从混沌走向巅峰,用数据华丽转身:本地化指标解析(上)
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从混沌走向巅峰,用数据华丽转身:本地化指标解析(上)

从混沌走向巅峰,用数据华丽转身:本地化指标解析(上)

本地化初级指标

情人节那天,有人收到了玫瑰,有人吃尽了狗粮。多么希望能生在一个简单纯粹只谈感情的年代,当然现实是,如今房子车子票子,人生观价值观世界观,学历身材颜值,有时就连星座都成了单身男女相亲的竞争力指标……唉,心疼单身狗三秒钟。

你开始怀疑自己点进了一个假的企业公众号?请相信我们绝不八卦,我们只推送干货。

本期小编想跟大家聊一聊Metrics, 即“指标”。指标比较有针对性目的性,是一系列数据和信息的集合。企业一旦走向国际市场,产品本地化必然是大势所趋。本地化的过程复杂且曲折,我们很容易在汹涌来袭的各种数据中晕头转向,受困于形形色色的衡量指标,有时却忽略了是哪些指标在为整个项目的运转保驾护航,哪些指标对本地化行业有参考价值且具指导意义。那么现在,就让我们一起捋捋本地化的一些重要指标吧本地化初级指标入门级指标重点关注翻译项目成功所需的几项最基本、最关键的因素:

 

1 及时交付率

及时交付不仅仅是按时交付或提前交付,还需要知道参照系是什么:是项目最初要求的日期,还是双方协商确定的日期?节假日算不算,需要安排值班吗?或者,这是甲方项目经理向产品部门交付的日子吗?如果一个原计划四天完成的项目,乙方要求给三天的延期,是否属于延迟交付呢?“及时”的“时”指的是什么,可能需要你将各种场景都模拟一遍,才能把它的真正含义思考通彻,及时交付率才更有实际意义。

 

语言质量平均分

翻译是一个主观的过程,步骤繁多,错误在所难免。除了翻译/本地化团队内部的个体水平参差不齐之外,在同一个项目中使用多家语言供应商也可能出现质量问题。行业内的常见做法是,根据本地化行业标准协会推荐的质量控制模型(Lisa QA Model 3.0),或国际自动机工程师学会的翻译质量标准(SAE J2450),制定评分体系,对不同类型的错误进行明确定义,并按照严重程度划分等级,请专业人员对译文的语言质量进行评估打分(LQA,Linguistic Quality Assurance)。

很多人对此表示不理解,翻译好坏见仁见智,怎么能打分呢?事实上,正是大量主观因素存在,才突显了评分体系的重要性。否则各方都凭感觉行事,很难达成统一。因此,计算语言质量平均分是考核供应商或译员的关键指标之一。

 

3 质量合格率

质量合格率的重要性仅次于 LQA 平均分。一份译文要么合格,要么不合格,如何界定则需谨慎为之。标准的 LQA 打分体系通常以 100分为满分,但由于具体计算方式(对错误的加权)和客户对质量的要求高低存在差异,及格分的设定并没有普世的标准。笔者曾见过上至 98分,下至 80分的各种合格线。但请注意,这条线并不是定的越高就越好。质量是有代价的,对于曝光率较低的内容,是否有必要付出与大屏幕或网站首页相媲美的人力和财力,值得斟酌。

 

4 最终用户问题反馈率

这个数据点不像前两个那么体系化,计算方法是将最终用户反馈的问题或错误总量与每个区域的产品或交付总量进行比较。“最终用户”是一个模糊的词汇,既可以是企业的CEO、合作伙伴、当地销售,也可以是产品的最终客户或使用者,与之相对立的则是上文提到的本地化行业专业人员。由于问题反馈来源四面八方,不具备确定性,该数据点对于译员的质量监控与提升,通常没有太大帮助。但是,反馈率和LQA 质量打分之间如果存在较大差异,则暗示了 LQA过程可能与现实脱节。对错误的定义、加权以及对合格线的划分是否合理,本地化专业人员和部门以外的各方人士对于译文质量认知是否存在差异,都需要再次审核。

 

5 翻译及相关环节的日产量

翻译或桌面排版 (DTP, Desktop Publishing)日产量的计算方法是用产出字数、页数、幻灯片数或其他数量除以所用的工作天数。无论对于甲方还是乙方,这都是一项考察供应商及内部翻译部门生产力的关键统计指标。产量数据有助于企业对本地化环节合理规划,及时调整供应链,保证产品按时交付或发布。

看到这里,你一定对本地化行业有了更为清晰的认识,对本地化数据及其初步指标有了更为深入的了解。Want More?
好朋友们别着急,下期推文我们会双手奉上本地化中级指标的秘籍,请大家持续关注,绝对值得期待!

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