CMO deelt hoe je KI gebruikt als een leer- en experimentatielus

Lomit Patel is een leidinggevende op het gebied van groei en marketing en is momenteel CMO bij TYB (Try Your Best). Hij is ook de auteur van Lean AI.

We spraken met Lomit om te leren hoe hij marketingactiviteiten omzet in een continue cyclus van leren en experimenteren. Dit is wat hij vertelde.

Marketing wordt opnieuw gedefinieerd

De afgelopen 20+ jaar heb ik bedrijven als Roku, IMVU, TrustedID en Texture geholpen om op te schalen. Momenteel ben ik CMO bij TYB (Try Your Best), waar ik leiding geef aan een slanke maar zeer slagvaardige marketingorganisatie die is opgebouwd rond één kerngedachte: een community is geen kanaal, maar een systeem om naar de markt te gaan.

In elk van deze functies heb ik consequent systemen gebouwd die klantinzichten verbinden met meetbare bedrijfsresultaten. In het begin van mijn carrière werd groei grotendeels door kanalen gedreven. Je optimaliseerde campagnes, testte creaties en schaalde op wat werkte. Maar zelfs toen richtte ik me op iets diepers: hoe je data en experimenten kunt gebruiken om giswerk te elimineren en de snelheid van besluitvorming in de hele funnel te verhogen.

Die manier van denken ontwikkelde zich tot een breder perspectief dat ik heb verkend in mijn boek Lean AI, waarin ik me niet alleen richtte op het gebruik van AI voor efficiëntie, maar ook op het opnieuw ontwerpen van de manier waarop groeisystemen functioneren.

Bij IMVU gingen we bijvoorbeeld over van handmatige optimalisatie naar AI-gestuurde orkestratie van gebruikersreizen, creatieve tests en betrokkenheid gedurende de levenscyclus. Mijn doel was altijd hetzelfde: de snelheid en kwaliteit van het leren verhogen en tegelijkertijd retentie en LTV verbeteren.

Vandaag de dag is die verschuiving als CMO bij TYB volledig versneld. AI is niet langer alleen een hulpmiddel in de stack; het wordt de operationele laag voor moderne marketing. We gaan van campagnedenken naar systeemdenken, waarbij signalen, automatisering en creatieve intelligentie in realtime voortdurend op elkaar inwerken.

Wat mij het meest enthousiast maakt, is dat marketing fundamenteel opnieuw wordt gedefinieerd. We veranderen van kanaalbeheerders en verhalenvertellers in architecten van intelligente groeisystemen die leren, zich aanpassen en impact opschalen op het gebied van acquisitie, betrokkenheid en monetisatie.

Hoe AI marketing heeft veranderd in een realtime leersysteem

AI heeft drie belangrijke aannames in marketing ter discussie gesteld:

1. In een AI-gestuurde omgeving wordt kanaalefficiëntie meer een uitgangspunt dan een knelpunt. Het systeem eromheen zorgt voor onderscheid in prestaties — hoe snel kun je intentie detecteren, gedrag interpreteren, hypothesen genereren en berichtgeving of productervaringen daarop aanpassen.
2. AI liet ons zien dat segmenten niet stabiel genoeg zijn om de basis van marketingstrategieën te vormen. Traditionele segmentatiemodellen gaan uit van relatief vaste gebruikersgroepen voor consistente berichtgeving. Met AI zien we nu dat gebruikersgedrag veel vloeiender is. Intentie verschuift snel en statische segmenten lopen vaak achter op de werkelijkheid. Dit bracht ons ertoe over te stappen op dynamische, voortdurend bijgewerkte clustering op basis van gedrag.
3. Campagnes zijn niet langer de kerneenheid van marketinguitvoering. Campagnes gaan uit van een begin, einde en evaluatiecyclus. AI stuurde ons richting altijd actieve systemen waarin experimenten voortdurend worden uitgevoerd, leren incrementeel plaatsvindt en optimalisatie continu is in plaats van episodisch.

Met andere woorden: marketing is een realtime leersysteem waarin snelheid van interpretatie en aanpassing belangrijker zijn dan statische planning of perfecte targeting.

Hoe AI marketingprocessen hervormt

We zijn dus verschoven van statische campagneplanning naar altijd actieve, door signalen gestuurde experimenten binnen het volledige marketingsysteem.

Historisch gezien planden we campagnes in cycli. We bepaalden de berichtgeving, bouwden creatieve sets, lanceerden ze en analyseerden vervolgens de resultaten na een aanzienlijke vertraging. Dat model is te traag in een AI-gebaseerde omgeving, omdat gebruikersgedrag en intentiesignalen zich snel ontwikkelen.

We introduceerden een door AI ondersteund groeiproces dat realtime gedragssignalen voortdurend omzet in geactiveerde experimenten en adaptieve berichtgeving voor levenscyclus-, inhouds- en prestatiekanalen. In plaats van te wachten tot een campagne is afgelopen, beschouwen we elk betekenisvol gebruikerssignaal, onboardinggedrag, communitydeelname en activiteit van makers nu als input om onmiddellijk de volgende beste actie te bepalen.

In de praktijk heeft dit de manier waarop teams werken veranderd. Creatieve iteratie verloopt sneller omdat AI helpt voortdurend varianten te genereren en te testen. Levenscyclusmarketing is dynamischer omdat berichtgeving niet langer gekoppeld is aan vaste segmenten, maar aan veranderende gedragsclusters. En intentiesignalen binnen het product informeren steeds vaker prestatiemarketing, en niet alleen targeting op platformniveau.

De grootste verandering is echter cultureel. Marketing is niet langer georganiseerd rond campagnes. Het is georganiseerd rond een voortdurende leerlus waarin AI ons helpt signalen te detecteren, hypothesen te genereren en wat werkt vrijwel realtime op te schalen.

Een door AI ondersteund groeiproces

Lomit deelt

In plaats van te vertrouwen op statische persona’s of vaste levenscyclusfasen, gebruiken we AI om patronen te identificeren zoals “hoge intentie maar lage activatie,” “actieve deelnemers met een laag retentierisico,” of “nieuwe gebruikers die vroegtijdig gedrag vertonen dat op ambassadeurschap wijst.”

Dit is de werkwijze:

1. Het begint met realtime gedragssignalen binnen het product en de communitylaag. We volgen acties zoals de voortgang van onboarding, de diepgang van deelname, activiteit van makers en betrokkenheidspatronen. De belangrijkste verschuiving is dat deze signalen niet langer alleen analytische dashboards zijn; ze vormen gestructureerde input voor ons marketingsysteem. Tools: Segment voor het verzamelen en routeren van gebeurtenissen, Amplitude voor gedragsanalyse en Snowflake als ruggengraat van het datawarehouse.
2. Vervolgens helpt AI ons deze signalen te clusteren en te interpreteren in dynamische intentiesegmenten. In plaats van te vertrouwen op statische persona's of vaste levenscyclusfasen, gebruiken we AI om patronen te identificeren zoals “hoge intentie maar lage activatie”, “actieve deelnemers met een laag retentierisico” of “nieuwe gebruikers die vroegtijdig gedrag vertonen dat op ambassadeurschap wijst”. Deze segmenten evolueren voortdurend op basis van live gedrag. Tools: BigQuery en Python/ML-modellen om gedragskenmerken op te bouwen, met OpenAI (GPT) voor het labelen en interpreteren van opkomende intentiepatronen.
3. Nadat we deze clusters hebben gevormd, helpt AI ons bij het genereren van hypothesen en een creatieve richting. Voor elk segment bepalen we de boodschap die het gedrag waarschijnlijk het meest zal beïnvloeden, en AI helpt varianten te genereren voor teksten, aandachttrekkers en inhoudelijke invalshoeken. Dit is geen volledig geautomatiseerde output, maar het verhoogt de snelheid waarmee we verschillende berichtgevingsroutes kunnen verkennen aanzienlijk. Tools: ChatGPT en Claude voor het genereren van invalshoeken voor berichtgeving, aandachttrekkers en positioneringsvarianten, met Notion AI om een voortdurend bijgewerkte creatieve bibliotheek te organiseren en te onderhouden.
4. Daarna voeren we deze output in voor voortdurende experimenten via levenscyclus-, betaalde en communitycontactpunten. In plaats van geïsoleerde campagnes uit te voeren, zetten we voortdurend kleine, iteratieve tests in en passen we berichtgeving, creatieve uitingen en timing aan op basis van realtime prestatiesignalen. Tools: Braze voor levenscyclus-experimenten, Optimizely voor A/B-tests van product en website en LaunchDarkly voor functievlaggen en gecontroleerde uitrol.
5. Tot slot, en het belangrijkst, sluit het systeem de cyclus met door AI ondersteunde synthese van leerpunten. We analyseren niet alleen wat beter presteerde; we gebruiken AI om zichtbaar te maken waarom bepaalde boodschappen of klantreizen voor specifieke segmenten werkten. Deze inzichten informeren vervolgens rechtstreeks bijgewerkte segmentatielogica, berichtgevingskaders en marketingbeslissingen die door het product worden geïnformeerd. Tools: Amplitude voor gedragsinzichten, Looker voor gestructureerde rapportage en Claude om leerpunten te synthetiseren tot narratieve en besliskaders.

Hoe AI-vernieuwingen marketeers ten goede komen

Positief bekeken is de grootste impact van AI de snelheid en verwerkingscapaciteit van experimenten. We hebben het aantal creatieve en levenscyclus-experimenten dat we in een bepaalde periode kunnen uitvoeren aanzienlijk verhoogd, omdat AI de drempel verlaagt voor het genereren van varianten, het testen van berichtgeving en het itereren op basis van vroege prestatiesignalen. Dit heeft geleid tot snellere leercycli binnen zowel acquisitie- als retentieprogramma's.

We hebben ook verbeteringen gezien in de conversie-efficiëntie, dankzij een beter gebruik van signalen. Door gedrag binnen het product en de community te koppelen aan marketingactivering, reageren we veel eerder op intentie in de gebruikersreis. Dat heeft de kwaliteit van de stroom van verkeer naar activering verbeterd en de retentie verderop versterkt, omdat gebruikers contactmomenten ontvangen die relevanter zijn in hun context.

Een ander duidelijk voordeel is de verminderde afhankelijkheid van rigide segmentatie en handmatige analyse. Door AI aangestuurde clustering en het genereren van inzichten kunnen we toewerken naar dynamische doelgroepdefinities, die beter weerspiegelen hoe gebruikers zich gedragen dan de manier waarop we hen historisch gezien indeelden.

Het risico van te snel handelen op basis van AI-inzichten

Aan de meer genuanceerde kant hebben we ook onze verwachtingen rond ruis in signalen en overmatige automatisering moeten bijstellen.

In het begin handelden we vaak te snel op te veel door AI gegenereerde inzichten, waardoor versnippering in onze berichtgeving en een overdaad aan experimenten ontstond. We moesten een stap terug doen en sterkere menselijke filters introduceren voor prioritering en consistentie van het verhaal.

We onderschatten ook de behoefte aan discipline bij het vooraf definiëren van succesmetingen. AI maakt het heel eenvoudig om snel te itereren, maar als je experimenten niet koppelt aan duidelijke gedrags- of omzetresultaten, kun je uiteindelijk optimaliseren voor betrokkenheid binnen een beperkt deel van het systeem in plaats van voor een betekenisvolle bedrijfsimpact.

Als ik dat eerder had begrepen, zou ik minder tijd hebben besteed aan het opschalen van het aantal experimenten en meer tijd aan het ontwerpen van het operationele model rond door AI aangestuurde beslissingen, waaronder strakkere hypothesekaders, duidelijker eigenaarschap van beslissingen en een betere afstemming tussen marketingsignalen en bedrijfsresultaten.

Wat AI afhandelt en waar mensen toezicht houden

We trekken een duidelijke grens tussen datgene waarop AI ons informeert en datgene waarvoor mensen verantwoordelijk zijn. Het onderscheid komt neer op één vraag: gaat dit over optimalisatie en patroonherkenning, of over beoordelingsvermogen, context en smaak?

We vertrouwen steeds meer op AI voor signaalverwerking, segmentatie en experimenten op schaal. Dat omvat het identificeren van gedragspatronen in community- en productactiviteiten, het clusteren van gebruikers in dynamische segmenten op basis van realtimeacties en het genereren en itereren van varianten in creatieve uitingen en berichtgeving. AI analyseert ook op grote schaal prestatiegegevens over verschillende kanalen en brengt niet voor de hand liggende inzichten sneller aan het licht dan handmatige beoordeling ooit zou kunnen.

AI is vooral krachtig in het verkorten van de cyclus tussen signaal en actie. Het kan bijvoorbeeld verschuivingen in betrokkenheidsgedrag binnen het product of de community detecteren, hypothesen voorstellen en zelfs testbare creatieve varianten of varianten voor de gebruikerslevenscyclus genereren. Daardoor kunnen we veel meer experimenten uitvoeren dan een traditionele teamstructuur zou ondersteunen.

Mensen zijn verantwoordelijk voor positionering, verhaallijn en creatieve richting. AI kan varianten genereren, maar kan niet bepalen waar we voor staan of hoe we ons in de markt willen profileren. Daarvoor is context nodig over het merk, de psychologie van de doelgroep en differentiatie op de lange termijn; dat gaat verder dan patroonherkenning.

Lomit deelt

Dat AI tientallen kansen aan het licht kan brengen, betekent niet dat we op al die kansen moeten inspelen. Bepalen wat we niet doen en wat aansluit bij de bredere groeithese blijft een diep menselijke verantwoordelijkheid.

Vooral in omgevingen die door communities worden gedreven, heeft AI authentieke menselijke interactie en het opbouwen van vertrouwen niet vervangen. AI kan helpen bij het opschalen van betrokkenheid en het identificeren van patronen, maar kan de geloofwaardigheid die voortkomt uit echte deelname, leiderschap en menselijke oordeelsvorming tijdens momenten in de community niet nabootsen.

Mensen zijn ook verantwoordelijk voor prioritering en strategische afwegingen. Zoals ik eerder zei: het feit dat AI tientallen kansen aan het licht kan brengen, betekent niet dat we op al die kansen moeten inspelen. Bepalen wat we niet doen en wat aansluit bij de bredere groeithese blijft een diep menselijke verantwoordelijkheid.

Tot slot zijn mensen verantwoordelijk voor de interpretatie van betekenis. AI kan ons vertellen wat er gebeurt, maar mensen moeten begrijpen waarom het belangrijk is en hoe dit de strategie moet veranderen.

Hoe CMO's AI-transformatie moeten benaderen

Ik deel vier adviezen:

1. Beschouw AI niet als een verzameling hulpmiddelen die je in je bestaande marketingmachine kunt integreren. Beschouw het als een reden om de machine zelf opnieuw te ontwerpen. Omdat dit niet om productiviteit draait, vindt de echte verandering plaats wanneer je overstapt van campagnegebaseerde bedrijfsmodellen naar continue, signaalgestuurde groeisystemen waarin AI is ingebed in de manier waarop je intentie detecteert, beslissingen neemt en in realtime leert.
2. Denk opnieuw na over wat ‘schaal’ betekent. In het verleden draaide schaal om kanalen en budgetefficiëntie. In een door AI aangedreven wereld draait schaal om de snelheid waarmee je leert. De teams die winnen, zijn niet de teams die de meeste campagnes uitvoeren, maar de teams die signalen sneller dan alle anderen kunnen omzetten in experimenten, en experimenten in beslissingen.
3. Wees zeer bewust van waar mensen betrokken blijven. Naarmate AI meer uitvoering en analyse op zich neemt, wordt het menselijke voordeel sterker, niet zwakker. Leiders moeten extra inzetten op narratief, positionering en prioritering. Als alles meetbaar en optimaliseerbaar is, wordt beoordelingsvermogen de belangrijkste onderscheidende factor.
4. Investeer in systeemdenken in plaats van kanaaldenken. AI doorbreekt de silo’s tussen performance, de levenscyclus, product en community. De kans ligt in het ontwerpen van één geïntegreerd groeisysteem waarin signalen tussen al deze onderdelen stromen, in plaats van elk onderdeel afzonderlijk te optimaliseren.

Volg mee

Je kunt Lomit Patel volgen op LinkedIn en op zijn persoonlijke blog. Bekijk ook zijn boek Lean AI.

Er volgen meer interviews met experts op The CMO Club!