Maar, is er wel sprake van een AI hype?
Vergeleken met vorig jaar, laat het DDMO 2024 opnieuw zien dat de toepassing van AI nog beperkt is, 1 op de 2 organisaties in de marketingsector (48%) past regelmatig AI toe en dan met name voor contentcreatie (25%), digitale marketing (27%) en automatisering van campagnes (26%). Bovendien krijgt de toepassing van AI ook niet echt een grote rol in de toekomst toebedeeld: met 53% is dit het onderwerp dat als minst belangrijk wordt gezien voor de toekomst van de sector. Vorig jaar had het toepassen van AI dezelfde positie met 46% (geen significant verschil t.o.v. 53%), zie ook het onderzoeksrapport van de DDMA Barometer 2023: AI voorlopig een hype, toepassing in marketingteams blijft uit. Voor de DDMA achterban is het toepassen van AI wel een belangrijk onderwerp (met 88%) maar het zit nog steeds niet in de top 3 van belangrijkste voor de toekomst.
Toepassing van AI in de marketingsector vooral op laagdrempelige gebieden
Het toepassen van AI lijkt zich vooral te concentreren op digitale, en met name externe kanalen. 61% geeft aan soms tot zeer veel AI toe te passen voor contentcreatie, 60% voor de uitvoering van digitale marketing. Opvallend is dat het toepassen van AI in klantcommunicatie, bijvoorbeeld chatbots of conversational analytics in een contactcenter, nog relatief beperkt is (48% redelijk tot vaak). Daarnaast is te zien dat de toepassing van geavanceerde zelflerende modellen (Generative AI) ook lager scoort (ook 48% soms tot zeer veel).
De bekendheid en toegankelijkheid van bijvoorbeeld ChatGPT en andere AI gedreven tooling om teksten te schrijven lijken hierin een belangrijke rol te spelen. Datzelfde geldt bij het gebruik van AI voor het uitvoeren van digitale marketing waarbij grote Tech-bedrijven zoals Google (Google Ads) het op een laagdrempelige manier mogelijk maakt om advertentie-uitgaven en conversies door middel van AI te optimaliseren. Er wordt dus vooral gebruik gemaakt van expertise en tooling van buiten de eigen organisatie.
Het toepassen van AI voor chatbots en zelflerende modellen vraagt ook veel meer van de eigen organisatie qua middelen. Maar ook het incrementele leerproces van de organisatie is van belang in het gebruik van AI in klanttoepassingen:
Guido Jongen, Digital Human Advocate bij Virtually Human en lid DDMA Commissie Conversational AI: “Onder de motorkap vindt er een hoop AI plaats in hoe chatbots klantvragen herkennen en daarop reageren. Dit zit o.a. verweven in modellen voor NLP en in Machine Learning voor het herkennen van vraag variaties. Generatieve AI wordt momenteel vooral gebruikt om klantenservice medewerkers te ondersteunen in hun taken. Naarmate we beter leren hoe we Generatieve AI onder controle krijgen, hallucinaties kunnen uitsluiten en er duidelijke kaders zijn rondom dataprocessing, zal deze veelbelovende technologie ook meer gebruikt worden voor directe service aan consumenten.”
‘Garbage in, garbage out!’ weerhoudt om AI toe te passen
Het DDMO 2024 laat zien dat een groot deel van de sectorvertegenwoordiging over het algemeen relatief weinig grote belemmeringen ziet om AI toe te passen. Opvallend is wel dat de DDMA achterban hier een stuk hoger scoort: voor 57% (t.o.v. 35% van de sectorvertegenwoordiging) zijn de beschikbaarheid en kwaliteit van input/data redelijk tot zeer belemmerend en ook de kwaliteit en accuraatheid van de output (53% t.o.v. 39% van de sector). Dit heeft waarschijnlijk te maken met dat de achterban van DDMA iets bekender is met de (on)mogelijkheden van het toepassen van AI. De byte-kant van organisaties (rollen als analist, developer, programmeur, data scientist of -engineer) ervaart bijvoorbeeld ook meer belemmeringen, waarbij ook een link te leggen is met de ervaringen en bekendheid die men heeft over dit onderwerp.
Niet alleen speelt datakwaliteit een belangrijk rol voor AI, want er is een generieke zorg over de zowel de kwaliteit als de beschikbaarheid van data binnen marketing, zoals eerder beschreven in de DDMO deep dive over de beschikbaarheid, kwaliteit en toepassing van data door organisaties in de marketingsector. Ook in het onlangs verschenen DDMA artikel ‘Shall we not talk about AI for once? in het kader van de DDMA Digital Analytics Summit 2024 kwam datakwaliteit al naar voren als een sterk belemmerende factor voor ambities op AI-gebied: “So in order to ensure the effective execution of marketing AI you should never forget that garbage in, results in garbage out.”
Vanuit de DDMA commissie Data, Decisions & Engagement (DDE) zien we daarom ook het belang van het op orde hebben van je first-party data en MarTech als de belangrijkste oplossingen voor dit probleem. Ook nu er geen volledige third-party cookieban komt, is het gebruik van kwalitatieve goede ‘eigen’ data juist vanwege privacy en vooral ook uit praktische overwegingen noodzakelijk.
Verwachting voor de toekomst AI binnen de marketingsector
Net als Big Data in het verleden lijkt AI vooralsnog voor veel van de marketingvakbroeders een hype te zijn. Maar het is goed om te zien dat AI al wel toegepast wordt bij relatief laagdrempelige toepassingen zoals contentcreatie en het uitvoeren van digitale marketing. Misschien is het daarom al ongemerkt voorbij de hype. De tijd van praten is geweest en veel organisaties zijn al AI aan het ‘doen’. Toepassingen zoals ChatGTP en Google AI oplossingen laten zien dat AI snel geadopteerd wordt als het toegankelijk is voor een breed publiek.
Maar er kan ook veel nog niet en de grootste uitdaging zit in het gebruik van AI in meer geavanceerdere toepassingen zoals chatbots en zelflerende marketingmodellen. Waarbij een fundamenteel probleem boven komt drijven: het gebruik van zelflerende marketingmodellen en AI-chatbots vereist namelijk eigen data. De kwaliteit en beschikbaarheid van data is daarbij cruciaal om deze ambities op AI te kunnen waarmaken. AI binnen marketing heeft nog veel meer potentie maar het op orde hebben van first-party data en MarTech zijn hierbij belangrijke randvoorwaarden voor een succesvolle toepassing van AI. En daarbij is het vooral ook een incrementeel leerproces als organisatie.
Hoe te beginnen met AI?
Tijdens de DDMA AI Meetup van 12 september 2024 zijn praktische handvatten gegeven om te beginnen met AI. Daarbij is het goed om te onthouden:
- AI is niet de oplossing voor alle problemen. Net zoals je een hamer niet gebruikt om schroeven ergens in te krijgen moet helder zijn wat je probleem is en hoe je dit met AI eventueel kunt oplossen.
- Begin met kleine stapjes: net zoals de bevindingen uit het DDMO 2024 laten zien: begin met kleinschalige casussen waarbij je gebruik maakt van externe tooling en/of experts zoals bijvoorbeeld content creatie of een specifieke digitale marketingoplossing.
Bepaal je roadmap en de benodigde capabilities op basis van de uitkomst van deze casussen.
Over het Data-Driven Marketing Onderzoek (DDMO) 2024
Het DDMO is een onafhankelijk initiatief van branchevereniging DDMA en de DDMA Commissie Data, Decision & Engagement. Het jaarlijkse onderzoek brengt in kaart hoe de marketingsector in Nederland data verwerkt en gebruikmaakt van (klant) data, met als doel inzicht en advies te geven in hoe datagedreven de marketingsector is en waar kansen en uitdagingen liggen.
In drie deep dives zijn de belangrijkste inzichten van het DDMO 2024 verder uitgewerkt. Het samenvattend artikel inclusief volledige onderzoeksverantwoording is hier terug te lezen. De andere 2 deep dive artikelen gaan in op de beschikbaarheid, kwaliteit en toepassing van data door organisaties in de marketingsector en het belang van soft skills binnen de marketingsector.
De doelgroep en steekproef van het DDMO 2024 bestaat uit 520 Nederlanders die werkzaam zijn binnen de marketingsector, geworven via het panel van GfK, die positief hebben geantwoord op de vraag of zij grotendeels marketing gerelateerde werkzaamheden uitvoeren.
Heb je vragen of opmerkingen over dit onderzoek? Stuur dan een e-mail naar info@ddma.nl.
Ronnie van Nieuwenhoven
Lydia de Haan
Mark van der Vlies
Monique Hartveld-Zwanenburg
Nanda Appelman
Ook interessant
Data-Driven Marketing Research 2024 – Deep Dive 3: Apparent contradiction; no widespread adoption of AI within the marketing sector yet
Data-Driven Marketing Onderzoek 2024 – Deep Dive 3: Ogenschijnlijke tegenstelling; nog geen brede toepassing van AI binnen de marketingsector
