Você não pode gerenciar o que não pode medir. Nesta série de três partes, exploraremos os dados que são extremamente necessários para melhorar as estratégias modernas de gerenciamento de tradução.

Como você verifica a qualidade do conteúdo escrito em um idioma que você não fala? Esse é um enigma que o setor de tradução ainda não resolveu completamente para profissionais de marketing globais frustrados. Claro, a maioria dos fornecedores pode indicar um teste de proficiência aprovado pelos tradutores e um processo de revisão em várias etapas que rege cada projeto. Mas, além da opinião do último editor a tocar em seu conteúdo, que garantias eles podem realmente oferecer a você?

De acordo com o relatório Translation Technology Insights da SDL, 59% dos profissionais de tradução não medem a qualidade ou confiam em critérios puramente qualitativos. Ou, dito de outra forma, muitos estão orando aos deuses da revisão e esperando que nenhum erro seja detectado pelos clientes ou colegas de seus clientes.

Mas erros são detectados, não é? Sabemos disso objetivamente, em virtude do fato de que 64% dos profissionais de tradução afirmam que realizam regularmente retrabalhos com base no feedback de terceiros. Mas também sabemos disso intuitivamente quando ouvimos sussurros de que nosso conteúdo em língua estrangeira parece desajeitado, estranho ou robótico.

Então, daqui para frente, como podemos obter uma medida da qualidade da tradução em que todos confiem?

O caminho para uma qualidade de tradução quantificada

Você não precisa ter experiência em projetos de tradução para reconhecer as armadilhas do feedback qualitativo. Seja música ou uma refeição, todos nos lembramos de uma época em que nossa produção criativa foi recebida com opiniões totalmente diferentes. Alguns elogiaram nosso desempenho, outros repreenderam nossa incompetência e ficamos sem uma ideia clara de como ou se precisávamos melhorar.

Embora seja sempre importante avaliar o equilíbrio das opiniões pessoais, as classificações de qualidade válidas também devem ser infundidas com algum conjunto de padrões objetivos e indiscutíveis. E todos, desde críticos gastronômicos até juízes de patinação artística, podem atestar o fato de que a arte não está necessariamente isenta de quantificação.

Os profissionais de tradução estão lentamente chegando à mesma conclusão. A (agora extinta) Localization Industry Standards Association (LISA) foi a primeira a popularizar uma estrutura de garantia de qualidade que avaliou vários elementos gramaticais, estilísticos e de formatação em escalas simples de 1 a 10. Desde então, a Translation Automation User Society (TAUS) aprimorou essa abordagem com um modelo próprio mais dinâmico e abrangente.

Apesar da dívida de gratidão que temos com essas organizações por levarem a conversa na direção certa, suas soluções compartilham a mesma falha fundamental: um protocolo de avaliação de qualidade que é aplicado após o fato. Os revisores pesquisam uma amostra do conteúdo publicado e contam retroativamente os erros.

Portanto, embora seja bom quantificar a precisão de um tradutor, aprender sobre suas avaliações baixas depois que o conteúdo foi publicado é semelhante a aprender sobre o histórico de infrações de trânsito do taxista depois que ele o levou a uma vala.

Sim, você terá um motivo objetivo para mudar de provedor de serviços no futuro. Mas o estrago já estava feito.

O poder da avaliação preditiva

Resultados criativos ruins raramente são uma surpresa. Uma análise mais detalhada de sua produção quase sempre revela que os custos foram cortados em um momento em que era necessária uma preparação cuidadosa. O sucesso, então, é na verdade apenas o resultado de bons hábitos aplicados em momentos-chave.

Alguns fatores de sucesso da tradução já são bastante óbvios. Referenciar o contexto visual, reutilizar textos armazenados na memória de tradução e gastar bastante tempo revisando são comportamentos que se correlacionam bem com a qualidade da tradução. Mas, mesmo assim, a maioria das empresas ainda só consegue ver essas atividades em retrospectiva, se é tudo.

No entanto, tudo isso está começando a mudar com a chegada de sistemas de gerenciamento de tradução baseados em nuvem que rastreiam o comportamento à medida que ele acontece. Cada ação pode ser capturada como um ponto de dados em tempo real. Como resultado, agora podemos analisar objetivamente os hábitos linguísticos antes da publicação e fazer uma previsão informada sobre a qualidade da tradução resultante.

Essa é a lógica por trás do novo Quality Confidence Score™ (QCS) da Smartling, uma previsão baseada em porcentagem da precisão esperada com base na análise de mais de 75 fatores de sucesso baseados em comportamento.

Essa métrica dinâmica oferece um poder considerável aos clientes de tradução. A transparência incomparável possibilitada pelos dados permite que eles façam avaliações perspicazes tanto dos tradutores da Smartling quanto de agências externas. Como resultado, comportamentos descuidados podem ser identificados e resolvidos muito antes de terem a chance de colocar em risco a reputação da marca.

Além de responsabilizar seus fornecedores de tradução, o QCS também pode inspirar ajustes estratégicos no fluxo de trabalho. Se as classificações associadas ao conteúdo técnico forem comparativamente baixas, por exemplo, esse pode ser o lembrete de que você precisa criar um glossário que os tradutores possam consultar. Ao mesmo tempo, avaliações consistentemente altas associadas a um determinado tradutor podem dar a você o luxo de reduzir um protocolo de avaliação caro.

Então, quando perguntados sobre como achamos que os profissionais de marketing deveriam avaliar a qualidade de seu conteúdo em língua estrangeira, a resposta atualmente é bem simples.

Decida com dados.

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