Phrase Data (TMS)

O conteúdo de toda a Central de Ajuda é traduzido automaticamente de inglês pelo Phrase Language AI.

Os dados de frase estão disponíveis em dois níveis:

Básico
Disponível a partir de
- Planos Team, Professional, Business e Enterprise
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Premium

O nível Premium oferece o mesmo acesso que o nível Básico, além de acesso a dados em nível de segmento.
Disponível a partir de
- Planos Business e Enterprise
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Disponível a partir de
- Plano Enterprise (legado)
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Armazenamentos de dados em nuvem (como Snowflake) permitem que os clientes acessem seus dados de forma segura através de uma interface SQL.

Os dados de frase exibem informações relevantes ao uso do TMS pelo cliente desde a data em que o cliente se inscreveu pela primeira vez no Phrase até a data atual. A Phrase reserva-se o direito de alterar o período pelo qual os dados são exibidos, mediante aviso ao cliente.

Documentação técnica completa da integração de dados de frase.

Os dados de frase ajudam na tomada de decisões estratégicas, demonstram o impacto nos negócios e podem justificar investimentos. Os dados podem ser combinados com métricas mais amplas da empresa para revelar o impacto na receita, penetração de mercado e satisfação do cliente:

Tráfego da web, como visualizações de página, taxas de rejeição, demografia dos usuários.
Dados de marketing, como taxas de cliques, taxas de conversão, engajamento nas redes sociais
Dados de suporte ao cliente, analisar se materiais de suporte localizados levam a uma resolução de problemas mais rápida e maior satisfação do cliente.
Números de vendas, comparando os custos com a receita gerada a partir de conteúdo localizado.

Insights ajudam a entender o alcance e a reputação do conteúdo globalmente e garantem que a mensagem de uma empresa tenha sucesso em diferentes idiomas.

Retorno sobre Investimento (ROI) dos Esforços de Localização

Usado para apoiar a manutenção ou aumento de orçamentos, provando que investimentos em tradução geram retornos. Isso também aponta economias de custos, como o uso de tradução automática que economizou dinheiro ao longo do tempo, contribuindo para o ROI geral.
Adaptação de Conteúdo, Eficácia e Engajamento do Usuário

Entender como o conteúdo localizado se desempenha com o público. O acompanhamento da retenção de clientes em cada local sugere que as traduções estão atendendo às necessidades dos usuários. Esse feedback pode influenciar a estratégia de qualidade de uma equipe ou como ajustar o estilo para ressoar melhor com os usuários locais. Um caso de uso do cliente correlaciona adaptações de conteúdo com métricas de engajamento. Ao usar diferentes prompts com o AutoAdapt para personalizar o conteúdo com base em dados demográficos (por exemplo, idade, gênero, região, idioma), isso rastrearia o aumento de desempenho em nível local ou de campanha.
Prioritização de Mercado e Idioma

Ajuda a decidir quais idiomas ou regiões focar para um impacto máximo. Garante que a equipe aloque recursos para traduções que gerem o maior retorno comercial. Também pode orientar a sequência de novos lançamentos de idiomas ou justificar a localização para mercados onde desejam crescer.
Otimização de Processos & Estratégia de Tecnologia

Avaliar a duração do fluxo de trabalho e o impacto da automação leva a melhorias contínuas de processos e ajuda a escolher a tecnologia certa. Medir como o aumento do uso de tradução automática em termos de qualidade e velocidade (por exemplo, tempo de pós-edição e resultados de qualidade) quantifica os ganhos de produtividade.
Avaliação de Desempenho Interno

Com o tempo, benchmarks internos como custo médio por palavra, tempo médio de resposta para um determinado tipo de conteúdo e resultado de qualidade médio se tornam metas estratégicas para melhoria. Revela os resultados de práticas inteligentes e ganhos de eficiência que justificam ainda mais os programas de localização.

Casos de Uso de Nível Básico

Em qualquer setor que dependa de tradução e localização linguística, as equipes precisam de insights de dados robustos para orientar decisões. No entanto, relatórios de análises e insights diferem conforme as necessidades da equipe (Localização, Conteúdo, Stakeholder Executivo) que requerem métricas operacionais (eficiência do dia a dia, produtividade, custos) e insights estratégicos (ROI a longo prazo, impacto do usuário, crescimento do mercado).

Análises operacionais ajudam os gerentes de localização a otimizar fluxos de trabalho e gerenciar custos diariamente.

Volume (também conhecido como produtividade)

Acompanhar a quantidade de conteúdo traduzido ao longo do tempo (por exemplo, palavras por semana/mês) indica a capacidade da equipe. Isso ajuda no planejamento de recursos.
Pontualidade (também conhecida como tempo de resposta)

O tempo de resposta mede quanto tempo leva para traduzir o conteúdo do início ao fim. As equipes de localização acompanham se as traduções são entregues dentro do prazo ou enfrentam atrasos. Isso é crucial para atender às datas de lançamento de produtos, SLAs e investigar atrasos.
Desempenho de fornecedores e linguistas

Se fornecedores de tradução externos ou linguistas freelancers forem utilizados, a equipe de localização desejará avaliar seu desempenho. Métricas como tempo de resposta por fornecedor, entrega pontual por fornecedor e pontuações de qualidade por linguista são acompanhadas.
Métricas de qualidade (Controle de Qualidade Linguística)

Meça a porcentagem de traduções que passam nas verificações de QA na primeira tentativa (sem necessidade de retrabalho), indicando uma tradução inicial eficaz. Da mesma forma, detalhar a categoria e a gravidade dos problemas de erro encontrados, por exemplo, terminologia, precisão, etc.
Métricas de custo e eficiência

Normalmente, as equipes acompanham o custo por palavra e o gasto total por projeto, idioma ou departamento para garantir que os orçamentos sejam atendidos. Além das economias para comparar o custo bruto de tradução versus o custo com desconto após a aplicação de uma tabela de contagens ponderadas, destacando o valor de manter correspondências e repetições de TM. Por exemplo, se 30% das palavras em um novo projeto foram traduzidas por meio de correspondências de TM de 100%, a equipe pode quantificar o custo economizado ao não retraduzir esses segmentos.
Aproveitamento da Automação (MT e TM)
- Esforço de pós-edição, como as edições médias ou o tempo necessário nos resultados de MT, para ajudar a avaliar o MT.
- Taxa de aproveitamento de TM observando a % de conteúdo por correspondências de TM, que indica a eficiência de reutilização de TM e economias de custo.
- Taxa de uso de MT, como a % de segmentos inicialmente traduzidos por MT. Isso apresenta a cobertura de automação e oportunidades para redução de custo/tempo – apenas Premium.

Casos de Uso do Nível Premium

Utilização da Memória de Tradução (TM)

Acompanhe quando uma TM foi usada pela última vez e quantos segmentos foram reutilizados ao longo do tempo. Isso ajuda a avaliar a atualidade da TM, a contribuição de valor e se TMs desatualizadas ainda valem a pena ser mantidas.

Análise sugerida:

Use segment_statistic_v2 e filtre por translation_origin = TM.
- Uma TM pode ser identificada usando o translation_memory_id.
- Agregue segmentos por TM e use o campo date_created para ver quando a TM foi utilizada. Também é bom calcular e ver a média de editing_time_ms e score.
Una-se a job_v2 usando o job_id para extrair informações de idioma, por exemplo, target_locale.
Una-se a project_v2 usando o project_id para contextualizar o uso por domínio, cliente, unidade de negócios, etc.

Benefícios:

Economia de custos: Ajuda a descontinuar TMs não utilizadas ou de baixo desempenho para reduzir a sobrecarga de manutenção.
Qualidade Identifica TMs envelhecidas com alto esforço de pós-edição e sinaliza a ação adequada.
Eficiência: Use TMs de alto desempenho que reduzem o tempo de edição e aumentam a auto-confirmação. Considere ajustar o limite da TM de acordo.

Otimização do mecanismo de Tradução Automática (MT)

Compare MT engines by QPS (quality score per segment) and post-editing time, allowing for a more intelligent routing of content to the right MT engine.

Análise sugerida:

Use segment_statistic_v2 with filter on translation_origin = MT.
Join with machine_translate_setting_v2 using the machine_translate_setting_id.
- An MT engine can be identified using the machine_translate_setting_name.
- Aggregate segments by MT engine and calculate the sum of segment_id, the average QPS, and the average editing_time_ms.
Una-se a job_v2 usando o job_id para extrair informações de idioma, por exemplo, target_locale.
Join with project_v2 for different content types like domain, client, business unit, etc.

Benefícios:

Lower Cost: Identify and use the right engines for the job that are most suitable for content type and language with historically low edit rates.
Quantify turnaround time: By looking into the editing times per language pair, content type, etc.

Maximize auto-confirm segments (i.e. no touch content)

Identify the most efficient point where high QPS and no editing time is eligible for auto-confirmation so to separate as much content as possible from requiring human review.

Análise sugerida:

Use segment_statistic_v2:
- Filter where segment translation_origin = MT, is_confirmed = true, editing_time_ms = 0, and confirmation_source = MT.
- Aggregate segment count (segment_id),word count (words_processed) by QPS.
- Una-se a job_v2 usando o job_id para extrair informações de idioma, por exemplo, target_locale.
- Join with project_v2 using the project_id to extract content metadata.

Benefícios:

Cost Savings: Find the optimal QPS threshold to increase auto-confirmation and reduce editing time where the quality is already good enough.
Reduce turnaround time: Avoid content being unnecessarily reviewed.

Query templates

Consultas de amostra para usar como guia para ajudar a começar com as tabelas relevantes:

Saída de MT pré-traduzida de mês a mês

SELECIONAR
    ssv.qps
    ,DATA(DATE_TRUNC('mês', ssv.date_created)) AS date_month
    ,CONTAR(DISTINCT segment_id) AS mt_segments
FROM segment_statistic_v2 ssv
ÁREA
    ssv.date_created >= DATEADD('dia', -365, CURRENT_DATE)
    E ssv.date_created < CURRENT_DATE
    E ssv.translation_origin = 'mt' -- segmentos pré-traduzidos por MT
AGRUPAR POR
    ssv.qps
    ,DATA(DATE_TRUNC('mês', ssv.date_created));

Variação de qualidade de MT pré-traduzida em metadados de projeto personalizado

SELECIONAR
    ssv.qps
    ,pcmv.custom_field_name
    ,pcmv.custom_field_values
    ,CONTAR(DISTINCT segment_id) AS mt_segments
FROM segment_statistic_v2 ssv
UNIR job_v2 jv
    ON ssv.job_id = jv.job_id
JOIN project_custom_metadata_v2 pcmv
    ON jv.project_id = pcmv.project_id
ÁREA
    ssv.date_created >= DATEADD('dia', -28, CURRENT_DATE)
    E ssv.date_created < CURRENT_DATE
    E ssv.translation_origin = 'mt' -- segmentos pré-traduzidos por MT
AGRUPAR POR
    ssv.qps
    ,pcmv.custom_field_name
    ,pcmv.custom_field_values;

Variação de qualidade de MT pré-traduzida entre locais

SELECIONAR
    ssv.qps
    ,jv.locale_pair
    ,CONTAR(DISTINCT segment_id) AS mt_segments
FROM segment_statistic_v2 ssv
UNIR job_v2 jv
    ON ssv.job_id = jv.job_id
ÁREA
    ssv.date_created >= DATEADD('dia', -28, CURRENT_DATE)
    E ssv.date_created < CURRENT_DATE
    E ssv.translation_origin = 'mt' -- segmentos pré-traduzidos por MT
AGRUPAR POR
    ssv.qps
    ,jv.locale_pair;

Volume e qualidade de MT pré-traduzida

SELECIONAR
    ssv.qps
    ,mtsv.machine_translate_setting_type
    ,CONTAR(DISTINCT segment_id) AS mt_segments
FROM segment_statistic_v2 ssv
UNIR machine_translate_setting_v2 mtsv
    ON ssv.machine_translate_setting_id = mtsv.machine_translate_setting_id
ÁREA
    ssv.date_created >= DATEADD('dia', -28, CURRENT_DATE)
    E ssv.date_created < CURRENT_DATE
    E ssv.translation_origin = 'mt' -- segmentos pré-traduzidos por MT
AGRUPAR POR
    ssv.qps
    ,mtsv.machine_translate_setting_type;

Quantidade de segmentos de MT pré-traduzidos auto-confirmados pelo QPS

SELECIONAR
    QPS
    ,CONTAR(DISTINCT segment_id) AS mt_segments
    ,CONTAR(DISTINCT IFF(LOWER(confirmation_source) IN ('mt', 'tm', 'nt', 'ir', 'ut'), segment_id, NULL)) AS mt_segments_autoconfirmed
FROM segment_statistic_v2
ÁREA
    data_criada >= DATEADD('dia', -28, DATA_ATUAL)
    E data_criada < DATA_ATUAL
    E translation_origin = 'mt' -- segmentos pré-traduzidos por MT
AGRUPAR POR
    qps;

Quantidade de segmentos de MT pré-traduzidos editados pelo QPS

SELECIONAR
    QPS
    ,CONTAR(DISTINCT segment_id) AS mt_segments
    ,CONTAR(DISTINCT IFF(COALESCE(editing_time_ms, 0) > 0, segment_id, NULL)) AS mt_segments_edited
FROM segment_statistic_v2
ÁREA
    data_criada >= DATEADD('dia', -28, DATA_ATUAL)
    E data_criada < DATA_ATUAL
    E translation_origin = 'mt' -- segmentos pré-traduzidos por MT
AGRUPAR POR
    QPS

Quantidade de palavras economizadas da revisão humana ao reduzir o limite do QPS

COM qps_segments COMO (
    SELECIONAR
        ssv.qps
        ,SOMA(words_processed) AS words_processed
    FROM segment_statistic_v2 ssv
    ÁREA
        ssv.date_created >= DATEADD('dia', -28, CURRENT_DATE)
        E ssv.date_created < CURRENT_DATE
        E ssv.translation_origin = 'mt' -- segmentos pré-traduzidos por MT
    AGRUPAR POR
        ssv.qps
)

SELECIONAR
    qps AS new_qps_threshold
    ,SOMA(words_processed) OVER (ORDER BY qps DESC) AS words_saved
FROM qps_segments;

Phrase Data (TMS)

O conteúdo de toda a Central de Ajuda é traduzido automaticamente de inglês pelo Phrase Language AI.

Disponível a partir de

Disponível a partir de

Disponível a partir de

Casos de Uso de Nível Básico

Casos de Uso do Nível Premium

Utilização da Memória de Tradução (TM)

Otimização do mecanismo de Tradução Automática (MT)

Maximize auto-confirm segments (i.e. no touch content)

Query templates

Saída de MT pré-traduzida de mês a mês

Variação de qualidade de MT pré-traduzida em metadados de projeto personalizado

Variação de qualidade de MT pré-traduzida entre locais

Volume e qualidade de MT pré-traduzida

Quantidade de segmentos de MT pré-traduzidos auto-confirmados pelo QPS

Quantidade de segmentos de MT pré-traduzidos editados pelo QPS

Quantidade de palavras economizadas da revisão humana ao reduzir o limite do QPS