Spraakanalyse

Afbeelding

PROBLEEMSTELLING

  • Een waterbedrijf levert drinkwater aan meer dan 2 miljoen inwoners en bedrijven in Nederland
  • Ongeveer 800 medewerkers zorgen voor schoon en veilig drinkwater.
  • Streven naar de beste kwaliteit en service
  • Het waterbedrijf verzamelt een aanzienlijke hoeveelheid gegevens (spraakgegevens) via de afdeling Klantenservice
  • Het waterbedrijf had geen ervaring met de toepassing van grote hoeveelheden gegevens (BIG DATA).
  • Proef om te beoordelen of de structurele kwaliteit van klantenvragen kan worden geanalyseerd d.m.v. datamining
Afbeelding

ZO PAKKEN WIJ HET AAN

  • Een taalmodel bouwen op basis van de spraakgegevens (ongeveer 27.000 WAV-bestanden) over een periode van vier weken
  • Analyse van e-mails (1500 stuks) en andere beschikbare metadata
  • Spraakanalyse op basis van taalmodel, spraakgegevens en metadata
  • Presentatie van de eerste resultaten om deze te kunnen evalueren en het taalmodel aan te passen
  • Werkelijk diepgaande analyse. De kern van de vraag van de klant.
  • Presentatie van het eindverslag en bespreking van de opties voor volgende fase(n)
  • Toegepaste technologie├źn; Kibana, Elasticsearch
Afbeelding

BELANGRIJKSTE VOORDELEN

  • Beter inzicht in de organisatieprocessen en de bruikbaarheid van een periodieke analyse van spraakgegevens
  • Inzicht in hoe de informatie te gelde kan worden gemaakt
  • Beter begrip van big data (grote hoeveelheden gegevens) en de grote voordelen van spraakanalyse