Роль данных в принятии решений по локализации

В быстро глобализирующемся мире компании должны адаптировать свои продукты, услуги и контент, чтобы находить отклик у разнообразной аудитории вне языковых и культурных границ. Этот процесс — локализация — необходим для предоставления релевантного, увлекательного опыта пользователям на разных рынках. Однако эффективная локализация не достигается путем догадок или универсального подхода. Вместо этого она должна быть информирована и направляться данными на каждом этапе процесса принятия решений.

В этой статье рассматривается многогранная роль данных в формировании стратегий локализации: от выявления рыночных возможностей до оптимизации рабочих процессов перевода и измерения эффективности.

Выявление и определение приоритетов возможностей локализации

Один из первых и наиболее важных вопросов, с которым сталкиваются компании, — где локализовать. При ограниченных ресурсах организации должны отдавать приоритет рынкам, которые предлагают наибольший потенциал для роста и возврата инвестиций (ROI). Данные играют решающую роль в ответе на этот вопрос.

Данные маркетинговых исследований такие как ВВП, уровень проникновения интернета, использование мобильных устройств и активность электронной коммерции помогают определить, где существует спрос. Кроме того, веб-аналитика может показать, откуда уже приезжают иностранные посетители, на каких языках они говорят и как они взаимодействуют с вашими цифровыми объектами.

Например, если американская компания-разработчик программного обеспечения замечает растущее число загрузок или трафика на веб-сайт из Бразилии, она может рассмотреть бразильский португальский как приоритетный язык для локализации. Но помимо объема трафика, коэффициенты конверсии и пожизненная ценность клиента (CLV) по регионам также могут указывать на зрелость и прибыльность рынка.

Компании, которые полагаются исключительно на интуицию или анекдотические данные, рискуют неправильно распределить ресурсы. Напротив, подход, основанный на данных, позволяет принимать стратегические решения на основе объективных доказательств.

Сегментация аудитории и понимание пользователей

Не все пользователи на рынке одинаковы. Локализация также должна учитывать Поведение и сегментация пользователей на микроуровне, какие данные могут пролить свет. Персоны пользователей, созданные на основе поведенческой аналитики, истории покупок, взаимодействия в социальных сетях и отзывов клиентов, помогают компаниям понять, что на самом деле ценят местные пользователи.

Например, на некоторых рынках пользователи могут отдавать приоритет простоте и мобильному опыту, в то время как другие могут лучше реагировать на подробные описания продуктов или поддержку, поддерживаемую сообществом. Использование языка также различается — формальные или неформальные регистры, региональные диалекты и сленг могут существенно влиять на взаимодействие.

A/B-тестирование Локализованный контент — это еще один способ, которым данные помогают настраивать сообщения. Сравнивая, как пользователи реагируют на разные версии текста или изображений, компании могут усовершенствовать свою локализацию, чтобы лучше соответствовать местным предпочтениям.

Стратегия контента, основанная на данных

Данные также информируют какой контент локализовать. Не все материалы имеют одинаковую ценность на каждом рынке. Изучая показатели производительности — такие как просмотры страниц, показатели отказов, время на странице и показатели вовлеченности — организации могут отдавать приоритет высокоэффективному контенту для перевода.

В электронной коммерции, например, страницы продуктов с самыми высокими показателями конверсии или те, которые связаны с наиболее продаваемыми товарами, должны быть в приоритете. Для платформ SaaS руководства по вводу в эксплуатацию и статьи базы знаний, которые получают большой трафик, могут быть лучшей отправной точкой.

Кроме того, данные SEO имеют жизненно важное значение. Исследование ключевых слов на разных языках помогает местным командам понять, что ищут потенциальные пользователи, и адаптировать локализованный контент для улучшения видимости и органического охвата.

Оптимизация рабочих процессов локализации с помощью данных

Помимо стратегии, данные также могут оптимизировать операции и процессы локализацииИнструменты управления проектами, системы управления переводами (TMS) и платформы локализации генерируют ценные данные о сроках, затратах, качестве и эффективности работы поставщиков.

Например:

• Сроки выполнения помочь оценить эффективность рабочего процесса и выявить задержки.
• Показатели качества, включая показатели ошибок и частоту пересмотров, выявляют области, в которых лингвистам или инструментам может потребоваться улучшение.
• Стоимость за слово и стоимость за проект данные позволяют прогнозировать бюджет и контролировать расходы.

Эти операционные данные помогают организациям создавать более масштабируемые, предсказуемые и эффективные конвейеры локализации. Они также поддерживают автоматизацию и интеграцию инструментов на базе ИИ, таких как машинный перевод (MT) и память переводов (TM), что еще больше сокращает время выхода на рынок.

Измерение влияния локализации

Локализация — это не просто задача, это инвестиция. Чтобы измерить рентабельность инвестиций и эффективность, компании должны отслеживать Показатели производительности после локализации.

К ним относятся:

• Увеличение трафика и вовлеченности из локализованных регионов
• Рост привлечения и удержания пользователей
• Повышение удовлетворенности клиентов (измеряется с помощью NPS, CSAT и т. д.)
• Улучшение коэффициента конверсии после локализации
• Сокращение числа тикетов поддержки в локализованных базах знаний

Сравнительные данные (до и после локализации) рисуют ясную картину того, что работает, а что нет. Они также предоставляют доказательства, необходимые для обоснования дальнейших инвестиций в локализацию или внесения корректировок в стратегию.

Более того, отзывы клиентов— собранные с помощью опросов, обзоров приложений и социальных сетей — предлагают качественные данные, которые дополняют количественный анализ. Циклы обратной связи позволяют компаниям постоянно улучшать качество и культурную релевантность своих локализованных предложений.

Использование предиктивной и предписывающей аналитики

По мере того, как организации развивают свои возможности в области обработки данных, они могут выйти за рамки описательной аналитики и перейти к предиктивная и предписывающая аналитика. Это означает не просто понимание того, что произошло, но и предвидение будущих тенденций и принятие упреждающих решений.

Прогностические модели могут помочь спрогнозировать, на каких рынках, скорее всего, будет расти спрос, какие языки будут пользоваться большим спросом или какой контент, скорее всего, будет хорошо работать, если его локализовать. Предписывающая аналитика идет на шаг дальше, рекомендуя конкретные действия на основе данных, такие как автоматическое обновление контента или выявление культурных несоответствий.

В сочетании с машинным обучением этот уровень принятия решений на основе данных позволяет гиперперсонализированная локализация, где пользовательский опыт динамически адаптируется на основе поведения, предпочтений и местоположения.

В эпоху, когда глобальная конкуренция жесткая, а ожидания пользователей выше, чем когда-либо, успех усилий по локализации зависит от того, насколько хорошо они информированы данными. От определения целевых рынков до оптимизации контента, управления рабочими процессами и измерения результатов, данные приводят к более умным, быстрым и эффективным решениям по локализации.

Компании, которые встраивают данные в свою стратегию локализации, получают значительное конкурентное преимущество. Они могут предоставлять более релевантный опыт, строить более прочные отношения с клиентами и расширяться на новые рынки с уверенностью и точностью. Поскольку роль локализации продолжает меняться, то и то, как мы используем данные для ее продвижения, должно меняться.