Big Data presentatie #dido12 - Maurice Beerthuyzen

Post on 16-Jul-2015

354 views 2 download

Transcript of Big Data presentatie #dido12 - Maurice Beerthuyzen

Het verhaal waarin we verschillende databronnen

aan elkaar koppelden om zo nieuwe inzichten te

vergaren in de wondere wereld van

stroomstoringen

Arend Zwanenveld (@arend)

Dirk Franssens (@dxfransssens)

Jules Stuifbergen (@zjuul)

Maurice Beerthuyzen (@Maurisico) Online Dialogue (@onlinedialogue)

Guiding you to digital maturity

Wie is Liander?

Online Dialogue verbetert bij

Liander de online klantdialogen

• Onderzoeken en monitoren van uitingen

op sociale media

• Trainen en adviseren webcareteams

• Adviseren op continue verbetering van

klantdialogen

• En ook bij de ongestructureerde sociale

dialoog doen we dat zoveel mogelijk met

behulp van data

De social promoter score

Positief:61-100 Uitmuntend

Positief: 41-60 Zeer Goed

Positief: 21-40 Goed

Positief: 1-20 Ruim voldoende

Neutraal: -19 0 Voldoende

Negatief: -39 -20 Onvoldoende

Negatief: -59 -40 Ruim onvoldoende

Negatief: -79 -60 Slecht

Negatief: -80 -100 Zeer slecht

Iedere social media uiting krijgt waardering mee: positief-neutraal of negatief. Hoe scoort Liander hierop als je positieve opmerkingen aftrekt van negatieve opmerkingen?

Het probleem van de netwerken

Bedrijf SPS Aantal berichten

NS -7 (16%-23%) 1.003.000

Vodafone -16 (13%-29%) 510.000

T-Mobile -9 (12%-21%) 164.000

Ziggo -3 (14%-17%) 289.000

UPC -16 (13%-29%) 239.000

Telfort -8 (15%-23%) 71.000

Xs4all -12 (11%-23%) 52.000

Liander 2012: Organisatie webcare is zichtbaar

6

MAAND: POSITIEF NEGATIEF VOLUME GEBEURTENIS

JANUARI 16% 47% 384

FEBRUARI 7% 74% 953 EXTREME KOUDE?

MAART 7% 49% 681

APRIL 9% 71% 758

MEI 4% 75% 770

JUNI 11% 51% 638 K&S SLUIT AAN MET DRIE MEDEWERKERS?

JULI 8% 51% 653

AUGUSTUS 12% 58% 457

SEPTEMBER 11% 58% 517

OKTOBER 9% 43% 589 TSC SLUIT AAN MET VIER MEDEWERKERS?

NOVEMBER 17% 37% 571

DECEMBER 12% 52% 767

Verklaring tabel: Een overzicht van de positief en negatief sentiment van Liander. In juni sluit K&S

aan. Dit zorgt ervoor dat het negatieve sentiment structureel onder de 60% duikt. TSC sluit aan in

oktober. Op dat moment duikt het negatieve sentiment onder de 40%.

Stroomstoringen: volume en

sentiment

Rondom stroomstoringen zien we op sociale media dus meer volume en een negatief sentiment. Best logisch toch?

Maar wat als het kouder wordt?

Heeft de kou invloed op het

gedrag van mensen?

Liander kent het fenomeen

Men herkent het, maar…

Onze hypothesen

• Hoe kouder het is, hoe meer stroomstoringen er voor komen

• Hoe kouder het is hoe groter het volume op twitter

• Hoe kouder het is hoe negatiever het sentiment

Situatie op ‘stroomstoringen’ op

Twitter 2009-2013

637??

Zien we de “Liander-trend” terug bij stroomstoringen algemeen?

Alle tweets van 2010:

?

Opeens zijn we op 4 juni 2010

massaal gaan Twitteren?

Oorzaak piek? Massamedia?

• Eerste piek in juni 2010

• De oorzaak?

• Heb ik iets

ontdekt?

Nou nee…..

Data rondom stroomstoringen op Twitter nog te

onvolwassen.

Pas in 2012 echte volumes

Welke data hebben tot onze

beschikking?

• Het aantal tweets waarin “Liander” in combinatie met het woord ‘Stroomstoring’ is gebruikt

• Het sentiment van die tweets

• Het aantal ingekomen telefoontjes

• Het aantal middenspanningsstoringen

• Het aantal afgehandelde klachten

• De gemiddelde temperatuur van 2012

Probleem: Te algemene data

• Data van Liander ( telefoon, aantal

storingen) op maandniveau

• Is er ook data op dagniveau

beschikbaar?

© Urosk | Dreamstime Stock Photos & Stock Free Images

“Wel beschikbaar,

maar

daar hebben we nu

geen tijd voor”

Aan de slag!

• Methode: het berekenen van de correlatie

tussen de verschillende variabelen.

• Meer vragen?

• Vraag het aan Dr. Dirk

Onze bevindingen:

• Het aantal calls hangt positief samen met het aantal tweets, dus wanneer er meer calls zijn dan wordt er ook meer getweet – Corr = 0,536

• Het aantal calls hangt samen met het aantal

storingen (maar verband is niet zo sterk) – Corr = 0,371

• Het aantal storingen zorgt relatief voor meer tweets – Corr = 0,677

Wat willen we weten: • Het aantal storingen en het aantal

telefoontjes hebben minder correlatie dan

je zou verwachten.

Is locatie van de

storing bepalend

voor de

Rumour around

Liander??

Onze oorspronkelijke

hypothesen

• Temperatuur hangt niet samen met het aantal stroomstoringen

– corr =0,0789

• Hoe kouder het is, hoe groter het volume op Twitter

– corr =-0,31

• Hoe kouder het is, hoe negatiever het sentiment

– corr = -0,007

• Hoe meer storingen, hoe negatiever het sentiment

– corr =-0,388

• Er is een verband tussen het toenemende aantal calls en dalende temperaturen

– Corr = -0,734

Voorzichtige conclusies

• Er zijn niet meer storingen als het koud is

• Dalende temperatuur heeft minder invloed

op het aantal tweets

• De dalende temperatuur zorgt niet voor

een negatiever sentiment

• Als het kouder wordt, wordt er wel meer

gebeld!

Wat willen we weten? • Wel meer telefoontjes als het koud is?

Hoe komt dat?

• Verschil in correlatie telefoon en tweets.

Wordt er over andere onderwerpen

getwitterd dan gebeld?

Actiepunten:

• Leren of verschillende regio’s een

stroomstoring anders ‘ontvangen’

• Begrijpen of er verschil is tussen bellers

en tweeters ( kwalitatieve analyse)

• Data verder verdiepen. Naast temperatuur

ook info over storingen, calls en tweets op

het uur van de dag, type storing, duur

storing etc

Leerpunten

• Bereid je organisatie voor op je project

• Heb je niet meteen alle data? Begin dan gewoon met wat je hebt, wie weet wat je ontdekt

• Blijf kritisch, check drie maal je data en blijf de uitkomsten bediscussieren

• Bediscussieer je ontdekkingen met je collega’s, zij roepen in een opwelling vaak hele nuttige dingen

• We staan slechts aan het begin: meer data roept meer vragen op

Wordt vervolgd!

@onlinedialogue @maurisico

Subscribe to our free newsletter at our site!

Maurice Beerthuyzen

www.onlinedialogue.com

info@onlinedialogue.com

Tel: +3130 4100 177