Er leeft al enige tijd een hardnekkig idee dat de marktonderzoeksbranche te traag, te traditioneel en te inefficiënt is geworden voor de eisen van vandaag. AI moet het vak opnieuw uitvinden. Technologiebedrijven vertellen dat verhaal graag. De werkelijkheid ligt genuanceerder. Marktonderzoek heeft organisaties decennialang geholpen om risico’s te verkleinen en betere keuzes te maken. Wat vooral veranderd is, zijn de verwachtingen: beslissingen moeten sneller worden genomen, markten veranderen sneller en de tijd tussen inzicht en actie wordt steeds korter.
▼
De efficiëntiewinst is zichtbaar. Maar is dat genoeg?
Veel AI-toepassingen in marktonderzoek richten zich vooral op versnelling. Denk aan snellere verwerking van kwalitatieve data, geautomatiseerde analyses en synthetische respondenten. Dat zijn waardevolle ontwikkelingen, maar ze raken niet direct aan de kern van onderzoek: betere beslissingen nemen.
Dat gevoel leeft breder in de sector. Merik te Grotenhuis van Tellet wees daar tijdens MIE’24 al op. Volgens hem draait AI niet alleen om efficiënter werken, maar juist ook om betere onderzoeksoutput. Bijvoorbeeld door menselijke verhalen op grotere schaal inzichtelijk te maken. De vraag is alleen of de branche die belofte ook echt waarmaakt.
De echte graadmeter voor AI in marktonderzoek is daarom niet hoeveel tijd het bespaart, maar of het aantoonbaar leidt tot betere, snellere of beter onderbouwde keuzes. Wie AI alleen beoordeelt op bespaarde uren, krijgt vooral een efficiënter proces. Wie ook kijkt naar de kwaliteit van beslissingen, vergroot de kans op betere resultaten.
Drie niveaus waarop AI het verschil kan maken
• Probleemdiagnose eerder herkennen
Onderzoek begint traditioneel met het vaststellen van een probleem. AI maakt het mogelijk om die stap eerder te zetten. Door bestaande studies, gedragsdata en marktinformatie te combineren, kunnen knelpunten en kansen al zichtbaar worden voordat veldwerk start. Onderzoek verschuift daardoor van probleemverkenning naar het toetsen van mogelijke oplossingen.
• Concepttesten met geheugen
Bij concepttesten ontbreekt vaak opgebouwde kennis. Concepten worden getest, scores worden vergeleken en er wordt een richting gekozen, maar lessen uit eerdere studies verdwijnen regelmatig naar de achtergrond. AI kan zichtbaar maken welke boodschappen en mechanismen in eerdere onderzoeken daadwerkelijk gedrag beïnvloedden. Nieuwe concepten worden daardoor niet alleen beoordeeld op losse prestaties, maar ook op aansluiting bij eerder succesvol gedrag.
• Segmentatie die blijft meebewegen
Segmentaties verouderen snel. Zodra doelgroepen zijn vastgesteld, blijft de strategie eromheen vaak jarenlang hetzelfde terwijl gedrag continu verandert. Wanneer segmentatie wordt gekoppeld aan actuele data, kunnen segmenten zich blijven aanpassen aan nieuwe ontwikkelingen. Segmentatie wordt daarmee minder een beschrijvend model en meer een instrument dat richting geeft aan keuzes.
De juiste vraag blijft hetzelfde
De voorwaarde voor die ontwikkeling is wel dat de branche gezamenlijke afspraken maakt over hoe AI wordt ingezet. Zonder gedeelde normen en duidelijke kaders gebruikt iedere organisatie de technologie op haar eigen manier. Michael Campbell wees daar in Research World al op. Dat leidt zelden tot betere besluitvorming. Uiteindelijk blijft dezelfde vraag centraal staan: verandert deze toepassing daadwerkelijk een keuze? Stuurt het investeringen bij? Vergroot het de kans op succes? Als het antwoord nee is, maakt AI het proces misschien sneller, maar niet per se beter. De lat moet hoger liggen dan efficiëntie alleen.
