Wat de opkomst van AI betekent voor klantonderzoek

02-11-2026

AI verandert niet alleen wat we uit klantonderzoek kunnen halen, maar ook hoe we onderzoek moeten ontwerpen. De echte vooruitgang zit in beter begrijpen wat mensen bedoelen, echt tot de kern komen en daar tijdens het gesprek al iets mee doen.
In mijn voorgaande blogs zagen we hoe AI helpt om verder te kijken dan een score, open antwoorden schaalbaar maakt en relevantere vervolgvragen mogelijk maakt. Samen laten die ontwikkelingen zien dat klantonderzoek een nieuwe fase ingaat. Een fase waarin onderzoek minder draait om het verzamelen van antwoorden en meer om het begrijpen van mensen.
Dat biedt organisaties grote kansen. Maar het vraagt ook om een andere manier van denken over onderzoek.

Onderzoek schuift van meten naar begrijpen
Jarenlang draaide klantonderzoek vooral om meten. Hoe tevreden zijn klanten? Hoe waarschijnlijk is het dat zij een product of dienst aanbevelen? Die cijfers blijven belangrijk. Maar organisaties willen steeds vaker direct inzicht in wat er achter die cijfers schuilgaat om daar direct op in te kunnen spelen.
AI maakt het mogelijk om context, behoeften en drijfveren beter zichtbaar te maken. Dat helpt organisaties om gerichter prioriteiten te stellen en deze direct door te vertalen naar de juiste verbeterpunten en acties.

Onderzoek verschuift van losse verhalen naar vergelijkbare inzichten
Open dialogen geven ruimte aan ervaringen die vooraf niet in antwoordcategorieën zijn gevangen. Tegelijk vormen ze in grootschalig onderzoek vaak een uitdaging. Handmatige analyse kost tijd en vaste codelijsten doen niet altijd recht aan de nuance in wat mensen zeggen.
AI helpt om open antwoorden tijdens of na het gesprek te interpreteren, te ordenen en verbanden te leggen met eerdere antwoorden. Daardoor hoeven organisaties niet langer te kiezen tussen de rijkdom van kwalitatieve feedback en de schaalbaarheid van kwantitatief onderzoek.
De kwaliteit van de uitkomsten valt of staat wel met de keuzes die eraan voorafgaan. Welke betekenis kennen we aan een categorie toe? Hoe gaan we om met antwoorden die meerdere onderwerpen bevatten? Zijn de contextuele interpretaties logisch en verklaarbaar? Wanneer is menselijke controle nodig? AI neemt die onderzoeksafwegingen niet weg. Het maakt ze juist belangrijker.

Van een vaste vragenlijst naar een responsieve dialoog
De meest zichtbare verandering ontstaat wanneer AI tijdens het gesprek wordt ingezet. Dan hoeft een vragenlijst niet meer uitsluitend te bestaan uit vooraf bepaalde routes en voorgeprogrammeerde antwoord categorieën. Het gesprek kan zich aanpassen aan wat iemand zegt.
Een algemeen antwoord kan aanleiding zijn voor een concrete vervolgvraag. Een twijfel kan worden verkend. En wanneer iemand meerdere signalen afgeeft, kan de dialoog daarop aansluiten. Zo krijgt niet iedere respondent méér vragen, maar wel vaker de vraag die op dat moment relevant is. En dat maakt de gebruikers- en klantbeleving persoonlijker.
Daarbij geldt dat …. niet elk antwoord hoeft te worden uitgediept, niet iedere doelgroep uitgebreid wil chatten en niet iedere onderzoeksvraag zich leent zich voor open exploratie. Een goede dialoog weet niet alleen wanneer er wel moet worden doorgevraagd, maar ook wanneer juist niet.

Van inzicht achteraf naar actie en waarde tijdens het gesprek
Klantonderzoek eindigt vaak bij inzicht: de resultaten worden geanalyseerd, besproken en vertaald naar verbeteracties. Met responsieve dialogen ontstaat ook tijdens het onderzoek ruimte voor relevantie en actie.
Als uit een antwoord bijvoorbeeld blijkt dat iemand interesse heeft, maar tegelijkertijd een praktische drempel ervaart, kan het gesprek daarop aansluiten. Niet met een standaardboodschap, maar met informatie of een vervolgstap die past bij de situatie van die persoon. Onderzoek verzamelt dan niet alleen informatie voor de organisatie. Het kan ook direct iets teruggeven aan de respondent. In bepaalde situaties kan een onderzoek direct bijdragen aan service, activatie of gedragsverandering in de klantreis. Daarmee wordt een brug geslagen tussen onderzoek en het CX (customer experience) domein.

De kunst zit niet in AI, maar in het ontwerp
De stap naar AI-ondersteund klantonderzoek begint daarom niet bij de vraag welk model je wilt gebruiken. Hij begint bij het onderzoeksdoel, de doelgroep en de beslissing die het onderzoek moet ondersteunen.
In de praktijk vraagt dat om een aantal samenhangende keuzes:

Bepaal waar verdieping echt waarde toevoegt. Gebruik AI op momenten waarop context of uitleg nodig is.
Combineer open en gesloten vragen bewust. Gestructureerde metingen geven houvast; open dialogen brengen betekenis en onverwachte inzichten.
Ontwerp de doorvraaglogica zorgvuldig. Een goede vervolgvraag sluit aan op het antwoord, blijft neutraal en draagt bij aan het onderzoeksdoel.
Menselijke expertise blijft cruciaal. AI gebruik is een leercurve, waarbij onderzoekers naast slimme prompting nodig blijven om onderzoeksdesign en de kaders te bepalen, uitkomsten in functie van de doelen te beoordelen en de kwaliteit te bewaken.

De Abbi aanpak
De belangrijkste les is misschien wel dat AI geen losse toevoeging aan een bestaande vragenlijst is. Wie de mogelijkheden echt wil benutten, moet opnieuw kijken naar de opbouw van het gesprek, de rol van open antwoorden en het moment waarop inzichten worden gebruikt.

Precies op dat snijvlak van onderzoek, dialoogontwerp, AI en praktische implementatie werken we bij Abbi. Niet vanuit het idee dat ieder onderzoek een AI-oplossing nodig heeft, maar vanuit de vraag waar technologie aantoonbaar meer diepgang, relevantie of handelingsperspectief oplevert. Hierbij moet, met het oog op een goed respons en klantbeleving, altijd de gebruikerservaring van de respondent centraal staan.
Daarom kiest Abbi, samen met haar opdrachtgevers, steeds vaker voor hybride dialogen. Gestructureerde vragen bieden vergelijkbaarheid. Open antwoorden geven ruimte aan de respondent. AI kan gericht doorvragen, antwoorden classificeren en het gesprek waar relevant personaliseren. De juiste verhouding verschilt per doelgroep, onderzoeksvraag en context.
Abbi ziet AI niet als iets dat direct “af” is. Goede toepassingen ontstaan door scherp te formuleren, zorgvuldig te testen, klein te starten en te verbeteren op basis van echte gesprekken. Dat proces vraagt niet alleen technische kennis, maar ook onderzoekskundige discipline en gevoel voor taal en doelgroep.

Onze rol is daarom niet om AI zo groot mogelijk te maken. Onze rol is om samen met organisaties te bepalen waar AI iets toevoegt, hoe je dat verantwoord inricht en hoe je de uitkomsten vertaalt naar betere beslissingen en relevantere ervaringen. Zo maken we onderzoek stapje voor stapje waardevoller voor onze opdrachtgevers.

Wat kan de toegevoegde waarde voor jouw onderzoek zijn?
Benieuwd waar conversational AI binnen jouw klantonderzoek werkelijk waarde kan toevoegen? We denken graag mee over een aanpak die past bij je onderzoeksvraag, doelgroep en organisatie. Neem contact met ons op of stuur mij, Marco Wolters, een berichtje via Whatsapp.