> This is a page from the ElevenLabs documentation. For a complete page index, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms.txt. For the full documentation in a single file, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms-full.txt.

# Gegevensverzameling

Gegevensverzameling haalt automatisch gestructureerde informatie uit gesprekstranscripten met LLM-gestuurde analyse. Zo kun je waardevolle datapunten vastleggen zonder handmatige verwerking, wat de operationele efficiëntie en gegevensnauwkeurigheid verbetert.

## Overzicht

Gegevensverzameling analyseert gesprekstranscripten om specifieke informatie te identificeren en te extraheren die je definieert. De geëxtraheerde gegevens worden volgens je specificaties gestructureerd en beschikbaar gesteld voor verdere verwerking en analyse.

### Ondersteunde gegevenstypen

Gegevensverzameling ondersteunt vier gegevenstypen voor verschillende informatieformaten:

* **String**: Tekstuele informatie (namen, e-mailadressen, adressen)
* **Boolean**: Waar/onwaar-waarden (goedkeuringsstatus, geschiktheid)
* **Integer**: Gehele getallen (aantal, leeftijd, beoordelingen)
* **Number**: Decimale getallen (prijzen, percentages, metingen)

## Configuratie

#### Open instellingen voor gegevensverzameling

Ga op het tabblad **Analyse** in de instellingen van je agent naar de sectie **Gegevensverzameling**.

![Gegevensverzameling instellen](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/1dd7120a0d0236e4b225f1054f17c13956dc5ccc7de275e600eaab9e20604634/assets/images/conversational-ai/collection.gif)

#### Items voor gegevensverzameling toevoegen

Klik op **Item toevoegen** om een nieuwe regel voor gegevensextractie te maken.

Configureer elk item met:

* **Identifier**: Unieke naam voor het gegevensveld (bijv. `email`, `customer_rating`)
* **Gegevenstype**: Kies uit string, boolean, integer of number
* **Beschrijving**: Gedetailleerde instructies voor het extraheren van de gegevens uit het transcript

> **Info**
>
> Het beschrijvingsveld wordt aan de LLM doorgegeven en moet zo specifiek mogelijk aangeven wat er moet worden geëxtraheerd en hoe dit moet worden opgemaakt.

> **Note**
>
> Items voor gegevensverzameling zijn beperkt tot 40 per agent voor Trial- en Enterprise-abonnementen, en 25 per agent voor andere abonnementen.

#### Geëxtraheerde gegevens bekijken

Geëxtraheerde gegevens verschijnen in je gespreksgeschiedenis, zodat je kunt bekijken welke informatie uit elke interactie is vastgelegd.

![Resultaten van gegevensverzameling in de gespreksgeschiedenis](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/beddd4acf7a431f10b6d6ac602d4ef16604e93bc51040325e185df6517ba3021/assets/images/conversational-ai/collection_result.gif)

## Best practices

#### Effectieve prompts voor extractie schrijven

* Wees expliciet over het verwachte formaat (bijv. "e-mailadres in de indeling [user@domain.com](mailto:user@domain.com)")
* Geef aan wat er moet gebeuren als informatie ontbreekt of onduidelijk is
* Voeg voorbeelden van geldige en ongeldige gegevens toe
* Vermeld eventuele validatievereisten

#### Veelvoorkomende voorbeelden voor gegevensverzameling

**Contactgegevens:**

* `email`: "Extraheer het e-mailadres van de klant in de standaardindeling ([user@domain.com](mailto:user@domain.com))"
* `phone_number`: "Extraheer het telefoonnummer van de klant, inclusief netnummer"
* `full_name`: "Extraheer de volledige naam van de klant zoals opgegeven"

**Bedrijfsgegevens:**

* `issue_category`: "Classificeer het probleem van de klant als een van de volgende: technisch, facturering, account of algemeen"
* `satisfaction_rating`: "Extraheer elke numerieke tevredenheidsbeoordeling die de klant geeft (schaal van 1 tot 10)"
* `order_number`: "Extraheer elk bestel- of referentienummer dat de klant noemt"

**Gedragsgegevens:**

* `was_angry`: "Bepaal of de klant tijdens het gesprek boosheid of frustratie uitte"
* `requested_callback`: "Bepaal of de klant om een terugbelafspraak of follow-up vroeg"

#### Omgaan met ontbrekende of onduidelijke gegevens

Wanneer de gevraagde gegevens niet kunnen worden gevonden of dubbelzinnig zijn in het transcript, retourneert de extractie null- of lege waarden. Overweeg het volgende:

* Gebruik conditionele logica in je applicaties om ontbrekende gegevens te verwerken
* Maak fallbackcriteria voor onvolledige extracties
* Train agents om vereiste informatie consistent te verzamelen

## Richtlijnen voor gegevenstypen

#### String

Gebruik voor tekstuele informatie die niet onder andere typen valt.

**Voorbeelden:**

* Namen van klanten
* E-mailadressen
* Productcategorieën
* Probleembeschrijvingen

**Best practices:**

* Geef het verwachte formaat op wanneer dat relevant is
* Voeg validatievereisten toe
* Houd rekening met standaardisatiebehoeften

#### Boolean

Gebruik voor ja/nee- of waar/onwaar-bepalingen.

**Voorbeelden:**

* Goedkeuringsstatus van de klant
* Verificatie van geschiktheid
* Functieverzoeken
* Indicatoren voor klachten

**Best practices:**

* Definieer duidelijk wat waar en onwaar betekent
* Verwerk dubbelzinnige antwoorden
* Overweeg standaardwaarden voor onduidelijke gevallen

#### Integer

Gebruik voor waarden met gehele getallen.

**Voorbeelden:**

* Leeftijd van de klant
* Productaantallen
* Beoordelingsscores
* Aantal problemen

**Best practices:**

* Geef geldige bereiken op waar van toepassing
* Verwerk niet-numerieke antwoorden
* Overweeg afrondingsregels indien nodig

#### Number

Gebruik voor decimale waarden of floating-pointwaarden.

**Voorbeelden:**

* Geldbedragen
* Percentages
* Metingen
* Berekende scores

**Best practices:**

* Geef nauwkeurigheidsvereisten op
* Voeg context voor valuta of eenheid toe
* Verwerk verschillende getalindelingen

## Toepassingen

#### Leadkwalificatie

Extraheer contactgegevens, kwalificatiecriteria en interesseniveaus uit verkoopgesprekken.

#### Klantinzichten

Verzamel gestructureerde gegevens over klantvoorkeuren, feedback en gedragspatronen voor strategische
inzichten.

#### Supportanalyse

Leg probleemcategorieën, oplossingsdetails en tevredenheidsscores vast voor operationele
verbeteringen.

#### Compliancedocumentatie

Extraheer vereiste verklaringen, toestemmingen en regelgevingsinformatie voor audittrails.

## Problemen oplossen

#### Gegevensextractie retourneert lege waarden

* Controleer of de gegevens in het gesprekstranscript staan
* Controleer of je extractieprompt specifiek genoeg is
* Zorg dat het gegevenstype overeenkomt met het verwachte formaat
* Overweeg of de informatie tijdens het gesprek duidelijk is gecommuniceerd

#### Inconsistente gegevensindelingen

* Controleer extractieprompts op formaatspecificaties
* Voeg validatievereisten toe aan prompts
* Overweeg nabewerking voor gegevensstandaardisatie
* Test met verschillende gespreksscenario's

#### Prestatieoverwegingen

* Elke regel voor gegevensverzameling voegt verwerkingstijd toe
* Complexe extractielogica kan langer duren om te evalueren
* Bewaak de nauwkeurigheid van extractie tegenover snelheidseisen
* Optimaliseer prompts waar mogelijk voor efficiëntie

> **Info**
>
> Geëxtraheerde gegevens zijn beschikbaar via [Post-call Webhooks](/docs/nl/eleven-agents/workflows/post-call-webhooks) voor integratie met CRM-systemen,
> databases en analyseplatforms.