De AI-agent als nieuwe marketingcollega? Dit zijn de mogelijkheden

Marketingspecialist gezocht? Succes ermee! De Nederlandse arbeidsmarkt kent op dit moment een ongekende krapte, volgens onderzoek van het UWV onder 2.300 werkgevers. Ook zegt het UWV, houdt die krapte voorlopig nog aan en neemt de werkdruk dus toe. Betekent dit dan het einde van groeimogelijkheden? Nee, zeker niet voor routinematige processen, want daar kun je AI-agents voor inzetten.

Digitaal personeel: de toekomst?

Sam Altman, CEO van OpenAI, schreef aan het begin van dit jaar in een blog dat hij gelooft dat in 2025 de eerste AI-agents de werkvloer zullen betreden. Nu het jaar bijna om is, blijkt niets minder waar. Momenteel wordt al 25% van de klantenservicecases in Nederland door AI afgehandeld. Zo gebruikt Salesforce een AI-agent die bezoekers helpt met allerlei vragen over productfunctionaliteiten, trainingen en ook hoe ze bijvoorbeeld hun wachtwoord kunnen resetten.

In het verleden kon een bot je hier niet bij helpen, maar een AI-agent kan dat nu wel. Sterker nog, die AI-agent kan vragen beantwoorden in de context van de organisatie waar het om gaat op basis van eerdere interacties en de toegepaste oplossingen. Dus als een organisatie bijvoorbeeld vraagt naar API-limieten, dan kan de agent accountspecifieke informatie teruggeven.

Wil je de limiet verhogen, dan verwijst de agent je door naar de klantenservice. Inmiddels wordt 80% van de vragen door een AI-agent afgehandeld, dat is twee keer zoveel als met een traditionele chatbot, maar er zijn intussen nog talloze andere voorbeelden van AI-agents.

De opkomst van AI-oplossingen

Die tijdswinst wil je ook op de marketingafdeling en daar wil je AI inzetten voor efficiëntie en een hogere ROI van je marketingbudget. AI in marketing is niets nieuws. Je laat waarschijnlijk al jaren Google je advertenties optimaliseren zodat je het beste uit je budget haalt. En wanneer we het hebben over GenAI heeft vrijwel elke marketeer inmiddels al eens gespeeld met ChatGPT om een strategie te toetsen, uit te werken of om SEO-teksten te schrijven.

Misschien heb je Perplexity gebruikt voor marktonderzoek, of werk je met tools als Midjourney, DALL-E 2, Adobe Firefly of zelfs Synthesia om sneller content te maken voor social media. Op LinkedIn zien we dan ook marketeers floreren met de mooiste resultaten. Is dit dan de reden dat we die vacature voor marketingspecialist niet meer hoeven te plaatsen?

Het zijn leuke en inspirerende voorbeelden, maar vergis je niet: er is nog veel meer. Naast de eerder genoemde toepassingen biedt vrijwel elke marketing-, service- en salesoplossing tegenwoordig AI-functies. En daar zit precies de bottleneck. Het begint vaak met een soort verlamming: waar moet je beginnen? Om het nog complexer te maken: IT zit niet te wachten op nóg meer oplossingen waarvan ze de data moeten beschermen en de integraties moeten realiseren en beheren.

En als elke afdeling op eigen houtje AI gaat uitproberen, worden de silo’s binnen organisaties alleen maar groter.Het gevolg: ieder team houdt een eigen beeld van de klant.. Wie is de dupe? De klant zelf. Die verwacht een consistente ervaring, of dat nu via marketing, sales of service is, uiteindelijk gaat het de klant om de totaalbeleving.

Hoe dan wel?

Laten we beginnen met een marketingvoorbeeld van hoe een interne AI-agent je kan helpen. Stel dat je werkdag begint en je nog vóór je eerste kop koffie exact wil weten wat de stand van zaken is. Welke campagnes lopen goed en welke blijven achter? Ga je je omzetdoelstelling voor dit kwartaal halen? Je wil niet urenlang in verschillende dashboards zoeken of datapunten zelf aan elkaar knopen en je wil het ook niet moeten vragen aan je dataspecialist die andere prioriteiten heeft.

Een AI-agent geeft je meteen de status van je topcampagnes en laat zien waar kansen liggen. Wil je weten hoe een specifieke campagne loopt? Dan vraag je dat direct via een prompt. Je AI-agent geeft je bovendien extra input, zoals advies over welk product of welke oplossing je zou moeten promoten in combinatie met een bepaald segment om je KPI’s te overtreffen.

Goed, dat was je koffiemomentje. Nu aan de slag met de voorgestelde campagne van je AI-agent. Je vraagt via een prompt of hij een campagne kan maken op basis van het voorstel. Je hoeft niet meer te wachten: je AI-agent gaat aan de slag en maakt direct een eerste voorstel voor segment, content en automatisering. Voor het segment analyseert hij alle beschikbare data en bepaalt welke attributen nodig zijn.

Geen dataspecialist voor nodig, geen kennis van datamodellering, alleen een prompt die je eventueel nog kunt verfijnen. Je AI-agent bouwt alvast een e-mail en een flow. Als marketeer hoef je die alleen nog maar te finetunen. Dit scheelt flink wat tijd en resources.

Alhoewel dit al vele uren kan besparen, is dit slechts een begin. Die silo’s moeten worden doorbroken. Elke afdeling moet hetzelfde beeld van de klant hebben. In B2B wil je bijvoorbeeld dat sales automatisch een seintje krijgt bij een bepaalde mate van engagement, met inzicht in wat die engagement precies inhoudt, zodat ze hierop kunnen inspelen. Als je een webshop runt, wil je dat Marketing en Commerce eenvoudig promoties kunnen uitwisselen en gebruiken in de web- en e-mailpersonalisatie.

Hoe kom je hier?

Klinkt leuk, zo’n toekomstbeeld, maar hoe kom je daar? De technologie is er al en wordt ook al gebruikt. Het gaat er dus om dat je niet te ver achterop raakt. Begin met het in kaart brengen van je processen. Wat gaat goed en vooral: waar lopen je marketeers tegenaan? Wat zijn de repetitieve  administratie taken die veel tijd kosten, maar geen enkele marketeer blij van wordt?

Dat zijn waarschijnlijk precies de taken die met AI kunnen worden opgelost en dus je eerste use cases. Kijk ook wat er al mogelijk is binnen je huidige marketingtechnologie en hoe dit je uses cases kan ondersteunen. Vaak benut je lang niet alle mogelijkheden.

De volgende stap is bedenken: elke data heb je nodig voor die uses cases? AI kan immers niet zonder data. Data centraliseren en eenvoudig beschikbaar maken voor je marketing-, sales-, service- en AI-toepassingen is essentieel. Wanneer je dit in kaart hebt, bepaal je welk model nodig is, waar je de AI-agent beschikbaar stelt en hoe je hem traint en test. De technologie is er. Nu jij nog. Zet die eerste stap.