Marketeers hebben geen dataprobleem, maar een timing-probleem

Voorbeeld uit de praktijk: Een e-commerce klant kreeg via een wekelijks GA4-dashboard door dat de conversieratio op mobiel drastisch daalde. Pas na 4 dagen bleek via een losse check dat de check-out niet goed laadde in Safari. Met real-time anomaly detection had dit binnen een uur opgeschaald kunnen worden.

Marketing draait om keuzes: waar zet je je budget op in? Welke doelgroep krijgt voorrang? Welke boodschap zet je waar in? In theorie zou data je daar vlekkeloos bij moeten helpen. In de praktijk komt het inzicht meestal ná het moment waarop je het nodig had. Dan kijk je naar een dashboard en denk je: oh… dát was het dus.

En … je verwacht het niet 😜 … daar komt AI in beeld. Niet als magie. Wel als versneller.

Wat AI oplost (als je het goed inzet) 

Als digital agency koppelen wij dagelijks tech-stacks aan elkaar: Google Ads, Meta, LinkedIn, HubSpot, GA4, CRM’s, e-commerceplatforms. De technische integraties zijn meestal niet het probleem.

Het probleem zit in de intelligentielaag daarboven. Data is verspreid over silo’s en API’s. Analyses zijn batch-based, in plaats van event-based. Signalen komen pas na aggregatie, en dus te laat voor optimalisatie.

AI verandert je tech-stack niet, maar wél hoe je ermee werkt. Door machine learning en real-time decisioning toe te voegen aan je datastructuur, versnel je het feedbackmechanisme tussen wat je doet en wat je moet doen.

Concreet betekent dat:

• Signalen sneller spotten
  Een klant van ons zag via een wekelijks GA4-dashboard dat de mobiele conversie plots kelderde. Pas vier dagen later bleek: de check-out werkte niet meer in Safari. Met realtime anomaly detection had dat binnen een uur gesignaleerd én opgelost kunnen worden.
  
  
• Van inzicht naar actie, zonder handwerk
  AI helpt je niet alleen afwijkingen opmerken, maar ook direct schakelen. Denk aan:

– Live modellen die adviseren om een kanaal te pauzeren of biedingen aan te passen.
– Budget dat automatisch verschuift naar campagnes die beter converteren downstream.
– Bezoekers die zonder conversie vertrekken? Die gaan realtime je CRM in, mét lead score en nurtureflow.

• Voorspellen wat straks werkt – niet alleen verklaren wat gisteren misging
  Een SaaS-klant test zes contentvarianten op verschillende branches. Binnen twee dagen voorspelt het AI-model al: de combinatie whitepaper X + bouwbedrijven scoort 3x beter.

En het eindresultaat? Meer conversie, minder verspilling en snellere optimalisatie.

Klinkt Goed? dan moet dit eerst op orde zijn

AI werkt alleen als je fundament klopt. Dat betekent:

Event-based tracking
Niet achteraf sessies bij elkaar vegen, maar realtime data vangen via tools als Segment of server-side GTM.

Modulaire datastructuur
Bouw je datasets rondom businessvragen (zoals: wat is de LTV van deze doelgroep per kanaal?), niet rondom tools.

Open tech-stack
Zorg dat je AI-modellen kunnen praten met je systemen. Dus: API’s open, inzichten terugschrijven naar bijvoorbeeld Meta, Google Ads of je CRM.

Wat kun je vandaag al doen?

Hier een paar AI-toepassingen die we regelmatig voor klanten implementeren:

• Realtime KPI-alerts via BigQuery, Looker Studio en Slack of Teams. Geen dashboards meer refreshen, gewoon direct notified worden bij afwijkingen.
• Automated budget shifts op basis van conversiekwaliteit, niet alleen clicks.
• AI-leadscoring in je CRM: laat een model bepalen welke leads écht potentie hebben en pas je opvolging aan.
• Cross-channel attribution koppelen aan je reporting layer, zodat je optimaliseert op échte impact – niet op de laatste klik.

Conclusie: ai is geen strategie, maar wel het verschil tussen stilstaan of vooruitkomen

AI bepaalt niet wat je wilt bereiken. Maar het helpt je wel om sneller te leren, bij te sturen en te schalen. Bedrijven die dat goed inrichten? Die maken niet achteraf rapportjes, maar sturen bij op het moment dat het ertoe doet. De rest blijft uitleggen waarom iets niet werkte … als het al te laat is.