Pemantauan Merek Multibahasa dengan Lingvanex Technologies
Challenge
Agen pemasaran terkemuka * membutuhkan cara yang efisien untuk memantau sebutan merek di berbagai sumber media, termasuk jejaring sosial, situs web, YouTube, podcast, dan banyak lagi. Proses perusahaan yang ada kewalahan dengan banyaknya data dan kompleksitas pelacakan ribuan sumber dalam lebih dari 20 bahasa. Mereka tidak memiliki alat untuk memproses beragam format konten secara efisien, seperti audio dan video, atau untuk memberikan wawasan tepat waktu mengenai sentimen publik dan tren yang muncul. Akibatnya, penundaan dan ketidakakuratan dalam analisis mengancam kemampuan mereka untuk mempertahankan reputasi merek dan memberikan kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti kepada klien. Badan ini sangat membutuhkan solusi multibahasa yang terukur dan mampu melakukan pemantauan secara real-time agar tetap menjadi yang terdepan dalam lanskap digital yang berkembang pesat.
*Nama perusahaan tidak diungkapkan sesuai dengan perjanjian kerahasiaan.
Solution
Produk: Pemrosesan Bahasa Alami
Untuk mengatasi tantangan ini, agensi menerapkan alat pemrosesan bahasa alami (NLP) canggih Lingvanex. Alat ini mencakup teknologi untuk Pengenalan Entitas Bernama (NER), transkripsi ucapan, dan terjemahan mesin, semuanya dirancang untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan pemantauan merek. Alat-alat ini memungkinkan agensi untuk mengekstrak penyebutan merek utama dari sumber teks dan audio, mengklasifikasikannya berdasarkan sentimen dan relevansi, dan menerjemahkan konten non-Inggris ke dalam bahasa yang diinginkan. Untuk konten audio dan video, seperti podcast dan video YouTube, teknologi transkripsi Lingvanex mengubah bahasa lisan menjadi teks, yang kemudian diproses dengan NER dan alat terjemahan. Agensi sekarang dapat memantau ribuan sumber setiap jam, memberikan wawasan real-time tentang persepsi merek dan memungkinkan respons proaktif terhadap isu atau tren yang muncul. Pemrosesan data yang cepat dan efisien ini memungkinkan badan tersebut mencakup lebih banyak platform dan bahasa dibandingkan sebelumnya.
Hasil
Hasil dari implementasi ini bersifat transformatif. Cakupan pemantauan diperluas secara signifikan, menjadikan platform dan bahasa yang sebelumnya terabaikan menjadi fokus. Waktu pemrosesan data dikurangi sebesar 80%, memungkinkan pelaporan real-time untuk klien. Peningkatan akurasi analisis sentimen dan pemahaman kontekstual meningkatkan kepercayaan dan kepuasan klien. Selain itu, otomatisasi proses yang sebelumnya manual menghasilkan pengurangan biaya pengoperasian sebesar 50%.
Hubungi Dukungan
Selesai
Permintaan Anda telah berhasil dikirim