Bei Gesundheits-Apps ist die genaue Übersetzung medizinischer Fachbegriffe von entscheidender Bedeutung, damit sich die Nutzer bei der Verwendung des Dienstes so wohl wie möglich fühlen. Dies gilt insbesondere dann, wenn die App ein heikles und intimes Thema behandelt, wie beispielsweise die Verfolgung des Menstruationszyklus einer Nutzerin.
Ursprünglich 2015 als App zur Verfolgung des Menstruationszyklus entwickelt, Flo hat sich zu einem KI-gestützten Produkt für die Gesundheit von Frauen entwickelt und ist heute das weltweit führende Komplettprodukt für Frauen während ihres gesamten reproduktiven Lebenszyklus: von der ersten Periode bis zur Menopause, von der Schwangerschaft bis zur jungen Mutterschaft. Flo war im August 2019 die am häufigsten heruntergeladene App in der Kategorie „Gesundheit & Fitness” im App Store und hat 100 Millionen Nutzerinnen aus aller Welt.
Wir haben uns mit Alexander Markevitch, Leiter des Lokalisierungsteams bei Flo Health Inc., zusammengesetzt, um über ihren Ansatz zur Lokalisierung und die Rolle von Smartcat dabei zu sprechen.
„Die Sicherstellung einer angemessenen Übersetzungsqualität war schon immer eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von Flo“, sagt Alexander. „Bevor wir begonnen haben, den Smartcat Freelancer Marketplace zu nutzen, fehlte uns ein ständiger Pool an freiberuflichen Übersetzern/Anbietern, auf den wir zurückgreifen konnten. Wir haben alle unsere Lokalisierungsanforderungen über Upwork abgewickelt, was bedeutete, dass wir keine Gewissheit hatten, dass dieselbe Person, die an einem Tag für uns gearbeitet hat, dies auch am nächsten Tag tun würde.“
„Wir haben alle unsere Lokalisierungsanforderungen über Upwork abgewickelt, was bedeutete, dass wir keine Gewissheit hatten, dass dieselbe Person, die an einem Tag mit uns zusammengearbeitet hat, dies auch am nächsten Tag tun würde.“
Für welche Aufgaben nutzen Sie Smartcat am häufigsten? Welche zusätzlichen Tools verwenden Sie?
Wir nutzen Smartcat für die Übersetzung von Artikeln und die Lokalisierung der Flo-Benutzeroberfläche. Wir verwenden Serge, um Ressourcen zu Smartcat zu übertragen und von dort abzurufen. Für die LQA laden wir XLIFFs herunter und überprüfen sie dann in QA Distiller.
Wie hat Smartcat dazu beigetragen, Ihre Übersetzungsprozesse zu optimieren?
Bevor wir die Tools von Smartcat einsetzten, umfasste unser Übersetzungsprozess 38 Schritte – mit Smartcat konnten wir diese Zahl auf sechs reduzieren! Das Onboarding neuer Freiberufler wurde vereinfacht, und dank der Funktionen für das Lieferantenmanagement, dem Marktplatz und der offenen API konnte unsere Gesamteffizienz erheblich gesteigert werden.
„Bevor wir die Tools von Smartcat einsetzten, umfasste unser Übersetzungsprozess 38 Schritte – mit Smartcat konnten wir diese Zahl auf sechs reduzieren!“
Welche Produktivitätssteigerungen konnten Sie feststellen?
Tatsächlich stieg unsere Produktivität bereits im ersten Monat der Nutzung von Smartcat sprunghaft an. Wir konnten im ersten Monat 300 neue Artikel produzieren, während wir zuvor nur 40 bis 50 Artikel pro Monat schafften.
„Unsere Produktivität ist sprunghaft angestiegen und hat sich innerhalb nur eines Monats nach der Einführung von Smartcat um 500 % erhöht.“
Wie steht es um die Qualität?
Neben den bereits erwähnten Effizienzsteigerungen in allen Bereichen konnten wir eine deutliche Verringerung der Beschwerden über nicht geschlechtsneutrale Sprache und eine allgemeine Verbesserung der Konsistenz feststellen. Jetzt sind wir auch in der Lage, Fehler in der Benutzeroberfläche schnell zu beheben.
Wie messen Sie den Erfolg? Welche Kennzahlen verfolgen Sie?
Wir verwenden das Kontrollpunktsystem, um den Erfolg zu messen. In den ersten zwei Wochen unserer Zusammenarbeit mit neuen Anbietern oder Freiberuflern überprüfen wir eine Zufallsstichprobe von 30 % des Gesamtvolumens der vom neuen Auftragnehmer erstellten Texte mithilfe eines externen Prüfers. Wenn ein Anbieter den ersten Pointcut erfolgreich absolviert hat, führen wir einen Monat später eine zweite Messung durch, bei der wir eine Stichprobe von 15 % seiner Arbeit verwenden. Wenn auch der zweite Pointcut erfolgreich ist, nehmen wir nach drei Monaten eine abschließende Messung mit einer Stichprobe von 5 % vor. Auf diese Weise können wir die Qualität der geleisteten Arbeit so fair, effizient und genau wie möglich überwachen.
Cheatsheet zur Qualitätskontrolle von Lieferanten von Flo Health Inc:
Überprüfen Sie 30 % der Übersetzungen eines neuen Lieferanten.
Überprüfen Sie nach einem Monat weitere 15 %.
Überprüfen Sie nach weiteren drei Monaten weitere 5 %.
Eine weitere Kennzahl, anhand derer wir den Erfolg und die Wirksamkeit unserer Lokalisierungsbemühungen beurteilen, ist das Verhältnis zwischen Kosten und Anzahl der übersetzten Wörter. Es ist auch sinnvoll, Nutzerbewertungen zu beobachten – manchmal äußern Nutzer Beschwerden oder geben eigene Empfehlungen zur Verbesserung der Übersetzungen ab. Je weniger solche Rückmeldungen wir erhalten, desto besser ist natürlich unsere Arbeit!
Was verändert sich Ihrer Meinung nach in der Übersetzungsbranche, sowohl positiv als auch negativ?
Der größte Nachteil, den wir festgestellt haben, ist, dass sich die Branche offenbar immer mehr in Richtung Post-Editing maschineller Übersetzungen (PEMT) bewegt. Das spart zwar Zeit und Kosten, kann aber auch zu qualitativ minderwertigen Übersetzungen führen – etwas, das wir uns in unserer Branche nicht leisten können.
Positiv ist, dass wir unsere Arbeit so nahtlos wie möglich gestalten können, da Fortschritte in der Übersetzungs- und Lokalisierungstechnologie endlich akzeptiert und in technische Prozesse integriert werden.
„Da die Fortschritte in der Lokalisierungstechnologie endlich Anerkennung finden, können wir unsere Arbeit so nahtlos wie möglich gestalten.“
Vielen Dank für diesen Vortrag, Alexander! Viel Erfolg bei der weiteren Entwicklung von Flo!
Ich danke Ihnen ebenfalls.
