AI is overal. Van chatbots tot gepersonaliseerde productaanbevelingen: kunstmatige intelligentie transformeert marketing. Ook binnen Customer Data Platforms (CDP’s) duikt AI steeds vaker op. Maar is dit een gamechanger of vooral een mooie belofte?
Het wordt steeds duidelijker waar AI binnen een CDP echt het verschil maakt. Want hoewel de mogelijkheden eindeloos lijken, is de praktijk vaak weerbarstiger. In deze blog neem ik je mee in de werkelijke impact van AI binnen een CDP en waar het wél – en niet – werkt.
AI in CDP’s: de beloftes en de praktijk
Veel CDP-leveranciers pronken met AI-functionaliteiten. De beloften klinken aantrekkelijk:
Automatische segmentatie: AI ontdekt patronen in klantdata en creëert segmenten die marketeers zelf misschien niet hadden gezien.
Voorspellende analyses: Welke klanten dreigen af te haken? Welke zijn klaar voor een upsell?
Geavanceerde personalisatie: AI bepaalt op individueel niveau welke content of aanbieding het beste past.
Slimmere campagnes: Automatisch optimaliseren van campagnes op basis van realtime gedragsdata.
Klinkt goed, toch? Maar in de praktijk zie je vaak dat marketeers de beloftes niet volledig kunnen benutten. Hoe komt dat?
De realiteit: AI is zo goed als je data
De kracht van AI staat of valt met de kwaliteit van je data. Hier ligt meteen de grootste uitdaging:
Veel bedrijven hebben data-silo’s: klantgegevens zijn verspreid over verschillende systemen en afdelingen, waardoor een compleet klantbeeld ontbreekt. AI heeft bovendien voldoende en goed geïntegreerde data nodig om betrouwbare inzichten te leveren. Kleine, gefragmenteerde datasets leveren vaak minder waardevolle resultaten op. Daarom is het cruciaal om éérst je datahuishouding op orde te brengen. Een CDP kan helpen om data uit verschillende bronnen te combineren en te structureren. Dit is precies waar ervaren CDP-leveranciers zoals Ternair een verschil kunnen maken. Zonder sterke datafundamenten blijft AI een mooie belofte zonder echte impact.
