Het lijkt niet zo duidelijk te zijn aan de oppervlakte, maar er is een hoop veranderd in het marketinglandschap. Dat komt doordat er ‘onder de motorkap’ het een en ander in een stroomversnelling is gekomen door de komst van AI. Dit is waarschijnlijk het meestgebruikte begrip in (digitale) marketing van 2023…
In dit artikel werpen we een blik op de toekomst van de marketingwereld en specifiek op de belangrijkste skills van de marketeer in 2025. Er zijn drie trends in digitale marketing actief die het speelveld momenteel drastisch beïnvloeden:
- De opkomst/stroomversnelling van AI
- Platformonafhankelijke attributietools
- De groei van ‘dark social’ (lastig te meten verkeer en impressies)
We zoomen in op de impact van AI op de marketeer (onderwerp 1). Dat is het meest ‘top of mind’ bij zo’n beetje de gehele marketingwereld door de komst van ChatGPT. De overige twee trends zullen we behandelen in aparte artikelen.
Buckle up!
Rise of the (AI) machines
Door de komst van AI, worden in één klap allerlei uitdagingen voor bedrijven en de marketeer ‘efficiënt oplosbaar’. De grootste componenten die nu kostenefficiënter, maar vooral tijdefficiënter worden zijn kwalitatieve contentcreatie en geautomatiseerde data-analyse.
In dezelfde tijd kan je nu meer impact maken dan ooit. Je kunt er namelijk een collega bij krijgen in de vorm van een intelligente computer. Waar kan deze collega je bij helpen/ondersteunen?
1. Kwalitatieve contentcreatie met AI
Denk hierbij aan het genereren van (content)ideeën, het structureren van SEO-en SEA-campagnes, het voorbereiden van gesprekken (zoals podcasts) en het verzinnen van visuals bij socialemediaposts. Zelfs de wensen van zowel jou als je vriend(in) wat betreft het kwalitatief ontdekken van films op Netflix, wordt opeens een peulenschil.
Met andere woorden: als je een proces wil versnellen dan zijn er bepaalde typen vragen sneller te beantwoorden met AI. Dat betekent niet alleen dat zoekmachines en andere toepassingen AI toevoegen aan hun oplossingen. Het betekent ook dat AI forse impact zal hebben op de benodigde skillset van de marketeer van de toekomst.
2. Geautomatiseerde data-analyse met AI
Voordat we zelf uitleggen hoe geautomatiseerde data-analyse met AI verloopt, namen we een proef op de som. Aan de hand van een makkelijk metafoor leggen we uit wat AI kan betekenen voor data-analyses van (groei)bedrijven.
Zie hieronder onze prompt en de output:
Let op: Het onderstaande voorbeeld is gegenereerd met behulp van OpenAI (ChatGPT4). Aan deze uitleg en opsomming kunnen geen rechten of plichten worden ontleend.
Prompt in AI:
Kan je een kort verhaal schrijven van ongeveer 600 woorden met daarin de werkwijze en voordelen van het laten uitvoeren van data-analyse voor patroonherkenning middels AI? Zorg dat er gebruik wordt gemaakt van metaforen die voor elk persoon met een IQ van 80 te begrijpen zijn.
Output AI:
Er was eens een boerderij genaamd “De Melkweg”, waar de boer, genaamd Piet, elke dag hard werkte om zijn koeien te verzorgen en te melken. Piet was een slimme man en wist dat het belangrijk was om te weten welke koeien meer melk produceren dan andere, zodat hij zijn tijd en middelen optimaal kon benutten.
Op een dag kwam een vriend van Piet, genaamd Jan, op bezoek. Jan werkte bij een groot technologiebedrijf en vertelde Piet over de voordelen van data-analyse voor patroonherkenning middels AI. Hij legde uit dat AI-technologie gebruikt kan worden om patronen in grote hoeveelheden data te identificeren, zoals bijvoorbeeld de hoeveelheid melk die elke koe produceerde. Piet was onder de indruk en besloot om het uit te proberen.
Jan hielp Piet om de gegevens van zijn koeien te verzamelen en te organiseren in een database. Vervolgens gebruikten ze AI-technologie om patronen te identificeren en te analyseren. Ze ontdekten dat sommige koeien consistent meer melk produceren dan anderen, en dat er bepaalde factoren waren die van invloed zijn op de melkproductie, zoals de leeftijd van de koe en het type voedsel dat ze aten.
Piet was verbaasd over de resultaten van de data-analyse. Hij realiseerde zich dat hij in het verleden veel tijd en middelen had verspild aan koeien die weinig melk produceren. Nu wist hij welke koeien het meeste opleveren en kon hij zijn aandacht richten op deze koeien om hun melkproductie verder te verhogen.
Het was alsof Piet een nieuwe bril op had gezet die hem in staat stelde om de gezondheid en het gedrag van zijn koeien beter te begrijpen. Hij kon zien welke koeien het goed deden en welke extra aandacht nodig hadden. Het was alsof hij nu een grotere kaart had van zijn boerderij en beter in staat was om er doorheen te navigeren.
Piet besefte dat data-analyse middels AI niet alleen nuttig was voor zijn koeien, maar ook voor andere aspecten van zijn boerderij. Hij besloot om de technologie te gebruiken om andere gegevens, zoals de verkoop van zijn producten en de weersomstandigheden, te analyseren. Hij ontdekte nieuwe manieren om zijn bedrijf te laten groeien en te verbeteren, en zijn bedrijf begon op te bloeien als nooit tevoren.
Het was alsof Piet een nieuw instrument had gekregen waarmee hij de wereld kon zien op een manier die hij nog nooit eerder had gezien. Hij kon nu verder kijken dan zijn eigen ervaring en intuïtie en beslissingen nemen op basis van harde gegevens en feiten. Het voelde als een bevrijding van oude manieren van denken en handelen, en een stap in de richting van een meer geavanceerde en geoptimaliseerde toekomst.
Vervolgprompt in AI:
Hoe werkt het extraheren van data precies? Kan je dit uitleggen met een metafoor van de melkboer?
Output AI:
Stel je voor dat je een melkboer bent en dat je een vrachtwagen hebt die is gevuld met duizenden verschillende soorten flessen melk. Elke fles bevat verschillende hoeveelheden melk en er zijn verschillende soorten melk beschikbaar, zoals volle melk, magere melk, geitenmelk, enzovoort.
Om de juiste flessen melk te vinden die je nodig hebt voor je klanten, moet je eerst de labels op elke fles bekijken om te zien welk type melk erin zit en hoeveel er beschikbaar is. Dit is vergelijkbaar met het extraheren van gegevens uit een database.
In het geval van een database is de vrachtwagen gevuld met gegevens en moet je het proces van datamining gebruiken om de relevante gegevens te vinden die je nodig hebt. Net zoals de melkboer de labels op de flessen controleert, moet je de gegevens doorzoeken en filteren op basis van bepaalde criteria om de juiste informatie te vinden.
Als je bijvoorbeeld wil weten hoeveel klanten er in een bepaalde regio wonen, moet je de gegevens doorzoeken en filteren op basis van de regio van de klant. Dit is vergelijkbaar met het zoeken naar de flessen melk met een bepaald label dat aangeeft welk type melk erin zit.
Wanneer je de juiste gegevens hebt gevonden, moet je deze vervolgens in een gestructureerd formaat plaatsen, zodat ze gemakkelijk kunnen worden geanalyseerd. Dit is vergelijkbaar met het sorteren van de flessen melk op basis van hun inhoud en het plaatsen van de verschillende soorten melk in verschillende vakken van de vrachtwagen.
Kortom, het extraheren van gegevens uit een database is vergelijkbaar met het zoeken naar de juiste flessen melk in een vrachtwagen gevuld met duizenden verschillende soorten melk. Je moet de labels op elke fles controleren om de juiste informatie te vinden en deze vervolgens in een gestructureerd formaat plaatsen om te kunnen analyseren.
Een goede prompt
Zo zie je een AI-collega makkelijk kunt gebruiken. De enige bottleneck: hoe maak ik een goede prompt? Voor een goede prompt is het handig om vooraf duidelijke kaders te stellen voor hetgeen dat je wil weten. Wij hebben gemerkt dat het benoemen van je doelgroep en het kaderen van deliverables (bijvoorbeeld: verhaal van 600 woorden), belangrijk zijn bij het verkrijgen van de juiste input. We kunnen nog een hele artikel wijden aan het schrijven van (goede) prompts, dus doe vooral je eigen research of gebruik één van onderstaande hulpartikelen:
Welke impact heeft dit op de marketeer van de toekomst?
In de vorige editie van ons artikel hadden we het over de opkomst en ontwikkeling van de Growth consultant en de Change coach. Onder invloed van AI verandert het werk van de (digitale) marketeer. Daarin voorzien we de ontwikkeling van twee sporen:
Een spoor waarin ervaren marketeers een abstractieniveau hoger kunnen gaan opereren en een spoor waarin junior en medior marketeers een schakel tussen strategie en executie kunnen worden. Dit komt doordat de efficiëntie van AI letterlijk ‘mentale ruimte’ vrij gaat maken.
De rol van Growth consultant wordt nu eigenlijk niet opgesplitst in één nieuwe career opportunity, maar in twee:
- De Change coach, blijft de Change coach. Deze dient zijn/haar blik te hebben op strategie. Een strategie waarbij de business case vertaald wordt naar marketing objectives en samenkomt met het ontwikkelen en implementeren van (nieuwe) technologieën (lees: AI en metaverse/blockchain).
- Daarnaast ontstaat de ‘Growth Enhancer’ (of: ‘Groeiversneller’). Deze kun je door het gebruik van AI misschien nog wel het beste omschrijven als een ‘Growth consultant on steroids’.
Word je Change coach of Growth Enhancer?
The Change coach anno 2025
De Change coach omschreven we voorheen als volgt: helpt de klant op procesniveau business doelstellingen te realiseren en growth teams (door) te ontwikkelen.
De Change coach helpt de teamdynamiek te optimaliseren. Het is een 1-op-1-klankbord voor marketeers en combineert inhoudelijke kennis met een strategische helikopterview én coachvaardigheden. Op deze manier is de Change coach in staat om marketingprocessen te optimaliseren vanuit een integrale benadering. Dit kan binnen teams en bij klanten.
Om deze rol iets meer te visualiseren kan je de Change coach zien als een ‘A-shaped marketeer’ die:
- Sterk ontwikkelde strategische skills heeft
- Kennis heeft van verschillende tactieken (is zelf vaak eerst T-shaped marketeer geweest)
- Strategie met die tactieken kan verbinden (blijft niet in een ivoren strategietoren zitten, maar kan op proces- en materieniveau adviseren en meedenken)
- Beschikt over ‘operationele wijsheid’ (voert zelf de executie niet uit, maar weet wel hoe je op een slimme manier processen optimaliseert)
Onderstaande afbeelding vat bovenstaande samen:
The Growth Enhancer anno 2025
De andere afsplitsing van de Growth consultant kun je zien als een ‘Growth consultant on steroids’. Dat is geen specialist, geen generalist, maar een ‘groeiversneller’ die AI integreert in het T-shaped profiel. Laten we deze marketeer de ‘Growth Enhancer’ noemen. Denk hierbij aan skills als ‘Prompt-engineering’ en ‘Visual composing’.
Voor het T-shaped profiel zijn de twee onderstaande skills mogelijkheden tot een verrijking van het profiel of als aparte specialismes.
1. Prompt engineer
Er zijn verschillende eigenschappen die nodig zijn om een goede prompt engineerte worden. Dit ligt enerzijds in het stellen van de juiste vragen en anderzijds in het logisch opbouwen van de oplossing die je graag opgelost ziet worden door de computer (lees: AI).
2.Visual composer
De eigenschappen die nodig zijn om een goede visual composer te worden, liggen in het begrijpen van alle componenten die met visuele communicatie te maken hebben. Denk hierbij aan tekst, audio en beeld. Deze kun je vervolgens vertalen naar een stappenplan voor de computer (lees: AI).
Breng je deze twee disciplines samen in een Growth Team, dan heb je eigenlijk een marketing team ‘on steroids’. Je kan hiermee schalen, zonder dat de arbeidskosten sterk toenemen. Daarnaast is experimenteren met content in één keer een stuk efficiënter, waardoor de feedbackloop naar de organisatie wordt verkort.
Ok, AI. Now what?
Dat AI impact heeft op het vakgebied is wel duidelijk. Maar wat nu? Welke vragen kun je jezelf als MKB-ondernemer, agency of freelance marketeer stellen als je ‘on top of your marketing game’ wil blijven?
MKB-ondernemers:
- Hebben we de juiste mensen aan boord om ons aan te passen aan deze veranderingen?
- Hoe borgen we cruciale kennis inhouse?
- Maken we onszelf niet te afhankelijk van externe partijen?
Agency:
- Zetten we in op de juiste interne kennisontwikkeling?
- Scoren new hires hoog op nieuwe tool adoptie?
- Hebben we een programma om juniors en mediors door te ontwikkelen tot Growth Enhancer of Change coach?
Freelance marketeer
- Is mijn gekozen specialisatie toekomst proof?
- Kan ik meer en slimmer de samenwerking zoeken met anderen?
- Hoe ontwikkel ik mezelf tot Growth Enhancer of Change coach?
Conclusie en final thoughts
De opkomst van AI in het vakgebied van marketing biedt een aantal mogelijkheden om groei te versnellen. Deze groei wordt aangedreven, doordat AI efficiencywinst brengt en productiewerk uit handen neemt. Dat stelt je als marketeer in staat om sneller door te ‘evolueren’ in je rol.
Ofwel: marketeers kunnen AI, onder de juiste begeleiding, als tool gebruiken om sneller richting een ‘hoger abstractieniveau’ te ontwikkelen. Dat betekent dat marketeers de komende jaren een versnelling door kunnen maken. Dit betreft hun strategische skills en adviesvaardigheden richting interne -of externe opdrachtgevers.
De rol van de marketeer ontwikkelt daarmee steeds meer richting rollen als ‘Growth consultant’, ‘Growth enhancer’ en ‘Change coach’. Dat neemt niet weg dat er nog steeds diepere specialismes binnen het vakgebied zullen bestaan; de mate waarin je een specialisme kunt verbinden met een meer integrale benadering op waardetoevoeging die groeit.
Daar zit volgens ons ook de grootste kans. Deze kans is het benutten van de brainpower van de marketeer om meer positieve impact te maken in de wereld.
Tot slot nog 3 algemene tips voor langetermijnsucces:
- Investeer in begeleiding en coaching van je inhouse marketeers
- Verdiep je in AI-tools als ChatGPT, Midjourney en Modelscope
- Selecteer marketeers op basis van mindset en de potentie om Change coach (agencies) of Growth Enhancer (bedrijven) te worden. Dit is afhankelijk van je behoefte.
Dus marketeer van de toekomst, omarm jij de impact van AI of is het een klap vol met uitdagingen?