Je data betrouwbaar structureren voor winstgevende E-commerce groei

Data genereren, verzamelen, verwerken, visualiseren en nu zelfs bespreken met AI. Deze aflevering duikt in de wereld van e-commerce data, en waarom die de basis vormt voor winstgevende groei.

Centraal staat het idee van een eigen data-infrastructuur, gebouwd op een dimensioneel model in Google BigQuery. Met de opkomst van agentic AI en tools zoals Claude is zo'n gestructureerde data-laag geen nice-to-have meer, maar een must-have.

Eyk, een data platform voor e-commerce ondernemers, speelt daar slim op in door first-party tracking te combineren met AI-agents voor diepgaande business-inzichten. In deze aflevering hoor je hoe dat werkt en waarom het er nu toe doet.

Alain Odijk en Eyk

Alain Odijk is de oprichter van Eyk, een data platform specifiek gebouwd voor e-commerce ondernemers die winstgevend willen groeien. Met ruim drieënhalf jaar ervaring in het bouwen van data-infrastructuren voor e-commerce bedrijven heeft hij een unieke positie in de markt opgebouwd. Vanaf dag één koos hij ervoor om alles open en transparant te bouwen op Google BigQuery. Destijds een nice-to-have, inmiddels een absolute must-have in het tijdperk van agentic AI. Dat klinkt technisch, maar precies dit principe geeft Eyk nu een voorsprong: de klant blijft altijd eigenaar van zijn eigen data.

Het platform genereert first-party server-side tracking data, haalt data op uit marketingkanalen zoals Meta en Google, verwerkt alles via dimensionele datamodellen en visualiseert de inzichten in een eigen interface. Denk aan attributiemodellen, klantsegmentatie, customer lifetime value en winstberekeningen per product en per klant. Inmiddels gaat Eyk verder dan alleen performance marketing data. Het platform koppelt ook met logistieke partijen zoals Monta en Returnista, waardoor de volledige e-commerce keten in één model samenkomt.

Eyk heeft een eigen AI-agent genaamd Elfin Ei, die dagelijks door 70 tot 75 procent van de gebruikers wordt gebruikt. Daarnaast biedt het platform een MCP-connector waarmee gebruikers hun data rechtstreeks naar tools zoals Claude kunnen brengen. De klantenkring loopt uiteen van startende Shopify-stores tot grote spelers in de Twinkle 100 met omzetten tot 500 miljoen euro. Alain begrijpt de technische complexiteit van data, maar kan het ook helder uitleggen voor ondernemers die gewoon willen weten wat er in hun business gebeurt. Een echte bouwer met een scherpe visie op de toekomst van e-commerce data.

Data-infrastructuur als fundament voor winstgevende e-commerce

Zonder betrouwbare data stuur je je webshop op onderbuikgevoel. Of erger: op tegenstrijdige cijfers uit vijf verschillende tools die elkaar tegenspreken. Een solide data-infrastructuur is daarom geen luxe, maar de ruggengraat van winstgevende groei.

Het draait om vier stappen: genereren, ophalen, verwerken, visualiseren. Met first-party server-side tracking meet je zelf wat er op je site gebeurt, los van third-party cookies en platformbeperkingen. Die data koppel je aan je marketingkanalen en giet je in een dimensioneel model, zodat alles consistent en vergelijkbaar wordt.

Het hart daarvan is Google BigQuery als centraal data warehouse. Het cruciale verschil met de meeste oplossingen? Jij blijft eigenaar van je data. Geen black box op de server van iemand anders, maar volledige controle bij jou.

En dat wordt nu pas echt belangrijk. Want agentic AI zoals Claude en ChatGPT presteert veel beter met één consistente databron. Voed je verschillende agents met losse bronnen, dan krijg je verschillende waarheden en inzichten die alle kanten op wijzen.

De winst zit in de combinatie: attributiemodellen, customer lifetime value, marge per product en operationele data samen in één model. Zo stap je af van sturen op ROAS alleen en ga je sturen op echte winstgevendheid, over je hele keten heen.

Datakwaliteit en betrouwbaarheid in e-commerce

De grootste valkuil in e-commerce data? Iedereen bouwt zijn eigen waarheid. De ene medewerker koppelt Claude aan Shopify, de andere aan Google Analytics, een derde aan Meta. Drie bronnen, drie uitkomsten. En in het volgende overleg botsen die cijfers keihard op elkaar. Zonder één gedeelde databron neem je als team geen consistente beslissingen, je discussieert alleen over wie gelijk heeft.

Dan de betrouwbaarheid van AI zelf. Taalmodellen zijn gebouwd om je betrokken te houden, niet per se om de scherpste analyse te leveren. Ken je je eigen data niet, dan kun je onmogelijk beoordelen of een AI-aanbeveling klopt of gewoon overtuigend klinkt. De enige oplossing: altijd doorvragen naar de onderbouwing en de bron achter elke conclusie.

Er is ook een groeiend risico rond eigenaarschap. Hoe meer tools en agents toegang krijgen tot je data, hoe minder overzicht je hebt over waar die data belandt. Vandaag misschien nog geen probleem. Maar zodra een tool verandert, verdwijnt of gehackt wordt, is het ineens heel actueel.

En dan is er nog het opruimwerk. De meeste ondernemers zitten op een lappendeken van Shopify-dashboards, losse Excel-bestanden en tools die niet met elkaar praten. Die rommel samenvoegen tot één betrouwbare waarheid is een flinke klus. Tijdrovend, complex, maar onmisbaar als je echt op winstgevendheid wil sturen.

Zo gebruik je AI-agents betrouwbaar voor betere marketinginzichten

Zorg dat je first-party server-side tracking op orde hebt voordat je met AI-agents aan de slag gaat. Zonder betrouwbare eigen data krijg je inconsistente en onbetrouwbare inzichten.

Koppel al je data aan één centrale databron, zoals een dimensioneel model in Google BigQuery, zodat jij en je team altijd tot dezelfde conclusies komen.

Vraag een AI-agent altijd om zijn bronnen en redenering te tonen, zodat je zelf kunt beoordelen of de aanbevelingen kloppen en niet blind op de output vertrouwt.

Beoordeel campagnes nooit op één getal zoals ROAS, maar bekijk meerdere perspectieven tegelijk: geattribueerde ROAS, marge per product, retouren en klant lifetime value.

Zorg dat je eigenaar blijft van je eigen data en bouw je infrastructuur zo op dat je zelf bepaalt wie er toegang heeft en wanneer je die toegang weer intrekt.

Gebruik AI niet voor het bouwen van standaard dashboards, maar zet het in voor deep research: het snel doorzoeken van grote datasets om patronen en kansen te ontdekken die je zelf nooit zo snel zou vinden.

Onze blik op zaken

Omzetgroei zonder grip op je data is bouwen op drijfzand. Veel e-commerce ondernemers groeien hard aan de voorkant, maar verliezen ondertussen marges aan de achterkant. Niet omdat ze slecht ondernemen, maar omdat ze sturen op incomplete of tegenstrijdige informatie.

De komst van agentic AI maakt dit probleem urgenter dan ooit. Want AI is zo krachtig als de data waarop het draait. Wie nu investeert in een solide data-fundament, met first-party tracking, een dimensioneel model en eigenaarschap over zijn eigen data, bouwt aan een concurrentievoordeel dat alleen maar groter wordt.

Bij FRMWRK zien we dit terug in de praktijk: ondernemers die langs alle assen van hun business groeien, van marketing en techniek tot logistiek en strategie, zijn degenen die duurzaam winstgevend blijven. Data is daarin geen bijzaak. Het is de verbindende laag die al die bouwstenen aan elkaar knoopt.

De slimme e-commerce ondernemer wacht niet tot zijn data vanzelf op orde komt. Die maakt nu de keuze om controle te nemen over zijn eigen data-infrastructuur, zodat elke beslissing, of die nou van een mens of een AI-agent komt, gebouwd is op een betrouwbare waarheid.