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 voorkomende en tijdrovende marketingtaken: het begrijpelijk maken van rommelige data. Een recent project van SmarterX laat zien hoe deze tools, oorspronkelijk ontworpen voor het schrijven van code, opnieuw kunnen worden gebruikt voor data-analyse.

Wat er aan de hand is

Volgens een blogpost van het Marketing AI Institute liet een project van SmarterX zien dat AI-agents, die normaal gesproken worden gezien als developer tools, uitblinken in het verwerken van ongestructureerde of rommelige datasets. Waar je vroeger uren bezig was met het handmatig opschonen van spreadsheets of het schrijven van complexe formules, kunnen deze agents nu patronen herkennen, data structureren en analyses uitvoeren op basis van natuurlijke taalopdrachten. Het Marketing AI Institute, een platform dat zich richt op de toepassing van AI in marketing, benadrukt dat deze ontwikkeling de toegang tot geavanceerde data-analyse verlaagt voor marketeers zonder technische achtergrond.

Wat dit betekent

Voor MKB-marketeers betekent dit dat geavanceerde data-analyse niet langer het exclusieve domein is van data scientists of grote bedrijven met dure software. De drempel om inzichten te halen uit klantdata, campagnecijfers of verkooprapportages wordt aanzienlijk lager. Het verschuift de focus van ‘hoe krijg ik de data in een analyseerbaar formaat’ naar ‘welke vraag wil ik beantwoorden’. Dit is vooral relevant voor taken zoals klantsegmentatie, waar je grote groepen klanten wilt indelen op basis van gedrag of kenmerken, en campagne-analyse, waar je wilt weten welke inspanning daadwerkelijk resultaat oplevert. De kosten zijn vergelijkbaar met die van andere AI-tools op de markt; je betaalt doorgaans een maandelijks bedrag of een bedrag per gebruik, afhankelijk van de tool en het volume van je aanvragen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je worstelt met klantsegmentatie… Heb je een lange lijst met klantgegevens uit verschillende bronnen, zoals je CRM en je nieuwsbriefsoftware, die niet op elkaar aansluiten? Overweeg om een AI-agent zoals Claude Code te vragen om de data te combineren en te groeperen op basis van overeenkomsten in aankoopgedrag of interactie met je e-mails. Je zou kunnen starten met een kleine, afgebakende dataset om te zien of de output bruikbaar is voordat je de hele database door de tool haalt.

Als je campagne-analyse te veel tijd kost… Het handmatig doorspitten van de resultaten van een Google Ads- of social media-campagne is tijdrovend. Een mogelijkheid is om een AI-agent een ruwe export van je campagnecijfers te geven met de opdracht om de best presterende advertenties te identificeren en de redenen daarvoor te achterhalen. Je zou de agent ook kunnen vragen om een samenvatting te genereren die je direct kunt delen met je team of opdrachtgever, zonder dat je zelf door alle cijfers hoeft te worstelen.

Als je regelmatig rapportages moet maken… Het opstellen van een maandelijkse marketingrapportage kost vaak een halve dag. Een optie is om een AI-agent te gebruiken om de ruwe data van je analytics- en verkoopplatforms om te zetten in een gestructureerd overzicht met de belangrijkste conclusies. Je zou kunnen experimenteren met het geven van een vast format voor de output, zodat de agent elke maand op dezelfde manier rapporteert, wat de vergelijking tussen periodes vergemakkelijkt.

Als je data uit verschillende systemen moet samenvoegen… Veel bedrijven hebben data verspreid over meerdere tools, zoals een e-mailplatform, een webshop en een boekhoudpakket. Overweeg om een AI-agent in te zetten om deze bestanden te importeren en te combineren op basis van een gemeenschappelijk veld, zoals een klantnummer of e-mailadres. Je zou kunnen beginnen met het samenvoegen van twee datasets om te zien hoe de agent omgaat met ontbrekende waarden of dubbele rijen, voordat je het proces uitbreidt naar alle systemen.

Bron: Marketing AI Institute