| Onderzochte bedrijven | Aandeel |
|---|---|
| Handel | 20% |
| Vergelijkingsgroep CBS | 22% |
| B&U en wegenbouw | 20% |
| Eet- en drinkgelegenheden | 11% |
| Verzekeringen | 58% |
CBS-onderzoek ICT-gebruik bij bedrijven, verslagjaar 2025, onder bedrijven met 10 of meer werkzame personen. De uitkomsten voor 2025 zijn voorlopig. Bedrijfstak 354200, indicator Textmining_54.
Welke functies sluiten aan op tekst analyseren voor contentonderzoek?
Binnen Handel is ‘Textmining’ gemeten op 20 procent. Daar liggen twee andere toepassingen bij in de buurt: socialemediagegevens gebruiken op 20 procent en webgegevens voor redactie gebruiken op 20 procent. Aan de andere kant van de vergelijking staat een bruikbare eigen website op 92 procent. Tussen dat laatste percentage en 20 procent zitten 72 procentpunt. Voor tekst analyseren voor contentonderzoek volgt daar een inhoudelijke keuze uit. Welke van die toepassingen raakt daadwerkelijk de ervaring van een redacteur die terugkerende vragen uit geanonimiseerde tekst herkent?
De plaats van Handel tussen andere bedrijven
De vergelijking van Handel voor ‘Textmining’ bestrijkt 47 branchecategorieën met een gepubliceerde uitkomst. Bij Kunststof- en bouwmateriaalindustr staat 21 procent en bij B&U en wegenbouw 20 procent. De eerstvolgende hogere meetwaarde is 21 procent bij Elektrotechn. en machine-industrie. Direct onder 20 procent staat 19 procent bij Hout-, papier-, grafische industr.. Een afgerond gelijk percentage komt voor bij B&U en wegenbouw. Bedrijfstakken kunnen elkaar gedeeltelijk omvatten; dit is een overzicht van gerapporteerde categorieën, geen optelsom van verschillende bedrijven.
Afstanden tot het bedrijfstaktotaal
Kijk nu naar de positie van Handel tegenover het bedrijfstaktotaal. Voor online reserveren of bestellen bedraagt het verschil +20 procentpunt (53 procent tegenover 33 procent). Bij publiceren op sociale netwerken staan juist 82 procent en 82 procent dicht bij elkaar. Voor tekst analyseren voor contentonderzoek is het verschil -2 procentpunt. Als een opdrachtgever uit Handel al werkt met socialemediagegevens gebruiken, vraag dan bij de intake hoe ‘Textmining’ daar in de praktijk op zou aansluiten.
Een concrete studioproef voor Handel
Een mogelijke proefopdracht voor Handel begint met twee uitvoeringen van hetzelfde product. De hoofdpersoon in de briefing is een koper die het prijsverschil wil begrijpen. Voor tekst analyseren voor contentonderzoek krijgt de maker een tweeluik: eerst een detail waarin materiaal en afwerking verschillen, daarna de complete bestelling met de juiste verpakking. Dat is een fictieve productiesituatie, uitgewerkt om een redacteur die terugkerende vragen uit geanonimiseerde tekst herkent concreet te maken. Kan een proeflezer aan het tweede beeld aanwijzen wat in het eerste beeld nog onduidelijk was?
Leg de uitkomst naast de eigenlijke taak: vergelijk een automatische themagroep met een handmatig gelezen steekproef. Als de tester bij twee uitvoeringen van hetzelfde product blijft hangen door een frequent woord dat verschillende klantvragen samenvoegt, is dat een aanwijzing voor een aanpassing van de productie. Het aandeel van 20 procent voor textmining in Handel blijft daarbij een afzonderlijke branchemeting. Laat een koper die het prijsverschil wil begrijpen in de testvariant eerst een detail waarin materiaal en afwerking verschillen aanwijzen voordat je besluit meer materiaal te maken over socialemediagegevens gebruiken.
