Bài đăng này được đồng tác giả bởi Lezgin Bakircioglu, Giám đốc An ninh và Đổi mới tại Daniel Wellington. Nói theo cách riêng của họ, “Daniel Wellington (DW) là một thương hiệu thời trang Thụy Điển được thành lập vào năm 2011. Kể từ khi thành lập, nó đã bán được hơn 11 triệu đồng hồ và khẳng định mình là một trong những thương hiệu phát triển nhanh nhất và được thèm muốn nhất trong ngành.”
Trong bài đăng này, chúng tôi chia sẻ cách DW tiết kiệm 99% chi phí dịch thuật bằng Amazon Dịch và các dịch vụ AWS khác.
Tại DW, khả năng phản hồi khách hàng bằng ngôn ngữ địa phương của họ là rất quan trọng đối với hành trình của khách hàng. Trước đây, các đại lý dịch vụ khách hàng (CS) của DW có thể yêu cầu dịch vụ dịch thuật theo cách thủ công thông qua hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Dịch vụ dịch thuật đã sử dụng sự kết hợp giữa dịch máy và dịch giả của con người. Một sự thay đổi dịch vụ không lường trước được với dịch vụ dịch thuật của chúng tôi đã buộc chúng tôi phải chuyển sang bản dịch 100% do con người thực hiện. Điều này dẫn đến việc tăng giá đáng kể vì DW không thể chịu được bất kỳ sự sụt giảm nào đối với trải nghiệm của khách hàng trong thời gian này.
Khi thời kỳ bán hàng cao điểm kết thúc, DW bắt đầu nghiên cứu cách có thể giảm chi phí dịch thuật bằng dịch máy và phát triển quy trình làm việc tốt hơn.
Các thách thức
Quy trình làm việc hiện tại có nhiều bước thủ công. Nó bắt đầu bằng việc một nhân viên CS chỉ định một phiếu không phải tiếng Anh cho một nhân viên CS có sẵn có kiến thức về ngôn ngữ đó hoặc tạm dừng phản hồi cho đến khi có thể hoàn thành bản dịch. Điều này yêu cầu đại lý yêu cầu dịch tin nhắn của khách hàng sang tiếng Anh, đưa ra câu trả lời cho thắc mắc của khách hàng, sau đó lặp lại quy trình dịch sang ngôn ngữ gốc để nhận được phản hồi cho khách hàng.
Quy trình làm việc này không lý tưởng để cung cấp dịch vụ nhanh chóng cho những khách hàng quan trọng của DW.
Giải pháp
DW quyết định xây dựng một giải pháp dịch thuật và bắt đầu đánh giá năm dịch vụ dịch máy khác nhau. Tiêu chí đánh giá cho giải pháp tổng thể bao gồm khả năng tổng thể của dịch vụ, chi phí, tính dễ sử dụng, độ chính xác, chất lượng cũng như cách nó tích hợp và đơn giản hóa quy trình làm việc CS.
Trong quá trình đánh giá, DW phát hiện ra rằng Amazon Translate tạo ra các bản dịch rất chính xác với sự khác biệt không đáng kể khi so sánh với bản dịch của con người. Họ cũng nhận ra rằng họ có thể phát hiện chính xác ngôn ngữ bằng Amazon hiểu. Điều này cho phép họ phân loại ngôn ngữ dựa trên tương tác đầu tiên của khách hàng và sau đó dịch tất cả các tương tác không phải tiếng Anh, chiếm 63% tổng số yêu cầu. Họ cũng nhận thấy Amazon Translate tiết kiệm chi phí hơn so với các đối thủ cạnh tranh, với mức tiết kiệm khoảng 10–20%. Kết quả là Amazon Translate đã được chọn làm nhà cung cấp dịch vụ dịch thuật được ưu tiên.
Giải pháp này chỉ mất 2 tuần để xây dựng, tập trung chủ yếu vào việc tích hợp chức năng thay vì xây dựng toàn bộ hệ sinh thái xung quanh dịch vụ dịch thuật. Việc tích hợp với CRM đã được hoàn thành thông qua Sự kiện Amazon để giảm thời gian tích hợp.
Sơ đồ sau minh họa kiến trúc cho giải pháp dịch CS của DW.
Kết quả
Khi họ thử nghiệm hệ thống lần đầu tiên, các đặc vụ CS rất vui mừng trước triển vọng có được những bản dịch tự động và chính xác hơn. Quy trình làm việc được sắp xếp hợp lý giúp công việc của họ trở nên dễ dàng hơn bằng cách cung cấp cho tổng đài viên các phiếu dịch trước và hệ thống sẽ tự động đăng phản hồi của họ bằng ngôn ngữ nguồn. Điều này có nghĩa là toàn bộ bộ phận CS có thể làm việc với tất cả các vé ngay lập tức và không lãng phí thời gian đi đi lại lại trong các vé để xem bản dịch đã hoàn chỉnh hay chưa.
“Giải pháp dịch thuật được xây dựng bằng Amazon Translate đã được chứng minh là có hiệu quả, đồng thời tiết kiệm được chất lượng và độ chính xác trung bình 45 giây cho mỗi lượt khứ hồi đối với vé với khách hàng. Lezgin Bakircioglu, Giám đốc An ninh tại DW cho biết: “Bên cạnh đó, phản hồi của khách hàng trung bình nhanh hơn 15 phút vì chúng tôi không cần đợi bản dịch, giờ đây việc này gần như diễn ra ngay lập tức”. “Trong tám tháng đầu tiên, bộ phận hỗ trợ khách hàng của Daniel Wellington đã tiết kiệm được khoảng 500 giờ và tiếp tục phục vụ khách hàng 24/7 từ sáu địa điểm trên khắp thế giới. Ngoài phản hồi tích cực của khách hàng và đại lý đối với giải pháp, Daniel Wellington còn có thể giảm đáng kể chi phí dịch thuật của mình. Giải pháp dịch thuật AWS đã giúp tiết kiệm tổng chi phí OPEX khoảng 99% so với dịch vụ dịch thuật cũ. Trong sáu tuần, khoản tiết kiệm OPEX đã bù đắp chi phí CAPEX cho giải pháp.”
Kết luận
Với Amazon Translate và các dịch vụ AWS khác, bộ phận hỗ trợ khách hàng của Daniel Wellington đã phát triển giải pháp dịch thuật giúp tiết kiệm chi phí khoảng 99%.
Trong tương lai, DW rất vui mừng được mở rộng nền tảng bằng cách sử dụng Amazon Comprehend để tự động khám phá mục đích trong tin nhắn của khách hàng.
Để tìm hiểu thêm về giải pháp dịch thuật này, hãy xem mã giải pháp trên Repo GitHub.
Về các tác giả
Lezgin Bakircioglu là Giám đốc đổi mới và bảo mật tại Daniel Wellington và là người xây dựng Cộng đồng AWS. Ông có hơn 15 năm kinh nghiệm trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng và hệ thống mạnh mẽ, an toàn và có thể mở rộng, bao gồm cả các nhóm. Anh ấy có bằng Thạc sĩ của học viện công nghệ KTH Royal và trong thời gian làm việc tại Daniel Wellington, anh ấy là người chủ chốt thúc đẩy hành trình không có máy chủ kể từ năm 2016. Ngoài công việc, anh ấy dành thời gian cho gia đình, bạn bè, xây dựng thông minh tập trung vào quyền riêng tư của mình về nhà và đi du lịch đến những nơi không có nhiều khách du lịch.
Yassir Jafar là Kiến trúc sư Giải pháp phụ trách phân khúc Doanh nghiệp ở Bắc Âu và Baltic. Ông có hơn 10 năm kinh nghiệm làm việc trong nhiều ngành khác nhau bao gồm chăm sóc sức khỏe, luật, chính phủ và ngân hàng. Anh ấy làm việc với các tổ chức để giúp họ khai phá tiềm năng đổi mới. Ngoài công việc, anh ấy thích chạy đường dài quanh năm, đặc biệt là chạy địa hình. Trong những tháng mùa đông, trượt tuyết là điều quan trọng hơn bất cứ điều gì khác.
Esther Lee là Giám đốc sản phẩm cho Dịch vụ AI ngôn ngữ AWS. Cô ấy đam mê về sự giao thoa giữa công nghệ và giáo dục. Ra khỏi văn phòng, Esther thích đi bộ dọc theo bãi biển, ăn tối với bạn bè và chơi mạt chược thân thiện.
Watson G. Srivathsan là Giám đốc sản phẩm của Sr. cho Amazon Translate, dịch vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên của AWS. Vào cuối tuần, bạn sẽ thấy anh ấy khám phá các hoạt động ngoài trời ở Tây Bắc Thái Bình Dương.
PlatoAi. Web3 được mô phỏng lại. Khuếch đại dữ liệu thông minh.
