Accenture investeert in Alembic, een Amerikaans platform voor marketingintelligentie op basis van AI. Het doel is om merken beter te laten meten welke campagnes echt werken. De stap werd deze week bekendgemaakt en richt zich ook op klanten in Europa. De investering past binnen strengere regels zoals de AVG en de Europese AI-verordening voor het gebruik van algoritmen in marketing.
Accenture versterkt marketingmeting
Accenture zet met de investering in op nauwkeuriger meten van marketingeffect. Alembic gebruikt kunstmatige intelligentie om verbanden te leggen tussen campagnes, media-aandacht en bedrijfsresultaten. Het platform is bedoeld voor marketingteams die keuzes willen onderbouwen met data. De inzet is minder giswerk en meer inzicht in wat omzet of merkvoorkeur drijft.
Alembic presenteert zich als een meettool die meerdere databronnen samenbrengt. Denk aan sociale media, PR, webverkeer en verkoopcijfers. Het systeem zoekt patronen en schat de bijdrage per kanaal. Zo kunnen teams budgetten sneller verschuiven naar wat aantoonbaar rendement geeft.
De deelname verloopt via Accenture Ventures, de investeringsarm van Accenture. Dat programma koppelt jonge technologie aan grote klanten. Voor Europa kan dat de adoptie versnellen bij merken die al met Accenture werken. Het bedrijf kan de tool meenemen in advies- en implementatietrajecten.
Alembic werkt cookieloos
Volgens de positionering van Alembic leunt de meting niet op volgcookies per gebruiker. In plaats daarvan werkt het met geaggregeerde signalen. Dat sluit aan bij de AVG, die dataminimalisatie en duidelijke doelen eist. Voor Europese organisaties is dat belangrijk nu third-party cookies verdwijnen.
Wie persoonsgegevens verwerkt, moet borgen dataverwerking rechtmatig is en zo nodig toestemming heeft. Ook versleuteling en toegangsbeheer horen daarbij. Voor internationale doorgifte naar de VS geldt op het moment van schrijven vaak het EU‑VS Data Privacy Framework of standaardcontracten. Europese klanten zullen daarom vragen naar datalocatie en bewaartermijnen.
Onder de Europese AI‑verordening valt marketinganalytics doorgaans in de categorie beperkt risico. Toch gelden er plichten rond datakwaliteit en transparantie over het gebruik van algoritmen. Organisaties moeten kunnen uitleggen hoe conclusies tot stand komen. Dat wordt relevanter als uitkomsten direct tot klantprofielen of geautomatiseerde beslissingen leiden.
Causale modellen boven last click
Waar veel dashboards nog kijken naar “last‑click”, probeert Alembic oorzaak en gevolg te schatten. Het platform gebruikt modellen die rekening houden met timing, kanaalmix en externe invloeden. Zo wordt de bijdrage van PR of merkcampagnes beter zichtbaar. Dat helpt bij media‑mixbeslissingen die verder gaan dan korte termijn klikken.
Last‑click benadeelt kanalen die vroeg in de klantreis werken, zoals video of earned media. Causale modellen proberen die bias te verminderen. Ze vergelijken periodes, doelgroepen en gebeurtenissen om het echte effect te vinden. Daarmee ontstaat een vollediger beeld van rendement.
Causale inferentie: methode om het waarschijnlijke effect van een actie te schatten, door storende factoren te corrigeren en appels met appels te vergelijken.
De aanpak vraagt wel om schone en tijdige data. Zonder consistente definities en meetpunten blijven uitkomsten onzeker. Teams moeten daarom afspraken maken over datakwaliteit en meetfrequentie. Anders verandert een slim model in een dure black box.
Effect voor Europese merken
Voor Europese marketingteams kan dit sneller budgetten verschuiven naar werkende kanalen. Denk aan het vergelijken van merkcampagnes met performance‑acties, of PR met betaalde media. Ook niet‑commerciële organisaties, zoals zorginstellingen of onderwijs, kunnen effect van publiekscampagnes beter meten. Dat past bij de vraag naar doelmatigheid in de publieke sector.
Integratie met bestaande dataplatforms is cruciaal. Veel organisaties gebruiken datawarehouses in de EU voor compliance. Een tool als Alembic moet dan aansluiting bieden zonder extra datalekrisico’s. Data‑minimalisatie en duidelijke rolverdeling (verwerkingsverantwoordelijke vs. verwerker) zijn praktische voorwaarden.
Nederlandse bedrijven letten extra op uitlegbaarheid en auditsporen. De AI‑verordening vraagt documentatie over modelkeuzes en datastromen. Ook marketinginkoop wil reproducerbare rapportages. Leveranciers die dit standaard leveren, hebben een streepje voor in aanbestedingen.
Vragen over transparantie blijven
Details over modelwerking en datastromen bepalen het vertrouwen. Hoe worden ruis en seizoenen weggefilterd? Hoe gaat het systeem om met onvolledige data of campagne‑overlap? Zonder inzicht daarin blijft er onzekerheid over de nauwkeurigheid.
Onafhankelijke validatie kan helpen. Denk aan gecontroleerde experimenten of A/B‑tests naast modelramingen. Organisaties kunnen zo zien of aanbevelingen ook buiten het model standhouden. Dat maakt het gesprek met finance en compliance eenvoudiger.
Financiële details van de investering zijn op het moment van schrijven niet openbaar. Wel is duidelijk dat Accenture inzet op groei in data‑gedreven marketing. Voor Europese klanten kan dat sneller toegang geven tot nieuwe analysetools. De lat voor privacy en uitlegbaarheid blijft daarbij hoog door AVG en AI‑wetgeving.
