使用 Lingvanex Technologies 进行多语言品牌监控

挑战

挑战

领先的营销机构*需要一种有效的方法来监控广泛媒体来源的品牌提及,包括社交网络、网站、YouTube、播客等。20多种语言的数千个来源的庞大数据量和跟踪的复杂性,该公司现有的流程不堪重负。他们缺乏有效处理音频和视频等不同内容格式或及时深入了解公众情绪和新趋势的工具。结果,分析的延迟和不准确性威胁到了他们维护品牌声誉和向客户提供可操作情报的能力。该机构迫切需要一种能够实时监控的可扩展、多语言解决方案,以便在快速发展的数字环境中保持领先地位。

*公司名称未按照保密协议披露。

解决方案

产品: 自然语言处理

为了应对这些挑战,该机构实施了 Lingvanex 先进的自然语言处理(NLP)工具。该工具包括命名实体识别(NER)、语音转录和机器翻译技术,所有这些技术都旨在简化和自动化品牌监控。这些工具使该机构能够从文本和音频源中提取关键品牌提及,按情感和相关性对它们进行分类,并将非英语内容翻译成所需的语言。Podcast和YouTube视频等音频和视频内容,Lingvanex的转录技术将口语转换为文本,然后使用NER和翻译工具进行处理。该机构现在可以每小时监控数千个来源,提供对品牌认知度的实时洞察,并对新出现的问题或趋势做出积极主动的反应。这种快速高效的数据处理使该机构能够覆盖比以往更多的平台和语言。

解决方案
结果

结果

这一实施的结果具有变革性。监控覆盖范围显着扩大,使以前被忽视的平台和语言成为人们关注的焦点。数据处理时间减少了 80%,为客户提供了实时报告。情绪分析和情境理解的准确性的提高增强了客户的信任和满意度。此外,以前手动流程的自动化使运营成本降低了 50%。

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