Lingvanex Technologies による多言語ブランド監視
チャレンジ
大手マーケティング代理店* は、ソーシャル ネットワーク、Web サイト、YouTube、ポッドキャストなどを含む幅広いメディア ソースでブランドに関する言及を監視する効率的な方法を必要としていました。同社の既存のプロセスは、膨大な量のデータと、20 以上の言語で数千のソースを追跡する複雑さに圧倒されました。彼らには、オーディオやビデオなどのさまざまなコンテンツ形式を効率的に処理したり、国民感情や新たなトレンドに関するタイムリーな洞察を提供したりするためのツールが不足していました。その結果、分析の遅れや不正確さにより、ブランドの評判を維持し、クライアントに実用的なインテリジェンスを提供する能力が脅かされました。同庁は、急速に進化するデジタル環境で先を行くために、リアルタイム監視が可能なスケーラブルな多言語ソリューションを緊急に必要としていました。
※守秘義務契約を遵守し、社名は公表しておりません。
ソリューション
製品: 自然言語処理
これらの課題に対処するために、同庁は Lingvanex の高度な自然言語処理（NLP）ツールを実装しました。このツールには、ブランド監視を合理化し自動化するために設計された、名前付きエンティティ認識（NER）、音声転写、機械翻訳のテクノロジーが含まれていました。これらのツールにより、代理店はテキストと音声の両方から主要なブランドメンションを抽出し、感情と関連性によって分類し、英語以外のコンテンツを目的の言語に翻訳することができました。ポッドキャストや YouTube ビデオなどのオーディオおよびビデオ コンテンツの場合、Lingvanex の転写テクノロジーにより音声言語がテキストに変換され、NER と翻訳ツールで処理されました。同庁は今後、数千の情報源を1時間ごとに監視し、ブランドの認識に関するリアルタイムの洞察を提供し、新たな問題やトレンドへの積極的な対応を可能にすることができるようになった。この迅速かつ効率的なデータ処理により、政府機関はこれまで以上に多くのプラットフォームと言語をカバーできるようになりました。
結果
この実装の結果は変革をもたらしました。監視対象範囲が大幅に拡大し、これまで見落とされていたプラットフォームや言語に焦点が当てられました。データ処理時間が 80% 短縮され、クライアントのリアルタイム レポートが可能になりました。感情分析の精度が向上し、状況を理解することで、クライアントの信頼と満足度が向上しました。さらに、以前は手動であったプロセスが自動化されたため、運用コストが 50% 削減されました。
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