The Medical Export Group (MEG)
Onttrekken van product kenmerken uit tekst
MEG is een farmaceutische groothandelsorganisatie die overheden, NGO’s, en hulporganisaties ondersteunt bij het reageren op medische noodsituaties en het verbeteren van de toegang tot goede gezondheidszorg. Dit doen zij door het beschikbaar stellen van geneesmiddelen en medische en laboratoriumapparatuur, inclusief installatie en training.
De uitdaging
MEG is een farmaceutische groothandelsorganisatie die overheden, NGO’s, en hulporganisaties ondersteunt bij het reageren op medische noodsituaties en het verbeteren van de toegang tot goede gezondheidszorg. Dit doen zij door het beschikbaar stellen van geneesmiddelen en medische en laboratoriumapparatuur, inclusief installatie en training.
MEG’s ambitie was om het salesproces (klantaanvraag t/m definitieve offerte) te versnellen door hun omvangrijke productenbestand overzichtelijker en inzichtelijker te maken. Het salesproces kon wel 2 weken duren door zowel de omvang als de productvoorkeuren van de aanvraag, terwijl MEG de klant eigenlijk meteen een relevant aanbod zou willen geven. Een hindernis hierin was dat producteigenschappen (zoals type medicijn, hoeveelheid, prijs) in één variabele stonden, namelijk de productomschrijving. Dit stond de vindbaarheid en leesbaarheid van artikelen in de weg.
Wat we hebben gedaan
We zijn aan de slag gegaan met een Natural Language Processing (NLP) project waarbij verkend werd of de eigenschappen van producten uit de productomschrijving gehaald konden worden. Indien mogelijk zouden de producteigenschappen dan toegevoegd worden aan de dataset, wat de vindbaarheid van producten zou bevorderen.
Het resultaat
We hebben een script opgeleverd dat verschillende eigenschappen van producten uit de productomschrijving haalt. De resultaten hiervan zijn vervolgens toegevoegd aan de bestaande dataset, wat in combinatie met de zoekfilters van de database de vindbaarheid van artikelen significant verhoogd heeft. Tevens zijn tijdens het project interessante verbindingen gevonden binnen de datasets die buiten het project van grote waarde bleken te zijn. Tevens is er documentatie opgeleverd m.b.t. de ontwikkeling van het NLP model, de gemaakte keuzes en redeneringen hierbinnen, en zijn waardevolle vervolgstappen gedefinieerd.
Test jouw eigen data volwassenheid
Test jouw eigen data volwassenheid
Jouw datavolwassenheid bepaald wat voor resultaten je uit jouw data kunt halen. Hoe data volwassen is jouw bedrijf of afdeling? Door te weten waar je staat, kun je ook beter inschatten wat een logische eerste stap is. Kom je hier zelf niet uit? Wij helpen je graag met het ontdekken hiervan.
Benieuwd waar jouw bedrijf staat? Doe de online quickscan
Waarom samenwerken met JADS MKB Datalab
Het JADS MKB Datalab ondersteunt Nederlandse MKB-bedrijven die de overstap willen maken naar een meer datagedreven manier van werken. Het JADS MKB Datalab voert projecten uit met MKB ondernemers en Data Science studenten. Daarnaast bieden we verschillende tools om je te helpen bij het definiëren van een Data Science-project met impact, zoals workshops, een Data Maturity Scan en een Data Project Canvas.
Dus als je een specifiek ontworpen kortlopend data science-project voor je MKB wilt oppakken met een JADS MSc-student, bezoek dan de MKB Datalab Website. 150 MKB’ers deden al mee!