AI in marketing per land en bedrijfsgrootte: een overzicht van 27 landen

De eerste 2 kolommen laten zien hoe verbreid AI voor marketing of verkoop was onder alle bedrijven binnen de afbakening in elke grootteklasse. Ook bedrijven die helemaal geen AI gebruikten, tellen mee. De volgende 2 tonen hoe gebruikelijk dit doel was onder bedrijven die al AI gebruikten. Ze beschrijven een kleinere groep binnen hetzelfde land en dezelfde grootteklasse.

Begin bij de landenrij, houd de grootteklasse erbij en lees de kolomkop voordat je een percentage in een voorstel zet. “Onder AI-gebruikers” hoort bij het resultaat. Zonder die woorden wordt een uitspraak over een deelgroep een uitspraak over de hele afgebakende markt.

Alle 27 landen blijven alfabetisch geordend op hun Engelse naam. Elk land heeft 4 gepubliceerde schattingen, samen 108 waarden. De tabel toont de gepubliceerde waarden met 2 decimalen; de download bevat ook de bronvlaggen. Het aantal getoonde decimalen is een presentatiekeuze, geen uitspraak over de nauwkeurigheid van de enquête.

Het overzicht is bedoeld voor een concrete overdracht: een collega moet kunnen zien welk land, welke bedrijfsgrootte en welke groep een uitspraak beschrijft. Het rangschikt geen markten en voegt landenrijen niet samen tot een EU-gemiddelde. Een landelijk referentiepunt kan een vraag inkaderen; de situatie van de klant blijft nodig voor het antwoord.^[1]

Kleine bedrijven hebben in deze studie 10–49 mensen die er werken, inclusief werknemers en zelfstandigen. Grote bedrijven hebben er minstens 250. We kozen deze 2 gepubliceerde klassen voor een consistente vergelijking; bedrijven met 50–249 mensen staan niet in deze tabel.^[2]

Ook de activiteiten zijn afgebakend. Eurostats bedrijvenenquête omvat een specifieke groep niet-financiële sectoren. Een landenrij combineert die activiteiten, in plaats van marketingbureaus, winkels of fabrikanten apart te beschrijven. Een bedrijf kan het landelijke referentiepunt gebruiken en erbij vermelden dat het breder is dan de eigen sector.

De tabel gaat niet over bedrijven met minder dan 10 mensen, zelfstandig werkende makers, consumenten of individuele werkenden. Makers die zakelijke klanten benaderen kunnen de vergelijking nuttig vinden, maar hun eigen AI-gewoonten zijn hier niet gemeten. Een kleine studio moet niet aannemen dat de kolom voor kleine bedrijven studio’s van dezelfde omvang beschrijft.

De bron voegt marketing of verkoop samen als één doel. Gemeld gebruik kan dus op een van beide activiteiten slaan. Een contentvoorstel moet aangeven welke taak het betreft. Deze cijfers isoleren geen socialmediacontent, generatieve AI of een specifieke tool. Door de gecombineerde definitie zichtbaar te houden, wordt een brede gebruikscategorie geen uitspraak over een precieze werkwijze.^[1][5]

Oostenrijk en België zijn de eerste 2 landen in de tabel op basis van hun Engelse naam. We gebruiken ze om de maatstaven uit te leggen, niet vanwege een positie in een ranglijst. Het voorbeeld bewaart gebruik van enige vorm van AI naast de 2 maten voor marketing of verkoop, met dezelfde definities voor elke grootteklasse.

In Oostenrijk gebruikte 26,18 % van de kleine en 68,26 % van de grote bedrijven enige vorm van AI. Onder alle bedrijven binnen de afbakening was AI-gebruik voor marketing of verkoop respectievelijk 11,63 % en 25,31 %. Onder AI-gebruikers waren de gepubliceerde schattingen 44,41 % voor kleine en 37,08 % voor grote bedrijven. De vergelijking van de afgebakende markt en die van bestaande AI-gebruikers geven verschillende context.

België biedt een tweede voorbeeld. Gebruik van enige vorm van AI was 28,82 % bij kleine en 76,41 % bij grote bedrijven. Marketing of verkoop was 7,35 % en 29,68 % onder alle bedrijven binnen de afbakening; onder AI-gebruikers was dat 25,52 % en 38,84 %. De voorwaardelijke percentages moeten gekoppeld blijven aan de groep die ze beschrijven, in plaats van de percentages voor de hele groep te vervangen.

Dit zijn gepubliceerde schattingen. Het Oostenrijkse voorbeeld bewijst niet dat een verschil in de werkelijke populatie zeker is, dat bedrijfsgrootte de keuze voor een AI-doel veroorzaakt of dat kleine bedrijven marketing-AI intensiever gebruiken. De enquêtewaarden beschrijven of het doel is gemeld. Ze meten geen bestede tijd, campagnekwaliteit, budget of rendement.

Eurostat publiceert al analyses van AI-doelen naar bedrijfsgrootte op EU-niveau en resultaten per land. Onze bijdrage is het volledige overzicht per land en grootte met beide noemers voor marketing naast elkaar. Je kunt de combinatie voor je eigen land bekijken in plaats van het EU-brede patroon over te nemen.^[3]

Vergelijk de 2 kolommen voor alle bedrijven als je wilt weten hoe verbreid gemeld AI-gebruik voor marketing of verkoop was in de afgebakende markt. Vergelijk de 2 kolommen voor AI-gebruikers als je wilt weten welke plaats dat doel heeft onder bedrijven die al AI gebruiken. Tegelijk van grootte en vergelijkingsgroep wisselen maakt de uitleg lastiger.

Hoe vaak bedrijven enige vorm van AI gebruiken, verklaart waarom beide weergaven nuttig zijn, maar is geen prestatiescore. Een bedrijf kan AI buiten marketing of verkoop inzetten. De voorwaardelijke maat vraagt naar marketing of verkoop binnen de groep AI-gebruikers. Ze vertelt niet of de technologie is gekocht, intern is ontwikkeld of door een bureau is geleverd.

We gebruiken de voorwaardelijke percentages die Eurostat rechtstreeks publiceert. Elk blijft een schatting uit de bron, geen verhouding die is teruggerekend uit de getoonde marketingpercentages en percentages voor enige AI. Apart gepubliceerde waarden kunnen hun eigen afrondings- en schattingseigenschappen hebben. De 3 maten samen lezen vereist niet dat de opgemaakte waarden bij vermenigvuldigen of delen precies op elkaar uitkomen.

Bewaar in een briefing voor meerdere landen de afzonderlijke landenrijen, in plaats van ze te middelen. Steekproeven, activiteitenmix en bedrijfspopulaties verschillen. Elk land hetzelfde gewicht geven zou een nieuwe maat opleveren, niet het aandeel bedrijven in de EU. Deze studie geeft dat totaal niet en biedt geen causale verklaring voor verschillen tussen landen.^[4]

Neem een verzonnen Oostenrijkse groothandel waar 28 mensen werken. De eigenaar bevestigt dat het bedrijf momenteel geen AI gebruikt. Een zelfstandige maker bespreekt een terugkerende opdracht voor productcontent. Het bedrijf, de bevestiging en de opdracht zijn fictief; de Oostenrijkse enquêtewaarden blijven de werkelijke schattingen hierboven.

De contextnotitie kan luiden: “In 2025 meldde 11,63 % van de kleine bedrijven binnen de Oostenrijkse afbakening AI voor marketing of verkoop te gebruiken.” De maker moet de 44,41 % onder AI-gebruikers niet presenteren als het aandeel van alle vergelijkbare kleine bedrijven. Bovendien stelt de bevestiging van de eigenaar de huidige situatie van deze klant al vast. Het landelijke cijfer vervangt die niet.

Het volgende gesprek kan daarom over de opdracht gaan: wat de klant wil laten maken, welke materialen gebruikt mogen worden en wie het werk controleert. Dit zijn voorgestelde briefingvragen, geen in de studie gemeten oorzaken van niet-gebruik. De data zeggen niet of dit verzonnen bedrijf kennis mist, bezwaar heeft tegen AI of voor een nieuwe dienst zou betalen.

De overdracht van de maker kan luiden: “Maak maandelijks een briefing voor productcontent met materiaal van de eigenaar. Spreek af welke onderdelen eventueel AI mogen gebruiken; benoem wie de juistheid controleert vóór publicatie. Landcontext: Oostenrijk, kleine bedrijven binnen de afbakening, 2025; AI voor marketing of verkoop onder alle bedrijven binnen die afbakening, 11,63 %.” Dit is een verzonnen opdracht, geen in de enquête geteste dienst. Hier maakt het de statistische context en de voorgestelde verantwoordelijkheid apart leesbaar.

Neem vervolgens een verzonnen Belgische groothandel waar 320 mensen werken. De marketingverantwoordelijke bevestigt dat het bedrijf AI gebruikt voor voorraadplanning, maar nog niet voor marketing of verkoop. Het bureau legt die bevestiging los van het referentiepunt vast. Onder grote Belgische AI-gebruikers was het gepubliceerde marketing- of verkooppercentage 38,84 %; onder alle grote bedrijven binnen de afbakening 29,68 %.

Deze tweede briefing kan vragen wat een extra marketingtoepassing zou vereisen binnen een bedrijf dat al AI gebruikt. Ze kan de voorgestelde output, de goedkeurder en de vraag van de klant benoemen. De landelijke statistiek bewijst niet dat voorraadtools bruikbaar zijn voor marketing, dat de klant klaar is voor uitbreiding of dat het voorstel van een bureau slaagt.

Het bureau kan de overdracht net zo concreet maken: “Beschrijf de bestaande voorraadplanning en de voorgestelde marketingtaak apart. Vraag welke informatie voor marketing gebruikt mag worden, wie de output verantwoordt en wat de klant wil leren. Referentie: België, grote AI-gebruikende bedrijven, 2025; 38,84 % meldde marketing of verkoop als doel.” Door de bevestiging is die referentie relevant, maar ze onthult de eisen van de klant niet en geeft geen toestemming voor een bepaald gebruik van zijn informatie.

Geen van de fictieve klanten is een identificeerbare waarneming uit de enquête. De voorbeelden laten zien hoe bekende klantinformatie het gesprek verandert. Een maker of bureau moet daar rechtstreeks naar vragen en de tabel daarna als gedateerde context gebruiken. Een landelijk referentiepunt helpt als het een voorstel duidelijker maakt, niet als het vervangt dat je leert wat de klant werkelijk doet.

Een herbruikbare notitie kan beginnen met: “Land van de klant: __. Bedrijfsgrootte: __ mensen, inclusief werknemers en zelfstandigen. Bekend AI-gebruik: __, bevestigd door __ op __. Voorgestelde marketingtaak: __.” De bevestiging komt uit het klantgesprek. De enquête vult deze lege plekken niet in voor een afzonderlijk bedrijf.

Voeg op de volgende regel de statistische context toe: “Eurostat, 2025; bedrijven binnen de afgebakende niet-financiële sectoren; land __; grootteklasse __; AI voor marketing of verkoop __ %; vergelijkingsgroep: alle bedrijven binnen de afbakening / AI-gebruikende bedrijven.” Kies expliciet één groep. Als beide percentages belangrijk zijn, geef elk een eigen label in plaats van 2 onverklaarde getallen.

Noteer daarna welke beslissing nog informatie nodig heeft: “Wat we moeten leren voordat we het werk voorstellen: __. Wie de output controleert: __. Wat voor deze klant een bruikbaar resultaat zou zijn: __.” Dit zijn praktische suggesties voor een briefing. De studie test dit sjabloon niet en toont niet aan dat het campagnes verbetert.

Houd de bronperiode zichtbaar als de notitie van onderzoeker naar accountverantwoordelijke en maker gaat. Een voorstel uit 2026 kan gegevens uit 2025 correct aanhalen. De datum van het voorstel veranderen actualiseert de enquête niet. Dat onderscheid bewaart de referentie zonder de indruk te geven dat de tabel het gebruik op het moment van de pitch meet.

Een collega kan vóór hergebruik controleren of de notitie past. Een andere bedrijfsgrootte vraagt om de bijbehorende bronklasse. Een onbekende AI-status vraagt om een vraag aan de klant, niet om een aanname op basis van het landelijke percentage. Blijkt het bedrijf buiten de afbakening te vallen, laat dat verschil dan zichtbaar en zoek gegevens die bij de werkelijke situatie passen.

Het vastgelegde bronextract bevat voor elke geselecteerde combinatie van land, grootte en maat een waarde: 162 gepubliceerde schattingen over de 3 reeksen. Geen geselecteerde waarde ontbrak. De waarnemingen voor kleine Nederlandse bedrijven dragen in alle 3 Eurostat-reeksen de vlag “b”, een breuk in de tijdreeks. We bewaren die bij de rij en in de downloads.^[6]

Dit artikel vergelijkt de dwarsdoorsnede van 2025. Het beweert geen verandering van adoptie tussen perioden, ook niet voor de gemarkeerde Nederlandse waarden. Een beschikbaar getal is geen reden om een bronvoorbehoud te negeren. Wil een collega later een trend onderzoeken, dan moeten de betreffende landnotities en historische reeksen apart worden bekeken.

De schattingen stellen evenmin vast hoeveel mogelijke klanten een land biedt, hoeveel vraag naar een bureau bestaat of hoe waarschijnlijk een toolaankoop is. Een landelijke bedrijfspopulatie omvat verschillende activiteiten en situaties. Gebruik de tabel om de referentie in een briefing preciezer te maken en laat het klantgesprek de commerciële aannames onderbouwen.

We legden de 27 EU-lidstaten en de 2 grootteklassen vast voordat we de tabel afleidden. Uit Eurostats dataset isoc_eb_ai kozen we 2025, de verzameling afgebakende niet-financiële activiteiten C10-S951_X_K en de indicator voor marketing of verkoop E_AI_PMS. We haalden de eenheid voor alle bedrijven PC_ENT en die voor AI-gebruikers PC_ENT_AI_TANY rechtstreeks op. De context voor enige AI gebruikt E_AI_TANY met PC_ENT.^[1]

De gegevens zijn opgehaald op 24 oktober 2026; de 3 antwoorden meldden dezelfde datasetupdate van 15 juni 2026. We bewaarden de 162 oorspronkelijke waarden en vlaggen, met landen alfabetisch op hun Engelse naam. De hoofdtabel toont de 108 marketingwaarden. Het voorbeeld toont alle 3 maten voor Oostenrijk en België, samen 12 cellen.

De complete data bewaren ook 54 beschrijvende verschillen: de gepubliceerde schatting voor grote bedrijven min die voor kleine, afzonderlijk voor elke marketingnoemer. Dit zijn letterlijke rekenkundige vergelijkingen van gepubliceerde schattingen. We maken van hun tekens geen landencategorieën, tellingen, ranglijsten of uitspraken over zekere populatieverschillen.^[7]

De bronbeoordeling stelde geen vaste afrondingsregel voor de gepubliceerde schattingen vast en we berekenden geen onzekerheidsintervallen voor deze vergelijkingen. Het aantal cijfers levert die informatie op zichzelf niet. We beschrijven daarom gepubliceerde schattingen zonder statistisch zekere verschillen of een volgorde die bronafronding doorstaat te claimen. De oorspronkelijke waarden blijven naast de tabel met 2 decimalen beschikbaar.

Het pakket bewaart de vastgelegde selectie, bronantwoorden, vlaggen, waarden en rekenmethode. Het is een onafhankelijke bewerking van Eurostat-data, met presentatie en interpretatie door Influence IQ; Eurostat is niet verantwoordelijk voor die wijzigingen.^[8] De beoogde overdracht is eenvoudig: een compleet referentiepunt per land naast een duidelijk beschreven klant, met de nog open zakelijke vragen zichtbaar.