AI verbetert uw marketing pas als u uw data verbetert

Kunstmatige intelligentie (AI) is in marketing van experimenteel naar operationeel gegaan. Tegenwoordig schrijft AI content, beveelt producten aan, personaliseert ervaringen op verschillende platforms en kanalen en automatiseert workflows gedurende de hele klantcyclus. Ondanks deze snelle integratie voldoen de resultaten echter vaak niet aan de verwachtingen.

A recent industrierapport Uit onderzoek blijkt dat hoewel 73% van de bedrijven AI-technologieën heeft geïmplementeerd, slechts 52% de verwachte resultaten behaalt. Dit wijst op een fundamentele discrepantie tussen implementatie en prestaties. De boosdoener is niet het modelontwerp of de rekenkracht, maar de datakwaliteit.

Wanneer organisaties AI, gefragmenteerde, null, verouderde of "slechte" data invoeren, weerspiegelen de uitkomsten die onvolkomenheden. Onjuiste data vermindert niet alleen de nauwkeurigheid, maar introduceert ook bias, versnelt de drift en ondermijnt het vertrouwen van klanten. Voor marketingteams die afhankelijk zijn van AI om de efficiëntie te verbeteren en tegelijkertijd grootschalige personalisatie en groei te realiseren, is dit een cruciaal punt van falen.

Infrastructuur bepaalt intelligentie

AI is een systeem dat leert door voorbeelden, en de effectiviteit ervan is direct gekoppeld aan de structuur en betrouwbaarheid van de data die het ontvangt. Als de systemen van een bedrijf "Chris Smith", "Christopher Smith" en "C. Smith" als drie afzonderlijke individuen interpreteren, kan het model geen samenhangend inzicht genereren. Het zal voorspellingen en analyses produceren die geïnformeerd lijken, maar context missen, zonder datapunten te verenigen om een eenduidig profiel te creëren. Dit profiel wordt gevormd door bedrijfs- en consumentendata, online en offline gedrag, te synthetiseren om een 360-gradenbeeld van het individu te krijgen, waar die zich ook bevindt en hoe hij of zij ook met het merk omgaat.

Dit probleem komt vaker voor dan sommigen denken. Volgens ForresterBijna een derde van de wereldwijde marketingleiders noemt datasilo's als een belangrijk obstakel. Wanneer data zich in losstaande systemen bevindt, zoals e-mailmarketingplatforms, CRM-tools, e-commerce-engines, enz., wordt het bijna onmogelijk om gedragingen over contactpunten heen te koppelen. Dit verwart niet alleen AI-systemen, maar verhindert bedrijven ook om basisvragen over klantwaarde, loyaliteit of intentie te beantwoorden.

Kortom, continuïteit in de gegevens is vereist voordat consistentie in de betrokkenheid kan worden bereikt.

Paraatheid is een strategische beslissing

De snelheid waarmee AI wordt geïnvesteerd, overstijgt vaak de technische volwassenheid of de vaardigheden van een organisatie. Marketingteams staan onder druk om generatieve tools te integreren, realtime personalisatie te implementeren en de afhankelijkheid van traditionele segmentatie te verminderen. Deze mogelijkheden vereisen echter strategie, infrastructuur en een deskundig team dat menselijk toezicht kan bieden om effectief te zijn.

Think IBM68% van de CEO's beschouwt bedrijfsbrede data-architectuur nu als een cruciale factor voor cross-functionele samenwerking. Nog eens 72% zegt dat bedrijfseigen data cruciaal zullen zijn voor het benutten van waarde uit generatieve AI. Deze leiders begrijpen dat zinvolle AI-resultaten zowel experimenten als operationele discipline vereisen.

Wanneer bedrijven proberen geavanceerde AI-modellen op gefragmenteerde systemen te implementeren, leidt dit tot inefficiëntie op grote schaal. AI kan niet corrigeren als de ontvangen informatie onjuist is. AI kan dus versnellen, maar mogelijk niet in de juiste richting en met de gewenste helderheid.

Het is ook waar dat AI, zoals het er nu voor staat, geen holistische oplossing biedt voor de behoeften van marketeers. Dit leidt ertoe dat één AI-model voor de ene taak wordt gebruikt, een tweede voor een andere, enzovoort. Dit creëert een extra uitdaging bij het verzamelen van samenhangende inzichten als de AI-modellen niet met elkaar communiceren. De uitkomsten worden een soort lappendeken die aan elkaar genaaid moet worden om een compleet beeld te krijgen van het hele AI-ecosysteem.

Volume zonder structuur produceert ruis

Veel marketingteams richten zich op dataverzameling en breiden hun pipelines uit om meer first-party signalen, meer engagementstatistieken en meer transactiegegevens vast te leggen. Maar zonder orkestratie verergeren meer data het probleem alleen maar.

Echte waarde ontstaat wanneer data in realtime wordt georganiseerd, gecontextualiseerd en gekoppeld. Dit omvat zero-party-voorkeuren, first-party-gedrag, second-party-partnerschappen en third-party-verrijking. Elk speelt een rol in het begrijpen van klanten. Het belangrijkste is dat al deze data samen moeten komen om gedeelde identificatoren te creëren.

Uit onderzoek van Google en Econsultancy blijkt dat 92% van de toonaangevende marketeers beschouwt first-party data als essentieel voor groei. Maar zelfs hoogwaardige data verliest waarde als ze niet kan worden geïnterpreteerd binnen een breder perspectief van de customer journey. Uit een ander onderzoek bleek dat 72% van de consumenten is eerder geneigd om te communiceren met merken die hun volledige identiteit begrijpen. Dit vereist systemen die gegevens over tijd, kanalen en formaten kunnen afstemmen.

 Identiteit is de enabler

AI kan niet personaliseren wat het niet herkent. Identiteit resolutie blijft een van de meest technische – en meest over het hoofd geziene – aspecten van moderne marketing. Een blijvende klantidentiteit stelt modellen in staat om gedrag te associëren met individuen, niet alleen met sessies of apparaten. Het creëert de continuïteit die nodig is om evoluerende voorkeuren te volgen, afwijkingen te detecteren en te anticiperen op behoeften.

Effectieve identiteitsframeworks zijn gebaseerd op schone data en consistente logica. Ze worden niet alleen bereikt door acquisitie. Ze vereisen matchingalgoritmen, data governance en realtime gedragsafstemming. Wanneer ze correct worden geïmplementeerd, bieden ze AI de helderheid die nodig is om resultaten te genereren die aansluiten bij de verwachtingen van de klant.

Zonder een uniforme identiteit faalt personalisatie. AI valt terug op irrelevante berichten, overbodige contactmomenten en inefficiënte biedingen. Dit zijn niet slechts oppervlakkige ergernissen. Ze ondermijnen het vertrouwen, verlagen de ROI en belemmeren de voortgang.

Datahygiëne is een marketingimperatief

Vroeger konden marketingteams op IT vertrouwen voor het beheer van back-endsystemen, terwijl ze zich concentreerden op creativiteit en strategie. Die tweedeling is niet langer van toepassing. Om succesvol te zijn met AI, moeten marketeers en datawetenschappers begrijpen hoe data zich verplaatst, waar data hapert en hoe inconsistenties op grote schaal kunnen worden opgelost.

Dit omvat validatie, deduplicatie, metadata-uitlijning en governanceprotocollen die kwaliteit afdwingen. Het betekent ook het vaststellen van duidelijke taxonomieën, het beheren van versiebeheer en het bouwen van systemen die zich kunnen aanpassen aan nieuwe signalen en platforms.

Hoewel dit werk operationeel lijkt, is het in toenemende mate strategisch van aard. Het zorgt ervoor dat AI-resultaten gebaseerd zijn op feiten, niet op ruis. Het stelt teams in staat om vol vertrouwen te testen, te leren en te itereren. En belangrijker nog, het zorgt ervoor dat klantervaringen coherent, relevant en respectvol aanvoelen.

De toekomst van marketing hangt af van dataleiderschap

Nu verwacht wordt dat het tempo van AI-investeringen zal toenemen, verdubbelen in de komende twee jaarMarketingorganisaties moeten snel handelen om gestructureerde, beheerde en toegankelijke dataomgevingen te bouwen. Concurrentievoordeel komt niet alleen voort uit modelverfijning. Het komt voort uit het vermogen om snel inzicht te bieden bij elke klantinteractie.

Bij Data Axle zijn de meeste klanten die ik spreek gericht op het bouwen van een centraal data lake met een gemeenschappelijke identiteit voor al hun data. Hierdoor kan AI niet alleen inzichten genereren, maar deze ook bruikbaar maken.

De kloof tussen AI-ambitie en AI-prestaties wordt steeds groter, maar merken kunnen stappen zetten om die kloof te dichten. Te beginnen met teams die begrijpen dat de echte motor achter intelligente marketing schone, verbonden en conforme data is. Dit zal niet van de ene op de andere dag gebeuren, maar met investeringen in bijscholing om het begrip van medewerkers voor AI-tools en best practices en de kracht van data te vergroten, wordt een stevige basis gelegd voor een succesvolle AI-implementatie.