Absoluut. Hier is een gedetailleerd stappenplan voor een automatische dataverrijkingsworkflow met Claude, specifiek toegespitst op uw dataset en doelen. ### Overzicht van de Workflow De workflow bestaat uit drie hoofdonderdelen: 1. **Data-extractie en -voorbereiding:** Het structureren van uw bestaande data en het identificeren van ontbrekende waarden. 2. **Dataverrijking met Claude:** Het gebruik van Claude als een intelligente "onderzoeksassistent" om externe bronnen te benutten. 3. **Data-integratie en -validatie:** Het samenvoegen en controleren van de verrijkte data. --- ### Stap 1: Data Extractie en Voorbereiding 1. **Exporteer uw dataset:** Exporteer uw klantgegevens (naam, e-mail, aankoopgeschiedenis) naar een gestructureerd formaat zoals CSV of JSON. 2. **Identificeer hiaten:** Gebruik een eenvoudig script of filter in Excel/Sheets om alle records zonder telefoonnummer en adres te markeren. Deze lijst vormt de input voor Claude. 3. **Structureer de prompt-invoer:** Maak een JSON-object per klant dat u naar Claude stuurt. Dit zorgt voor consistentie. **Voorbeeld van een input-JSON:** ```json { "klant_id": "12345", "naam": "Jansen B.V.", "email": "info@jansenbv.nl", "aankoopgeschiedenis": ["Product A - 2023-11-01", "Product B - 2024-01-15"], "doel_verrijking": ["telefoonnummer", "bedrijfsadres", "postcode", "plaats"] } ``` --- ### Stap 2: Dataverrijking met Claude (de kern van de workflow) Claude fungeert hier niet als een live data-querytool, maar als een uitzonderlijk krachtige tekst- en patroonherkenningsengine. U gaat Claude "voeden" met informatie van externe bronnen en vragen deze te analyseren. **Aanpak voor het vinden van telefoonnummers en adressen:** **A. Verrijking via KvK-data (Publieke Bronnen):** 1. **Scrape of download KvK-gegevens:** Verzamel basisprofielen van bedrijven van de KvK-website (handelsnaam, vestigingsadres, telefoonnummer). Sla deze gegevens op in een tekstbestand (bijv. `kvk_data.txt`). 2. **Gebruik Claude voor fuzzy matching:** * **Prompt:** ``` Hier is een lijst met KvK-gegevens (Handelsnaam, Adres, Telefoon): [Plak hier de inhoud van kvk_data.txt] Hier is een klantrecord dat ik wil verrijken: { "naam": "Jansen B.V.", "email": "info@jansenbv.nl" } Vind het meest waarschijnlijke KvK-record voor deze klant op basis van de handelsnaam en het e-maildomein (@jansenbv.nl). Geef het bijbehorende telefoonnummer en volledige adres terug in een gestructureerd JSON-formaat. Als je geen goede match kunt vinden, geef dan null terug. Antwoord ALTIJD alleen met een geldig JSON-object, geen andere tekst: { "telefoonnummer": "...", "straat": "...", "postcode": "...", "plaats": "..." } ``` * Claude's kracht in het begrijpen van context en het matchen van bedrijfsnamen (ook bij kleine spellingverschillen) is hier cruciaal. **B. Verrijking via LinkedIn (Meer Geavanceerd):** 1. **Verzamel publieke profielgegevens:** Gebruik tools (zoals scraping-API's of browser-extensies - *zorg voor compliance met Terms of Service*) om publieke LinkedIn-profielpagina's van uw contacten op te halen. Sla de ruwe tekst van deze profielen op. 2. **Laat Claude de profielen parseren:** * **Prompt:** ``` Analyseer het volgende LinkedIn-profiel en extraheer het telefoonnummer en adres als deze beschikbaar zijn. Negeer alle andere informatie. **LinkedIn Profiel Tekst:** [Plak hier de ruwe tekst van het LinkedIn-profiel van de klant] **Bestaande Klantgegevens (voor context):** Naam: [Naam klant] E-mail: [E-mail klant] Geef alleen de ontbrekende gegevens terug in een strikt JSON-formaat. Als een veld niet gevonden is, gebruik dan null. { "telefoonnummer": "0612345678 of null", "bedrijfsnaam": "Jansen B.V. of null", "functie": "Directeur of null", "plaats": "Utrecht of null" } ``` * Claude is expert in het vinden van specifieke informatie in grote lappen tekst, zelfs als deze niet perfect gestructureerd is. --- ### Stap 3: Data-integratie en Validatie 1. **Ontvang Claude's output:** Claude zal antwoorden met een netjes gestructureerd JSON-object, klaar voor automatisering. 2. **Automatiseer de workflow:** Gebruik een scripttaal (Python is ideaal) om dit proces te schalen: * Lees uw input-CSV. * Voor elke rij zonder telefoonnummer/adres, construeer een prompt zoals hierboven. * Stuur de prompt naar de Claude API. * Ontvang en parseer het JSON-antwoord. * Schrijf de verrijkte gegevens terug naar een nieuwe CSV of uw database. 3. **Validatie:** Implementeer een eenvoudige validatiestap. Bijvoorbeeld: alle gevonden telefoonnummers moeten voldoen aan het Nederlandse nummerformaat (06-..., +316...). Claude kan hier ook bij helpen met een validatieprompt. ### Belangrijke Overwegingen en Best Practices * **Privacy en Compliance (AVG/GDPR):** Dit is het allerbelangrijkste. U mag alleen gegevens verwerken en verrijken waarvoor u een gerechtvaardigd belang of toestemming heeft. Het gebruik van publiekelijk beschikbare data (KvK) is generally safer dan het scrapen van persoonlijke profielen (LinkedIn). **Wees u altijd bewust van de wettelijke grenzen.** * **Kwaliteit van de Bronnen:** De output is direct afhankelijk van de kwaliteit en beschikbaarheid van de externe bronnen. KvK-data zijn zeer betrouwbaar voor bedrijfsgegevens. * **Foutafhandeling:** Uw script moet om kunnen gaan met gevallen waarin Claude `null` teruggeeft (geen match gevonden). * **Kosten en Schaalbaarheid:** Het gebruik van de Claude API heeft kosten per request. Test de nauwkeurigheid eerst op een kleine batch (50-100 records) voordat u op grote schaal gaat verrijken. Door Claude op deze manier in te zetten als een intelligente analyse- en extractielaag, transformeert u het van een pure chatbot naar een krachtige engine voor dataverrijking.