1. Van ruwe bestanden naar kant-en-klare inzichten binnen enkele minuten

Iedereen kent het: je downloadt een export uit Google Ads of GA4, opent het in Excel en begint te filteren, sorteren en proberen verbanden te zien. Dat proces kan met gebruik van AI een stuk sneller. Zo kun je ruwe bestanden in enkele seconden omzetten naar inzichten.

Een simpele workflow:

1. Exports downloaden (Google Ads, GA4, CRM, Meta — alles kan).
2. Uploaden in GPT.
3. Vragen stellen zoals:
   – Wat zijn de best presterende campagnes, advertenties of zoekwoorden?
   – Kun je een overzicht maken van de nieuwe en terugkerende klanten?
   – Voor welke advertenties kunnen we de advertentiekwaliteit verbeteren en op welke manier?
   – Bijvoorbeeld voor een kledingmerk: kun je de productprestaties per maat geven?

Het grootste verschil? Het bespaart tijd en je hoeft geen specialist te zijn om data te begrijpen. Je krijgt direct het antwoord dat je nodig hebt. Daarnaast maakt AI het makkelijk om meerdere databestanden te combineren. Denk aan bijvoorbeeld Google Ads + GA4 data of CRM-data.

2. GPT als strategische sparringspartner: van hypotheses tot inzichten

AI geeft niet alleen antwoorden; het stelt zelf ook vragen terug of suggereert nieuwe invalshoeken.
En dat maakt het een onverwacht sterke sparringspartner.

Voorbeelden:

• “Welke verklaringen zijn logisch voor deze daling in het conversiepercentage?”
• “Welke vervolgstappen zou jij uitvoeren op basis van deze trend?”
• “Wat zegt dit patroon over de intentie van gebruikers?”

AI helpt je sneller denken, scherper analyseren en het kan je inspireren tot nieuwe invalshoeken.
Zeker niet door je te vervangen, maar juist door je analyseproces te versnellen en te verdiepen.

3. Externe factoren integreren zoals weertrends, zoekvolumetrends en marktbewegingen

Data-analyse stopt al lang niet meer bij de platforms zelf. AI kan moeiteloos externe informatie toevoegen aan je analyse, waardoor je beslissingen beter onderbouwd zijn.

Denk aan:

• Weerdata: “Heeft regen impact op conversies voor dit product?”
  “Kun je me een trendlijn geven van de regenval per maand in 2024?” Dit kun je vervolgens naast het zoekvolume per maand houden.
• Zoekvolumetrends: “Wat speelt mogelijk mee in het afgenomen zoekvolume afgelopen maand?”
• Marktbewegingen: “Welke veranderingen spelen binnen deze branche die mogelijk invloed hebben op de campagneprestaties?”

Waar je vroeger vijf tabs en meerdere tools nodig had om verbanden te leggen, kun je nu alles uit één gesprek halen. AI koppelt interne prestaties aan externe omstandigheden en maakt het makkelijk om sneller de juiste verbanden te zien, iets dat zonder AI meer tijd kost.

4. Gemakkelijk van data naar visualisaties

Voor het maken van grafieken en diagrammen van je data had je bepaalde Excel vaardigheden nodig of kostte het tijd om een stappenplan te volgen. Nu zeg je simpelweg:

• “Visualiseer de ontwikkeling in conversies per campagne.”
• “Maak een staafdiagram van aankopen/leads per provincie.”

Binnen seconden heb je een duidelijke grafiek die direct gebruikt kan worden in rapportages of presentaties. AI neemt hiermee niet alleen de analyse uit handen, maar ook de datavormgeving.

AI verandert data-analyse van handwerk naar strategisch werk

AI-data-analyse verschuift de focus van data verwerken naar data benutten. Minder exporteren, minder zoeken maar meer inzichten, meer verbanden en vooral: meer tijd om te optimaliseren.

De vraag is niet meer of je AI inzet binnen je analyses, maar hoe slim je dit doet. Wie AI volledig in zijn analyseproces verweeft, bouwt aan een systeem dat elke week sneller, scherper en effectiever wordt.

Meer weten over hoe je AI kunt inzetten binnen jouw eigen processen? Bekijk dan onze AI- trainingen en ontdek hoe je hiermee je analyses én workflow naar een hoger niveau tilt.

Door Bart Kessels – 27 november 2025