E-mailclassificatie PWN
Geschreven door: Totta data lab N.V.
Totta data lab heeft voor PWN een maatwerk algoritme ontwikkeld. Hiermee kunnen e-mails en contactformulieren worden gecategoriseerd op basis van het onderwerp en de urgentie.
Onderzoeksvraag
PWN heeft op dit moment veel data beschikbaar rondom klantcontact. Is er meer mogelijk met deze data, zodat PWN zowel efficiënter als klantvriendelijker kan gaan werken?
Oplossing
Totta data lab heeft de datastructuur van PWN in kaart gebracht, en vervolgens getest of de data geschikt is voor het ontwikkelen van voorspelmodellen, oftewel algoritmes. Dit bleek het geval te zijn. Daarom is een e-mailclassificatie algoritme ontwikkeld dat e-mails en contactformulieren indeelt in categorieën, op basis van zowel inhoud als urgentie.
Doorlooptijd
De Data Deep Dive – het beoordelen van de data – heeft totaal 10 weken in beslag genomen. De ontwikkeling van het algoritme had een doorlooptijd van 8 weken.
Resultaat
Het klantcontactcenter van PWN is nu in staat om herhaalverkeer te voorkomen. Hierdoor kan het klantcontactcenter ook daadwerkelijk binnen de beloofde reactietijd reageren op klachten en opmerkingen. Dit leidt tot efficiënter en klantvriendelijker klantcontact.