Klantenbevraging
Van theorie naar praktijk
Een klantenbevraging helpt je jouw klanten beter te leren kennen. De resultaten van een bevraging verwerken, neemt echter vaak veel tijd in beslag. Hoe meer klanten je bevraagt, hoe tijdsintensiever de verwerking. AI helpt je om automatische de antwoorden van klanten te herkennen en te verwerken. Dat spaart je tijd uit én geeft je misschien zelfs nieuwe inzichten.
Toepassingen
Vragenlijsten verwerken neemt doorgaans veel tijd in beslag. Zeker open vragen zijn daarbij de boosdoeners. Eerst moet je al de antwoorden lezen, niet makkelijk omdat ze vaak in allerlei vormen en - bij wijze van spreken - kleuren worden neergeschreven. Daarna moet je die antwoorden nog omvormen tot constructieve bevindingen. In beide gevallen kan AI een rol spelen.
AI-gestuurde tekstinterpretatie heeft de laatste jaren namelijk een enorme groei gekend. Dat betekent goed nieuws voor degenen die vragenlijsten verwerken. Enerzijds kan AI de geschreven antwoorden lezen en tot op een bepaalde hoogte interpreteren, zowel digitaal als op papier. Vervolgens is het mogelijk voor AI om belangrijke aspecten uit al die antwoorden te onderscheiden. Denk daarbij bijvoorbeeld aan de algemene mening van klanten over jouw product of welke aspecten van jouw service dringend aandacht nodig hebben. Met behulp van een zogenaamde sentimentanalyse, kun je ook dieper ingaan op hoe positief of negatief respondenten zich voelen over jou onderneming, product of service. Door dergelijke informatie automatisch uit vragenlijsten te halen, spendeer je minder tijd aan analyses te maken en meer tijd aan de juiste acties ondernemen.
Vereisten
Data
- Vragenlijsten of feedbacklijsten met open vragen waar respondenten eigen tekst in kunnen invullen.
Hardware
- Standaard dataopslag en -verwerkingscapaciteit
Algoritme
- Pretrained NLP models – Word/sentence vectors
Aandachtspunten
- Vind het wiel niet opnieuw uit. Tekstherkenning – en bij uitstek Engelstalige tekstherkenning – is een generieke taak die succesvoller kan worden uitgevoerd wanneer er op grote hoeveelheden tekst kan worden getraind. Voorgetrainde modellen zijn reeds – gratis – online beschikbaar en kunnen gebruikt worden als deel van de oplossing of als startpunt om een eigen model te bouwen.
- Niet alles moet met AI. Het trainen van een all-in ML model dat een antwoord genereert op basis van een vraag is mogelijk, maar vergt grote hoeveelheden data (zie bijvoorbeeld ChatGPT). Een meer toegankelijke oplossing is een oplossing die voor een groot deel rust op engineering en waaruit slechts enkele stappen ML-augmented zijn.
- Engels is de lingua franca in AI. NLP modellen voor het Engels staan een heel stuk verder dan NLP voor bijvoorbeeld het Nederlands.
- Gebruik de juiste tools. Er bestaan meerdere libraries en tools die je makkelijk om laten gaan met tekst-data. Zo kan je makkelijk alinea’s opsplitsen in zinnen, stopwoorden verwijderen, leestekens verwijderen etc.
Stappenplan
- Verzamel hoeveelheden platte tekst afkomstig van vragenlijsten of feedbacklijsten.
- Bereid de tekstfragmenten voor
- ~Verwijder stopwoorden en leestekens
- ~Splits de alinea’s op in zinnen of woorden
- ~Optioneel: Breng de woorden terug tot hun basisvorm (zogenaamde Lemma’s). Bijv. “brengen” wordt “breng”, “mensen” wordt “mens”.
- ~Optioneel: Tag de woorden op basis van positie in de zin (onderwerp, werkwoord, hulpwerkwoord) of op basis van woordtype (substantief, werkwoord...).
- ~Filter woorden met niet-relevante tags
- Bereken sentence vectors of word vectors met een beschikbaar, pretrained model
- Afhankelijk van de exacte doelstelling
- ~Cluster sentences of vectors in homogene groepen
- ~~Bekijk de woorden per cluster en ken een verzamelnaam toe
- ~~Tel hoe vaak woorden binnen de cluster vermeld werden
- ~Of: Vertrek van een reeds gedefinieerde lijst van topics/emotions
- ~~Bereken de afstand tussen de woord vectors in de lijst en die in de teksten
- ~~Tel hoe vaak elk topic-of-interest besproken wordt
- Presenteer en analyseer de resultaten.
Interessante links
Partners
Hulp nodig bij de implementatie van deze AI-toepassingen?
Ontdek hier enkele technologiepartners.
