Van losse AI-tools naar één intelligente machine voor e-commerce
Losse AI-tools zorgen in veel e-commerceteams voor versnippering. Rick Zuidbroek (Doublesmart) introduceert het concept van 'hefboomdenken', waarbij e-commercemerkstappen zetten van een lineaire werkwijze naar een geïntegreerd model van samenwerkende AI-agents. Aan de hand van een model met drie volwassenheidsfases en praktijklessen van 40+ klanten ontdek je hoe je eigen, unieke bedrijfsdata het fundament vormt om AI als echte hefboom voor e-commercegroei in te zetten.
De meeste e-commerceteams gebruiken inmiddels AI. Maar is dat wel efficiënt? Vaak is het een chaos van losse tools. ChatGPT voor teksten, een andere tool voor ads, weer iets anders voor productfeed-optimalisatie. Tien tools zonder enige vorm van samenhang.
Rick Zuidbroek (Doublesmart) over waarom het probleem niet de tools zijn, maar het ontbreken van een systeem. Hij introduceert het concept van hefboomdenken: hoe je als e-commerceteam stopt met lineair werken (taak → tool → output) en overschakelt naar een model waarin AI-agents samenwerken rond jouw doelen, gevoed door jouw eigen data.
Aan de hand van een concreet framework, 3 volwassenheidsfases van AI in marketing krijg je direct grip op waar jouw organisatie staat en wat de logische volgende stap is. Van handmatige marketing met losse AI-experimenten, via geassisteerde workflows, naar een model waarin AI-agents zelfstandig uitvoeren binnen jouw kaders.
Centraal staat de les die Doublesmart leerde bij 40+ klanten: de kracht zit niet in de AI zelf, maar in je eigen database met een eige werkelijkheid, field data uit klantgesprekken, productkennis en marktinzichten die geen concurrent heeft. Zonder dat fundament bouw je agents op publieke informatie en mis je onderscheidend vermogen.
Je verlaat deze sessie met een helder model om AI in te zetten als hefboom in plaats van als extra taak op je takenlijst.
