DeepLの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜Paysend
課題・目的
チャット翻訳に時間がかかっていた。
既存の翻訳ツールの品質が低く利便性に欠けていた。
多言語対応の母語話者確保が難しくコストと市場拡大を阻んでいた。
導入後の効果
メッセージ対応の平均解決時間が5時間から4.5時間に短縮された。
顧客満足度が1四半期で10%向上した。
サポートチームのワークフローとユーザー体験が改善された。
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導入前の課題
チャット翻訳に時間がかかっていた。
既存の翻訳ツールの品質が低く利便性に欠けていた。
多言語対応の母語話者確保が難しくコストと市場拡大を阻んでいた。
導入の目的
チャット翻訳の時間を短縮してカスタマーサポートの効率を向上させる。
顧客満足度を向上させる。
多言語サポートにおける用語の一貫性を確保する。
導入後の効果
メッセージ対応の平均解決時間が5時間から4.5時間に短縮された。
顧客満足度が1四半期で10%向上した。
サポートチームのワークフローとユーザー体験が改善された。
導入の決め手
DeepLをZendeskに連携できたこと。
DeepLの翻訳精度が高かったこと。
用語集機能を全社で共有して翻訳の一貫性を確保できること。
導入のプロセス
社内でDeepLを既に使用していたスタッフの存在もあり、Zendesk版DeepLをZendeskに連携して導入。用語集を全社で共有し、翻訳ワークフローに適用して運用を開始した。
活用方法
主にZendesk上でのチャット・メッセージの翻訳に利用。用語集を登録して自動適用し、サポート担当者が第一言語以外で対応する際の翻訳補助として活用している。
社内の反応
サポートチームのユーザー体験が改善され、翻訳に対する信頼が向上。用語集を活用することで翻訳のばらつきが減り、チームにとって使いやすいと評価されている。
今後の展望
ヘルプセンターの翻訳など、事業拡大に合わせてDeepLのユースケースをさらに拡張する予定。重要地域では引き続き母語話者を採用しつつ、全体の拡張を支える基盤としてDeepLを活用する計画。
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