Onderwijsorganisatie DUO: "Inzichten door gebruik van textmining."
Met de inzet van textmining hielp DAAT Onderwijsorganisatie DUO om inzicht te krijgen in de resultaten van klanttevredenheidsonderzoek. Textmining biedt grote meerwaarde bij het analyseren van onderzoeksresultaten. Bijvoorbeeld bij het analyseren en duiden van klanttevredenheidsonderzoek. Het krijgt uit ongestructureerde tekstuele feedback snel bruikbare inzichten boven tafel. Lezen hoe dat werkt?
Textmining biedt grote meerwaarde bij het analyseren van onderzoeksresultaten. Bijvoorbeeld bij het analyseren en duiden van klanttevredenheidsonderzoek. Het krijgt uit ongestructureerde tekstuele feedback snel bruikbare inzichten boven tafel. Met de inzet van textmining hielp DAAT Onderwijsorganisatie DUO om inzicht te krijgen in het onderzoek, de resultaten én de verbeterpunten.
Op zoek naar scherpere onderzoeksresultaten
De Dienst Uitvoering Onderwijs (DUO), een organisatie die informatie verzamelt en verwerkt, wilde na het uitvoeren van een klanttevredenheidsonderzoek meer grip krijgen op de uitkomsten. Klanten -in dit geval studenten – geven zelf online hun gegevens door, waarna de organisatie hun gegevens verwerkt en hun belangen behartigt. Om inzicht te krijgen in de klantbehoeften en verbeterpunten binnen de organisatie, werd een klanttevredenheidsonderzoek uitgevoerd. De resultaten waren waardevol, maar de organisatie wilde deze dieper analyseren om scherpe conclusies te kunnen trekken.
Textmining als analysetool
DAAT Teamlead Data Henry Dogger: “Om DUO te helpen beter inzicht te krijgen in de resultaten van hun klanttevredenheidsonderzoek, hebben we textmining ingezet. Met deze techniek konden we de ongestructureerde tekst van de klantfeedback analyseren, trends identificeren en antwoorden classificeren. Onze analyse wees uit dat de oorspronkelijke opzet van het onderzoek, ondanks de intentie om open vragen te stellen, vaak te veel sturing gaf. Dat beperkt de variatie in de antwoorden en maakt het lastiger om waardevolle inzichten op te doen via classificatie.”
Waardevolle inzichten en concrete verbeterpunten
De uitkomst van de textmining-analyse gaf een paar essentiële inzichten. De beperkte variatie in antwoorden was een direct gevolg van te gerichte vraagstelling. Daarmee beperk je de classificatiemogelijkheden en krijg je niet genoeg inzicht in de achterliggende aspecten. Met behulp van technieken als sentimentanalyse en woordfrequentieanalyse kun je vooral trends en emoties ontdekken die in neutrale, open antwoorden verborgen zitten.
Resultaten als basis om onderzoek te verbeteren
Met dat inzicht op zak kun je je klanttevredenheidsonderzoek aanpassen. Bijvoorbeeld met meer open en neutrale vraagstellingen. Met een aantal eenvoudige resultaten uit textmining kun je aanpassingen doen waarmee je in toekomstige onderzoeken meer diverse en waardevolle feedback kunt verzamelen. Dat leidt uiteindelijk tot dieper inzicht in klantbehoeften zodat je je dienstverlening kunt verbeteren.
Heb je een scherpe analyse nodig van de resultaten van je onderzoek? Dan kunnen wij je helpen met textmining als haarscherpe analysetool. Meer weten? Neem contact met ons op!