Natuurlijk! Hier is een voorstel voor het ontwerpen van een datavisualisatie om de klantfeedbacktrends over de klantenservice ervaring te volgen: 1. Data verzamelen en voorbereiden: - Tekstrecensies en beoordelingen verzamelen per periode (bijvoorbeeld per maand of kwartaal). - Sentimentanalyse toepassen op tekstrecensies om gevoelens te classificeren als positief, neutraal of negatief. - Belangrijke keywords en suggesties extraheren uit de tekstdata. 2. Visualisatie-onderdelen: a. Tijdlijngrafiek met sentimenten: - Gebruik een lijngrafiek of area chart die de evolutie van het gemiddeld sentiment per periode toont. - X-as: tijd (maanden, kwartalen) - Y-as: sentimentscore (bijvoorbeeld -1 tot +1) of percentage positieve/negatieve reviews b. Beoordelingsverdeling: - Staafdiagram of cirkeldiagram dat de verdeling van beoordelingen (bijvoorbeeld 1-5 sterren) per periode weergeeft. c. Woordwolk of heatmap voor suggesties: - Woordwolken die belangrijke suggesties of klachten visueel weergeven, waarbij de grootte van het woord de frequentie aangeeft. - Alternatief: heatmap van veel voorkomende keywords over de tijd. d. Trendanalyse van klantgevoelens: - Een gecombineerde grafiek die de veranderingen in tevredenheid (positief/negatief) en suggestie-onderwerpen toont. 3. Interactiviteit: - Filters om te selecteren op periode, beoordelingstype, of sentimentcategorie. - Hover-effecten voor details van specifieke reviews of keywords. 4. Aanvullende tips: - Gebruik kleuren om positieve (bijvoorbeeld groen), neutrale (geel) en negatieve (rood) gevoelens te onderscheiden. - Voeg annotaties toe bij belangrijke veranderingen of pieken in de trends, bijvoorbeeld na een verbeteractie. Door deze visualisatie krijg je inzicht in hoe klantgevoelens en suggesties evolueren over tijd, waardoor je gerichte verbeteringen kunt doorvoeren en de tevredenheid kunt monitoren.

Zeker, hier is een ontwerp voor een datavisualisatie die klantfeedbacktrends in kaart brengt voor klantenservice-ervaringen: ### **Dashboard: Evolutie Klantenservice-Ervaring** **Doel:** Inzicht krijgen in veranderende klantgevoelens, verbeterpunten en tevredenheidspatronen over tijd. --- #### **1. Sentiment Trendgrafiek (Lijndiagram)** - **X-as:** Tijdsperiode (bijv. weken, maanden, kwartalen) - **Y-as:** Gemiddelde sentiment-score (schaal -1 tot +1) - **Lijnen:** - Totale sentimenttrend - Onderverdeeld per belangrijk thema (bijv. wachttijd, kennis medewerkers, oplossingssnelheid) - **Doel:** Snel positieve/negatieve trends identificeren en effect van verbeteringen meten. --- #### **2. Woordwolk per Periode (Geanimeerd)** - **Weergave:** Interactieve woordwolk die per tijdsperiode update - **Kleuren:** - Groen: Positieve termen (bijv. "snel", "behulpzaam") - Rood: Negatieve termen (bijv. "langzaam", "onduidelijk") - **Doel:** Visueel herkennen van veelvoorkomende thema's en verschuivingen in feedbackonderwerpen. --- #### **3. Thema-Evolutie (Stapeldiagram)** - **X-as:** Tijdsperiode - **Y-as:** Aantal vermeldingen - **Stapels:** Onderwerpen uit tekstanalyses (bijv. "bereikbaarheid", "kwaliteit oplossing", "vriendelijkheid") - **Doel:** Zichtbaar maken welk thema wanneer belangrijk was voor klanten. --- #### **4. Beoordelingen Trend (Heatmap)** - **X-as:** Tijdsperiodes - **Y-as:** Beoordelingsscores (1-5 sterren) - **Kleuren:** Gradient van rood (laag) naar groen (hoog) - **Doel:** Patronen in scores ontdekken, zoals seizoensinvloeden. --- #### **5. Suggestie-Tijdlijn (Gestapelde Balken)** - **X-as:** Tijdsperiode - **Y-as:** Aantal suggesties per categorie - **Categorieën:** Type verbetervoorstellen (bijv. "meer kanalen", "kortere wachttijden") - **Doel:** Identificeren welke verbeterpunten consistent terugkomen of toenemen. --- #### **6. Samenvatting per Periode (KPI-cards)** - **Positieve Feedback %** - **Top 3 Verbeterpunten** - **Gemiddelde Beoordeling** - **Meest Vermelde Positieve/Negatieve Woord** --- ### **Aanbevolen Tools** - **Power BI / Tableau:** Voor interactieve dashboards - **Python (Plotly/Matplotlib):** Voor geavanceerde analyses - **Google Data Studio:** Voor eenvoudige implementatie ### **Databronnen** 1. Tekstrecensies → Sentimentanalyse + thema-extractie (NLP) 2. Beoordelingen → Numerieke scores + metadata (datum, product) Dit ontwerp geeft een multidimensionaal beeld van hoe klantfeedback evolueert en waar kansen liggen voor verbetering van de klantenservice-ervaring.