Единственный способ бороться с "профессиональными отзовиками", получающих 100% кешбек угрозой негативных отзывов. Или другой пример, когда научный работник заказывает перевод статьи для журнала и после получает от этого журнала отказ. У нас был случай, когда журнал отказал клиенту в приеме переведенной нами статьи из-за "некачественного языка". И, конечно, не было ни одного примера в подтверждение этого. Над переводом работал носитель-итальянец, проверял перевод другой переводчик.
Подозреваю, что причина отказа в приеме статьи была в другом, но всегда удобно написать отказ, сославшись на сторонний фактор, а не объяснять реальную причину, за которую ты, как ответивший, несешь ответственность и получишь массу вопросов "почему?".
Отмечено, что только перевод своих собственных текстов вызывает у клиентов желание оставить отзыв. Резюме, рассказ, дипломная или научная работа, перевод которых мы выполнили, с особой придирчивостью рассматриваются клиентами.
Известный факт: если в тексте долго и упорно искать ошибки, то обязательно их найдешь. Не грамматические, так стилистические, не стилистика - так логика. Любой текст можно править и дорабатывать бесконечно.
Что делать с такими отзывами?
Если все понравилось, то отзыв не оставляют или делают это крайне редко, поскольку деньги оплачены за то, что все было выполнено на должном уровне. А если перевод не понравился? В этом случае есть непреодолимое желание "разбомбить контору". И дело не в том, что перевод неверный, просто перевод не понравился.
В результате на тысячу выполненных заказов мы имеем 2 негативных отзыва, 3-5 положительных, и 995 заказов вообще без обратной связи. Негатив явно перевешивает, а клиенты все заказывают и заказывают переводы. Так как донести эту информацию до потенциальных клиентов, которые выбирают исполнителя, читая отзывы?
Надо начинать работать с отзывами, публикуя реальные факты из практики.
Вот вам факт.
Оригинал
Анализ эксплуатационных свойств распределительных сетей 6 – 10 (20) кВ показывает, что одним из наиболее слабых элементов сети являются линии электропередачи, а именно изоляция. Поэтому диагностика состояния изоляции линий и разработка новых интеллектуальных устройств и систем диагностики является важной задачей. На сегодняшний день задача высоковольтного испытания и задача определения места повреждения (ОМП) изоляции выделены в отдельные виды работ, выполняются часто разными бригадами, с применением большого разнообразия парка приборов, что существенно усложняет работу бригад, увеличивает время ремонтных и восстановительных работ и может приводить к ошибкам обусловленным человеческим фактором. Необходимо развивать новые технические решения интеллектуальных диагностических устройств, позволяющие в комплексе рассматривать задачи испытаний и автоматического без операторного, интеллектуального ОМП.
Гугл-перевод
Analysis of the operational properties of 6-10 (20) kV distribution networks shows that one of the weakest elements of the network is power lines, namely insulation. Therefore, diagnostics of the state of insulation of lines and the development of new intelligent devices and diagnostic systems is an important task. To date, the task of high-voltage testing and the task of determining the location of damage (OMP) of insulation are separated into separate types of work, often performed by different teams, using a wide variety of instruments, which significantly complicates the work of teams, increases the time of repair and restoration work and can lead to errors due to the human factor. It is necessary to develop new technical solutions for intelligent diagnostic devices that allow to consider in a complex the tasks of testing and automatic, without operator, intelligent OMP.
Перевод, выполненный человеком
On testing 6-10 (20) kW distribution mains performance, the electric power lines, specifically their insulation, were identified to be as one of the weakest possible network elements. Therefore, the very problem is to take measures for testing power line insulation performance and for developing new intellectual devices and diagnostic systems. Today, high-voltage tests are conducted separately from insulation damage localization procedures so that each team is engaged in any individual job using a number of different instruments, thus making it hard to carry out any team-based and extended service/maintenance works resulted in human factor induced faults. It is necessary to develop novelty-based intellectual diagnostic technical solutions that will allow adopting specific intellectual damage point localization (DPL) tools to be controlled automatically with no human involved.
Перевод и гугл в режиме рецензирования. Совпадений - 2%
