AI kan kwantitatief onderzoek sneller maken, maar snelheid is niet hetzelfde als kwaliteit. Juist daarom vraagt goed werken met AI om meer scherpte in elke stap van het onderzoeksproces. Van probleemdefinitie en hypothesevorming tot surveydesign, datakwaliteit, analyse, rapportage en het verbinden van inzichten over studies heen.
In dit programma leer je hoe je AI praktisch inzet binnen kwantitatief onderzoek, zonder je kritische rol als onderzoeker kwijt te raken. Je werkt met concrete opdrachten, beoordeelt AI-output op kwaliteit en leert waar AI helpt, waar het tekortschiet en waar menselijke interpretatie beslissend blijft. Het doel is niet om onderzoek te automatiseren om het automatiseren, maar om betere analyses, scherpere inzichten en sterkere aanbevelingen te maken.
Kortom: hoe doorloop je het hele kwantitatieve onderzoeksproces met behulp van AI?
Inhoud
Ochtend
Blok 0: Trends, Ontwikkelingen & Inspirerende Use Cases
- AI in kwantitatief onderzoek: hype vs realiteit
- Verschuiving: beschrijvend → voorspellend en van losse studies → geïntegreerde inzichten
- Praktijkvoorbeelden voor vooroplopende marktonderzoeksbedrijven
Blok 1: Probleemdefinitie & hypothesen
- Van businessprobleem naar gestructureerde oorzaken en toetsbare hypotheses
- AI voor: probleem structureren, oorzaken genereren en hypotheses formuleren
- Kritisch denken: hypotheses toetsen op meetbaarheid en volledigheid
- Opdracht: NPS-daling analyseren → oorzaken clusteren en hypotheses formuleren + AI-output kritisch beoordelen
Blok 2: Onderzoeksdesign & survey
- Van hypothese naar meetbare variabelen en survey-opzet
- AI voor: vragen formuleren, antwoordschalen bepalen en structuur aanbrengen
- Kwaliteit borgen: bias, leading en dubbele vragen herkennen
- Opdracht: survey genereren met AI en vervolgens verbeteren op validiteit en betrouwbaarheid
Blok 3: Data & datakwaliteit
- Datakwaliteit als fundament: garbage in = garbage out
- AI voor: outliers detecteren, missende waarden signaleren en dataproblemen identificeren
- Grenzen van AI: niet alle fouten of context worden herkend
- Opdracht: dataset analyseren met AI + reflecteren op wat AI mist en wanneer je niet automatiseert
Blok 4: Analyse & inzichten
- Van data naar inzichten: waar echte waarde ontstaat (of misgaat)
- AI voor: patronen herkennen, verbanden leggen en inzichten formuleren
- Kritisch analyseren: correlatie vs causaliteit en aannames expliciet maken
- Opdracht: inzichten genereren met AI + beoordelen (echt inzicht vs open deur vs misleidend)
Middag
Blok 5: Rapportage & storytelling
- Van analyse naar richting: rapporten moeten sturen op beslissingen
- AI voor: samenvatten, structureren en eerste inzichten formuleren
- Menselijke rol: aanscherpen, concretiseren en relevant maken
- Opdracht: management summary genereren met AI en herschrijven naar scherpe aanbevelingen
Blok 6: Rapport → inzichten
- Van losse rapporten → gecombineerde inzichten over onderzoeken heen
- AI voor: rapporten analyseren, patronen herkennen en verbanden leggen
- Risico’s: contextverlies, verkeerde combinaties en schijnzekerheid
- Opdracht: meerdere rapporten analyseren met AI + kritisch beoordelen wat klopt en wat niet
Blok 7: Bouw je eigen AI-marktonderzoeker (agent)
- Neem 1 van de eerdere opdrachten en verwerk deze tot een agent. Zodat je niet continue zelf bezig bent met promoten, maar alleen de input hoeft te verzamelen.
Blok 8: Ethiek en afsluiting
- Verantwoord gebruik van AI met onderzoeksdata (privacy, veiligheid, transparantie)
- Wat kan wel/niet bij gebruik van AI in kwantitatief onderzoek
- Rol van de onderzoeker: van analyse → interpretatie en besluitvorming
- Reflectie: waar maakte AI je beter, waar maakte het je luier en wat ga je morgen anders doen
Vereisten
- Deelnemers dienen zelf een laptop mee te nemen.
- Tool vereisten: Copilot microsoft 365 omgeving, met de mogelijkheid om agents te kunnen maken.
Docent
Charida Dorder
Academy workshopleider
Charida Dorder is 10+ jaar werkzaam in het marketingvak en oprichtster van het platform aiformarketingacademy.com, dat marketingprofessionals ondersteunt bij het begrijpen en toepassen van Artificial Intelligence. Als spreker voor o.a. het AI-program aan de Ivy League Colombia University in New York focust Charida zich op het toegankelijk maken van AI. Daarnaast is ze member van de Nederlandse AI Coalitie, partner van het Responsible Applied AI programma aan de Hogeschool Rotterdam, docent aan Erasmus Universiteit, Beeckestijn Business School, Frankwatching en begeleidt ze AI-trajecten voor mkb’ers en corporates.
Praktische informatie
- Niveau
- Niveau A
- Opbouw
- 40% Theorie
60% Praktijk - Inclusief
- Lesmateriaal, Certificaat, Koffie/thee en Lunch
- Vereisten
- Deelnemers dienen zelf een laptop mee te nemen.
Tool vereisten: Copilot microsoft 365 omgeving, met de mogelijkheid om agents te kunnen maken. - Kosten
- VIP-Member van het D&IN, VSO-, VBO-lid €595,- excl. BTW
Niet-leden €795,- excl. BTW