4 trends die de rol van CRO'ers in 2026 veranderen
In dit artikel:
Experimenteren verschuift van een marketingbijzaak naar een kernactiviteit van digitale strategie en productontwikkeling. Waar CRO-specialisten vroeger veelal zelfstandig A/B-tests draaiden binnen marketingsilo’s, nemen product-, data- en IT-teams nu het voortouw. De praktijk wordt meer multidisciplinair: data-analisten en data-scientists koppelen diverse bronnen, developers bouwen integraties en API’s, en UX-researchers of psychologen verzorgen kwalitatief inzicht. De traditionele eenmans-CRO verdwijnt; het vak splitst zich op en vereist samenwerking op productniveau, ondersteund door goede governance en gedeelde learnings.
De locatie van beslissingen verplaatst zich steeds verder van de eigen website. Gebruikers oriënteren zich via platforms (bijv. TikTok) en AI-agents spelen een steeds grotere rol in oriëntatie en aankoop. Dit dwingt teams niet alleen te optimaliseren voor mensen, maar ook voor machines: welke gestructureerde data, hiërarchie en content geef je aan AI-agents, en hoe beïnvloedt dat de conversie? Belangrijk daarbij is het Model Context Protocol (MCP), een open standaard waarmee AI-modellen veilig context halen uit systemen zoals productfeeds of contentplatforms — dit maakt controle over welke informatie agents gebruiken mogelijk.
Toegankelijkheid en mensgerichte optimalisatie blijven cruciaal. Sinds de invoering van de Europese toegankelijkheidswetgeving (EAA, 28 juni 2025) investeren organisaties meer in toegankelijke ontwerpen, maar veel teams worstelen nog met kennis en integratie van WCAG-richtlijnen. Toegankelijkheid moet onderdeel van het ontwerpproces worden, niet een achterafklus.
AI-agents bieden grote kansen maar veel organisaties benutten die nog onvoldoende. AI wordt ingezet voor hypothesevorming, prototype-ondersteuning, onderzoek en rapportage, maar projecten lopen vaak vast door gebrek aan duidelijke doelstellingen, slechte documentatie of versnipperde data. Gartner waarschuwt dat tegen 2027 meer dan 40% van zogeheten agentic-projecten zal mislukken door hoge kosten, onduidelijke waarde en slechte risicobeheersing. Een veelvoorkomend probleem is dat organisaties AI te snel vertrouwen; uitkomsten gebaseerd op gebrekkige of bevooroordeelde data leiden tot verkeerde besluiten.
Datakwaliteit wordt in 2026 een beslissende groeifactor. Niet meer enkel meer data, maar vooral betrouwbare, goed gestructureerde data is nodig om AI, personalisatie en experimenten effectief te laten werken. Het datawarehouse (DWH) wordt de centrale waarheid: alle interacties — van websites en apps tot AI-chats en agent-interacties — moeten daar samenkomen voor consistente analyses en attributie. Customer Data Platforms (CDP’s) maken gepersonaliseerde ervaringen eenvoudiger, maar personalisatie verschuift van segmenten naar context-gedreven, individueel afgestemde boodschappen. Dat vereist nauwe samenwerking tussen CRO-, data-, UX- en privacyteams om te bepalen welke variabelen gebruikt mogen worden binnen wet- en regelgeving.
Ook de dataplatforms zelf krijgen meer AI-functionaliteit (bijv. Snowflake, BigQuery), waarmee inzichten, query’s en modellen sneller kunnen ontstaan. De adoptie gaat echter traag door legacy-systemen en strakke governance; wie data, documentatie en architectuur op orde heeft, heeft daarmee een concurrentievoordeel.
Praktische aanbevelingen voor teams:
- Bouw multidisciplinaire experimenteerteams en voorkom nieuwe silo’s: deel kennis en resultaten centraal.
- Optimaliseer zowel voor mensen als voor machines: structureer content en data specifiek voor AI-agents naast gebruiksvriendelijke interfaces.
- Zet duidelijke AI-strategieën en doelstellingen op, en documenteer experimenten volledig zodat AI hierop kan leren.
- Verbeter tracking, datakwaliteit en governance; maak het DWH tot de single source of truth.
- Integreer toegankelijkheid vroeg in het ontwerp- en testproces en houd privacyregels bij personalisatie in zicht.
Kortom: experimenteren wordt breder, technischer en strategischer. Product neemt het voortouw, AI verandert waar en hoe keuzes gemaakt worden, en datakwaliteit bepaalt wie betrouwbare inzichten kan produceren. Organisaties die silo’s, onvolledige documentatie en slordige data laten bestaan, lopen het risico achter te blijven.