AI in marketing - Gids voor de marketingprofessional van de toekomst

Om die hoe-begin ik-vraag te beantwoorden ben ik in gesprek gegaan met partijen die vanuit verschillende invalshoeken naar het marketingvak kijken: marketingbureaus, freelancers, corporates en mkb’ers. De gemiddelde marketeer bestaat tenslotte niet, en ik wilde een startpunt creëren voor elke marketingprofessional. Uit al de gesprekken heb ik een AI Marketing Maturity model ontwikkeld die de verschillende fases behandelt die marketingprofessionals doorlopen in de AI-journey. Vanuit die fases heb ik vervolgens een methode ontwikkeld die de marketingprofessional handvatten geeft om een AI-pilot te identificeren, implementeren en evalueren: de EAT PIE methode. In dit artikel vind je een sneak peak van deze methode.

EAT

De methode start met het helder krijgen van de behoefte: EAT, dat staat voor Education, Asking the right question en Task.

Om met AI te kunnen beginnen, moet je eerst weten waar je het over hebt. Want zomaar lukraak een vraag stellen en ervan uitgaan dat AI wel met een antwoord komt, is naïef. Je hebt basiskennis nodig om jouw vraag goed te formuleren. Dat is essentieel, want alles staat of valt met het stellen van de juiste vraag aan de machine. Als je je vraag of taak niet helder hebt, weet je ook niet welke toepassing je nodig hebt, wat wel of niet realistisch is op het moment, en welke stappen je moet zetten om het beoogde doel te realiseren. Het gevolg? Veel frustratie en onnodig hoge kosten.

PIE

Als de behoefte helder is, is het tijd voor het tweede gedeelte: PIE, dat staat voor People, Input data en Evaluation.

Artificial Intelligene gaat immers niet alleen over technologie, maar ook over mensen. Niet uitsluitend de mensen in je team, maar ook de mensen buiten je team die geraakt worden door de veranderende processen en de leveranciers met wie jullie samen werken. Welke skills heb je nodig in je team? Hoe kies je een leverancier die bij jouw behoefte past? Wat zijn belangrijke vragen om aan je leverancier te stellen?

Naast mensen heb je ook data nodig. Door alle hype rondom AI wordt dat nog wel eens vergeten, maar zonder data kom je nergens. Goede data verzamelen is de meest tijdrovende taak. Voor generieke toepassingen als ChatGPT heb je weinig input data nodig. Je formuleert een prompt (wat overigens ook nog een kunst is), en je krijgt een uitkomst. Maar wil je een voorspellingsmodel maken dat de kans op het converteren van een lead voorspelt, dan heb je een uitgebreide en kwalitatief goede dataset nodig die geschikt is voor de machine.

De AI-cheatsheet, het Marketing AI Canvas, de leveranciersvragenlijst en andere templates die je in het boek en de online omgeving vindt, helpen je om hier invulling aan te geven, zodat je jouw hoe-vraag kunt beantwoorden.

Gevecht

Want hoe je het went of keert, de traditionele marketeer verdwijnt, en veel marketeers zijn hier nog niet op voorbereid. De impact van AI op marketing wordt chronisch onderschat. Toch is het de stap die de komende jaren gaat bepalen welke marketingprofessionals als winnaar uit de bus gaan komen. Het gevecht om de beste marketing zal de komende jaren niet worden uitgevochten in het aantal jaren ervaring en expertise, maar in hoe goed jij in staat ben als marketingprofessional deze technologie te omarmen. AI vervangt niet de marketeer, maar de marketeer die werkt met AI wint wel het van de marketeers die dat niet doen.

Real life cases

In mijn boek AI Marketing neem ik je mee door de snel veranderende wereld van marketing, en geef ik je handvatten om met deze veranderingen om te gaan. Ik geef je opheldering in het mysterie rondom AI en benoem concrete toepassingen van AI binnen het marketingvakgebied. Door middel van real life cases, heldere stappenplannen en methodes leert het boek je anders kijken naar je marketingwerkzaamheden en de kansen van AI benutten. Valkuilen en ethische vraagstukken komen hierbij ook uitgebreid aanbod. AI in marketing is daarmee onmisbaar voor elke marketingprofessional die verder kijkt.