No-code tools of AI-as-a-Service: Welke aanpak past het best bij jouw ambities?

De manier waarop bedrijven processen automatiseren is de afgelopen jaren drastisch veranderd. Dit komt mede door de opkomst van no-code oplossingen. No-code tools maken het namelijk mogelijk om snel nieuwe ideeën te testen, zonder ook maar één regel code te schrijven. Maar voor welk type automatiseringen zijn deze tools geschikt? En wanneer kun je beter kiezen voor gespecialiseerde oplossingen, zonder daar direct veel tijd of geld aan kwijt te zijn? In dit artikel leggen we het aan je uit. 

De opkomst van no-code in e-commerce en marketing

Coderen zonder technische kennis dus. Het klinkt bijna als iets onwerkelijks. Toch maken tools als Zapier, Make.com (voorheen Integromat) en Shopify-apps het waar. Ze zijn de afgelopen jaren steeds populairder geworden bij bijvoorbeeld marketeers en e-commerce managers. En niet alleen vanwege de functionaliteiten, maar ook vanwege de toegankelijkheid, snelle implementatie en lage leercurve.

No-code platforms stellen teams in staat om:

• Processen te automatiseren zonder al te veel technische kennis

• Snel nieuwe ideeën te testen zonder IT-resources

• Marketing en verkoop workflows op te zetten zonder ontwikkelingskosten

Waar no-code tools geweldig voor zijn

No-code platforms zijn erg geschikt wanneer het gaat om het ad hoc testen van nieuwe ideeën en het opzetten van zogenoemde "lineaire workflows" (als-dit-dan-dat). Zo kun je binnen enkele kliks een geautomatiseerde e-mailflow opzetten voor een cart abandonment campagne of een bevestigingsmail na een aankoop. Maar ook een opvolging met verleidende korting opzetten bij een exit is een eitje. Of het versturen van een enquête na een aankoop om feedback over het bestelproces te verzamelen. No-code platforms geven marketing teams daarmee meer flexibiliteit en autonomie, waardoor ze snel kunnen inspelen op kansen en experimenteren met nieuwe use cases. En dat alles zonder te investeren in extra IT-capaciteit. 

Praktijkvoorbeeld: Een kleine webshop in handgemaakte sieraden automatiseert hun klantenservice volledig via Shopify-apps en Zapier. Wanneer een klant een bestelling plaatst, ontvangt deze automatisch een bevestigingsmail. Na levering wordt na 5 dagen een follow-up mail verstuurd met de vraag om een review te schrijven. Als de klant reageert, wordt automatisch een kortingscode voor de volgende aankoop verzonden. Dit hele proces is opgezet zonder enige technische kennis.

Waar no-code tools tekort komen

No-code tools zijn ideaal voor eenvoudige automatiseringen, maar bereiken snel hun limieten bij toenemende complexiteit. Zo zul je bij hoge volumes data of complexe datastromen al gauw prestatieproblemen ervaren. Binnen de platformen ontbreekt het aan diepgaande leeralgoritmes die patronen kunnen herkennen en bij geavanceerde personalisaties neemt de kans op vertraging in real-time toepassingen rap toe. Bovendien worden in dergelijke tools automatiseringen uitgevoerd voor enkele gebeurtenissen (nieuwe bestelling, product bijgewerkt) en kunnen er niet efficiënt analyses over meerdere datapunten - en via verschillende kanalen - worden gedaan. Tot slot zijn ook de mogelijkheden voor gelijktijdige processen beperkt. 

Praktijkvoorbeelden
Een cosmeticabedrijf wilde productaanbevelingen doen op basis van gecombineerd gedrag: website-interacties, aankoopgeschiedenis, productreviews en zelfs seizoensgebonden voorkeuren. Hun no-code tool kon slechts één gedragsvariabele tegelijk verwerken, waardoor ze vastliepen in oppervlakkige personalisatie.

Een fashion marketplace met 100.000+ producten en miljoenen maandelijkse bezoekers probeerde real-time productaanbevelingen te implementeren via een no-code oplossing. Het resultaat: trage laadtijden, onnauwkeurige aanbevelingen en uiteindelijk een negatieve impact op de gebruikerservaring en conversiepercentages.

Het alternatief: AI-as-a-Service

Wanneer je dit soort complexere processen wil automatiseren, kijk je al snel naar maatwerkoplossingen. Het probleem is alleen dat veel organisaties niet intern de expertise of middelen beschikbaar hebben om dergelijke oplossingen te ontwikkelen. En een extern bureau maatwerksoftware laten ontwikkelen is vaak erg kostbaar. In zulke gevallen biedt AI-as-a-Service een uitkomst. Hierbij besteed je de ontwikkeling en het onderhoud van complexe AI-gedreven oplossingen uit aan een gespecialiseerde partij voor een vast maandbedrag.

Wanneer zou je het omarmen van AI-as-a-Service overwegen? Hieronder vier concrete voorbeelden van situaties waarvoor het inschakelen van AI-as-a-Service de aanbevolen aanpak is:

Geavanceerde productaanbevelingen
Wanneer je hyper-gepersonaliseerde aanbevelingen wilt doen op basis van real-time gedrag, historische aankopen, en contextuele data. Ideaal voor grote e-commerceplatformen met duizenden producten en dynamische klantvoorkeuren, en voor het optimaliseren van cross-selling en upselling met geavanceerde algoritmes.

Churn voorspellen en voorkomen
Essentieel voor abonnement-gebaseerde e-commerce of loyalty programma's waar retentie cruciaal is, voor producten met hoge klantacquisitiekosten, en voor markten met intense concurrentie waar klantbehoud een concurrentievoordeel biedt.

Dynamische klantsegmentatie & gedragsanalyse
Voor data-gedreven marketingcampagnes en hyper-gepersonaliseerde customer journeys, bij het combineren van gedragsdata van meerdere kanalen, en voor het targeten van niche-doelgroepen binnen je grotere klantbestand.

A/B testing en optimalisatie "on steroids"
Voor grootschalige e-commerce campagnes met complexe variabelen, bij het optimaliseren van productpagina's of checkout flows, en wanneer je personalisatie op grote schaal wilt toepassen met duizenden mogelijke variaties.

De meerwaarde van maatwerk AI ten opzichte van no-code oplossingen ligt in de dynamische, contextbewuste benadering. Waar standaardtools vaak werken met statische regels en eenvoudige segmentatie, biedt AI geavanceerde machine learning-modellen die real-time leren en aanpassen, multi-variabele experimenten mogelijk maken, en verborgen patronen ontdekken die menselijke analyses missen. Het resultaat: potentieel hogere conversie, betere retentie en meer effectieve marketing-inspanningen.

Praktijkvoorbeelden
Een sportwinkel implementeerde een AI-gestuurde aanbevelingsengine die rekening houdt met lokaal weer, seizoensgebonden sporten en persoonlijke voorkeuren. Wanneer een klant die eerder hardloopschoenen kocht de website bezoekt tijdens regenachtig weer, toont het systeem automatisch waterdichte hardloopaccessoires. In de zomer krijgt dezelfde klant aanbevelingen voor zomersportkleding gebaseerd op lokale temperaturen. Dit resulteert in een stijging in cross-selling conversie.

Een foodbox-abonnementsdienst implementeerde een AI-churn predictiemodel dat klantgedrag analyseert: maaltijdkeuzes, wijzigingsfrequentie, klantenservicecontacten, en zelfs gewijzigde levertijden. Het systeem identificeert klanten met een hoog churnsrisico twee weken voordat ze waarschijnlijk zullen opzeggen, en triggert automatisch een persoonlijk retentieprogramma: een gepersonaliseerde e-mail met recepten die aansluiten bij hun voorkeuren, eventueel een telefoontje van klantenservice, of een speciale korting op hun favoriete maaltijdbox.

Samengevat: no-code tools VS outsourcing naar AI-as-a-Service

No-code tools zijn ideaal voor:

• Kleine tot middelgrote bedrijven met eenvoudige automatiseringsbehoeften

• Teams die snel willen experimenteren

• Standaard marketing workflows zoals eenvoudige e-mail campagnes

• Statische segmentatie en lineaire customer journeys (als-dit-dan-dat)

• Bedrijven met beperkte technische resources of budget

Outsourcing naar AI-as-a-Service is een beter oplossing voor:

• Bedrijven die willen concurreren op basis van superieure klantervaring

• E-commerce platforms met grote productcatalogi en veel traffic

• Marketeers die op zoek zijn naar een concurrentievoordeel door geavanceerde personalisatie

• Businesses met complexe klantsegmenten en diverse doelgroepen

• Subscription-based modellen waar churn prediction cruciaal is

• Organisaties die op schaal willen optimaliseren en personaliseren

• E-commerce en marketing teams die echt datagedreven beslissingen willen nemen

De keuze tussen no-code en uitbesteding hangt uiteindelijk dus af van je specifieke doelen, schaalbaarheid, complexiteit en gewenste resultaten. Voor eenvoudige use cases zijn no-code tools vaak voldoende, maar voor bedrijven die met grote hoeveelheden data werken of complexe analyses of voorspellingen willen uitvoeren, biedt maatwerk AI-as-a-Service de beste route naar succes.

Hoe Entropical jouw e-commerce en marketing met AI-as-a-Service ondersteunt

Entropical neemt de ontwikkeling en onderhoud van complexe, geïntegreerde AI-oplossingen volledig uit handen, al vanaf €149 per maand. 

• Geen standaardoplossing: AI-automatiseringen worden specifiek gebouwd rond jouw bestaande platformen en processen. In tegenstelling tot standaard tools, die je dwingen binnen hun kaders te werken, is een AI-as-a-Service oplossing volledig aangepast aan jouw specifieke behoeften.

• Volledig beheerd: Je team hoeft zich geen zorgen te maken over technische complexiteit of onderhoud. AI-experts zorgen voor de ontwikkeling, implementatie en doorlopende optimalisatie. Dit betekent dat je marketingteam zich kan focussen op strategie en resultaten, niet op technologie.

• Schaalbaar en veilig: Professionele AI-oplossingen zijn ontworpen om probleemloos mee te groeien met je bedrijf, met real-time verwerking van grote hoeveelheden data zonder prestatieverlies. Bovendien voldoen ze aan de hoogste veiligheidsnormen voor gegevensbeveiliging.

• Strategische consultancy: Naast technische implementatie biedt Entropical strategische consultancy om je te helpen maximale ROI te behalen en je oplossingen doorlopend te verfijnen op basis van resultaten en veranderende marktomstandigheden.

Wil je meer weten over hoe maatwerk AI-oplossingen jouw e-commerce of marketingstrategie kunnen versterken? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek.