AI-agents zoals OpenAI’s Codex en Anthropic’s Claude Code zijn niet alleen voor softwareontwikkelaars. Je kunt ze ook inzetten voor een van de meest tijdrovende marketingtaken: het analyseren van rommelige klantdata. Een recent project van SmarterX laat zien hoe deze tools, oorspronkelijk ontworpen voor het schrijven van code, eenvoudig kunnen worden hergebruikt om data op te schonen en te interpreteren.

Wat er aan de hand is

Volgens een artikel van het Marketing AI Institute worden AI-agents zoals OpenAI’s Codex en Anthropic’s Claude Code steeds vaker ingezet buiten hun oorspronkelijke domein van softwareontwikkeling. Het instituut beschrijft een project bij SmarterX, een bedrijf dat gespecialiseerd is in AI-oplossingen voor marketing, waarbij deze tools werden gebruikt om een rommelige dataset te transformeren tot bruikbare inzichten.

Deze ontwikkeling is onderdeel van een bredere verschuiving. Waar AI-tools eerst vooral werden gezien als hulpmiddelen voor technische specialisten, worden ze nu toegankelijk voor een bredere groep gebruikers. Voor marketeers betekent dit dat taken die vroeger uren handmatig werk kostten, zoals het opschonen van spreadsheets of het combineren van data uit verschillende bronnen, nu kunnen worden geautomatiseerd met behulp van AI-agents.

Wat dit betekent

Voor MKB-marketeers is dit relevant omdat data-analyse vaak een struikelblok is. Veel bedrijven beschikken over klantdata in verschillende systemen, van CRM-software tot e-mailmarketingtools, maar missen de tijd of technische kennis om deze data te combineren en te interpreteren. AI-agents kunnen hierin een rol spelen door het zware werk uit handen te nemen.

Het betekent niet dat je als marketeer moet leren programmeren. De tools zijn ontworpen om instructies in natuurlijke taal te begrijpen. Je zou bijvoorbeeld kunnen vragen om alle klanten te identificeren die in de afgelopen zes maanden geen aankoop hebben gedaan, en de agent doet de rest. Dit maakt geavanceerde data-analyse toegankelijk voor bedrijven die geen data-analist in dienst hebben.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en je klantdata verspreid staat over meerdere systemen, overweeg dan om een AI-agent in te zetten om deze data te combineren. Je zou kunnen beginnen met een klein project, zoals het samenvoegen van je verkoopdata met je e-mailmarketingdata om te zien welke klanten het meest waardevol zijn. De agent kan patronen herkennen die je handmatig over het hoofd zou zien.

Als je een team aanstuurt en wekelijks rapportages moet maken, is een mogelijkheid om een AI-agent te gebruiken om deze rapportages automatisch te genereren. In plaats van uren te besteden aan het exporteren en opmaken van data, kun je de agent vragen om een samenvatting te maken van de belangrijkste marketing-KPI’s. Dit geeft je team meer tijd om daadwerkelijk actie te ondernemen op de inzichten.

Als je in de zorg werkt en te maken hebt met complexe klantdata, zou je kunnen overwegen om AI-agents in te zetten voor het opschonen van dossiers of het identificeren van trends in klanttevredenheid. De tools kunnen grote hoeveelheden tekst verwerken en samenvatten, wat handig is bij het analyseren van open feedback of klachten.

Als je een marketingbureau runt en meerdere klanten bedient, is een optie om AI-agents te gebruiken om snel inzicht te krijgen in de prestaties van verschillende campagnes. Je zou de agent kunnen vragen om te analyseren welke kanalen de meeste conversies opleveren voor een specifieke klant, zonder dat je handmatig door alle rapportages hoeft te gaan.

Als je net begint met AI en niet weet waar je moet starten, overweeg dan om te experimenteren met een kleine, afgebakende dataset. Kies een specifieke vraag die je wilt beantwoorden, zoals ‘welke productcategorieën groeien het snelst?’ en laat een AI-agent hiermee aan de slag gaan. Dit geeft je een gevoel voor de mogelijkheden zonder dat je direct een groot project hoeft op te zetten.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is dat AI-agents zoals Codex en Claude Code laagdrempelige opties bieden voor data-analyse. Volgens het Marketing AI Institute is het een kwestie van de juiste instructies geven en de tools laten zien wat ze kunnen doen.

Bron: Marketing AI Institute