AI-agents zoals OpenAI’s Codex en Anthropic’s Claude Code zijn niet alleen voor developers. Je kunt ze ook inzetten voor een van de meest voorkomende en tijdrovende marketingtaken: het analyseren van rommelige data. Dit blijkt uit een recent project van SmarterX, beschreven door het Marketing AI Institute.

Wat er aan de hand is

Het Marketing AI Institute beschrijft hoe SmarterX AI-agents, oorspronkelijk gebouwd voor softwareontwikkeling, heeft ingezet voor data-analyse. Deze agents, waaronder OpenAI’s Codex en Anthropic’s Claude Code, kunnen worden geprogrammeerd om datasets te doorzoeken, patronen te herkennen en rapporten te genereren. Het idee is dat ze niet alleen code schrijven, maar ook data kunnen opschonen en structureren. Dit opent mogelijkheden voor marketeers die geen technische achtergrond hebben maar wel met data werken. Het project laat zien dat deze tools toegankelijk zijn voor een breder publiek dan alleen developers.

Wat dit betekent

Voor MKB-marketeers betekent dit dat je niet langer afhankelijk bent van een developer of een duur analysepakket om inzichten uit je data te halen. AI-agents kunnen taken overnemen die voorheen veel handwerk vereisten, zoals het samenvoegen van datasets, het vinden van afwijkingen en het opstellen van samenvattingen. Dit is vooral relevant voor bedrijven die werken met klantdata, verkoopcijfers of campagneresultaten. De drempel om te starten is laag: je hebt een account nodig bij een aanbieder zoals OpenAI of Anthropic, en je kunt de agent via een chatinterface instructies geven. De kosten zijn doorgaans gebaseerd op gebruik, wat betekent dat je alleen betaalt voor wat je daadwerkelijk inzet.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en je verkoopcijfers wilt analyseren, kun je een AI-agent vragen om je CSV-bestanden met bestellingen te doorzoeken. Je zou bijvoorbeeld kunnen vragen om de top 10 bestverkopende producten van de afgelopen maand te identificeren en te vergelijken met dezelfde periode vorig jaar. De agent kan dit in een paar minuten doen, waar je zelf uren mee bezig zou zijn.

Als je een team aanstuurt en wekelijks rapportages moet maken, kun je een AI-agent inzetten om de ruwe data uit je marketingtools om te zetten in een leesbaar overzicht. Een mogelijkheid is om de agent te vragen om de belangrijkste wijzigingen in je campagneprestaties te benadrukken, zodat je die direct kunt bespreken in je teamoverleg.

Als je in de zorg werkt en te maken hebt met patiënttevredenheidsonderzoeken, kun je een AI-agent gebruiken om open antwoorden te categoriseren en terugkerende thema’s te vinden. Overweeg om de agent te vragen om een samenvatting van de meest genoemde verbeterpunten, zodat je weet waar je prioriteiten moet leggen.

Als je een consultancybureau runt en data van meerdere klanten moet combineren, kun je een AI-agent inzetten om de verschillende bestanden te standaardiseren en te koppelen. Je zou de agent kunnen vragen om dubbele records te verwijderen en een gecombineerd overzicht te maken, wat je veel tijd bespaart bij je analyses.

Als je een evenementenorganisatie bent en feedbackformulieren moet verwerken, kun je een AI-agent vragen om de antwoorden te sorteren op sentiment en onderwerp. Een optie is om de agent te laten aangeven welke aspecten van het evenement het meest werden gewaardeerd en welke juist niet, zodat je gericht kunt verbeteren.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is dat je met een AI-agent en een duidelijke vraag eenvoudige analyses kunt uitvoeren. Begin klein, bijvoorbeeld met één dataset, en breid daarna uit.

Bron: Marketing AI Institute