Hintergrund

In der heutigen Geschäftswelt hat unternehmerische Nachhaltigkeit für Kunden, Investoren und Regulierungsbehörden höchste Priorität. Die Fähigkeit, Daten zu Nachhaltigkeit, Sicherheit und Produktivität zu erfassen und zu berichten, war für Unternehmen noch nie so entscheidend, um Transparenz zu wahren.

Sphera, ein führendes Unternehmen in der Branche für Umwelt-, Gesundheits- und Arbeitsschutz, hilft seinen Kunden, ihre Mitarbeitenden zu schützen, Vorschriften einzuhalten, ihre Umweltauswirkungen zu steuern und Risiken zu minimieren – mit Software, Daten und Beratungsdiensten für ESG-Performance und Risikomanagement.

Sphera unterstützt seit mehr als 30 Jahren Kunden weltweit und bietet eine Produktsuite mit einer Benutzeroberfläche in 46 verschiedenen Sprachen. Obwohl das Unternehmen ein mehrsprachiges Produkt für ein globales Publikum anbietet, stellte das Marketingteam von Sphera fest, dass die Erfahrung von Interessenten und Kunden weitgehend einsprachig war und Inhalte nur auf Englisch verfügbar waren.

Um die geografische Expansion voranzutreiben und ein personalisiertes, nahtloses und umfassendes Kundenerlebnis zu bieten, beschloss das Team, in eine globale Strategie zu investieren. Für Senior Field Marketing Manager Michele Lavoie bedeutete das, Muttersprachler in die Vertriebs- und Business-Development-Teams zu holen und Inhalte entlang der gesamten Customer Experience in fünf Schlüsselsprachen zu übersetzen.

"Mit der übersetzten Benutzeroberfläche konnte unser Vertriebsteam das Produkt bereits in der vom Kunden gewählten Sprache vorführen, aber um erfolgreich zu sein, mussten wir das gesamte Erlebnis synchronisieren."

Michele Lavoie

Senior Field Marketing Manager bei Sphera

Warum LILT?

Um dieses Großprojekt zu unterstützen, war es für Sphera am wichtigsten, beim Aufbau ihres Lokalisierungsprogramms einen echten Sparringspartner zu finden.

Michele nannte die wichtigsten Kriterien im Evaluierungsprozess ihres Teams: “Das Schlüsselwort für uns war ‘Partner‘. Es war für uns wirklich wichtig, einen Partner zu finden, der mit uns zusammenarbeitet. Jemanden, der nicht nur bei einem einmaligen Übersetzungsprojekt hilft, sondern ein kooperativer Partner ist, der mit uns Schritt hält, während wir diese mehrjährige Strategie aufbauen.”

Michele und ihr Team fanden diesen idealen Partner in LILT. Gemeinsam haben die Teams eine umfassende Lokalisierungsstrategie entwickelt und sie auf Basis wertvoller Erkenntnisse aus dem Prozess kontinuierlich iteriert und verbessert. Mit LILTs KI-gestütztem Ansatz machte sich das Sphera-Team daran, eine Reihe von Marketing-Assets zu lokalisieren, darunter die Sphera-Website, eBooks und digitale Paid Ads.

Höheres Engagement der globalen Zielgruppe

Auch wenn es einige Jahre dauern wird, bis die Wirkung dieser Initiative vollständig sichtbar ist, gibt es bei den Engagement-Kennzahlen von Sphera für mehrsprachige Inhalte bereits vielversprechende Anzeichen für den Erfolg.

Seit der Lokalisierung wichtiger Seiten in mehrere Sprachen verzeichnet das Marketingteam einen deutlichen Anstieg des organischen und bezahlten Web-Traffics. Übersetzte Seiten haben fast eine Viertelmillion neue Seitenaufrufe generiert, und übersetzte bezahlte Anzeigen auf LinkedIn und Google haben mehr als 30.000 Klicks erzielt.

Übersetzte SEO-Keywords und -Sätze haben die Klickraten der englischen Pendants übertroffen – um bis zu 38% bei Japanisch, der leistungsstärksten Sprache. Das unterstreicht einmal mehr den Wert, internationale Zielgruppen mit lokalisierten Inhalten anzusprechen.

Zusammenarbeit durch Technologie

Als Teil ihres bevorzugten Workflows bindet das Team von Sphera interne Content-Reviewer ein, die Muttersprachler der Zielsprachen sind. Diese Reviewer spielen eine entscheidende Rolle bei der Prüfung der übersetzten Inhalte und der Bereitstellung von Feedback. LILT optimiert diesen Prozess und macht ihn für das Team intuitiv und unkompliziert, während er im Laufe der Zeit zu kontinuierlichen Qualitätsverbesserungen führt.

Wenn die Reviewer von Sphera einen Vorschlag haben oder eine Änderung an der Übersetzung vornehmen, können sie diese Änderungen direkt in der LILT Platform durchführen und Kommentare hinterlassen. Diese Bearbeitungen werden in LILT erfasst, mit den Linguistinnen und Linguisten geteilt und automatisch im Translation Memory gespeichert. Im Laufe der Zeit trägt dieses Feedback dazu bei, die Contextual AI Engine von LILT auf Grundlage der Markenstimme und der sprachlichen Präferenzen von Sphera zu optimieren.

Für Micheles Prüfer blieb die Wirkung dieser intuitiven Review-Oberfläche nicht unbemerkt: “Die Möglichkeit, mit Übersetzern den Kontext zu teilen, warum Änderungen vorgenommen werden, hat im Laufe der Zeit zu spürbaren Qualitätsverbesserungen geführt. Diese Funktionalität haben wir bei keinem anderen Anbieter am Markt gesehen."

Wie geht es für Sphera weiter?

Inzwischen im zweiten Jahr ihres Lokalisierungs- und Expansionsprojekts entwickelt das Sphera-Team seine globale Content-Strategie immer weiter und schneidet Inhalte in jedem Markt auf die Bedürfnisse der jeweiligen regionalen Zielgruppe zu.

"Unterschiedliche Arten von Assets kommen in verschiedenen regionalen Märkten unterschiedlich gut an. Manche Märkte reagieren zum Beispiel stärker auf eine Infografik, andere bevorzugen etwas Längeres wie ein E-Book. Diese Erkenntnis hat uns zu strategischen Entscheidungen für das zweite Jahr geführt, bei denen wir uns darauf konzentrieren, für jeden Markt die besten Inhalte zu erstellen."

Michele Lavoie

Senior Field Marketing Manager bei Sphera

Während sie ihr Programm weiter ausbauen, planen Michele und ihr Team, innovative Wege zur Nachverfolgung der Nutzung ihrer mehrsprachigen Inhalte zu erkunden und eine umfassende Win-/Loss-Analyse zu entwickeln, um ihre Strategie zu fundieren. Indem das Sphera-Team Signale von Kunden nutzt, um seinen Content-Ansatz in jedem Markt anzupassen, und Best Practices etabliert, freut es sich darauf, seine geschäftliche Wirkung mit der Unterstützung von LILT, seinem vertrauenswürdigen Übersetzungs- und Strategiepartner, weiter zu verstärken.