Datagedreven werken. Vrijwel elke ondernemer denkt het te doen. De tools zijn aangeschaft, de dashboards staan open en er wordt meer data verzameld dan ooit. En toch maakt dat het vaak niet makkelijker om goede beslissingen te nemen. De campagneresultaten fluctueren en het duurt lang voordat de oorzaak boven water is. Er ontstaan discussies over cijfers, en beslissingen worden uitgesteld of op onderbuikgevoel genomen.
De kern van het probleem is niet dat je te weinig data hebt. Het is dat je steeds meer losse applicaties en systemen hebt, elk met eigen data en een eigen waarheid, zonder één centrale plek waar alles samenkomt. Laat staan dat het lukt verbanden te leggen tussen die bronnen, terwijl daar juist de beste beslissingen worden genomen.
Uit de E-commerce Monitor 2026, een onderzoek onder 525 Nederlandse webshops, blijkt dat 47 procent van de bedrijven datafragmentatie als een van de grootste uitdagingen ziet. Dat cijfer bevestigt wat we in de praktijk zien.
Vier problemen die vrijwel elke groeiende webshop tegenkomt
1. Meer tools en meer data, maar niet betere beslissingen
Een Shopify-store begint eenvoudig. Na verloop van tijd komen er steeds meer apps en tools bij en ontstaat in elke tool aparte data, oftewel datafragmentatie.
De marketeer stuurt op return on ad spend (ROAS) in Meta, customer support op tickets, finance op cijfers uit Exact Online en jij op de omzet in Shopify. Ieder kijkt naar zijn eigen stukje. Maar als founder weet je dat alles samenhangt: een product kan een prima ROAS hebben, maar als de marges laag zijn en klanten negatieve recensies achterlaten, kun je geen gezonde business bouwen. Jij bent degene die het totaal moet overzien, en juist dat wordt lastiger naarmate je groeit, met meer mensen, meer complexiteit en meer applicaties.
2. Je vertrouwt je eigen cijfers niet
Veel founders vertrouwen hun eigen cijfers niet. Kloppen de daadwerkelijke opbrengsten van een marketingkanaal? Staat de tracking goed? Diezelfde twijfel speelt bij het plannen van een grote campagne: je deelt een export met een AI-tool en laat er een plan van maken. Zo gepiept. Alleen: als de inkoopprijzen, voorraad of resultaten uit het verleden niet kloppen of ontbreken, bouw je verder op de verkeerde inzichten en aanbevelingen. Dit zie ik in de praktijk heel vaak.
Tel daar de technische kant bij op, zoals tracking, attributie en de productfeed, en je snapt waarom beslissingen zo vaak op een wankele basis staan. Fouten blijven weken onopgemerkt, terwijl er ondertussen op wordt gestuurd. Met AI wordt dit alleen maar belangrijker: een agent of algoritme is precies zo goed als de data die het krijgt. Wil je erop kunnen bouwen, dan moet je datakwaliteit op orde zijn.
3. Je kijkt vooral hoog-over naar de data en mist hierdoor de verdieping
Bij de meeste e-commercefounders zijn de belangrijkste cijfers er wel: omzet, spend, ROAS. Maar op een verdiepend niveau ontbreken die cijfers, en juist daar liggen de kansen. Na hoeveel dagen maak je écht winst op een klant? Welke producten zijn het meest winstgevend, en zit daar ook je volume? Welke klanten, die via welk product zijn binnengehaald, blijven terugkomen?
Dat zijn de inzichten die het verschil maken tussen omzet draaien en winstgevend groeien. En ze ontstaan pas als je bronnen met elkaar praten. Wat een campagne doet met je reviews, klantwaarde en uiteindelijke winst, zie je alleen als marketing, operatie, klant en finance samenkomen, niet als ze in losse systemen staan.
4. Je bent data aan het verzamelen in plaats van te ondernemen
Een herkenbaar beeld: ’s ochtends de targets bijwerken in Excel, inloggen op je reviewplatform en een meeting met customer support om te horen wat daar speelt. Veel tijd, en aan het eind heb je alsnog geen compleet beeld, alleen plukjes informatie, geen verbanden.
Steeds meer ondernemers gooien hun data in ChatGPT of Claude voor een analyse. Dat kan, en ik moedig het aan, maar het kost je ook zo weer uren voordat het klopt, en dan heb je inzicht op één stukje. Ondertussen ben je vooral met je data bezig in plaats van met je bedrijf. Terwijl de vraag die er echt toe doet simpel is: wat moet ik vandaag doen om morgen te groeien?
Hoe het er in de praktijk uitziet
Neem een webshop die het fundament wél op orde heeft. Alle data, marketing, finance, operatie, klantenservice en voorraad, komt samen op één plek, en is toegankelijk voor iedereen die beslissingen neemt, niet alleen de directie.
Op basis van die data voorspelt zo een bedrijf bijvoorbeeld wanneer een vaste klant bijna door het product heen is, en stuurt precies op dat moment een herinnering, zonder korting, puur op relevantie. Dat soort relevantie haal je alleen uit een compleet beeld. Zonder datafundament had de AI erachter niets gehad om mee te werken.
Waarom dit nu urgenter is dan een jaar geleden
De E-commerce Monitor 2026 laat zien dat het aandeel sterk groeiende webshops daalde van 19 procent naar 12 procent. Advertentiekosten stijgen op alle fronten, mede door buitenlandse partijen die de klikprijzen op Google en Meta opdrijven, ook voor webshops die niet direct met hen concurreren.
In die context wordt elke euro die je op basis van incomplete data inzet, duurder. Weet je niet wat een nieuwe klant per kanaal kost, dan kun je niet winstgevend opschalen. En staat je data verspreid, dan weet je het niet. De webshops die dit wél op orde hebben, bouwen elke maand een grotere voorsprong op.
Hoe pak je dit aan?
Herken je dit? Dan zijn er grofweg drie manieren om het aan te pakken, elk met een eerlijke afweging.
- 1
Zelf aan de slag met AI en losse tools
Begin met je datakwaliteit op orde brengen en koppel je systemen daarna via MCP aan bijvoorbeeld Claude. Denk na over welke inzichten er echt toe doen voor je business, en maak daar met een aantal goede prompts een rapport van. Voor aanvullende inzichten kun je een SaaS-oplossing als Triple Whale inzetten. Voordeel: je komt snel en relatief goedkoop tot eerste inzichten. Nadeel: het vraagt alsnog om veel handmatige handelingen, en het is lastig om dit consistent met je team te gebruiken. - 2
Zelf een dataplatform bouwen.
Je gebruikt BigQuery om al je data te verzamelen en Claude om die te visualiseren. Weet je precies wat je wilt, dan is het technisch niet ingewikkeld. Voordeel: volledig op maat en volledig in eigen beheer. Nadeel: het is duur, vraagt continu onderhoud en leidt af van je core business. De terugverdientijd loopt al snel op tot in de jaren. - 3
Een bestaande oplossing gebruiken, zoals Hundred. Hundred OS is in de afgelopen anderhalf jaar gebouwd, samen met een groep e-commerce founders, speciaal voor Shopify-merken. Het haalt al je bronnen op, bewaakt de datakwaliteit en brengt marketing, operatie, klant en finance samen op één plek, met dienstverlening eromheen die je van inzicht naar actie brengt. Voordeel: je bronnen staan op één plek met bewaakte datakwaliteit, het is plug-and-play (het dekt zo’n 80 procent van de meest voorkomende datavraagstukken) en je krijgt geen kaal dashboard maar begeleiding, zodat je elke dag weet wat je moet doen om te groeien. Nadeel: je werkt met een vast platform in plaats van een volledig eigen maatwerkoplossing en het is een maandelijkse investering. Het wordt pas echt interessant zodra data een serieuze rol speelt in je groei.
Welke route je ook kiest: een sterk datafundament is geen luxe meer. Het is de voorwaarde om winstgevend te blijven groeien.
Heb je vragen naar aanleiding van dit artikel? Stuur me gerust een bericht op LinkedIn.
