Wie Unbabel die Lokalisierung für Ihr Unternehmen vereinfacht

Lokalisierungsdienste erfordern die Anpassung des Inhalts an lokale Zielgruppen, an Dialekte oder kulturelle Nuancen. Sie unterscheiden sich von der Übersetzung, da es darum geht, einem Produkt oder einer Dienstleistung das Erscheinungsbild und die Atmosphäre des Zielmarktes zu verleihen. 

Der Lokalisierungsprozess umfasst verschiedene Aspekte, darunter: 

• Anpassung von Design und Layout des Produkts, der Website oder der Anwendung, um den übersetzten Text in der Landessprache anzuzeigen

• Ändern der Formatierung von Datum, Währungen, Zeiten usw. für Zielorte

• Anpassung von Inhalten oder Grafiken an den Geschmack und die kulturellen Vorlieben eines Ziellandes

• Erfüllung der rechtlichen Anforderungen eines lokalen Marktes

Traditionelle Lokalisierungsabteilungen unterstehen oft den Produkt- oder Marketingteams, je nachdem, was sie lokalisieren und warum. Einige Abteilungen, die einen hohen Bedarf an mehrsprachigen Übersetzungen haben, wie z.B. der Kundenservice, waren bisher nicht Teil der Lokalisierungsabteilung. Viele Unternehmen haben abteilungsspezifische Sprachsilos, in denen der Ansatz von Unbabel für LangOps möglicherweise besser geeignet ist. 

Wie sich LangOps von Übersetzung und Lokalisierung unterscheidet

LangOps nutzt die vorhandenen Werkzeuge des Technologie-Stacks, um jedem zu helfen, in jeder Sprache zu kommunizieren. Im Vergleich zu Lokalisierungs- und traditionellen Übersetzungsdiensten kann LangOps dazu beitragen, eine strategische Dynamik für die Sprache im gesamten Unternehmen aufzubauen, die Lokalisierungsteams zu entlasten und doppelten Aufwand zu vermeiden.

In der Regel ist eine einzige Abteilung für die einzelnen Lokalisierungsbemühungen im Unternehmen zuständig. Die Lokalisierung einer Website oder einer digitalen Kampagne für unterschiedliche Zielgruppen gehört zum Beispiel zum Marketing. In den meisten Fällen werden Websites, Software und andere Produkte Stück für Stück übersetzt und regionalisiert. Lokalisierungsbemühungen beruhen oft auf Outsourcing, einem Ansatz, der nicht skaliert, wenn das Unternehmen in zusätzliche Märkte expandiert. Darüber hinaus kann die Gewährleistung der Übersetzungsqualität ein schwieriger und manueller Prozess sein, der von einer einzelnen Person oder einer kleinen Gruppe von Projektverantwortlichen durchgeführt wird.

Bei einem LangOps-Ansatz hingegen würden alle sprachbezogenen Bemühungen einem Chief Operating Officer oder einer engagierten Führungskraft bzw. einem LangOps-Team unterstellt werden. Anstatt Lokalisierungsdienste als einmalige Projekte zu betrachten, wird Sprache zu einer strategischen Notwendigkeit. Statistiken zeigen, dass sich dieser Ansatz auf das Endergebnis auswirken kann. Eine aktuelle Studie von Intercom hat gezeigt, dass nur etwa ein Viertel der Menschen Kundensupport in ihrer Muttersprache erhalten. Es könnte problematisch sein, den Einfluss der Sprache zu ignorieren: 70% der Menschen würden sich Unternehmen mit muttersprachlicher Unterstützung loyaler gegenüberstehen – 35% von ihnen gaben sogar an, dass sie das Produkt ganz wechseln würden.

Taktisch würde sich ein LangOps-Team darauf konzentrieren, wie das gesamte Unternehmen in einen neuen Markt eintreten kann, vom Vertrieb über das Marketing bis hin zum Kundenservice und darüber hinaus. Sie berieten sich darüber, wie man auf einem lokalen Markt Geschäfte machen kann und halfen einzelnen Teammitgliedern, KI optimal zu nutzen.

Sie würden sich für eine mehrsprachige maschinelle Übersetzungstechnologie wie Unbabel entscheiden, mit der jeder in mehreren Sprachen kommunizieren und den Erfolg dieser Technologien im Laufe der Zeit messen kann.

Schauen wir uns ein Beispiel aus dem Kundenservice an, um zu verstehen, wie Unbabel die Übersetzungs- und Lokalisierungsbemühungen wesentlich erleichtert. Zunächst würde ein Supportmitarbeiter eine Kundenanfrage per E-Mail in der Sprache des Kunden (z.B. Französisch) erhalten. Unbabel würde die französische E-Mail ins Englische, die Muttersprache des Supportmitarbeiters übersetzen. Der Supportmitarbeiter würde auf Englisch antworten, Unbabel würde die Antwort zurück ins Französische übersetzen, und ein Editor würde die Übersetzung überprüfen, um sicherzustellen, dass sie je nach Region des Kunden (z. B. kanadisches Französisch vs. europäisches Französisch) angemessen lokalisiert ist. Neben E-Mail unterstützt Unbabel auch mehrsprachige Chat- Arbeitsabläufe.

Interessanterweise helfen die Mitarbeiter im Team KI-Systemen wie Unbabel, sich zu verbessern, während Unbabel den Mitarbeitern hilft, ihre Arbeit effizient und effektiv zu erledigen. Human-in-the-Loop Machine Learning kann Teams bei der Skalierung helfen, indem es hochmoderne Maschinenlernmodelle verwendet und diese mit menschlichem Input fein abstimmt. Dieser Ansatz bedeutet, dass sich Unternehmen mehr auf die Einstellung von Experten als von Muttersprachlern konzentrieren können. 

Übergang von der Lokalisierung zu LangOps 

Für Lokalisierungsexperten ist der Übergang zu LangOps intuitiv. Anstatt sich allein auf Muttersprachler zu verlassen, werden LangOps-Teams zu Lernmaschinen für die KI, die dem System helfen, die Terminologie besser zu verwenden und Übersetzungen flüssiger zu machen. Eine wichtige Priorität ist die kulturelle Anpassung der maschinellen Übersetzungen an die Zielsprache.

 Jede Sprache hat ihre eigene Art, bestimmte Emotionen auszudrücken. So gibt es in der japanischen Sprache mehrere Ebenen der Förmlichkeit, je nachdem, mit wem man spricht und wer spricht, während die geschäftliche Kommunikation im Englischen viel zwangloser sein kann. Die Umschulung eines maschinellen Übersetzungssystems, um diese Nuancen zu verstehen, ist ein entscheidender Faktor, um den Erfolg dieser Bemühungen zu gewährleisten.

Anstatt einzelne Aufträge an Freiberufler oder ausgelagerte Anbieter zu vergeben (wie es bei der Lokalisierung normalerweise der Fall ist), kann das LangOps-Team die Wachstums- oder Expansionsstrategie des Unternehmens betrachten und über die beste Vorgehensweise entscheiden. Sie können diese Entscheidungen aus dem Blickwinkel des gesamten Unternehmens treffen und nicht nur aus dem Blickwinkel des einzelnen Projekts oder des einzelnen Auftrags, an dem sie gerade arbeiten. In vielen Fällen erfordert dies die Bewertung der Leistung der maschinellen Übersetzungssoftware unter Verwendung von Open-Source Frameworks wie MT-Telescope oder COMET. Sobald der Auswahlprozess abgeschlossen ist, kann die Zentralisierung aller sprachlichen Bemühungen auf einer einzigen Plattform einfacher machen, ihren Erfolg im Laufe der Zeit zu messen.

So bietet das Unbabel-Portal beispielsweise Einblicke in wichtige Kennzahlen wie Übersetzungsqualität, Volumen, Bearbeitungszeiten und Übersetzerleistung. Anhand dieser Erkenntnisse können Teams erkennen, wo sie Prioritäten bei den Sprachmaßnahmen setzen sollten und wo die aktuellen Maßnahmen verbessert werden müssen. Mit dem Portal können Teams eine Qualitätsanalyse für jede Sprachkombination und jeden Kanal durchführen. Von dort aus können sie tief in bestimmte Kundengespräche eintauchen, um die Übersetzungsqualität stichprobenartig zu überprüfen. 

Letztendlich hilft dieser Ansatz den Teams, ihre Übersetzungskanäle zu bewerten, Probleme zu verstehen und sie schnell zu beheben. Viele Teams beginnen mit dem Kundenservice als Einstieg in LangOps und skalieren diesen Ansatz schnell auf alle Abteilungen, um noch mehr Skaleneffekte im gesamten Unternehmen zu erzielen.