Absoluut. Hier is een gedetailleerd stappenplan voor een workflow met Claude om ongestructureerde data te structureren, specifiek gericht op de Nederlandse context en tools. ### **Overzicht van de Workflow** De workflow bestaat uit drie hoofdonderdelen: 1. **Inname & Preprocessing:** Het verzamelen en voorbereiden van ruwe data. 2. **Verwerking & Analyse met Claude:** De kern waar Claude de data interpreteert en structureert. 3. **Export & Integratie:** Het wegschrijven van de gestructureerde data naar bruikbare formaten en systemen. --- ### **Stap 1: Inname en Preprocessing van Data** Voordat Claude aan de slag kan, moet de ruwe data worden klaargemaakt. * **E-mails:** Exporteer e-mails vanuit clients (Outlook, Gmail) naar `.eml` of `.txt` bestanden. Gebruik tools zoals **Microsoft Power Automate** of **Zapier** om dit te automatiseren. E-mails kunnen worden opgesplitst in onderwerp, body, bijlagen en metadata (afzender, ontvanger, datum). * **Klantchatlogs:** Exporteer logs vanuit je chatplatform (LiveChat, Intercom, Zendesk) naar `.txt`, `.csv` of `.json`. Meestal bevatten deze timestamps, gebruikersnamen en berichten. * **Telefoongesprekken:** Gebruik spraak-naar-tekst-diensten zoals **Google Speech-to-Text**, **Amazon Transcribe** of **Whisper (OpenAI)** om audio-opnames om te zetten in transcripties (.txt). Dit is een cruciale preprocessingstap. **Doel:** Aan het eind van deze stap heb je een verzameling tekstbestanden (.txt), transcripties en eventuele afbeeldingen (bijv. screenshots uit chats) klaarliggen voor verwerking. --- ### **Stap 2: Verwerking en Analyse met Claude** Dit is de kern van de workflow. Hier gebruik je Claude's kracht in natural language understanding (NLU) om patronen te herkennen en data te extraheren. **Aanpak:** Je gaat Claude voorzien van een duidelijke **prompt** die twee dingen bevat: 1. **Een schema:** De exacte structuur waarin je de data wilt hebben. 2. **De opdracht:** Wat Claude moet doen met de ruwe tekst. **Voorbeeld 1: Sentimentanalyse van een Klantchat (Export naar CSV)** * **Prompt:** > "Je bent een data-analist. Hieronder staat een transcript van een klantgesprek. Analyseer het gesprek en extraheer de volgende informatie in een tabelvorm die ik direct naar CSV kan exporteren. Gebruik de kolomkoppen: `klant_id`, `datum`, `onderwerp`, `sentiment_score (1-5)`, `hoofdklacht`, `opgelost (ja/nee)`, `doorverwezen_naar_afdeling`. > > **Gesprek:** > [Plak hier de volledige tekst van de chatlog]" **Voorbeeld 2: Structureren van E-mailverzoeken (Export naar JSON)** * **Prompt:** > "Lees de volgende e-mail en structureer de informatie in een geldig JSON-object. Gebruik het volgende schema: > ``` > { > "afzender_email": "string", > "ontvanger_email": "string", > "datum": "YYYY-MM-DD", > "onderwerp": "string", > "hoofdboodschap": "string", > "geïdentificeerde_actie": "string (bijv. 'offerte aanvragen', 'klacht indienen')", > "urgentie": "string (hoog, medium, laag)", > "entiteiten": ["array", "van", "genoemde", "producten", "of", "diensten"] > } > ``` > > **E-mail:** > [Plak hier de volledige e-mailtekst]" **Voorbeeld 3: Analyseren van Telefoontranscripties (Database-ingave)** * **Prompt:** > "Analyseer het volgende telefoongesprek-transcript. Identificeer de klant (haal naam en klantnummer eruit indien genoemd), het type verzoek, de belangrijkste pijnpunten en of er een follow-up actie is afgesproken. Formatteer de output alsof het velden zijn in een databasetabel. > - **Klantnaam:** [hier de naam] > - **Klantnummer:** [hier het nummer] > - **Verzoektype:** [bijv. Technische storing, Facturatie, Bestelling] > - **Pijnpunten:** [Samenvatting in 1 zin] > - **Follow-up_actie:** [Wat moet er gebeuren?]" **Hoe om te gaan met afbeeldingen:** Claude (met name Claude 3 of hoger) kan afbeeldingen interpreteren. Je kunt een screenshot van een chat of een foto van een handgeschreven formulier uploaden en een prompt geven als: "Beschrijf wat je ziet in deze afbeelding en structureer de informatie in een JSON-formaat met de velden: naam, adres, telefoonnummer en opmerkingen." --- ### **Stap 3: Export en Automatische Integratie** Zodra Claude de gestructureerde output geeft, kun je deze kopiëren en plakken. Voor automatisering zijn integraties nodig. **Suggesties voor Automatisering:** 1. **Claude API + Custom Scripting (Python/Node.js):** * Dit is de krachtigste methode. Je schrijft een script (bijv. in Python) dat: * Nieuwe data ophaalt uit de bron (e-mailserver, chat-API, transcriptie-service). * De data naar de Claude API stuurt met jouw vooraf gedefinieerde prompt. * De gestructureerde JSON-respons van Claude ontvangt. * Deze response direct wegschrijft naar een CSV-bestand, een database (zoals PostgreSQL of MySQL), of een datawarehouse (Google BigQuery). 2. **Make (Integromat) / Zapier:** * Deze no-code/low-code platforms zijn ideaal voor eenvoudigere automatiseringen. * **Scenario:** "When a new email arrives in Gmail label 'Te verwerken' -> Transcribe with Google Speech-to-Text (indien audio) -> Send transcript to Claude (via API) -> Parse Claude's JSON response -> Create a new row in Google Sheets." * Zapier en Make hebben connectors voor alle genoemde services. 3. **Browserautomation (UI.Vision Kantu / Selenium):** * Als een API niet beschikbaar is, kun je een macro laten draaien die de tekst kopieert vanuit een webportal, deze in de Claude webinterface plakt, het antwoord kopieert en in een ander systeem plakt. Dit is fragieler maar kan een oplossing zijn voor gesloten systemen. --- ### **Aanbevolen Tech Stack voor een Geautomatiseerde Pipeline** * **Data Inname:** Google Cloud Storage (voor audio), REST API's van je chat/e-mailplatform. * **Transcriptie:** Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe, Whisper. * **NLU Verwerking:** **Claude API** (Anthropic) – de beste keuze voor deze taak. * **Automatisering:** **Python** met de `anthropic` library (voor volledige controle), of **Make.com** (voor snelle, visuele automatisering). * **Data Opslag:** **Google Sheets** (simpel), **Airtable** (flexibel), **PostgreSQL** (krachtig), of **BigQuery** (voor enorme datasets). ### **Belangrijke Overwegingen** * **Privacy (AVG):** Wees extreem voorzichtig met het verwerken van persoonsgegevens. Anonimiseer data waar mogelijk en zorg voor een rechtsgrondslag voor verwerking. * **Kosten:** Het gebruik van de Claude API en transcriptiediensten brengt kosten met zich mee. Houd het volume in de gaten. * **Prompt Engineering:** De kwaliteit van je output hangt af van de kwaliteit van je prompt. Test en verfijn je prompts grondlijk op een kleine dataset voordat je alles automatiseert. Deze workflow transformeert Claude van een handige chatbot naar een krachtige, schaalbare engine voor data-extractie en -structurering.