なぜあなたのローカリゼーション品質保証プロセスはデータ駆動型であるべきか

ローカリゼーション品質保証は、新しい市場に進出する際に重要な取り組みですが、多くの人がそれを誤って実行しています。 彼らは間違った側面に集中したり、単一のコンテンツに過剰に時間を費やしたりすることで、重要なチェックを見逃し、お金を無駄にする可能性があります。 ローカリゼーション品質保証は、翻訳プロセスの単なる一段階ではなく、全体像を考慮した戦略である必要があります。これは、品質の基準を確立する際にデータに基づいた意思決定を行うことを意味します。 このアプローチを通じて、特定の要素だけを個別にターゲットにするのではなく、すべてのコンテンツを改善することができます。 もちろん、このデータ駆動型アプローチを取ることは、基準を確立する際にあなたをサポートし、導く正しいプラットフォームが必要であることを意味します。

ローカリゼーション品質保証とは何ですか？

品質保証は、コンテンツや製品の品質と一貫性を維持するための関与したプロセスです。 一般的に、目的に基づく品質保証チェックは、主観に基づくものよりもはるかに簡単です。 ローカリゼーション品質保証には、スペル、文法、構造のように明確な要件があり、チェックしやすい客観的な側面がいくつかありますが、ほとんどのコンテンツはブランドのアイデンティティに影響を与える主観的な判断を行うことを中心に展開しています。 これは、主観性が人によって変わるため、「間違い」や「正しい」を区別する際に、変動や不一致を引き起こす可能性があります。 人々は、プロセスにおけるそれぞれの役割に基づいて、ローカリゼーション品質保証の定義を異なるものにするでしょう。 通常、これらの役割は 3 つのグループに分類されます。

プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーがローカリゼーションプロセスをリードするため、品質保証のワークフローの側面を確認する可能性が高いです。 具体的には、次のような質問をされます。

• プロトコルは遵守されていますか?
• 正しい翻訳者が割り当てられましたか？
• プロジェクトは予定通りに完了しましたか?

プロジェクトマネージャーの品質保証へのアプローチは、通常、コンテンツ自体よりも従業員管理に重点を置きます。 その結果、ステップを省略することがあり、より低い品質のコンテンツになります。

翻訳者

翻訳者は特定のコンテンツに焦点を当てる予定です。 彼らは通常、品質に対してより客観的なアプローチを取り、次のような質問をします。

• その作品は技術的に健全ですか?
• それはまとまりがあり、理解しやすい方法で構成されていますか?
• クライアントが設定した基準を満たしていますか?

場合によっては、コンテンツの問題を見つけるために、自動スペル、用語、および句読点プログラムを使用します。 しかし、すべてのコンテンツが同じように作成されるわけではありません。 一部のコンテンツは、一貫性を確保するために翻訳メモリと企業用語集を活用する必要があります。

顧客

顧客は通常、大量の完了した作業を同時に受け取るため、品質保証チェックを行う際に課題が生じることがあります。 時間を節約するために、顧客は通常、コンテンツのサンプルを取り、いくつかの重要な質問に答えようとします。

• その作品は、製品やサービスに基づいて正確ですか?
• そのコンテンツは、オーディエンスに適切にブランドされていますか？
• 企業の語彙と基準は適用されましたか?

もちろん、コンテンツのサンプリングをチェックするだけでは、レビューされていない部分の重大な問題を見逃す可能性があります。 複数の翻訳者がプロジェクトに取り組んだ場合、品質はすべての翻訳で大きく異なる可能性があり、クライアントのレビュー過程で重要なリスクを生むことになります。ここで欠けている重要なグループはエンドユーザーです。 品質について考えるとき、読者が最終製品に満足するかどうかを考慮することが重要です。 コンテンツの主な目的はユーザーを引き付け、ブランドに合わせることなので、品質保証プロセスは消費者のニーズに基づいて構築されるべきです。

データ駆動型の意思決定は品質保証にどのように役立つのか？

ローカリゼーションの品質全体を見直すことは、プロセスを管理するための最も迅速で費用対効果の高い方法です。 良いローカリゼーション品質保証プログラムの重要な3つの要素は、データ、トレンド、および推論です。

• データ： 粒度の高いデータにより、どのコンテンツがどの言語で公開されているかが会社に伝えられ、特定のページから生成されたビュー、ユーザーレポート、リードの詳細が提供されます。
• 動向： 最初のレベルで受け取ったデータを集約して分析することで、企業のコンテンツエコシステム内でどのようなトレンドが発生しているかを示します。
• 推論： 組織がトレンドを利用して結論を導き出したら、エンドユーザーの体験を改善するための変更を行うことができます。

包括的なローカリゼーション管理プラットフォームは、これらすべてのデータを収集して分析するのをはるかに簡単にしますが、正しい機能を提供しなければなりません。 理想的には、他のプログラムに接続できるエンドツーエンドのエクスペリエンスを提供する必要があります。 たとえば、イタリアと韓国を比較したレポートを作成し、韓国では QA スペシャリストが 20% の確率で変更を加えたことがわかります。 それに比べて、イタリアのQAは10%の割合でしか変更を加えませんでした。 このデータに基づいて、イタリアをもう少し詳しく研究するのが最も賢明でしょう。 すべての言語に適用できる基準を設けて、プロセスを効率化することができます。変更が不必要に行われないようにするためには、組み込みのアカウンタビリティが必要です。 従業員がコンテンツを更新する決定を正当化しなければならない場合、個人的な好みに基づいてコンテンツを変更する可能性は低くなります。 その代わりに、彼らは変更の必要性をサポートする具体的な証拠を提供します。 変更が有益であることが証明された場合、それはその後の作業に実装することができます。ローカリゼーション品質保証は、大局的なガバナンスを含みます。 コンテンツのデータとトレンドを理解すると、基準に関してより賢明な決定を下す力を得て、変更を効率化する能力を持ち、プロセスに透明性を組み込むことができます。 データドリブンなポリシーにより、全員が一つの目的に一致し、エンドユーザーを惹きつけるプロフェッショナルレベルの翻訳が可能になります。