4 trends die de rol van CRO’ers in 2026 veranderen

De rol van teams die experimenteren verandert razendsnel. Waar experimenteren ooit vooral een marketingactiviteit was, wordt het nu een kernonderdeel van hoe organisaties betere beslissingen nemen. Product, data, UX en AI schuiven steeds dichter tegen elkaar aan. Tegelijk verschuift de plek waar keuzes van gebruikers worden gemaakt nog verder weg van je website.

Voor experimenterende teams betekent dit één ding: het vakgebied wordt breder, technischer en strategischer. De klassieke CRO-specialist bestaat niet meer in zijn oude vorm. AI-agents, nieuwe tooling, datakwaliteit en strengere privacyregels bepalen het speelveld. En wie blijft optimaliseren voor alleen mensen, mist straks de helft van de werkelijkheid.

Ik verwacht dat 2026 het jaar wordt waarin experimenteren een vast onderdeel wordt van je digitale strategie en productontwikkeling: multidisciplinair, data-gedreven en gericht op de hele klantreis, niet alleen kleine optimalisaties in de checkout.

Trend 1: de traditionele CRO-specialist komt te vervallen

Waar in het verleden vooral marketingteams (vaak in silo’s) experimenteerden onder begeleiding van een CRO-specialist, spelen nu product- en IT-teams een meer centrale rol bij experimenten. Deze trend is al een aantal jaar aan de gang, omdat productteams de strategie van hun digitale omgeving bepalen, meer mandaat en toegang hebben tot development.

Daarnaast heb je voor een goede experimenteercultuur steeds meer specialisten nodig. Denk aan data-analisten of data-scientists die verschillende bronnen in het datawarehouse verbinden, developers die integraties en API’s bouwen, en UX-researchers of psychologen die stevig kwalitatief onderzoek doen. In zo’n team bepaalt een product owner of productmanager de richting, en zorgt een scrum master voor tempo en structuur.

Mijn advies is dan ook dat een CRO-specialist niet het gehele experimenteerproces alleen moet doen, maar dat het werken met een multidisciplinair team loont.

Daarom verwachten wij dat de CRO-specialist grofweg 4 kanten op gaat:

1. De taken die één CRO-specialist van oudsher op zich nam (strategie, proces, analyse, onderzoek en rapportage) worden vervangen door verschillende specialisten onder leiding van een product owner.
2. De AI-enhanced CRO-specialist waarbij specialistische taken grotendeels worden gedaan met AI-agents.
3. Bij (grotere) organisaties wordt de CRO-specialist onderdeel van een Centre of Excellence die bijdraagt aan kwaliteitsborging en processen binnen de gehele organisatie.
4. De CRO-specialist wordt onderdeel van het productteam of solliciteert naar de rol als product owner of productmanager.

Pas op: creëer geen nieuwe silo’s in de productteams. Voor een goede experimenteercultuur is er een goede samenwerking tussen cross-functionele teams nodig. Blijf kennis en learnings over experimenten en onderzoek delen, zodat je als team kan voortbouwen op elkaar.

Trend 2: optimaliseer voor mensen én machines

Ik zie al langer dat vooral Gen Z informatie zoekt via platforms zoals TikTok. Daar komt een nieuwe laag bij: AI beïnvloedt niet alleen de oriëntatie, maar ook het koopproces. En dat gebeurt snel:

• Bijna 60% van de consumenten gebruikt AI om te helpen bij het shoppen.
• Wanneer Google een AI Overview toont, daalt het aantal clicks naar websites (8% vs. 15%).
• In de VS kunnen ChatGPT-gebruikers al direct kopen bij Etsy-verkopers en met de Shopify-integratie wordt dit nog makkelijker.

Optimaliseer voor machines

Een steeds groter deel van de klantreis speelt zich buiten de eigen website af. AI-agents lezen en vertalen je website-inhoud om antwoord te geven aan gebruikers. Ze gebruiken structuur, hiërarchie en content als input. Daardoor bereiken klassieke pagina-optimalisaties hun grenzen. Je moet nadenken over vragen zoals:

• Welke landingspagina’s zijn nodig als iemand zijn keuze al op TikTok maakt?
• Welke elementen moeten zowel voor bezoekers als AI-agents goed werken?
• Welke structured data heb je nodig zodat AI de juiste informatie oppakt?

Daarnaast ontstaat een nieuwe technische laag: het Model Context Protocol (MCP). MCP is een open standaard waarmee AI-modellen via een veilige koppeling context ophalen uit jouw systemen, zoals productfeeds, databases of contentplatformen. Daardoor kun je als organisatie beter sturen welke informatie AI-agents gebruiken en hoe actueel die is.

Voor CRO opent dit een nieuw testgebied: welke data bied je aan AI-agents aan, hoe gebruiken ze die in antwoorden of koopflows, en welk effect heeft dat op conversie?

Dus wat nu?

• Niet iedereen koopt morgen via een AI-agent, maar het zal in de toekomst steeds vaker voorkomen. Dus maak je website klaar voor zowel mensen als AI-agents.
• Blijf aanwezig op de plekken waar keuzes ontstaan: via Gegenereerde Zoekmachine Optimalisatie (GEO) voor AI-tools en via User Generated Content (UGC) en influencers op socialmedia-kanalen.
• Eigen kanalen worden belangrijker: een app, een nieuwsbrief of een community geven je controle over de klantreis, zelfs als AI het eerste contactmoment is.
• Oriënteer of het nuttig is voor je organisatie om een MCP-server te bouwen. Kleine, gecontroleerde stappen zijn verstandig, omdat de toepassing van MCP nog in ontwikkeling is.
• Focus op het versterken van je merk. In een wereld waar AI de vergelijkingen maakt, is jouw merk het enige element dat je echt zelf bezit. Hoe je als experimenterend team omgaat met branding in deze nieuwe realiteit is een uitdaging, maar wel één die je niet kunt negeren.

Optimaliseer voor mensen

Uiteraard moeten we optimalisatie voor mensen niet uit het oog verliezen. Sterker nog, het goed begrijpen van je klantbehoefte is alleen nog maar belangrijker geworden. Een belangrijk voorbeeld is digitale toegankelijkheid. Sinds de invoering van de EAA (28 juni 2025) investeren organisaties sneller in toegankelijke designs. Toegankelijkheid wordt een kernonderdeel van UX, niet iets wat je achteraf nog toevoegt.

Toch is deze trend nog niet volledig geland: veel teams weten niet goed hoe ze toegankelijkheid moeten toepassen, zien het als extra werk of nemen het te laat mee in het proces. De kennis en tools ontbreken vaak, waardoor WCAG-richtlijnen nog niet vanzelfsprekend onderdeel zijn van het ontwerp.

Trend 3: veel organisaties lukt het niet de potentie van AI-agents te benutten

AI-agents helpen niet alleen je klanten bij het nemen van beslissingen, maar versterken ook jouw werk als specialist. Veel teams gebruiken al ChatGPT, GPT’s, N8N-workflows met AI-agents, AI-video- en beeldgeneratie of AI-functies in tools zoals Google en Airtable. Maar uiteindelijk kun je AI binnen experimenteren op 2 manieren inzetten:

1. Efficiëntie verhogen
2. Kwaliteit verbeteren

In de praktijk lukt het veel organisaties nog niet. Bij Online Dialogue gebruik ik bijvoorbeeld AI-agents om hypotheses en resultaten van testen aan te scherpen, te helpen bij prototypes, onderzoek, ideeën te genereren en reporting te verbeteren. De hype rond Agentic AI is groot en je hoeft maar één keer door LinkedIn te scrollen en er worden gouden bergen beloofd. Maar veel projecten blijken geen echte agents. Vaak zijn het automatiseringen zonder autonomie of terugkoppeling.

Wat gaat er mis bij organisaties?

Geen strategie

Veel organisaties hebben geen strategie en willen ‘iets met AI’ zonder duidelijke doelen. Daardoor blijft de waarde beperkt en lopen projecten vast. Volgens Gartner zal tegen 2027 meer dan 40% van de agentic-projecten mislukken door hoge kosten, onduidelijke waarde en gebrek aan risicobeheersing. AI is, net als experimenteren, een methode om groei te realiseren en geen doel op zichzelf.

Slechte documentatie

Veel organisaties documenteren hun experimenten gebrekkig: te weinig context, oppervlakkige learnings of helemaal geen reflectie. Dat was altijd al een probleem, maar met AI wordt het een risico. Zonder goede documentatie kan AI geen patronen herkennen, geen leerpunten verbinden en geen nieuwe kansen aanwijzen.

Te snelle conclusies

AI geeft altijd antwoord en op het eerste gezicht lijkt het vaak een goed antwoord. Maar AI wordt te snel vertrouwd; teams trekken conclusies, maken jaarplannen of strategieën op basis van data die vol aannames en biases zitten.

Wildgroei aan tools of gebrek aan snelheid

Sommige organisaties experimenteren sneller met nieuwe AI-tools, maar raken versnipperd: data belandt in te veel verschillende systemen en er ontstaan risico’s op datalekken. Andere (vaker grotere) organisaties lopen tegen het tegenovergestelde probleem aan: trage architectuur, strenge governance en weinig ruimte om nieuwe AI-tools te testen. Daardoor missen ze de snelheid om te leren en verbeteren.

Wat kun je doen?

• Werk snel, maar wel gericht. Don’t use AI for the sake of AI. Bepaal eerst welk probleem je met AI wil oplossen en start dan met één kleine, duidelijke use-case. Agents die te veel tegelijk moeten doen raken juist minder effectief, dus begin klein en meet wat het oplevert.
• Blijf kritisch op AI-resultaten en vertrouw ze niet blind. Betrek UX’ers en psychologen om aannames en biases te herkennen en te valideren. Zij zijn getraind in onderzoeksmethoden, kunnen de betrouwbaarheid van uitkomsten goed beoordelen en weten hoe heuristieken en biases interpretatie kunnen vertekenen.
• Zorg dat je toolstack beheersbaar blijft met heldere afspraken over architectuur, governance en adoptie, zodat teams niet allemaal hun eigen AI-oplossingen bouwen. Blijf kritisch op de resultaten en vertrouw AI niet blind.
• En misschien wel het belangrijkste: documenteer. Leg onderzoeken, experimenten en doelgroepinformatie goed vast. Teams die hun kennis op orde hebben, krijgen straks een enorm voordeel.

Trend 4: meer focus op datakwaliteit

Datakwaliteit wordt in 2026 een beslissende factor voor groei. Organisaties willen al jarenlang meer data. Alleen moet de prioriteit nu verschuiven van meer én betere data, want AI heeft betrouwbare data nodig. Zo niet, dan gaat het moeilijk worden AI te gebruiken bij experimenteren, analyses, personalisatie en reporting.

De datawarehouse wordt je centrale waarheid

Het tijdperk van alleen GA4 gebruiken is allang voorbij. Steeds meer klantinteracties vinden plaats buiten de website, zoals in apps, AI-chats en via AI-agents. Hierdoor is de grootste verandering dat het datawarehouse (DWH) nu écht het centrale punt is geworden waar alle datastromen samenkomen. Analisten moeten deze stromen beter begrijpen om betrouwbare inzichten te geven en data en experimentresultaten goed te interpreteren. Voor CRO-teams betekent dit dat (analytics) tracking en governance cruciaal worden.

Personalisatie wordt eenvoudiger met Customer Data Platforms (CDPs)

Ook personalisatie verandert door AI en CDP’s. Personalisatie verschuift van segmenten naar individuele context. AI helpt bepalen welke boodschap op welk moment zinvol is, maar alleen als de onderliggende data klopt. Dat betekent dat experimenteren, personalisatie en privacyrichtlijnen steeds dichter bij elkaar komen te liggen. CRO-teams zullen vaker samenwerken met data-, UX- en privacyteams om te bepalen welke variabelen gebruikt mogen worden en welke niet.

Meer AI functionaliteit in dataplatformen

Data-platformen zelf worden ook slimmer. Snowflake, BigQuery en andere systemen hebben AI-functionaliteit waarmee analisten automatisch inzichten kunnen genereren, query’s kunnen schrijven of modellen kunnen bouwen. Maar de adoptie gaat langzaam. Veel organisaties worstelen nog met legacy-systemen, datasilo’s en trage governanceprocessen. Daardoor is de praktische inzet van AI in analyse nog ongelijk verdeeld. AI kan zaken zeker versnellen, maar alleen als de data, logica en de business context helder zijn.

Wat kun je doen?

Voor CRO is de conclusie duidelijk: je datakwaliteit bepaalt je plafond. Slechte tracking, slechte documentatie of versnipperde systemen leiden tot onbetrouwbare experimentresultaten, slechte attributie en misleidende AI-insights. Teams die hun data, documentatie en governance op orde hebben, bouwen daarentegen een kennisbasis waar AI op kan vertrouwen. En die voorsprong wordt in 2026 alleen maar groter.

Hoe nu verder?

De rode draad van alle trends is helder: experimenteren wordt breder, technischer en strategischer. Product neemt de lead in experimenteren, AI verandert hoe klanten én machines keuzes maken, en datakwaliteit bepaalt wie betrouwbare inzichten heeft. Teams die blijven werken vanuit losse silo’s, oude rollen of matige documentatie raken achterop.

• Richt multidisciplinaire teams met alle specialismen die nodig zijn
• Optimaliseer bewust voor zowel mensen als AI-agents
• Zet AI gericht, met een focus op betrouwbare data en documentatie