Database Marketing
AI in marketing, ook voor de KMO
1. Personalisatie en AI
Personalisatie = content afstemmen op het individu of een groep
→ juiste boodschap, plaats en tijdstip.
Belangrijke cijfers:
o 71% frustreert zich bij onpersoonlijke ervaring.
o 91% kiest voor webshops met gepersonaliseerde
aanbiedingen.
o 83% wil data delen voor gepersonaliseerde ervaring.
AI maakt personalisatie efficiënter: herkent patronen en doet
gepersonaliseerde aanbevelingen.
Doel van e-book: tonen hoe KMO’s AI-gedreven marketing
automation kunnen toepassen.
2. Start2AIM – AI in Vlaamse KMO’s
Grote bedrijven (Amazon, Bol.com) gebruiken al jaren AI.
KMO’s lopen achter door gebrek aan kennis, tijd en budget.
Voordelen van AI:
o Betere klanteninzichten.
o Tijdbesparing.
o Beter onderbouwde beslissingen.
Start2AIM-project: vertaalt AI-kennis naar de Vlaamse KMO-
context.
Drie vormen van personalisatie:
1. Content personalisatie – relevante inhoud aanbieden.
2. Campaign targeting – gepersonaliseerde advertenties.
3. Context gebaseerde personalisatie – rekening houden met
tijd en plaats.
3. Wat is Artificiële Intelligentie?
Definitie: wetenschappelijke discipline die machines “menselijke
intelligentie” laat vertonen.
Turingtest (1950): kan een mens het verschil merken tussen
computer en mens?
Sterke AI: algemene menselijke intelligentie → nog niet haalbaar.
Zwakke AI: specifieke toepassingen (spamfilter,
gezichtsherkenning, vertalingen …).
Machine Learning (ML) = algoritmen die leren uit data en zichzelf
verbeteren.
Deep Learning = meerlagige neurale netwerken → grote doorbraak
door meer data en rekencapaciteit.
4. Soorten Machine Learning
1. Gesuperviseerd leren
o Werkt met gelabelde data (vb. foto’s met/zonder kat).
o Gebruikt voor classificatie en regressie (voorspellen van
categorie of waarde).
2. Niet-gesuperviseerd leren
, o Geen labels nodig.
o Zoekt patronen en groepen (vb. klantensegmentatie via
clustering).
3. Reinforcement learning
o Leren via beloningen/straffen.
o Toepassingen: robots, advertentie-optimalisatie.
5. AI-traject in Marketing (CRISP-DM)
AI vergt samenwerking tussen business en data-experten.
Fasen volgens CRISP-DM-model:
1. Business understanding – wat heeft het bedrijf nodig?
2. Data understanding – welke data heb je en zijn ze bruikbaar?
3. Data preparation – data organiseren voor analyse.
4. Modeling – juiste leermethode kiezen.
5. Evaluation – bereiken we de doelen?
6. Deployment – resultaten toegankelijk maken.
➡️ Iteratief proces: je keert vaak terug naar vorige stappen.
6. AIM-model – Starten met AI
Zes fasen voor AI-personalisatie:
1. Marketingdoelstellingen formuleren
o SMART (Specifiek, Meetbaar, Acceptabel, Realistisch,
Tijdsgebonden).
o Afgeleid van bedrijfsdoelen en funnelstadia (awareness,
consideration, conversion, loyalty, advocacy).
2. Personalisatiemogelijkheden detecteren
o Kies tussen content-, campagne- of contextpersonalisatie (of
combinatie).
3. Datamaturiteit aftoetsen
o Voldoende kwalitatieve, gestructureerde en toegankelijke data
nodig.
o Datacultuur opbouwen binnen het bedrijf.
4. Analyse(tools) selecteren
o Bepaal wat je uit data wil leren (voorspellingen, clustering,
visualisaties).
5. Personalisatiecase implementeren
o Samenwerking tussen IT (AI-algoritmes) en marketing
(campagnes).
o Begin met pilootprojecten en A/B-tests.
6. Evalueren en bijsturen
o Meet resultaten (conversie, aanvragen …) en optimaliseer
voortdurend.
7. Strategie, Doelgroep & Datastrategie
Vertrek vanuit bedrijfs- en marketingdoelen.
Doelgroep bepalen: wie wil je bereiken en via welke kanalen?
Datastrategie = plan hoe je data inzet om doelen te bereiken.
➤ Drie vormen van personalisatie (herhaling):
1. Content personalisatie – content afstemmen op profiel en gedrag.
2. Campaign targeting – aangepaste reclame per klant.
3. Context-gebaseerde personalisatie – juiste moment en plaats.
, 8. Datacultuur en datakwaliteit
Datacultuur = iedereen in het bedrijf begrijpt en gebruikt data
correct.
Belangrijkste principes:
o “Garbage in, garbage out”: slechte data → slechte
beslissingen.
o Datakwaliteit is continu proces, niet éénmalig.
o Topmanagement moet betrokken zijn → anders verlies van
inkomsten (~20%).
Rollen:
o Data collectors (marketing, sales, onthaal …)
o Data managers (IT, structuur, opslag)
o DPO (Data Protection Officer): bewaakt privacy en naleving
GDPR.
o Analisten & marketeers werken met de data voor segmentatie,
campagnes enz.
9. Datamaturiteit & Datatypes
Data Maturity Model: helpt bepalen hoe ver je bedrijf staat op
datagebied.
Data types:
o Zero Party Data – klant deelt bewust info (voorkeuren,
intenties).
o First Party Data – data uit eigen bronnen (website, CRM).
o Second Party Data – data van partners (uitwisseling).
o Third Party Data – aangekochte of externe data.
Belang Zero/First Party Data:
o Nauwkeuriger, goedkoper, privacyvriendelijk.
o Belangrijk omdat third party cookies verdwijnen.
10. Dataopslag & Datakwaliteit
Data centraliseren → één 360° klantbeeld.
Opslagmogelijkheden:
Type Kenmerk Voordeel/Nadeel
On Interne
Volledige controle, hoge kost
premise servers
Cloud Extern Goedkoop, minder controle
Flexibel, gedeelde
Hybride Mix
verantwoordelijkheid
Goede database = data quality native + privacy by design.
Datakwaliteit = 6 pijlers:
1. Volledigheid
2. Geldigheid
3. Nauwkeurigheid
4. Consistentie
5. Integriteit
6. Tijdigheid & Toegankelijkheid
Belangrijke inzichten:
Foute data = slechte campagnes.
AI in marketing, ook voor de KMO
1. Personalisatie en AI
Personalisatie = content afstemmen op het individu of een groep
→ juiste boodschap, plaats en tijdstip.
Belangrijke cijfers:
o 71% frustreert zich bij onpersoonlijke ervaring.
o 91% kiest voor webshops met gepersonaliseerde
aanbiedingen.
o 83% wil data delen voor gepersonaliseerde ervaring.
AI maakt personalisatie efficiënter: herkent patronen en doet
gepersonaliseerde aanbevelingen.
Doel van e-book: tonen hoe KMO’s AI-gedreven marketing
automation kunnen toepassen.
2. Start2AIM – AI in Vlaamse KMO’s
Grote bedrijven (Amazon, Bol.com) gebruiken al jaren AI.
KMO’s lopen achter door gebrek aan kennis, tijd en budget.
Voordelen van AI:
o Betere klanteninzichten.
o Tijdbesparing.
o Beter onderbouwde beslissingen.
Start2AIM-project: vertaalt AI-kennis naar de Vlaamse KMO-
context.
Drie vormen van personalisatie:
1. Content personalisatie – relevante inhoud aanbieden.
2. Campaign targeting – gepersonaliseerde advertenties.
3. Context gebaseerde personalisatie – rekening houden met
tijd en plaats.
3. Wat is Artificiële Intelligentie?
Definitie: wetenschappelijke discipline die machines “menselijke
intelligentie” laat vertonen.
Turingtest (1950): kan een mens het verschil merken tussen
computer en mens?
Sterke AI: algemene menselijke intelligentie → nog niet haalbaar.
Zwakke AI: specifieke toepassingen (spamfilter,
gezichtsherkenning, vertalingen …).
Machine Learning (ML) = algoritmen die leren uit data en zichzelf
verbeteren.
Deep Learning = meerlagige neurale netwerken → grote doorbraak
door meer data en rekencapaciteit.
4. Soorten Machine Learning
1. Gesuperviseerd leren
o Werkt met gelabelde data (vb. foto’s met/zonder kat).
o Gebruikt voor classificatie en regressie (voorspellen van
categorie of waarde).
2. Niet-gesuperviseerd leren
, o Geen labels nodig.
o Zoekt patronen en groepen (vb. klantensegmentatie via
clustering).
3. Reinforcement learning
o Leren via beloningen/straffen.
o Toepassingen: robots, advertentie-optimalisatie.
5. AI-traject in Marketing (CRISP-DM)
AI vergt samenwerking tussen business en data-experten.
Fasen volgens CRISP-DM-model:
1. Business understanding – wat heeft het bedrijf nodig?
2. Data understanding – welke data heb je en zijn ze bruikbaar?
3. Data preparation – data organiseren voor analyse.
4. Modeling – juiste leermethode kiezen.
5. Evaluation – bereiken we de doelen?
6. Deployment – resultaten toegankelijk maken.
➡️ Iteratief proces: je keert vaak terug naar vorige stappen.
6. AIM-model – Starten met AI
Zes fasen voor AI-personalisatie:
1. Marketingdoelstellingen formuleren
o SMART (Specifiek, Meetbaar, Acceptabel, Realistisch,
Tijdsgebonden).
o Afgeleid van bedrijfsdoelen en funnelstadia (awareness,
consideration, conversion, loyalty, advocacy).
2. Personalisatiemogelijkheden detecteren
o Kies tussen content-, campagne- of contextpersonalisatie (of
combinatie).
3. Datamaturiteit aftoetsen
o Voldoende kwalitatieve, gestructureerde en toegankelijke data
nodig.
o Datacultuur opbouwen binnen het bedrijf.
4. Analyse(tools) selecteren
o Bepaal wat je uit data wil leren (voorspellingen, clustering,
visualisaties).
5. Personalisatiecase implementeren
o Samenwerking tussen IT (AI-algoritmes) en marketing
(campagnes).
o Begin met pilootprojecten en A/B-tests.
6. Evalueren en bijsturen
o Meet resultaten (conversie, aanvragen …) en optimaliseer
voortdurend.
7. Strategie, Doelgroep & Datastrategie
Vertrek vanuit bedrijfs- en marketingdoelen.
Doelgroep bepalen: wie wil je bereiken en via welke kanalen?
Datastrategie = plan hoe je data inzet om doelen te bereiken.
➤ Drie vormen van personalisatie (herhaling):
1. Content personalisatie – content afstemmen op profiel en gedrag.
2. Campaign targeting – aangepaste reclame per klant.
3. Context-gebaseerde personalisatie – juiste moment en plaats.
, 8. Datacultuur en datakwaliteit
Datacultuur = iedereen in het bedrijf begrijpt en gebruikt data
correct.
Belangrijkste principes:
o “Garbage in, garbage out”: slechte data → slechte
beslissingen.
o Datakwaliteit is continu proces, niet éénmalig.
o Topmanagement moet betrokken zijn → anders verlies van
inkomsten (~20%).
Rollen:
o Data collectors (marketing, sales, onthaal …)
o Data managers (IT, structuur, opslag)
o DPO (Data Protection Officer): bewaakt privacy en naleving
GDPR.
o Analisten & marketeers werken met de data voor segmentatie,
campagnes enz.
9. Datamaturiteit & Datatypes
Data Maturity Model: helpt bepalen hoe ver je bedrijf staat op
datagebied.
Data types:
o Zero Party Data – klant deelt bewust info (voorkeuren,
intenties).
o First Party Data – data uit eigen bronnen (website, CRM).
o Second Party Data – data van partners (uitwisseling).
o Third Party Data – aangekochte of externe data.
Belang Zero/First Party Data:
o Nauwkeuriger, goedkoper, privacyvriendelijk.
o Belangrijk omdat third party cookies verdwijnen.
10. Dataopslag & Datakwaliteit
Data centraliseren → één 360° klantbeeld.
Opslagmogelijkheden:
Type Kenmerk Voordeel/Nadeel
On Interne
Volledige controle, hoge kost
premise servers
Cloud Extern Goedkoop, minder controle
Flexibel, gedeelde
Hybride Mix
verantwoordelijkheid
Goede database = data quality native + privacy by design.
Datakwaliteit = 6 pijlers:
1. Volledigheid
2. Geldigheid
3. Nauwkeurigheid
4. Consistentie
5. Integriteit
6. Tijdigheid & Toegankelijkheid
Belangrijke inzichten:
Foute data = slechte campagnes.
