Agentgebaseerde handel, collaboratieve data en autonome AI-marketing

In de uitgave van onze nieuwsbrief van deze maand:

• Agentgebaseerde handel Van AI-toepassingen tot een volledige herziening: bent u er klaar voor?
• Whitepaper – De opkomst van agentic commerce: Strategische implicaties voor ondernemingen
• De AI-transformatie in China: Een heel ander spel
• Generatieve AI versus agentische AI: Waarom 2026 het jaar van de autonome marketing is
• Whitepaper – Uitbreiding van de samenwerking tussen 1TP en 42T: U hebt overal toegang tot data, zodat u het overal kunt gebruiken
• TF1-klantcase – De Data-samenwerking als kern van de mediastrategie: een concreet voorbeeld met Graph:ID

Agentic commerce: van AI-toepassingen tot een volledige heruitvinding. Bent u er klaar voor?

Agentic commerce: van AI-toepassingen tot een volledige heruitvinding. Bent u er klaar voor?

De tijd van op zichzelf staande AI-experimenten is voorbij. Agente-gebaseerde AI geeft organisaties een nieuwe vorm met software die in staat is om waar te nemen, te redeneren en autonoom te handelen binnen meerdere systemen. Zoals Edouard de Mézerac, CEO van de groep Artefact en wereldwijd hoofd Retail, Luxe & Schoonheid, benadrukt: “Er is geen sprake van magie” bij agentische AI. Echte meerwaarde vereist een grondige, end-to-end herziening van processen, in plaats van louter het automatiseren van bestaande inefficiënties.

Inzichten voor een succesvolle agentische transformatie:

1. Stel een ambitieus leidend doel vast: Streef naar ingrijpende verbeteringen, zoals kostenbesparingen van 30% en snellere processen van 50%.
2. Leid van bovenaf: Agentic AI is een multifunctionele transformatie op CEO-niveau die moet worden verenigd in plaats van gefragmenteerd per afdeling.
3. Automatiseer geen gebrekkige processen: Ontwerp workflows volledig opnieuw in plaats van agenten op bestaande knelpunten te leggen.
4. Richt u op de juiste use cases: Geef prioriteit aan taken met complexiteit van meerdere systemen, herhaalde coördinatie en voorspelbare patronen.
5. Fundamenten verstevigen: Agentic AI legt de lat hoger en vereist schone data, duidelijke definities en op elkaar afgestemde systemen als strikte voorwaarden.

Agentic AI ontwikkelt zich snel, van persoonlijke winkelassistenten tot volledig geïntegreerde bedrijfsworkflows. Zijn uw data, processen en technologie klaar voor deze verschuiving?

De AI-transformatie in China: een heel ander verhaal.

De AI-transformatie in China: een heel ander verhaal.

De invoering van AI in China verloopt op een fundamenteel andere manier dan op de westerse markten. In plaats van zich uitsluitend te richten op kostenefficiëntie, integreren Chinese bedrijven AI rechtstreeks in hun groeimotoren om de omzet te stimuleren. Belangrijke inzichten uit Kenn Liu, medeverantwoordelijke voor China en partner bij Artefact, laten zien hoe organisaties zich moeten aanpassen:

• Hanteer het principe “lokaal eerst”: Door architecturale en regelgevende beperkingen zien multinationale merken zich genoodzaakt om over te stappen van wereldwijde standaarden naar volledig gelokaliseerde AI-ecosystemen (bijvoorbeeld Alibaba Cloud), teneinde naleving van de regelgeving te waarborgen en snel op de markt te kunnen reageren.
• Geef prioriteit aan gebruiksscenario’s die de omzet stimuleren: AI zorgt voor een transformatie in de verkoop en marketing, door gebruik te maken van GenAI voor diepgaande semantische consumenteninzichten en door de expertise van verkopers uit te breiden via AI-gestuurde coaching.
• Profiteer van een diepgaande integratie in het ecosysteem: Dankzij de naadloze koppeling tussen de sociale media-, e-commerce- en betaalplatforms in China kan AI onmiddellijk worden ingezet op alle contactpunten, van het ontdekken van producten tot en met de transactie.
• Word een meester in hyperpersonalisatie: Nu AI-agenten de nieuwe “beslissingsbewakers” worden, moeten merken hun data optimaliseren om door AI beter vindbaar te zijn. De hoge dichtheid aan gebruikerssignalen die voortkomt uit AI-interacties biedt nieuwe kansen voor realtime hyperpersonalisatie en een langdurige herinnering bij de consument.

Generatieve AI versus agentische AI: Waarom 2026 het jaar van de autonome marketing wordt.

Generatieve AI versus agentische AI: Waarom 2026 het jaar van de autonome marketing wordt.

Marketingorganisaties worstelen onder het gewicht van de “transformatieschuld”, nu GenAI tegen een glazen plafond aanloopt dat leidt tot een onbeheersbare inhoudsschuld en een te complexe technologiestack. Om het volledige rendement van AI te realiseren, moeten merken de overstap maken van generatieve experimenten naar actieve uitvoering. Belangrijke inzichten voor deze transitie zijn onder meer:

• Werkprocessen herzien: Stop met het achteraf inbouwen van AI in verouderde, traditionele processen. Herontwerp bedrijfsmodellen om een uitvoering met een latentie van vrijwel nul mogelijk te maken.
• Maak diepgaand werk tot een prioriteit: Delegeer repetitief “oppervlakkig werk” aan autonome systemen, zodat menselijke teams zich kunnen concentreren op “diepgaand werk”: strategie, empathie en het merk-DNA.
• De transformatie in goede banen leiden: Echte transformatie is zowel op menselijk als op organisatorisch vlak. Merken moeten hun marketingteams laten evolueren van louter “uitvoerders” naar coördinatoren op hoog niveau.

De samenwerking met Data uitbreiden: krijg overal toegang tot data, zodat u het overal kunt gebruiken.

De samenwerking met Data uitbreiden: krijg overal toegang tot data, zodat u het overal kunt gebruiken.

Om de overstap te maken van AI-proefprojecten naar schaalbare, autonoom uitgevoerde operaties, is een veilige data-samenwerking van strategisch belang. Uit belangrijke inzichten blijkt hoe organisaties zich moeten aanpassen:

• Overstap naar ecosysteemintelligentie: Koppel uiteenlopende data-sets in de hele waardeketen aan elkaar. Beveiligde Data-cleanrooms maken metingen in een gesloten kringloop mogelijk en vullen de blinde vlekken in het klanttraject op.
• Maak van privacy een concurrentievoordeel: Maak gebruik van een robuuste identiteitsresolutie zoals RampID. Bedrijven kunnen op veilige wijze hoogwaardige data-gegevens aan elkaar koppelen, van detailhandelsverkopen tot cohorten in de gezondheidszorg, zonder gevoelige persoonsgegevens bloot te geven.
• Ontwikkel data-producten die geschikt zijn voor AI: Gereguleerde rekenhubs moeten externe data met een hoog signaal leveren om voorspellende modellen te trainen en AI-activeringskanalen, zoals CRM- en LLM-interfaces, te voeden.
• Overstap naar agentische handelingen: Maak een einde aan handmatige technische taken. Op basis van privacyveilige data-gegevens kunnen AI-agenten zelfstandig campagnes plannen, schema’s in kaart brengen en partneroverschrijdende activeringen uitvoeren.
• Zorg ervoor dat de organisatie hierop is voorbereid: Richt een functieoverschrijdend Center of Excellence op waarin de afdelingen Juridische Zaken, Marketing en Techniek worden samengebracht om de naleving van de data-richtlijnen, interoperabiliteit en duidelijke use cases met een aantoonbaar rendement (ROI) te waarborgen.

Data-samenwerking als kern van de mediastrategie: een concreet voorbeeld met Graph:ID. .

De samenwerking met Data vormt de kern van de mediastrategie:

De TF1 Group is een toonaangevende Franse mediaholding. De lancering van hun streamingplatform vereiste een structurele verschuiving van gescheiden bedrijfsvoering naar geïntegreerde data-samenwerking. Door het Graph:ID-project te implementeren, heeft TF1 uitgebreide klantkennis centraal gesteld in haar mediastrategie. Zoals François-Xavier Pierrel, Group Chief Data en Adtech Officer bij TF1, uitlegt: “Het project had tot doel al onze data-sets volledig op de gebruiker af te stemmen, zodat de gebruiker centraal komt te staan in ons denken en ons begrip.” Belangrijke inzichten uit deze transformatie laten zien hoe mediagroepen zich kunnen aanpassen:

• Informatiesilo’s doorbreken door streaming- en advertentiegegevens te bundelen tot een 360-gradenoverzicht, waardoor uiteindelijk 25 miljoen gekwalificeerde gebruikersprofielen zijn gecreëerd op basis van meer dan honderd criteria.
• Maak gebruik van interoperabele infrastructuur door gebruik te maken van platforms en clean rooms om data veilig uit te wisselen met adverteerders, zonder dat dit ten koste gaat van gevoelige first-party- en data-gegevens of de strikte naleving van de AVG.
• Twee voordelen realiseren door adverteerders uiterst nauwkeurige audience-segmentatie te bieden, evenals unieke, gepersonaliseerde platformervaringen die de gebruikersretentie en -betrokkenheid maximaliseren.

DATA / AI-STRATEGIE & TRANSFORMATIE | DATA / AI VOOR KLANTEN | DATA / AI VOOR BEDRIJFSVOERING | DATA / AI VOOR ONDERSTEUNENDE FUNCTIES | IT- & AI-TECHNOLOGIEËN