Retailorganisaties wereldwijd ervaren een fundamentele verschuiving in hun benadering van marketing en merchandising, waarbij kunstmatige intelligentie (AI) de centrale pijler van deze transformatie wordt. De trend weerspiegelt een bredere erkenning dat AI niet langer een aanvullende tool is, maar eerder de fundamentele infrastructuur waarmee moderne retailactiviteiten moeten functioneren. Deze verschuiving omvat alles van klantsegmentatie en gepersonaliseerde targeting tot dynamische contentgeneratie en real-time campagne-optimalisatie, en hervormt de gehele customer journey, van ontdekking tot aankoop.
De omvang van deze transformatie is opmerkelijk. De uitgaven aan retail media zullen naar verwachting in 2025 $60 miljard bereiken en in 2028 stijgen naar $100 miljard, waarbij AI dient als de belangrijkste motor die deze explosieve groei aandrijft. Wat dit moment onderscheidt van eerdere golven van retailinnovatie, is de gelijktijdigheid van verandering: retailers nemen AI niet sequentiëel of in geïsoleerde pockets over, maar eerder over meerdere, onderling verbonden contactpunten—van gesponsorde productplaatsingen op e-commerce platforms tot digitale schermen in de winkel tot offsite targeting via het open web.
De convergentie van AI-gedreven capabilities
De implementatie van AI in retail marketing en merchandising vindt plaats in verschillende afzonderlijke, maar diepgaand met elkaar verbonden domeinen. Op het gebied van audience targeting stelt AI retailers in staat om verder te gaan dan demografische benaderingen naar gedragsvoorspelling en preferentiemodellering. In plaats van brede netten uit te gooien, kunnen merken nu doelgroepen segmenteren met wat professionals omschrijven als "chirurgische precisie", waarbij niet alleen wordt voorspeld wie er mogelijk koopt, maar ook welke producten hen aanspreken, op welk punt in hun overwegingscyclus en via welk kanaal ze het meest reageren.
Real-time optimalisatie vertegenwoordigt een andere cruciale dimensie. Waar marketingcampagnes in het verleden weken of maanden van tevoren werden gepland, met prestatiecijfers die pas achteraf arriveerden, passen AI-systemen nu continu biedstrategieën, creatieve variaties en plaatsingsbeslissingen aan. Dit elimineert de vertraging tussen actie en inzicht, waardoor marketeers vrijwel onmiddellijk kunnen reageren op prestatiesignalen in plaats van te wachten op kwartaal- of maandelijkse beoordelingen.
Personalisatie op schaal, wat lange tijd een theoretisch ideaal in de detailhandel bleef, wordt nu operationeel haalbaar. AI-gestuurde systemen genereren productaanbevelingen die zijn afgestemd op individuele browse- en aankoopgeschiedenissen, dynamiseren prijzen op basis van vraagsignalen en klantsegmenten, en produceren zelfs creatieve items die zijn aangepast voor verschillende doelgroepsegmenten. Wat voorheen alleen haalbaar was via handmatige curatie voor klanten met een hoge waarde, kan nu worden ingezet over hele klantenbestanden.
De productinfrastructuur uitdaging
Deze evolutie heeft diepgaande gevolgen voor de manier waarop retailers hun productdata en contentactiviteiten moeten structureren. De effectiviteit van AI-gestuurde personalisatie en targeting hangt volledig af van de kwaliteit, volledigheid en actualiteit van de onderliggende productinformatie. Standaard merchandise feeds—de gestructureerde gegevensbestanden die e-commerce platforms, vergelijkingszoekmachines en advertentiesystemen aandrijven—moeten nu aan aanzienlijk hogere normen voldoen qua nauwkeurigheid en granulariteit. Denk aan de mechanica van AI-gestuurde aanbevelingen. Deze systemen nemen productattributen, beschrijvingen, afbeeldingen, prijzen, beschikbaarheid en gedragssignalen op om suggesties te genereren. Wanneer productdata onvolledig, inconsistent of verouderd is, verslechteren de aanbevelingen evenredig. Een ontbrekende productdimensie, inconsistente categorisering in de catalogus of verouderde voorraadinformatie ondermijnt direct het vermogen van het AI-systeem om effectief te functioneren.
De druk neemt toe wanneer retailers tegelijkertijd actief zijn op meerdere kanalen en contactpunten. Een product dat wordt uitgelicht in een Amazon Sponsored Product-advertentie, moet dezelfde attributen en beschrijvingen hebben op de eigen website van de retailer, marketplace listings, mobiele app en in-store systemen. Discrepanties creëren wrijving en tasten het vertrouwen aan. AI-systemen die proberen klantgegevens over kanalen te verenigen, ondervinden precies dit soort conflicten, en de oplossing vereist ofwel handmatige interventie—duur en langzaam—of robuuste datagovernance frameworks die inconsistenties voorkomen.
Content velocity en no-code enablement
Misschien wel de meest acute spanning waar retailers in 2025 mee te maken krijgen, draait om contentvolume versus contentkwaliteit. Marketingorganisaties melden gelijktijdige druk om de contentproductie over meerdere kanalen te verhogen en tegelijkertijd de conversiepercentages en engagement metrics te verbeteren. Het opschalen van content door pure kracht—simpelweg meer variaties publiceren—blijkt ineffectief als die content relevantie mist of geen actie teweegbrengt.
Generatieve AI pakt deze spanning aan door te functioneren als een force multiplier voor contentcreatie. In plaats van menselijke strategische besluitvorming te vervangen, versterkt het menselijke sturing met execution op machineschaal. Marketeers kunnen merkrichtlijnen, productpositionerings frameworks en contentstrategieën opstellen; AI-systemen genereren vervolgens variaties, testen ze en verfijnen ze op basis van prestatiesignalen. Deze arbeidsverdeling stelt teams in staat om menselijk toezicht en strategische samenhang te handhaven en tegelijkertijd de output velocity drastisch te verhogen.
No-code en low-code platforms breiden deze democratisering verder uit. Marketing- en merchandisingmedewerkers zonder technische achtergrond kunnen nu AI-gestuurde contentgeneratie, doelgroepsegmentatie en campagne-optimalisatie workflows configureren via visuele interfaces. Dit vermindert de afhankelijkheid van technische resources en versnelt experimentatiecycli—cruciale voordelen in competitieve retailomgevingen waar snelheid naar de markt steeds meer de marktverovering bepaalt.
Datafragmentatie en vereniging imperatives
Ondanks deze mogelijkheden identificeren retailers hardnekkige structurele obstakels. Ongeveer 42 procent van de retailorganisaties rapporteert dat ze bezig zijn met het verenigen van klantgegevens over kanalen om uitgebreide, bruikbare shopperprofielen te creëren. Deze formulering—die de 42 procent benadrukt in plaats van hun vooruitgang te vieren—erkent impliciet dat de resterende 58 procent nog steeds werkt met gefragmenteerde klantweergaven. Niet-verbonden point solutions, organisatorische silo's en verouderde systeemarchitecturen creëren wat professionals omschrijven als "datagaps" die naadloze real-time personalisatie ondermijnen.
De gevolgen van fragmentatie verspreiden zich door de productactiviteiten. Wanneer klantgegevens per kanaal in silo's blijven, ontbreekt het aanbevelingen en personalisatiebeslissingen aan de volledige context. Het browsegedrag van een shopper op de mobiele app informeert mogelijk geen productsuggesties op de website. Aankoopgeschiedenis is mogelijk niet gekoppeld aan e-mailmarketingcampagnes. Voorraadniveaus synchroniseren mogelijk niet met dynamische prijssystemen. Elke disconnect vertegenwoordigt een gemiste kans om relevante ervaringen te leveren en introduceert, fundamenteler, logische inconsistenties die de prestaties van het AI-systeem aantasten.
Retailers die deze uitdaging aanpakken, geven prioriteit aan geavanceerde klantsegmentatie, voorspellende modellering om gedrag te anticiperen en verbeterde real-time dataverwerkingsmogelijkheden. Deze investeringen vereisen niet alleen de implementatie van technologie, maar ook organisatorische herstructurering—het afbreken van silo's tussen marketing, merchandising, technologie en supply chain functies die historisch onafhankelijk functioneerden. Om inconsistenties te voorkomen en datagovernance te verbeteren, kunnen retailers tools verkennen voor efficiënt product feed beheer.
De catalogus als strategische infrastructuur
De productcatalogus zelf komt in deze context naar voren als echt strategische infrastructuur, in plaats van een puur operationele noodzaak. Retailers die investeren in cataloguskwaliteit—het garanderen van uitgebreide productattributen, nauwkeurige categorisering, consistente beschrijvingen over kanalen en snelle updates die de veranderingen in voorraad en assortiment weerspiegelen—creëren concurrentievoordelen die in de loop van de tijd samenkomen. Hoogwaardige catalogi stellen AI-systemen in staat om effectiever te functioneren, waardoor betere aanbevelingen, nauwkeurigere targeting en verbeterde conversiepercentages worden gegenereerd. Ze verminderen operationele wrijving door dataconflicten en handmatige reconciliatie te minimaliseren. Ze versnellen de time-to-market voor nieuwe producten en assortimentswijzigingen, omdat data naadloos stroomt van bronsystemen via merchandising-applicaties naar klantgerichte kanalen. Ze vormen de basis waarop consistente klantgegevens en real-time personalisatie berusten.
Omgekeerd zien retailers met onvolledige of inconsistente catalogi dat hun AI-investeringen ondermaats presteren. Machine learning-modellen die zijn getraind op slechte data produceren slechte outputs. Personalisatiemotoren kunnen niet effectief functioneren met ontbrekende attributen. Dynamische prijssystemen worstelen met onvolledige producthiërarchieën. De investering in AI-infrastructuur wordt minder waardevol wanneer de onderliggende productdata de vereisten van deze systemen niet kunnen ondersteunen.
Implicaties voor operationele versnelling
De convergentie van deze trends suggereert dat de competitieve dynamiek in de retail in 2025 in toenemende mate operationele excellentie beloont in productinformatiebeheer en data-orkestratie. De retailers die onevenredig veel waarde halen uit AI-investeringen, zijn waarschijnlijk degenen die tegelijkertijd investeren in cataloguskwaliteit, datagovernance, kanaalintegratie en contentinfrastructuur—niet alleen point-solution AI-tools implementeren. Dit vergroot het voordeel dat grote retailers met geavanceerde technologische mogelijkheden al hebben. Kleinere en middelgrote retailers staan voor de uitdaging om deze geïntegreerde systemen te implementeren met meer beperkte middelen. De barrière voor effectieve AI-implementatie is niet alleen het licentiëren van de software; het vereist fundamentele veranderingen in datapraktijken, organisatiestructuren en operationele processen. Organisaties die deze transitie succesvol doorlopen, positioneren zichzelf om marktaandeel te veroveren van concurrenten die trager zijn om zich aan te passen.
De strategische implicatie is duidelijk: in 2025 en daarna vloeit retailsucces in toenemende mate door excellentie in onopvallende infrastructuur—productdata, klantdata-integratie, contentmanagementsystemen en no-code automatiseringsplatforms—waardoor AI-systemen hun potentieel kunnen bereiken. De retailers die zichtbaar en systematisch investeren in deze fundamenten, in plaats van AI na te streven als een marketingtactiek op het oppervlak, zullen waarschijnlijk een concurrentievoordeel behouden naarmate de markt volwassen wordt. Om kwaliteit, volledigheid en consistentie te waarborgen, hebben bedrijven een strategie nodig voor het beheren van hun productcontent, die ook het vaak over het hoofd geziene gebied van slechte productbeschrijvingen omvat. Het implementeren van de juiste technologie kan een aanzienlijk concurrentievoordeel opleveren. Voor bedrijven die op zoek zijn naar tools om hen te helpen, moet men overwegen een prijslijst verwerkingsprogramma te gebruiken om enkele uitdagingen te automatiseren. Bedrijven willen er niet alleen zeker van zijn dat hun aanbod goed aan klanten wordt gepresenteerd, maar hebben ook een manier nodig om die aanbiedingen goed te beheren. Bij het overwegen van de structuur van productdata is het een goed idee om CSV-format opties te onderzoeken.
De groeiende afhankelijkheid van AI voor marketing en merchandising benadrukt de cruciale rol van productdatakwaliteit. Dit sluit perfect aan bij de missie van NotPIM, namelijk e-commercebedrijven helpen hun productinformatiebeheer te stroomlijnen. Door het proces van dat feed transformatie, verrijking en verenigen te vereenvoudigen, stelt NotPIM retailers in staat om uitgebreide en nauwkeurige productdata te leveren voor AI-gestuurde applicaties, wat uiteindelijk hun ROI op deze investeringen maximaliseert. Het waarborgen van data-integriteit is niet langer slechts een best practice, maar een fundamentele vereiste voor succes.