लिंगवेनेक्स टेक्नोलॉजीज के साथ बहुभाषी ब्रांड मॉनिटरिंग
चुनौती
एक अग्रणी विपणन एजेंसी * को सोशल नेटवर्क, वेबसाइट, यूट्यूब, पॉडकास्ट और बहुत कुछ सहित मीडिया स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला में ब्रांड उल्लेखों की निगरानी करने के लिए एक कुशल तरीके की आवश्यकता थी। कंपनी की मौजूदा प्रक्रियाएं डेटा की सरासर मात्रा और २० से अधिक भाषाओं में हजारों स्रोतों को ट्रैक करने की जटिलता से अभिभूत थीं। उनके पास ऑडियो और वीडियो जैसे विविध सामग्री प्रारूपों को कुशलतापूर्वक संसाधित करने, या सार्वजनिक भावना और उभरते रुझानों पर समय पर अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए उपकरणों का अभाव था। परिणामस्वरूप, विश्लेषण में देरी और अशुद्धियों ने ब्रांड प्रतिष्ठा बनाए रखने और ग्राहकों को कार्रवाई योग्य खुफिया जानकारी प्रदान करने की उनकी क्षमता को खतरे में डाल दिया। एजेंसी को तेजी से विकसित हो रहे डिजिटल परिदृश्य में आगे रहने के लिए वास्तविक समय की निगरानी में सक्षम एक स्केलेबल, बहुभाषी समाधान की तत्काल आवश्यकता थी।
* गोपनीयता समझौतों के अनुपालन में कंपनी के नाम का खुलासा नहीं किया गया है।
समाधान
उत्पाद: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, एजेंसी ने लिंगवेनेक्स के उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) उपकरण लागू किए। टूल में नेम्ड एंटिटी रिकॉग्निशन (एनईआर), स्पीच ट्रांसक्रिप्शन और मशीनी अनुवाद की प्रौद्योगिकियां शामिल थीं, जो सभी ब्रांड मॉनिटरिंग को सुव्यवस्थित और स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन की गई थीं। इन उपकरणों ने एजेंसी को पाठ और ऑडियो दोनों स्रोतों से प्रमुख ब्रांड उल्लेख निकालने, उन्हें भावना और प्रासंगिकता के आधार पर वर्गीकृत करने और गैर-अंग्रेजी सामग्री को वांछित भाषा में अनुवाद करने की अनुमति दी। ऑडियो और वीडियो सामग्री के लिए, जैसे पॉडकास्ट और यूट्यूब वीडियो, लिंगवेनेक्स की ट्रांसक्रिप्शन तकनीक ने बोली जाने वाली भाषा को टेक्स्ट में बदल दिया, जिसे बाद में एनईआर और अनुवाद टूल के साथ संसाधित किया गया। एजेंसी अब हर घंटे हजारों स्रोतों की निगरानी कर सकती है, ब्रांड धारणा में वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है और उभरते मुद्दों या रुझानों पर सक्रिय प्रतिक्रिया सक्षम कर सकती है। इस तीव्र और कुशल डेटा प्रोसेसिंग ने एजेंसी को पहले से कहीं अधिक प्लेटफ़ॉर्म और भाषाओं को कवर करने की अनुमति दी।
परिणाम
इस कार्यान्वयन के परिणाम परिवर्तनकारी थे। निगरानी कवरेज में काफी विस्तार हुआ, जिससे पहले से नजरअंदाज किए गए प्लेटफार्मों और भाषाओं पर ध्यान केंद्रित किया गया। डेटा प्रोसेसिंग समय में 80% की कमी की गई, जिससे ग्राहकों के लिए वास्तविक समय की रिपोर्टिंग संभव हो गई। भावना विश्लेषण और प्रासंगिक समझ की बेहतर सटीकता ने ग्राहक के विश्वास और संतुष्टि को बढ़ाया। इसके अलावा, पहले की मैन्युअल प्रक्रियाओं के स्वचालन से परिचालन लागत में 50% की कमी आई।
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