Piano Academy 2026

Voor wie Piano nog niet zo goed kent: het is een platform voor analytics en digitale ervaringen dat concurreert met oplossingen zoals Google Analytics 4, Adobe Analytics en Matomo.

In combinatie met de focus van Piano op privacy, compliance en voortdurende productontwikkeling maken deze ontwikkelingen het platform een interessante optie voor organisaties die meer waarde uit hun data willen halen.

1. Conversational analytics: Data toegankelijk maken voor meer mensen

Een van de belangrijkste thema's tijdens Piano Academy was conversational analytics. Met deze technologie kunnen gebruikers in natuurlijke taal vragen stellen over hun data, zonder zelf rapportages te hoeven bouwen.

Piano introduceerde Piano Chat, een AI-assistent die is geïntegreerd in de productsuite.

Met Piano Chat kunnen gebruikers:

• Vragen stellen over analyticsdata in natuurlijke taal.
• Rapportages genereren en trends onderzoeken.
• Mogelijke verklaringen voor afwijkingen in prestaties verkennen.

Piano presenteerde ook plannen voor AI-agents die continu data monitoren en proactief relevante inzichten identificeren. Deze agents zouden externe informatie kunnen meenemen, zoals weersomstandigheden, economische ontwikkelingen of advertentieprestaties, om extra context te bieden.

Wat betekent dit voor jouw organisatie?

De belangrijkste kans is om analytics toegankelijk te maken voor meer mensen dan alleen gespecialiseerde analistenteams. Businessgebruikers kunnen sneller antwoord krijgen op hun vragen, waardoor ze voor terugkerende verzoeken minder afhankelijk worden van analisten.

Hierdoor kunnen analisten meer tijd besteden aan complexe vraagstukken, terwijl teams beter gebruikmaken van de data die al beschikbaar is.

AI-gegenereerde antwoorden moeten echter nog steeds zorgvuldig worden geïnterpreteerd. De nauwkeurigheid van die antwoorden hangt af van de kwaliteit van de data en de context waarover de AI-assistent beschikt.

2. Contextual data: AI helpen jouw organisatie te begrijpen

De kwaliteit van AI-gegenereerde inzichten is sterk afhankelijk van context. Om bruikbare antwoorden te geven, moet AI begrijpen wat data vertegenwoordigt en hoe deze zich verhoudt tot de organisatie.

De nieuwe contextual data layer van Piano is bedoeld om dit vraagstuk aan te pakken door datadefinities en aanvullende databronnen beschikbaar te maken binnen het platform.

Tijdens de Academy werden onder andere de volgende ontwikkelingen gepresenteerd:

• Externe data-integraties: Het koppelen van advertentiedata, waaronder Meta Ads, met aanvullende integraties zoals Google Ads en Microsoft Ads op de roadmap.
• Gestandaardiseerde definities: Het verrijken van het analyticsdatamodel met uitleg over standaardevents en parameters.
• Eigen documentatie: Organisaties de mogelijkheid bieden om hun eigen trackingimplementaties en businessdefinities vast te leggen.

Waarom is context belangrijk?

Stel dat je omzet lager is dan verwacht en je aan AI wilt vragen waar de grootste daling heeft plaatsgevonden en waarom. Om deze vraag te beantwoorden, moet AI begrijpen wat omzet binnen jouw organisatie betekent, in welke landen of regio's je actief bent, welke campagnes je hebt gedraaid en of je wijzigingen aan je website hebt doorgevoerd.

Deze informatie kan worden toegevoegd aan een contextual data layer, waardoor AI de data beter kan interpreteren en relevantere antwoorden kan geven. Deze context moet wel nauwkeurig zijn en actueel worden gehouden. Vanuit onze ervaring zijn consistente tracking, betrouwbare dataverzameling en duidelijk gedocumenteerde KPI-definities essentieel, zeker wanneer AI data gaat interpreteren namens businessgebruikers.

3. MCP-integraties: Meer flexibiliteit in het gebruik van analyticsdata

Piano introduceerde ook zijn Model Context Protocol (MCP)-server. Hiermee kunnen organisaties Piano Analytics koppelen aan compatibele AI-tools zoals Claude en ChatGPT.

MCP is een standaard waarmee AI-applicaties kunnen communiceren met externe systemen en databronnen. Via de MCP-integratie van Piano kunnen organisaties analyticsdata beschikbaar maken buiten de eigen tools en interface van Piano.

Hoe kunnen organisaties dit gebruiken?

Enkele mogelijke toepassingen zijn:

• Business intelligence en rapportage: AI-assistenten koppelen aan analyticsplatforms om KPI's op te vragen, dashboards te genereren en bedrijfsprestaties samen te vatten.
• Dataverkenning en SQL-analytics: AI-assistenten in staat stellen databases te bevragen, SQL-query's uit te voeren, datasets te analyseren en trends of afwijkingen te identificeren.
• Predictive analytics en forecasting: AI-assistenten toegang geven tot historische data, voorspellende modellen laten uitvoeren, patronen laten herkennen en toekomstige uitkomsten laten voorspellen.

Voor organisaties die al experimenteren met AI kan deze flexibiliteit bijzonder waardevol zijn.

Tegelijkertijd vraagt het koppelen van analyticsdata aan externe AI-systemen om aandacht voor privacy, toegangsrechten en governance. Organisaties moeten begrijpen welke data toegankelijk is en hoe hun AI-tools deze informatie verwerken.

Verbeteringen aan bestaande functionaliteiten

Hoewel AI de meeste aandacht kreeg, kondigde Piano ook verbeteringen aan bestaande productfunctionaliteiten aan.

Het ging onder andere om:

• Data Query: Updates voor de mogelijkheden van Piano om eigen rapportages te maken.
• Checkout funnel: Verbeteringen aan het checkoutproces.
• Composer: Verdere ontwikkeling van de mogelijkheden voor experience management en abonnementsbeheer.

Voor bestaande klanten kunnen verbeteringen in rapportages en dagelijkse werkprocessen net zo waardevol zijn als nieuwe AI-functionaliteiten.

Onze visie: Wat maakt Piano interessant?

Bij Digital Power helpen we organisaties bij het evalueren en selecteren van analyticsplatforms op basis van hun bedrijfsbehoeften.

Onlangs voerden we voor een klant een platformselectietraject uit, waarbij Piano Analytics als beste optie naar voren kwam.

Verschillende factoren droegen bij aan deze keuze:

• Sterke analyticsfunctionaliteiten.
• Een duidelijke focus op privacy en compliance.
• Een breed aanbod aan beschikbare integraties.
• Voortdurende investeringen in platformontwikkeling.

Piano Academy 2026 versterkte onze positieve indruk van de richting waarin het platform zich ontwikkelt. Vooral de ontwikkelingen rondom AI en contextual data laten zien hoe Piano eraan werkt om analytics toegankelijker en bruikbaarder te maken binnen organisaties.

Is Piano geschikt voor jouw organisatie?

Het juiste analyticsplatform hangt af van je eisen, digitale volwassenheid en use cases. Op basis van onze ervaring is Piano vooral interessant als jouw organisatie:

• Hoge eisen stelt aan privacy en compliance.
• Analytics toegankelijker wil maken voor meer mensen dan alleen gespecialiseerde analistenteams.
• Flexibiliteit nodig heeft om analyticsdata met andere tools te integreren.
• Waarde hecht aan voortdurende verbetering en productinnovatie.

Ben je analyticsplatforms aan het evalueren of wil je meer waarde uit je data halen?

Bij Digital Power helpen we organisaties bij het selecteren, implementeren en verbeteren van analyticsoplossingen die aansluiten op hun bedrijfsbehoeften. We delen graag onze ervaringen met Piano en onderzoeken samen of het platform goed bij jouw organisatie past.

Receive data insights, practical cases and a look behind the scenes once a month?

Sign up to our mailing list and stay 'up to data':