‘Hoe doen ze het?’ – Top 5 AI DAM praktijkcases voor retail

Voor sectoren die sterk afhankelijk zijn van productafbeeldingen, zoals retailers, fabrikanten, groothandelaren, onroerend goed, media en culturele erfgoedinstellingen, is de belofte van AI duizelingwekkend. Maar om van de fase van het 'glimmende nieuwe speeltje' over te gaan naar het genereren van échte zakelijke impact is meer nodig dan alleen enthousiasme – dat vereist een strategische aanpak.

Op basis van de inzichten van WoodWings Product Development Manager, Paul Walker, en Content Operations en DAM specialist, Kristina Huddart, onderzoeken we hoe AI zich ontwikkelt van een 'verlanglijst-item' tot een standaard hulpmiddel binnen je content-machine.

Waarom AI in een stroomversnelling raakt in retail content operations

Voordat we in specifieke praktijkcases duiken, is het belangrijk om de drijfveren achter deze verschuiving te begrijpen. Retailers gebruiken AI om drie specifieke uitdagingen op te lossen:

• Toenemende personalisering
  69% van de consumenten geeft aan tevreden te zijn met gepersonaliseerde aanbevelingen, waardoor de behoefte aan contentvariaties op schaal toeneemt.
• Druk voor efficiëntie
  71% van de marketeers gebruikt AI om campagnes sneller te lanceren, waardoor de productiviteit van contentworkflows met ongeveer 1,6x toeneemt.
• Ecosysteemintegratie
  AI is niet langer een op zichzelf staande tool; het wordt een standaardhulpprogramma dat direct is ingebed in kernsystemen zoals CMS, PIM en DAM.

Waar sta jij in je AI DAM-traject?

We hebben de deelnemers aan het live webinar gevraagd naar hun huidige AI DAM-implementaties. De resultaten zijn heel interessant laten zien dat meer dan de helft meedeed om meer te leren over de mogelijke use cases, waarvan ongeveer 30% nog geen AI DAM-gebruikers zijn.

Top 5 gebruiksmogelijkheden voor AI DAM

Voor degenen die op zoek zijn naar potentiële toepassingen van AI in DAM, zijn de volgende toepassingen momenteel dominant in de retailsector.

1. Slimme inname en verrijking van metadata

De basis van een functioneel DAM is schone data. AI lost het 'garbage in, garbage out'-probleem op door het vervelende ingestion-proces te automatiseren.

• Geautomatiseerd taggen
  AI kan een afbeelding analyseren (bijv. een 'witte vlekkerige jurk' identificeren) en direct taxonomisch afgestemde tags toepassen.
• Kwaliteitscontrole
  AI fungeert als een gatekeeper die de resolutie controleert en zelfs afbeeldingen opschaalt om te voldoen aan print- of webstandaarden voordat ze in de workflow terechtkomen.
• Gegevens matchen
  Door verbinding te maken met PIM-systemen zorgt AI ervoor dat productafbeeldingen automatisch worden gekoppeld aan de juiste SKU-gegevens, zodat er één enkele bron van waarheid ontstaat zonder handmatige invoer.

2. Zoeken en ontdekken van de volgende generatie

Verbeterde zoekfuncties staan altijd hoog op het verlanglijstje van DAM-gebruikers. AI transformeert het zoekproces van gissen naar trefwoorden naar natuurlijke interactie.

• Zoeken in natuurlijke taal
  Gebruikers kunnen de database doorzoeken met behulp van conversatietaal (bijv. ‘Zoek de zomercampagne met de blauwe fles’) in plaats van specifieke bestandsnamen te onthouden. Een ander voorbeeld is dat marketeers niet alleen een ‘afbeelding van een jas’ nodig hebben, maar ook een ‘afbeelding van een jas met ruimte aan de linkerkant voor marketingtekst’. AI computervisie kan composities identificeren, niet alleen objecten.
• Zoeken naar visuele overeenkomsten
  AI kan direct visueel vergelijkbare objecten weergeven (of alle afbeeldingen van een specifieke fotoshoot), zodat inkopers en marketeers er zeker van kunnen zijn dat ze voldoende variatie aan invalshoeken hebben om conversie te stimuleren.

3. Generatieve contentvoorbereiding en -lokalisatie

Dit is een cruciale AI-toepassing voor de detailhandel, die voorziet in de behoefte om content op grote schaal te lokaliseren. 

• Geautomatiseerd croppen
  AI detecteert op intelligente wijze het brandpunt van een product en genereert uitsneden voor elk kanaal: verticaal voor TikTok, vierkant voor Instagram en specifieke beeldverhoudingen voor retailers zoals Amazon of Walmart.
• Herkleuren en classificeren
  In plaats van een product opnieuw te fotograferen wanneer er een nieuwe kleurstelling wordt gelanceerd, kan AI bestaande assets opnieuw inkleuren (bijvoorbeeld een blauwe jas groen maken) zodat deze assets in overenstemming zijn met de actuele voorraad.
• Digital twins (‘digitale tweelingen’)
  Merken maken gebruik van 3D digital twins om fysieke samples te vervangen, waardoor marketingcampagnes al kunnen beginnen voordat het product is geproduceerd.
• Hyperlokale achtergrondgeneratie
  In plaats van het fotograferen van campagnes in meerdere landen kan generatieve AI generieke studioachtergronden direct vervangen door cultuurspecifieke varianten.

4. Merkbeheer en -naleving

Doordat generatieve AI contentvolumes blijft vergroten, wordt het steeds moeilijker om merkintegriteit te waarborgen.

• Merkconforme assets
  Bedrijven zoals Unilever gebruiken ‘DNAi’-modellen die uitsluitend zijn getraind op geverifieerde, merkconforme assets om ervoor te zorgen dat er geen niet-merkconforme content wordt gegenereerd.
• Rechtenbeheer
  AI kan het bijhouden van gebruiksrechten en vervaldata automatiseren, waardoor juridische risico's worden beperkt in een snel veranderende omgeving.

5. AI voor besluitvorming en analyse

Misschien wel de meest onderschatte toepassing is het gebruik van AI om niet alleen content te maken, maar het ook te meten.

• Prestatievoorspelling
  AI analyseert big data om te bepalen welke visuele elementen (bijv. lifestyle vs. packshot) het beste presteren voor specifieke demografische gegevens of seizoenen.
• Effectiviteit van content
  Het biedt voorspellende analyses over welke assets het meest waarschijnlijk conversie zullen stimuleren, zodat teams campagnes kunnen optimaliseren voordat ze worden gelanceerd.
• Resourcebeheer
  AI kan toekomstige voorraadbehoeften analyseren en fysieke producten efficiënt groeperen voor fotoshoots (bijv. “We moeten deze 50 truien fotograferen; laten we ze allemaal samen inplannen”). Dit bespaart enorm veel studiotijd en opstartkosten..

Bekijk het hele webinar hieronder om enkele van deze AI DAM-implementaties te zien. Onze twee experts presenteren hun inzichten en doorlopen de do's en don'ts van succesvolle implementaties van AI in digital asset management en content operations.

Zo implementeer je AI in Digital Asset Management

Succesvolle implementatie van AI DAM vereist een strategische aanpak. Om het ‘pilot-vagevuur’ van eindeloos testen te vermijden, moet je je houden aan duidelijke do's en don'ts. Bekijk hieronder wat de experts adviseren en kijk of je daarnaast in staat bent om de don'ts te vermijden, zodat de slagingskans van AI-implementaties in het dagelijks beheer van je digital asset bibliotheken écht verbetert.

De Do's

Begin met bedrijfsdoelstellingen
Bepaal het waarom. Probeer je de time-to-market te versnellen (55%) of de datakwaliteit te verbeteren (41%)?

Zorg eerst voor de fundamenten
AI versterkt wat je erin stopt. Schaal content met een gestructureerde taxonomie en schone metadata – zonder die elementen leidt het schalen van content tot ‘geschaalde chaos’.

Governance operationaliseren
Gezien het feit dat 64% van de consumenten geen vertrouwen heeft in AI-privacy, kun je niet om het instellen van vangrails en menselijke validatie heen.

Creëer een ‘safe zone’ voor experimenten
Laat nieuwe AI-tools niet direct los op je productieomgeving. Voer in plaats daarvan eerst ‘veilige experimenten’ uit. Gebruik een sandbox of testomgeving om auto-tagging of generatief croppen uit te proberen. Zo kun je ‘hallucinaties’ (bijv. AI die een jas per abuis herkent als een broek) opsporen zonder je commerciële live data te schaden.

Creëer een feedbacklus
AI-implementatie is geen rechte lijn, maar een cyclus. Je moet de resultaten van het gebruik van assets ‘oogsten’ en die prestatiedata terugkoppelen naar het systeem om toekomstige suggesties te verbeteren.

Gebruik AI niet alleen om dezelfde race sneller af te leggen. Gebruik het om ‘het spel’ te veranderen.

Kristina Huddart - Huddart Consulting

De Don'ts

Behandel DAM niet als een eiland
Je DAM moet een dynamische hub die geïntegreerd is met je PIM en CMS zijn, geen statisch archief.

Sla metingen niet over
Succes is niet alleen efficiëntie, maar zéker ook zakelijke impact. Monitor statistieken zoals ‘optimale kleur per seizoen’ of ‘best converterende foto’.

Stop je metadata niet te vol
Het is niet omdat AI iets kan, dat het ook moet. Experts waarschuwen voor het ‘volproppen’ van je assets met statische metadata, zoals het hard coderen van vertalingen voor (te) veel talen. In plaats van je database op te blazen met tags voor vijf verschillende regio's, kun je beter op AI vertrouwen om zoekopdrachten direct te vertalen en te interpreteren. Houd je kerndata schoon en laat AI de complexiteit afhandelen wanneer het relevant is.

Expertvisie – de verschuiving in 2026 gaat verder dan ‘sneller en goedkoper’.

Volgens Kristina Huddart is de retailsector momenteel gericht op het gebruik van AI voor snelheid en kostenbesparing. Maar naarmate deze efficiëntieverbeteringen gemeengoed worden, zal het concurrentievoordeel in 2026 verschuiven.

“Succes is zakelijke impact, niet alleen efficiëntie”, merkt Huddart op. “Het doel is om dingen niet langer sneller, maar beter en anders te doen. Retailers moeten zich voorbereiden op deze verschuiving door AI te gebruiken om diepgaande klantinzichten bloot te leggen en meeslepende ervaringen te creëren, zoals 3D digitale tweelingen en gepersonaliseerde video, die voorheen onmogelijk op schaal konden worden geproduceerd.”

AI DAM: minder beheer, meer impact

De opkomst van AI in digital asset management heeft niet tot doel de menselijke creativiteit te vervangen, maar om de problemen die samenhangen met handmatig beheer weg te nemen. Door inname, vindbaarheid en bewerking van assets te automatiseren, kunnen retailers zich richten op de strategische keuzes die het rendement van de organisatie verhogen.

Klaar om je contentactiviteiten te optimaliseren? Zorg ervoor dat je DAM-fundament solide is voordat je gaat schalen met AI. Neem contact op met WoodWing om de staat van je content te beoordelen en te onderzoeken hoe deze gebruiksscenario's kunnen worden toegepast op jouw specifieke workflow.