare overzichten. Voorheen was dit handwerk dat uren kostte en vaak door een specialist moest gebeuren.

De verschuiving is significant: AI-agents worden toegankelijker voor een bredere groep gebruikers. Waar ze eerst vooral werden geassocieerd met programmeerwerk, blijken ze nu ook waarde te leveren in de dagelijkse marketingpraktijk. Dit past in een bredere trend waarin AI-tools steeds meer domeinspecifieke taken overnemen.

Wat dit betekent

Voor MKB-marketeers zonder data-team is dit potentieel groot nieuws. Veel kleine bedrijven beschikken over data in verschillende systemen: een webshop-export, een CRM-bestand, een nieuwsbrief-tool. Het samenvoegen en opschonen van die gegevens is vaak een bottleneck. Het kost tijd, vereist kennis van tools als Excel of SQL, en leidt regelmatig tot fouten.

Met AI-agents zou een marketeer dit proces kunnen versnellen. In plaats van te wachten op een data-analist of uren te besteden aan handmatige bewerkingen, kan een agent de ruwe data omzetten in een gestructureerd bestand. Dat opent de deur naar betere klantsegmentatie en gerichtere campagnes, ook voor bedrijven zonder specialisten in huis.

De drempel ligt vooral in de vaardigheid om de agent goed te instrueren. Wie weet wat de agent moet doen met de data, kan resultaat boeken. Dat vraagt om een andere vaardigheid dan data-analyse zelf: het gaat meer om het helder formuleren van een opdracht.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en klantdata uit meerdere systemen wilt samenvoegen, kun je een AI-agent inzetten om exportbestanden van je webshop, je e-mailtool en je boekhoudpakket te combineren. Een mogelijkheid is om de agent te vragen dubbele klantprofielen te verwijderen en adressen te standaardiseren. Het resultaat is een schoner klantenbestand dat je direct kunt gebruiken voor segmentatie.

Als je verantwoordelijk bent voor campagnes en wilt weten welke doelgroep op welke boodschap reageert, overweeg dan om een agent de ruwe campagnedata te laten structureren. Je zou de agent kunnen vragen om per kanaal en per doelgroep de resultaten te groeperen. Zo krijg je inzicht in patronen die je anders misschien zou missen, zonder dat je handmatig door honderden rijen data hoeft te spitten.

Als je een team aanstuurt en rapportages moet opleveren aan het management, kun je een agent inzetten om maandelijkse cijfers uit verschillende bronnen om te zetten naar één overzicht. Een optie is om de agent een vaste structuur te laten volgen, zodat elke rapportage er hetzelfde uitziet. Dit bespaart niet alleen tijd, maar vermindert ook de kans op fouten bij het overtypen van cijfers.

Als je in de B2B-sector werkt en leads wilt kwalificeren op basis van historische data, zou je een agent kunnen vragen om je CRM-export te analyseren op kenmerken van succesvolle deals. Je zou de agent kunnen instrueren om gemeenschappelijke eigenschappen te vinden in gesloten overeenkomsten. Die inzichten kun je vervolgens gebruiken om je ideale klantprofiel aan te scherpen.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is dat je geen data-specialist hoeft te zijn om met deze tools aan de slag te gaan. Het belangrijkste is dat je helder kunt formuleren wat je met de data wilt bereiken.

Bron: Marketing AI Institute