Waarom marketing vastloopt en hoe we daar in 2026 uitkomen
Liridon Bejta (Data Strategist, Springbok): Meer tools, minder beslissingen
Het einde van het jaar is traditioneel het moment van reflectie. Kijk ik terug op 2025 vanuit marketing, dan zie ik geen gebrek aan technologie maar een gebrek aan besluitvorming.
We investeren meer dan ooit in data, dashboards en AI. Toch nemen organisaties aantoonbaar slechtere beslissingen. Niet omdat marketeers hun werk niet begrijpen, maar omdat de technologie die hen zou moeten helpen structureel onvoldoende helpt.
Meer tools. Minder beslissingen. Dat was de marketing paradox van 2025.
Technologische overvloed, maar minder besluiten
De cijfers zijn duidelijk. Gartner schat dat organisaties met een omzet van circa 250 miljoen euro jaarlijks zo'n 4 miljoen euro verspillen aan onderbenutte marketingtechnologie. MIT rapporteert dat 95 procent van de GenAI-pilots de pilotfase niet ontgroeid. En in de praktijk zien we dat dashboards gemiddeld minder dan twee minuten per pagina worden bekeken (hier kan je ook zelf achter komen, plaats eens een GA4 tag op je looker studio dashboard).
Dat zijn geen incidenten. Dat zijn symptomen.
Kijk maar eens naar de tech ontwikkelingen van de laatste jaren. Meer data, meer tooling, meer AI dan ooit. Dat zou betekenen dat we beter in staat zijn ons werk te doen. Beter in staat om beslissingen te nemen. Althans, dat is telkens de belofte:
- Dashboarding: data inzichtelijk maken
- Big Data: steeds meer data beschikbaar
- Predictive analytics: laat het algoritme maar beslissen
- Self-service BI: inzichten naar de business verplaatsen
- AI agents: op veel grotere schaal beslissingen automatiseren
Telkens dezelfde belofte. Snellere beslissingen. Data democratiseren. Het zou moeten helpen.
In werkelijkheid gebeurt het tegenovergestelde. Naarmate het aantal tools, metrics en modellen toeneemt, groeit ook het aantal mogelijke interpretaties. Zonder dat expliciet wordt gemaakt welke keuze nu beter is dan het alternatief.
Technologie vergroot het inzicht, maar verkleint de beslissingsruimte niet. Het gevolg is geen versnelling, maar besluit uitstel. Analysis paralysis. Analyse wordt een doel op zich, in plaats van een middel.
Wat technologie wel doet (en structureel niet kan doen)
Dit is geen kritiek tegen dashboards, voorspelmodellen of AI. Ze zijn noodzakelijk. Maar ze hebben allemaal dezelfde fundamentele beperking.
Dashboards, voorspelmodellen en AI-agents beantwoorden vragen als:
- Wat gebeurt er?
- Wat is het patroon?
- Wat zal er waarschijnlijk gebeuren als alles hetzelfde blijft?
Dat is waardevol, maar strategische besluitvorming vraagt iets anders:
- Wat gebeurt er als wij ingrijpen?
- Wat is het effect van deze keuze ten opzichte van een alternatief?
Zolang technologie dat onderscheid niet expliciet maakt, blijven organisaties investeren in systemen die inzicht genereren, maar geen richting geven.
De Ladder of Causality: waarom vrijwel alles level 1 blijft
Om te begrijpen waarom dit zo hardnekkig is, helpt het om te kijken naar het werk van Judea Pearl, grondlegger van causaliteit binnen AI. Hij introduceerde de Ladder of Causality, een model dat beschrijft hoe wij redeneren en hoe beslissingen tot stand komen:
Level 1: Observatie
Patronen herkennen en voorspellen op basis van historische data.
Omdat iemand een tandenborstel koopt, verwacht ik dat hij ook tandpasta koopt.
Level 2: Interventie
Actief ingrijpen en het effect meten.
Wat gebeurt er als ik 10% korting geef?
Level 3: Counterfactuals
Alternatieve realiteiten vergelijken.
Had deze klant ook gekocht zonder korting? Of met 5%?
Voor daadwerkelijke besluitvorming zijn level 2 en 3 essentieel. Toch opereert digital marketing vrijwel volledig op level 1.
- Dashboards blijven bij observatie
- Voorspelmodellen optimaliseren correlaties
- AI-agents automatiseren bestaande aannames
Geen van deze technologieën kan aantonen dat een marketing interventie de oorzaak is van groei. En zolang dat ontbreekt, optimaliseren we vooral efficiëntie. En dus niet op effectiviteit.
Dat is het best bewaarde geheim van 2025.
De LLM-test (en waarom die precies bevestigt wat er misgaat)
Wie twijfelt kan dit eenvoudig zelf testen. Vraag een willekeurig LLM-model naar de Ladder of Causality en waar het zichzelf op die ladder plaatst.
Het antwoord is altijd hetzelfde. LLM’s opereren op basis van statistische patronen. Dat is geen tekortkoming, maar een logisch gevolg van hun ontwerp. Ze hebben geen toegang tot een alternatieve werkelijkheid waarin een andere beslissing is genomen.
LLM’s kunnen samenvatten, voorspellen en adviseren op basis van het verleden. Maar ze kunnen niet verantwoorden waarom een keuze beter is dan een andere. En precies daar begint strategische besluitvorming.
Wat marketing nodig heeft in 2026
Niet meer dashboards. Niet betere AI agents. Maar vooral een ander denkkader.
Marketing heeft mensen nodig die begrijpen hoe beslissingen worden genomen en die oorzaak en gevolg omarmen. Concreet betekent dat drie stappen:
- Analyseer je besluitvorming
Welke inzichten sturen vandaag de keuzes? En verkleinen die inzichten daadwerkelijk de beslissingsruimte? - Focus op key metrics en incrementaliteit
Key Performance Indicators bestaan niet voor niets. Hoeveel extra waarde creëren we werkelijk? Wat is het incrementele effect? - Omarm causaliteit
Werk met interventies (level 2) en counterfactuals (level 3). Welke actie werkt echt? En wat was er gebeurd als we het anders hadden gedaan?
De trade-off is duidelijk: durven loslaten. Van dashboards die inzicht geven maar geen besluit afdwingen. Van level 1 zekerheden die vooral schijnveiligheid bieden.
2026: Niet meer tools. Maar betere antwoorden
Zolang marketing beslissingen baseert op observatie in plaats van interventie, blijft groei een aanname in plaats van een bewezen effect.
Causaliteit is daarmee geen academische luxe, maar een randvoorwaarde om marketing bestuurbaar te maken. Niet voor betere rapportages, maar voor betere besluiten. Niet om meer te weten, maar om beter te kiezen.
Laat 2026 het jaar worden waarin marketing weer kan uitleggen wat elke extra euro daadwerkelijk heeft veroorzaakt.
Niet meer tools. Maar betere antwoorden.
Liridon Bejta is Data Strategist bij Springbok
Volg Marketing Report op LinkedIn!
Abonneer je op onze gratis dagelijkse nieuwsbrief
Registreer jouw bureau gratis in de Marketing Report reclamebureau database The List
Lees ook:
Dit artikel is gepubliceerd door: Bas Vlugt
