Zeker! Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een OpenAI-integratie die geautomatiseerde rapportage en dashboards mogelijk maakt binnen jouw organisatie: **1. Soorten rapporten en dashboards** - **Maandelijkse verkoopprestatierapporten** - Samenvatting van totale omzet, aantal verkopen, gemiddelde verkoopwaarde - Trends ten opzichte van vorige maanden - Top presterende producten en verkoopkanalen - Verkoopprestatie per regio of sales team - **Klantsegmentatie dashboards** - Visualisaties van klantgroepen op basis van aankoopgedrag, demografische gegevens en engagement - Segmentatie op basis van levenscyclus, waarde, en loyaliteit - Identificatie van potentiële upsell- en cross-sell kansen **2. Gegevensbronnen koppelen** - **Salesforce CRM** - Klantgegevens, verkoopkansen, contactmomenten, contracten - Verkoopactiviteiten en pipeline-informatie - **Google Analytics** - Websiteverkeer, conversiegegevens, gebruikersgedrag, bron van verkeer - Gebruikersdemografie en device-informatie **3. Technische omgeving en architectuur** - Backend in Python, gehost op AWS - Gebruik van Docker containers voor schaalbaarheid en isolatie - Data pipelines voor Extract, Transform, Load (ETL) processen **4. Aanbevolen OpenAI-modellen en API-functies** - **Modellen**: - **GPT-4** of **GPT-3.5-turbo** voor tekstgeneratie, interpretatie en samenvatting - **Codex** (indien codegeneratie nodig is) voor geautomatiseerde scripting of data-analyse - **Gebruik van API-functies**: - **Prompt-engineering** om natuurlijke taalrapporten te genereren op basis van data - **Analyseren en samenvatten** van complexe datasets in begrijpelijke rapporten - **Natuurlijke taal query’s** voor interactieve zoekopdrachten binnen dashboards **5. Implementatievoorstel** - **Data integratie**: - Bouw ETL-processen in Python die Salesforce en Google Analytics API’s ophalen en consolidatie uitvoeren in een data warehouse (bijvoorbeeld AWS Redshift of S3 + Athena) - **Data-analyse en rapportage**: - Gebruik Python (pandas, numpy) voor data-analyse - Stuur samenvattingen en inzichten via API naar GPT-modellen voor natuurlijke taalrapporten - **Automatisering en rapportgeneratie**: - Schedule de rapporten (bijvoorbeeld met AWS Lambda en CloudWatch Events) - Laat GPT de rapporten genereren en stuur ze automatisch via e-mail of dashboard-integraties - **Visualisatie**: - Gebruik bijvoorbeeld AWS QuickSight, Tableau, of Power BI voor dashboards - Integreer de gegenereerde inzichten en samenvattingen in deze dashboards **6. Samenvatting** Door GPT-modellen te combineren met jouw data pipelines kun je: - Natuurlijke taalrapporten genereren die automatisch up-to-date zijn - Complexe data vertalen naar begrijpelijke inzichten - Interactieve, dynamische dashboards ontwikkelen die inzichten visualiseren Deze aanpak biedt schaalbaarheid, flexibiliteit en automatische rapportage, afgestemd op jouw technische omgeving en bedrijfsbehoeften.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor uw OpenAI-geïntegreerde automatiseringsplatform, strikt in het Nederlands. ### Overzicht van de Architectuur Het doel is een geautomatiseerd systeem te bouwen dat: 1. **Gegevens ophaalt** uit Salesforce en Google Analytics. 2. **Gegevens verwerkt, analyseert en samenvoegt** met behulp van OpenAI-modellen. 3. **Rapporten en dashboards genereert** (zowel statische PDF's als interactieve web-dashboards). 4. **Deze output distribueert** naar belanghebbenden (via e-mail, een portal, etc.). Uw AWS/Python/Docker-omgeving is hier perfect voor. We bouwen een reeks gespecialiseerde microservices in containers. --- ### 1. Gegevensbronnen en Koppeling * **Salesforce CRM:** Bevat verkoopgegevens (opportunities, gesloten deals, accounts, contactpersonen, sales cycles). * **Koppeling:** Gebruik de officiële **Salesforce REST API** of de **Simple-Salesforce** Python-library. * **Belangrijke data:** Maandelijkse sales, winstmarges, verkooppijplijn, prestaties per sales agent, klantinformatie (industrie, grootte). * **Google Analytics 4 (GA4):** Bevat gebruikersgedrag, acquisitiekanalen en conversiegegevens. * **Koppeling:** Gebruik de **Google Analytics Data API (v1)** via de officiële Google Client Library voor Python. * **Belangrijke data:** Gebruikers, sessies, conversieratio's, bron/medium, landingpagina's, demografische gegevens. **Aanbeveling:** Maak een aparte **`Data Ingestion Service`** in Python die volgens een schema (bijv. dagelijks) deze API's pollt, de ruwe data transformeert naar een gemeenschappelijk formaat (bijv. JSONL of Parquet) en opslaat in een datawarehouse-achtige omgeving zoals **Amazon S3**. Dit wordt uw "bron van waarheid". --- ### 2. OpenAI Modellen en API-functies Gebruik niet één model, maar een combinatie van gespecialiseerde modellen voor verschillende taken. De **GPT-4-Turbo** en **Assistants API** zijn hier de sterren. | Taak | Aanbevolen Model/API | Reden en Gebruik | | :--- | :--- | :--- | | **SQL/Code Generatie** | **GPT-4-Turbo** via **Chat Completion API** | Dit is uw **krachtigste tool**. Geef het model het schema van uw database (bijv. van S3) en een natuurlijktaalvraag ("Geef me de top 5 verkopers van deze maand"). Het model genereert de Python- of SQL-code om die data op te halen en te transformeren. Dit automatiseert de data-analyse. | | **Data Analyse & Samenvatting** | **GPT-4-Turbo** of **GPT-3.5-Turbo** (kostenefficiënter) | Stuur een subset van data (bijv. een CSV of JSON) naar het model met een prompt zoals: "Analyseer deze verkoopdata voor januari. Identificeer de top 3 trends, de beste en slechtst presterende producten, en geef een korte samenvatting van 100 woorden." Het model genereert de narratieve tekst voor uw rapporten. | | **Dashboard & Rapport Generatie** | **Assistants API** | Deze API is ideaal voor complexe, multi-stap workflows. U kunt een Assistant creëren met functies om code uit te voeren (bv. een Python-functie aanroepen die een grafiek maakt met Matplotlib/Seaborn) en deze te combineren met tekstuele analyse. Het kan een compleet rapport "samenstellen". | | **Klantsegmentatie (NLP)** | **Text-Embedding-ADA-002** | Voor geavanceerde klantsegmentatie: gebruik deze model om tekstuele klantfeedback (uit Salesforce notes of surveys) om te zetten in numerieke vectoren (embeddings). Cluster deze vectors met algoritmes zoals K-Means om op natuurlijke taal gebaseerde segmenten te ontdekken (bijv. "klanten die geïnteresseerd zijn in prijs" vs. "klanten die geïnteresseerd zijn in premium features"). | --- ### 3. Soorten Rapportage en Dashboards #### A. Maandelijkse Verkoopprestaties Rapport (Statisch PDF + E-mail) * **Inhoud:** * **Executive Summary:** Een door GPT gegenereerde narratieve samenvatting van de prestaties. * **KPI-overzicht:** Totale omzet, growth vs. vorige maand, aantal nieuwe deals, winstmarge. * **Grafieken:** Trendlijn van maandelijkse verkoop, donut-chart van sales per productcategorie, staafdiagram van prestaties per verkoper. * **Pijplijn Analyse:** Huidige waarde van de sales pijplijn en conversieratio's. * **Generatieproces:** 1. Een Python script (`report_service`) triggered aan het einde van de maand. 2. Het gebruikt de **Chat Completion API** om SQL/Python code te genereren om de benodigde data op te halen. 3. Data wordt verwerkt (Pandas, NumPy) en visualisaties worden gemaakt (Matplotlib, Seaborn). 4. Dezelfde API genereert de tekstuele samenvatting op basis van de cijfers. 5. Alles wordt samengevoegd tot een PDF met Jinja2 templates of WeasyPrint. 6. De PDF wordt automatisch gemaild naar het management. #### B. Klantsegmentatie Dashboard (Interactief Web-Dashboard) * **Inhoud:** * **Segment Overzicht:** Een tabel of interactieve weergave van alle klantsegmenten (bijv. "Enterprise", "SMB", "Price-Sensitive", "Feature-Seekers"). * **Demografische filters:** Filter segmenten op industry, bedrijfsgrootte, locatie. * **Vergelijkende metrics:** Vergelijk gemiddelde orderwaarde, conversieratio, klantlevensduur (LTV) tussen segmenten. * **Acquisitiekanalen:** Zie welke marketingkanalen het best werken voor elk segment (data uit GA4). * **Generatieproces:** 1. Een **`dashboard_service`** host een webframework zoals **Streamlit** of **Plotly Dash**. Dit is perfect voor Python-backends en levert prachtige interactieve dashboards. 2. De service gebruikt de **Embeddings API** en clustering-algoritmes om de segmenten te definiëren en bij te werken. 3. Gebruikers openen het dashboard via een URL. Het dashboard vraagt real-time data op uit S3 en toont deze. 4. Een **"Vraag het AI"** functie kan worden toegevoegd: een tekstveld waar een gebruiker een vraag kan typen ("Welk segment groeide het snelst afgelopen kwartaal?"), en de **Chat Completion API** genereert het antwoord en een bijbehorende simpele visualisatie. --- ### 4. Technische Implementatie op AWS met Docker U zou de volgende containers kunnen hebben: 1. **Container: Data Ingestion** * **Taak:** Haalt data op van Salesforce en GA4 APIs. * **Tools:** Python, `simple-salesforce`, `google-analytics-data`, `pandas`, `boto3` (om naar S3 te schrijven). 2. **Container: Analysis & Reporting Service** * **Taak:** Voert de OpenAI API-aanroepen uit, genereert code, verwerkt data en maakt PDF-rapporten. * **Tools:** Python, `openai` library, `pandas`, `matplotlib`, `seaborn`, `Jinja2`. 3. **Container: Dashboard API Service** * **Taak:** Host het interactieve dashboard (Streamlit/Dash) en de bijbehorende backend logica. * **Tools:** Python, `streamlit` / `dash`, `plotly`, `openai` library. 4. **Container: Scheduler (Optional)** * **Taak:** Plant en managed de taken (bijv. "elke dag om 02:00 data ophalen", "elke laatste dag van de maand rapport genereren"). * **Tools:** `Apache Airflow` of een simpele `cron` job binnen een container. **Beveiliging:** Sla uw API-sleutels (OpenAI, Salesforce, Google) veilig op using **AWS Secrets Manager** of **AWS Systems Manager Parameter Store** en laad ze dynamisch in uw containers. ### Conclusie en Aanbeveling Begin met een **Proof of Concept (PoC)** voor één rapportage, bijvoorbeeld het maandelijkse verkooprapport. 1. Focus eerst op het ophalen van data uit één bron (Salesforce). 2. Experimenteer met de **Chat Completion API** om de code te genereren voor het analyseren en plotten van die data. 3. Automatiseer het samenvoegen tot een PDF. 4. Breid daarna uit naar de tweede datasource (GA4) en het interactieve dashboard. De combinatie van uw robuuste tech stack en de kracht van OpenAI's modellen stelt u in staat om een uiterst geavanceerd, autonoom en intuïtief rapportagesysteem te bouwen.