CMO dringt er bij marketingleiders op aan om in systemen in plaats van campagnes te denken

Eduard Luta is de CMO van dua.com. Hij heeft ook een van de grootste SEO- en SEA-bureaus van Zwitserland opgebouwd.

Nadat hij de vroege impact van AI had herkend, richtte hij zijn aandacht op het heroverwegen van de manier waarop moderne marketing AI als uitgangspunt kan nemen. Volgens hem gaat de integratie van AI niet over het toevoegen van tools aan bestaande werkprocessen; het vereist het opnieuw opbouwen van infrastructuur, het herdefiniëren van rollen en het werken met systemen in plaats van campagnes.

We spraken met Eduard om te ontdekken wat er daadwerkelijk nodig is om een marketingteam te bouwen dat AI als uitgangspunt neemt — en waar vandaag de grootste kansen (en beperkingen) liggen. Dit is wat hij ons vertelde.

Een multichanneloperatie met één uniforme boodschap

Ik ben Eduard Luta, CMO van dua.com, de datingapp voor Albanezen.

In 2014 richtte ik samen met mijn partners Valon Asani, Ilir Trstena en Maxi Maxhuni MIK Group op. In de loop der jaren hebben we het uitgebouwd tot een van de grootste SEO- en SEA-bureaus van Zwitserland. Honderden klanten, grote merken. Ik leidde het bedrijf van 2019 tot 2023 als CEO.

Toen ChatGPT in november 2022 verscheen, verschoof alles. Ik zag wat AI teweeg zou brengen, zelfs in die zeer vroege fase. Dus hakte ik de knoop door: ik verliet het bureau om me volledig op dua.com te richten, waar ik sinds de oprichting in 2019 bij betrokken was. Vervolgens namen we spotted.de, een Duitse datingapp, en irly.app, een datingapp voor Generatie Z, over.

We werken zowel digitaal als offline. Van buitenreclame tot sociale media en de website, inclusief videoproductie, PPC, digitale PR, content en meer. Het kernprincipe is eenvoudig: één idee, uitgevoerd via alle kanalen. Maar ervoor zorgen dat dit op elk platform op natuurlijke wijze werkt, zorgt voor de echte complexiteit.

Elk stukje content moet tegelijkertijd nieuwe gebruikers aantrekken en het merk opbouwen. En het moet werken op het web, Android en iOS. Dezelfde boodschap, dezelfde ervaring, overal. We zijn een slank team dat een multichannel- en multiplatformoperatie uitvoert met één uniforme boodschap.

Waarom AI-integratie betekent dat processen moeten veranderen

Op dit moment richt ik me op de vraag hoe SEO en digitale marketing eruitzien in het AI-tijdperk. Dat betekent niet alleen dat we onze mogelijkheden uitbreiden, maar ook dat we bestaande processen verbeteren door AI in onze huidige systemen en werkprocessen te integreren.

Dit leidt tot één belangrijke prioriteit: onze infrastructuur omvormen tot een omgeving waarin AI centraal staat. Elke marketingleider zou dit vóór al het andere moeten doen.

We vereenvoudigen alles, verwijderen onnodige elementen en bouwen een fundament waarop AI niet slechts een toevoeging of tool is. In plaats daarvan is het er van nature onderdeel van. AI stuurt de werking van het systeem aan. Zodra dit fundament is gelegd, wordt al het andere sneller, slimmer en interessanter, omdat we de intelligentie van nature integreren.

Begin dus bij de basis. Je website moet schoon, snel en gestructureerd zijn, zodat AI deze kan begrijpen. Als alles met elkaar verweven is, repareer je iets aan de deur en springt het raam. Breng vervolgens al je gegevens samen, optimaliseer je werkprocessen en verander de verantwoordelijkheden van je team.

De sleutel is om AI niet bovenop wat je al hebt te zetten. Ontwerp het proces opnieuw, met AI in het middelpunt. Zonder dat fundament is het slechts verbeterd handmatig werk.

Hoe AI contentcreatie en onderzoek optimaliseert

Het eerste werkproces dat we met AI optimaliseerden, was contentcreatie.

Onderzoek kwam direct daarna. Met de API's en gegevens die vandaag beschikbaar zijn, heeft handmatig onderzoek geen zin meer.

Maar de echte verandering draait niet om meer doen. Onze werkprocessen werden zoveel effectiever dat we nu veel dieper kunnen gaan en veel betere content kunnen creëren met dezelfde middelen. AI maakte onze content ook consistenter. Voorheen betekende alles op merk houden via alle kanalen veel micromanagement. Nu verwerken we de merkstem, stijl en richtlijnen in ons AI-werkproces, zodat consistentie vanzelf ontstaat. Daardoor kunnen we onze tijd besteden aan wat belangrijk is: geweldige content creëren in plaats van voortdurend te controleren of alles er goed uitziet en goed klinkt.

Het werk is daardoor ook een stuk leuker geworden, omdat we nu ideeën kunnen uitvoeren die we vroeger hadden, maar waarvoor we nooit de middelen hadden om ze te realiseren.

Hoe AI videocontent verandert

Videocontent is een goed voorbeeld van onze AI-ondersteunde contentcreatie. In het verleden was de planningsfase sterk afhankelijk van interne visualisatie. Je moest een opstelling beschrijven en hopen dat iedereen in de ruimte zich hetzelfde voorstelde. Nu kun je met AI je gedachten als afbeelding visualiseren en begrijpt iedereen het. Alle details die mensen zich eerder moesten voorstellen, zijn er gewoon.

AI heeft het creëren van storyboards, het ontwikkelen van ideeën en de afstemming over de richting dus veel eenvoudiger gemaakt. Je kunt zien hoe het eindproduct eruit zal zien terwijl je nog in de planningsfase zit.

Dit heeft niet alleen een enorme impact op de afstemming, maar ook op de kwaliteit.

Een goed voorbeeld zijn onze liefdesverhalen. Veel stellen nemen contact met ons op omdat ze de liefde van hun leven hebben gevonden en hun verhaal willen delen.

We leggen dit zo goed mogelijk vast en maken soms video-interviews met hen. Vroeger was dit een zeer moeilijk proces. Het verhaal van het stel begrijpen, het storyboard maken, de opstelling visualiseren en hen meenemen in ons plan. Elke keer dat we iets nieuws ontwikkelden, was het lastig om het stel op de hoogte te brengen van het format. Ze hadden altijd vragen.

Nu is het eenvoudig. We gaan met het stel zitten, verzamelen alle informatie en gebruiken vervolgens AI om over het storyboard te brainstormen en het te visualiseren. We gebruiken hun gezichten en plaatsen die in de opstelling. Als ze op twee stoelen zitten en hun verhaal vertellen, laten we precies zien hoe het eruit zal zien. Zodra ze het zien, begrijpen ze het meteen en hebben ze geen vragen. Ze weten hoe de opstelling eruit zal zien, weten wat ze zullen dragen en kunnen zich alles voorstellen.

Het is veel gemakkelijker om iets te creëren wanneer iedereen voorbereid is. Hoe beter je voorbereid bent, hoe zelfverzekerder je bent. Hoe zelfverzekerder het stel voor de camera is en hoe beter wij precies weten wat we doen, hoe beter het eindresultaat.

Wat vroeger een zeer moeilijk proces was, is nu een van de interessantste en leukste dingen die we doen, en we kijken er elke keer weer naar uit.

Hoe AI datagedreven beslissingen verandert en hiaten blootlegt

De grootste winst van AI is dat we met onze gegevens kunnen praten. In plaats van alleen dashboards te hebben, kunnen we een vraag stellen en binnen enkele seconden een antwoord krijgen. In plaats van naar een teamlid te gaan en te wachten tot diegene een getal opzoekt, vragen we het gewoon aan AI. Deze verschuiving van op meningen gebaseerde naar datagedreven besluitvorming in het dagelijks werk is enorm.

Het nadeel is dat AI de hiaten in je infrastructuur genadeloos blootlegt. Zodra je AI met je gegevens probeert te laten werken, realiseer je je hoe rommelig, onvolledig of slecht gestructureerd die zijn. Het knelpunt is niet de AI, maar alles eromheen. Dat omvat de codebase, de gegevenspijplijnen en de manier waarop informatie wordt opgeslagen.

Het is een paradox. Op het moment dat je ziet wat AI kan doen, zie je ook hoeveel werk er nog voor je ligt. Dat is nederig stemmend, maar waardevol. Je kunt niet repareren wat je niet kunt zien.

Waarom AI richting moet geven aan technische marketingbeslissingen

Onze processen zijn dus volledig veranderd, maar de verantwoordelijkheid niet. Kwaliteitscontrole, verfijning en de definitieve goedkeuring blijven altijd bij ons.

De strategie op hoofdlijnen blijft ook mensenwerk, en ik geloof dat dit nog lange tijd zo zal blijven. Geen enkele AI beschikt over de volledige context van de merkgeschiedenis, de visie, de positionering en de intuïtie die je opbouwt door er jarenlang mee bezig te zijn. Er loopt een rode draad door alle grote beslissingen, en die komt van mensen, niet van modellen.

Dat gezegd hebbende, wordt AI de betere keuze wanneer je strategie opdeelt in kleinere, technischere onderdelen. Gegevens samenvoegen, bronnen vergelijken, diepgaand onderzoek doen en technische workflows uitvoeren. AI kan taken voltooien die een menselijk team dagen of weken zouden kosten. Het helpt daar niet alleen bij; het presteert beter.

Wij bepalen dus het waarom en het waar. Vervolgens definiëren we met hulp van AI het gewenste resultaat en hoe we dat uitvoeren.

Waarom AI niet aan de verwachtingen voldoet bij ontwerptaken

En hier is nog een gebied waarop AI ondermaats presteert: ontwerp. Zonder enige twijfel.

Ik verwachtte dat AI inmiddels veel verder zou zijn voor visueel werk, maar zover is het simpelweg nog niet. Je kunt interessante afbeeldingen genereren, creatieve ideeën krijgen en zelfs iets maken dat op het eerste gezicht indrukwekkend uitziet. Maar wanneer je het nodig hebt voor je merk, je product, je visuele identiteit en je specifieke context, valt het door de mand.

Als het gaat om afbeeldingen bewerken, taken uitvoeren waar een ervaren Photoshop-gebruiker minuten voor nodig heeft en merkelementen consistent integreren — het is niet goed genoeg. De kloof tussen een coole, door AI gegenereerde visual en iets wat we in onze marketing kunnen gebruiken, is nog steeds enorm.

Dit was het gebied waarop ik de meeste vooruitgang verwachtte, en het is het gebied dat me het meest heeft teleurgesteld.

AI is ook te oppervlakkig als het gaat om begrijpen wat mensen leuk vinden, wat interessant is om te lezen en hoe je iemands aandacht trekt. Het kan content produceren, maar het begrijpt niet waardoor iemand stopt en oplet. Waar emoties een rol spelen, staat AI nog ver af van echte creativiteit.

Als je praat met je community, met mensen met wie je al drie jaar een relatie opbouwt, begrijpt AI dat niet. Het is altijd te verkoopgericht. Het voelt meestal niet goed. Negen van de tien keer klopt de toon niet. Je krijgt wel ideeën en soms bereik je met een kleine aanpassing het perfecte resultaat. Maar het direct gebruiken — geen sprake van.

Waarom het gebruik van bestaande AI-oplossingen cruciaal is voor succes

Wanneer mensen voor het eerst met AI aan de slag gaan, vooral als ze eerder tegen ontwikkelingsknelpunten aanliepen, zien ze plotseling veel mogelijkheden om dingen te creëren. Dit is ook de grootste valkuil. Je begint alles aan te passen, bouwt alles vanaf nul op en raakt verdwaald in het proces.

Onthoud dus dat je niet alles zelf hoeft te bouwen. Er bestaan al oplossingen. Specifieke oplossingen hebben je probleem al aangepakt. Gebruik ze. Integreer ze in je werkstromen. Bereik eerst het eindresultaat.

Ik wou dat ik dit had geweten toen ik met AI begon. Ik probeerde het perfecte systeem te bouwen, waardoor ik nooit iets afmaakte.

Blijf niet steken in het proces. Bereik het eindresultaat en verbeter het daarna stap voor stap.

En ik wil dit nog noemen: meestal heb je alleen Claude of ChatGPT nodig. Die algemene hulpmiddelen zijn je beste sparringpartners, onderzoekers en bouwers.

Hoe AI marketingleiders helpt patronen te herkennen

AI heeft me geholpen om in systemen te denken. Mijn werk bestaat niet uit afzonderlijke creatieve campagnes. Veel campagnes waarin ik aanzienlijk veel tijd steek, zijn in feite herhaalbaar. Ze hebben schema's en raamwerken. Eerder had ik niet het overzicht op hoog niveau om dat te zien. Maar hoe meer ik met AI werk, hoe duidelijker die patronen worden.

De echte verandering gaat niet over meer doen. Onze werkstromen zijn zoveel effectiever geworden dat we dieper kunnen gaan en betere content kunnen creëren met dezelfde middelen.

Digitale PR is een goed voorbeeld. In het verleden onderzocht ik handmatig misschien honderd campagnes om te begrijpen wat een geweldige PR-campagne maakt, volgde ik cursussen en las ik casestudy's. Het verwerken van deze content was moeilijk en ik had moeite om genoeg kennis op te doen om de onderliggende raamwerken en patronen te zien.

Sinds AI zijn intrede deed, heb ik een database opgebouwd met duizenden digitale PR-campagnes. Ik kan met die gegevens werken, achterhalen wat werkte, overeenkomsten identificeren en mijn eigen raamwerken destilleren. Nu denk ik niet meer aan afzonderlijke campagnes. Ik denk in systemen.

Hoe orkestratieteams marketingstrategieën versterken

Ons marketingteam is veranderd van teams die handmatig werk verrichten in orkestratieteams.

Voorheen dacht de ene persoon na over het systeem, legde een andere het uit en onthield en gebruikte iedereen het. Nu werkt iedereen met AI-agenten en directe toegang tot AI en de gegevens in het systeem. Iedereen levert input op de workflow. Dat betekent dat je veel sneller vooruitgaat en veel meer ruimte hebt voor ontwikkeling.

Het betekent ook dat de kwaliteit van je teamleden belangrijker is. Je hebt mensen nodig die graag leren en op de hoogte willen blijven van wat AI kan doen. Als je een team met zulke mensen kunt opbouwen, heb je een winnend team.

Dat is een uitdaging. Iedereen verwacht dat AI mensen zal vervangen, maar in werkelijkheid betekent het dat je mensen moet vinden die met AI kunnen werken. En die talentenpool is klein.

Waarom marketingleiders ingenieurs moeten worden

Mijn advies is om te stoppen met marketing managen en te beginnen met marketing bouwen. Bedenk je beste idee voor een volledig geautomatiseerde workflow en bouw die. Zo leer je wat er mogelijk is.

Je bent niet langer het hoofd van een marketingeiland. Je bent een ingenieur. Zo eenvoudig is het.

Met AI heb je de kracht om te creëren binnen handbereik en moet je gaan denken als een ontwikkelaar. Begrijp wat API's zijn, hoe gegevens stromen en wat prompts wel en niet kunnen. Werk in systemen, niet in campagnes.

Dat is de enige manier om op te schalen. Voorheen betekende opschalen meer mensen, meer handmatig werk en meer middelen. Nu is het code. Je moet je manier van denken verschuiven van mensen en emoties naar gegevens en automatiseringen. Daar zit de hefboomwerking. Ik denk niet dat het eenvoudiger is. Het is gewoon anders.

Volg het werk

Je kunt het werk van Eduard Luta volgen op LinkedIn. Bekijk ook dua.

Er volgen meer interviews met experts op The CMO Club!