AI-agents voor Databox
Een Monmo AI-agent werkt met Databox zoals een accountmanager die elk Databoard leest. Hij schrijft de toelichting bij de cijfers van elke klant, signaleert achterblijvende doelen, zoekt uit waarom een cijfer afwijkt van Google Analytics of HubSpot en maakt plannen voor nieuwe Databoards die jij kunt goedkeuren. Hij gebruikt jouw eigen toegang tot Databox en vraagt toestemming voordat hij iets aanmaakt of wijzigt.
Bijgewerkt op 2026-11-13 · Gratis beginnen. Betaalde abonnementen vanaf $15 per maand.
Wat AI-agents doen in Databox
Schrijf de maandelijkse toelichting voor klanten
Op de tweede werkdag van elke maand leest de AI-agent het Databoard van een klant, vergelijkt elk cijfer met vorige maand en het doel, en schrijft een concepttoelichting in Google Docs die je accountverantwoordelijke kan aanpassen.
VraagSchrijf op de 2e van elke maand een concepttoelichting bij het Databoard van Acme: wat goed ging, wat achterbleef en drie aanbevelingen.
Signaleer achterblijvende doelen
Elke vrijdag controleert de AI-agent of de doelen op schema liggen voor de verstreken periode. Hij zet de achterblijvende doelen en de afwijking op een rij en stelt voor welk kanaal of welke campagne je als eerste kunt bekijken.
VraagZet elke vrijdag om 3 uur de achterblijvende doelen in Databox op een rij en geef aan wat elk doel tegenhoudt.
Verklaar afwijkende cijfers
Als Databox en Google Analytics een verschillend aantal sessies tonen, vergelijkt de AI-agent de periode, tijdzone en definitie van de metric in beide systemen. Hij vertelt je welk verschil de afwijking verklaart.
VraagHet aantal sessies in Databox is voor oktober 12 procent lager dan in Google Analytics. Zoek uit waarom.
Maak een plan voor een nieuw Databoard
Vertel de AI-agent voor wie het Databoard is en welke beslissingen zij nemen. Hij stelt metrics, databronnen en een indeling voor, maakt een schets en bouwt het Databoard zodra je het plan goedkeurt.
VraagMaak een plan voor een Databoard op één scherm voor onze salesmanager, met deals uit HubSpot en uitgaven aan Google Ads.
Voeg toelichting toe aan de scorecard
Wanneer de scorecard op maandag binnenkomt, leest de AI-agent hem en voegt twee zinnen context toe bij elke metric die is veranderd. Daarna maakt hij een conceptbericht voor het Slack-kanaal van je team.
VraagVoeg elke maandag context toe aan de scorecard uit Databox en maak een conceptbericht voor #marketing. Vraag toestemming voordat je het plaatst.
Lever cijfers aan zonder connector
De AI-agent verzamelt cijfers uit Google Sheets, zoals offline verkopen of leads van evenementen, controleert ze en bereidt ze voor als gegevens voor een aangepaste metric. Na jouw toestemming verstuurt hij ze.
VraagHaal elke avond de leads van evenementen van die dag uit het werkblad Leads en bereid ze voor voor de aangepaste metric in Databox.
Vind niet-werkende databronnen
De AI-agent zet metrics zonder gegevens, databronnen waarvan de verbinding is verlopen en de eigenaar van elke login op een rij. Zo kan de juiste persoon de verbinding herstellen voordat het klantrapport wordt verstuurd.
VraagControleer alle klantaccounts op metrics zonder gegevens deze week en vertel me wiens login opnieuw moet worden verbonden.
Hoe de koppeling werkt
- 1Je koppelt je eigen Databox-account eenmalig met je inloggegevens of een API-token van Databox. Beheer je meerdere klantaccounts, dan werkt de AI-agent alleen in de accounts die jouw gebruiker kan openen.
- 2Jij kiest welke AI-agents Databox mogen gebruiken. Een marketing- of rapportageagent past daarbij; een boekhoud- of engineeringagent heeft het zelden nodig.
- 3Voor het lezen van Databoards, doelen en metrics en het schrijven van concepttoelichtingen is geen toestemming nodig. Voor het aanmaken of wijzigen van een Databoard, doel of melding, het aanleveren van gegevens aan een metric en het delen van een rapport vraagt de AI-agent eerst toestemming.
Meer in Analyse en data
Andere apps van dit type waarin AI-agents werken, elk met een eigen pagina.
Veelgestelde vragen
Kan een AI-agent de toelichting bij mijn Databox-rapporten schrijven?
Ja. Een Monmo AI-agent leest het Databoard, vergelijkt elke metric met de vorige periode en het doel en schrijft een concepttoelichting voor je klant of manager: wat verbeterde, wat achterbleef en waarom, en wat je vervolgens kunt proberen. Hij schrijft in een document in Google Docs of naast het rapport. Jij past de tekst aan voordat er iets wordt gedeeld.
Waarom toont Databox andere cijfers dan Google Analytics?
Meestal komt dat door de gekozen periode, tijdzone of exacte metric in de twee systemen. De AI-agent controleert alle drie in Databox en Google Analytics, zoekt uit wat het verschil verklaart en vertelt je welk cijfer je voor je rapport kunt gebruiken. Hij wijzigt geen instellingen zonder jouw toestemming.
Kan een AI-agent Databoards en doelen voor me aanmaken?
De AI-agent maakt eerst een plan en gaat pas aan de slag na jouw toestemming. In het plan staan elke metric, de bijbehorende databron en de plek op het Databoard. Na je goedkeuring maakt hij het Databoard of doel aan via de Databox-koppeling, of in zijn eigen browser als de koppeling iets niet ondersteunt.
Werkt dit voor een bureau met veel klantaccounts?
De AI-agent werkt in de klantaccounts die jouw Databox-gebruiker kan openen, één voor één of volgens een schema waarin alle accounts worden doorlopen. De toelichtingen voor klanten blijven gescheiden. Je kunt ook aan elke groep klanten een andere AI-agent toewijzen, als dat past bij de indeling van je team.
Je volgende collegakan vandaag al beginnen.
Maak je eerste AI-agent in een minuut. Je begint gratis.