Lingvanex Technologies를 통한 다국어 브랜드 모니터링
도전
선도적인 마케팅 대행사*는 소셜 네트워크,웹사이트, YouTube,팟캐스트 등을 비롯한 광범위한 미디어 소스에서 브랜드 멘션을 모니터링할 수 있는 효율적인 방법이 필요했습니다. 이 회사의 기존 프로세스는 엄청난 양의 데이터와 20 개 이상의 언어로 수천 개의 소스를 추적하는 복잡성에 압도당했습니다. 오디오, 비디오 등 다양한 콘텐츠 형식을 효율적으로 처리하거나 대중 정서 및 새로운 트렌드에 대한 시기적절한 통찰력을 제공할 수 있는 도구가 부족했습니다. 결과적으로 분석의 지연과 부정확성으로 인해 브랜드 평판을 유지하고 고객에게 실행 가능한 인텔리전스를 제공하는 능력이 위협받았습니다. 기관은 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 앞서 나가기 위해 실시간 모니터링이 가능한 확장 가능한 다국어 솔루션이 시급히 필요했습니다.
*기밀유지협약에 따라 회사명을 공개하지 않습니다.
솔루션
제품: 자연어 처리
이러한 문제를 해결하기 위해 기관은 Lingvanex 의 고급 자연어 처리 (NLP) 도구를 구현했습니다. 이 도구에는 NER(Named Entity Recognition), 음성 전사 및 기계 번역 기술이 포함되어 있으며 모두 브랜드 모니터링을 간소화하고 자동화하도록 설계되었습니다. 이러한 도구를 통해 에이전시는 텍스트와 오디오 소스 모두에서 주요 브랜드 언급을 추출하고 이를 감정과 관련성에 따라 분류하며 영어가 아닌 콘텐츠를 원하는 언어로 번역할 수 있었습니다. 팟캐스트, 유튜브 동영상 등 오디오 및 비디오 콘텐츠의 경우 링바넥스의 전사 기술은 음성 언어를 텍스트로 변환한 후 NER 및 번역 도구로 처리했습니다. 이제 에이전시는 매시간 수천 개의 소스를 모니터링하여 브랜드 인식에 대한 실시간 통찰력을 제공하고 새로운 문제나 트렌드에 대한 사전 대응을 가능하게 할 수 있습니다. 이러한 신속하고 효율적인 데이터 처리를 통해 기관은 그 어느 때보다 더 많은 플랫폼과 언어를 다룰 수 있게 되었습니다.
결과
이 구현의 결과는 혁신적이었습니다. 모니터링 범위가 크게 확대되어 이전에 간과되었던 플랫폼과 언어에 초점이 맞춰졌습니다. 데이터 처리 시간이 80% 단축되어 클라이언트에 대한 실시간 보고가 가능해졌습니다. 감정 분석의 정확성과 상황별 이해가 향상되어 고객의 신뢰와 만족도가 향상되었습니다. 또한, 기존 수동 프로세스의 자동화로 운영 비용이 50% 절감되었습니다.
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