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
Docenten
Ruben Balfoort
Ruben is ruim tien jaar actief op het snijvlak van marketing en onderzoek, en oprichter van commercialreview.nl, het platform waarmee inmiddels meer dan 1.600 campagnes zijn getest voor 150+ merken. Daarnaast is hij oprichter van Stramigo, een AI-gedreven marktonderzoeksplatform waarin AI-agents het complete proces ondersteunen: van onderzoeksopzet en vragenlijst tot dataverzameling, analyse en rapportage. Door zijn eigen marketingachtergrond en het dagelijkse contact met opdrachtgevers weet hij goed wat er in de markt speelt. Hij begeleidt hen van vraagstuk naar antwoord, van de vraag achter de vraag scherp krijgen tot een onderzoeksopzet die daadwerkelijk een beslissing onderbouwt. Dit maakt dat hij precies weet waar AI in kwantitatief onderzoek écht tijd wint, en waar het je op een dwaalspoor zet. Hij schrijft regelmatig over de toekomst van marktonderzoek, onder meer voor MarketingTribune.
Pieter Meinema
Pieter is software engineer, ondernemer en mede-oprichter van Commercialreview en Stramigo. Met een achtergrond in sociale psychologie en software engineering beweegt hij zich op het snijvlak van technologie, data en menselijk gedrag. Hij werkte als lead en technical lead aan complexe software- en dataplatformen en richt zich tegenwoordig op de praktische toepassing van AI binnen marktonderzoek en data-analyse. Binnen Stramigo is Pieter verantwoordelijk voor de technische ontwikkeling en werkt hij dagelijks aan de vraag hoe AI betrouwbaar kan worden ingezet om onderzoeksdata te analyseren en inzichten toegankelijk te maken. Daarbij kijkt hij verder dan prompting: hoe geef je AI de juiste data en context, hoe controleer je de uitkomsten en wanneer kun je een analyse wel of juist niet aan AI overlaten?
Praktische informatie
- Niveau
- Niveau A
- Opbouw
- 40% Theorie
60% Praktijk - Inclusief
- Lesmateriaal, Certificaat, Koffie/thee en Lunch
- Vereisten
- Je hebt een betaald account nodig van één van deze twee tools: Claude Pro of ChatGPT Plus. Beide kosten circa €20 per maand en zijn maandelijks opzegbaar. Welke van de twee je gebruikt, mag je zelf kiezen.
Goed om te weten: de methodes en werkwijzen die aan bod komen zijn breder toepasbaar dan de tool zelf. Werk je binnen je organisatie normaal gesproken met Copilot, dan kun je een groot deel van wat je leert daar ook toepassen. We kiezen bewust voor Claude en ChatGPT omdat die op dit moment meer mogelijkheden bieden voor het type onderzoekstaken dat we oefenen. - Kosten
- VIP-Member van het D&IN, VSO-, VBO-lid €595,- excl. BTW
Niet-leden €795,- excl. BTW