Ühe postkasti lugu- episood 1

Sales Opportunity Detector Feelingstream

(English text is below)

Feelingstream alustas novembris pilootprojekti raames Majandus- ja Kommunikatsiooniministeeriumi sissetulevate e-kirjade analüüsimist, et tuvastada sagedaseimad teemad ning kirjutajate üldine meelestatus. Eestlaslikult kriitilise meele kohtamine kirjades oli oodatav, kuid mõned tulemused suutsid sellegipoolest üllatada.

Selgus, et infomeililt käib igapäevaselt läbi kuni 50 kirja. Kuigi sagedasti täidab postkasti ministeeriumi enda töötajate kirjavahetus (24%), põhineb e-kirjade sisu suures osas registreerimist, edasisuunamist või arveldamist vajavatel teemadel.

Huvitava leiuna ilmnes ka, et 15% kirjadest on automaatsed süsteemide poolt genereeritud teavitused.

Kirjutajate negatiivset meelestatust kutsuvad arusaadavatel põhjustel esile eelkõige rahulolematus kas pika ooteajaga või e-teeninduse mittetoimimisega seoses.

Kuidas saab Feelingstreami andmeteadus probleemkohtade likvideerimisele kaasa aidata?

Süstematiseerimisega – sissetulnud kirjad saab kategoriseerida, tuvastada prioriteetsusaste ning suunata kindla sisuga pöördumised õigele inimesele või automaatselt õigesse kohta. Ka tekstimassist saab otsida mustreid, mis grupeerivad sarnase sõnakasutusega tekstid teemadeks. Andmetöötlusprogrammi täpsus on muljetavaldavad 81-95%. Sellest kõigest tulenevalt võib olla kindel, et pöördumiste sisust ja teemadest tekib parem ülevaade, mistõttu on võimalik teenust kodanikele arusaadavamaks ja kättesaadavamaks muuta ning ka ministeeriumil kiiremaid ja täpsemaid vastuseid anda.

Automaatselt süsteemide poolt saadetavate ja korduva sisuga meilide käsitlemise pealt saab ühe MKM’i postkasti näitel kokku hoida 2 tundi aastas. Kui lisaks tehnoloogia abil kirjade sisud nö eeltuvastada, muutub postkast puhtamaks ning tähtsad kirjad ei jää kahe silma vahele ega liiga pikalt ootele. Niimoodi saab ministeeriumisisest toimimist efektiivistada ja seda võib pidada juba korralikuks töövõiduks.

The story of an inbox  – episode 1

Feelingstream started a pilot project for the Estonian Ministry of Economic Affairs and Communications in November. The aim was to analyze incoming e-mails and establish the most common themes and emotions. The results are now in and they’re somewhat surprising.

The Ministry receives as much as 50 e-mails a day and 24% of the content is made up of correspondence between its own employees requesting either registering, forwarding or financial actions. Interestingly enough, 15% of the e-mails were automatic responses. For obvious reasons, the negative state of mind was most commonly caused by either long waiting periods or cynical reactions to faulty applications.  
What Feelingstream can do to help is to start systemizing the content. We can categorize the incoming e-mails as well as establish a level of priority and automatically forward them to the right person or the right place. We can also look for patterns in text and establish the subject matter. The accuracy for this data processing system is an impressive 81-95%. All of this will ensure a better overview of the incoming e-mails, which can make the service more available for users and enables the Ministry to provide quicker and more accurate responses making their work more efficient.

Related Posts

Leave a Reply