TRIBUNE · INSIGHT
Lorsque vous demandez à un LLM (ChatGPT, Gemini, Claude) de produire des insights à partir d'un corpus (rapport, retranscription d'interviews, etc, ), vous obtenez des phrases bien tournées en quelques secondes, souvent du type « les consommateurs recherchent de l'authenticité ».
Un insight doit être précis
Ce type de learnings peut en effet faciliter la prise de connaissance du contenu de votre corpus ou offrir une rapide mise à plat. Mais un insight qui sert à orienter une stratégie, un concept ou une campagne doit être autre chose qu'une généralité plausible : il doit être précis. Sans approche rigoureuse de ce qu'est un insight, il n'est pas possible de manager ce type de contenu, on ne peut manager que ce que l'on a défini et maîtrisé.
L'approche SMT© intégrée à nos algorithmes
L'insight, c'est la combinaison de plusieurs éléments : le contexte en jeu, la motivation qui s'y rattache et le facteur de tension en prise avec ce contexte (notre méthode SMT©). Cette triangulation est essentielle pour éviter les généralités et chaque insight est donc porteur d'un enjeu. C'est le caractère précis de cet insight qui permet ensuite d'orienter la réflexion sur une offre ou un axe de communication.
Depuis 2012, les équipes d'Insightquest ont formé près de 10 000 personnes dans 17 pays à la formulation d'insight et de propositions de valeur, sur la base d'une approche longuement éprouvée. Aussi nos modules de génération d'insights intègrent nativement, sous forme de code un savoir, des instructions, des contraintes de cadrage, des vérifications, des exemples, des contre exemples. Tout insight généré est le fruit d'une analyse du corpus que vous livrez, de recoupement entre différentes natures d'information (contexte, motivation, tension). Nous appliquons la même rigueur lorsque vous choisissez l'option « web » de notre recherche d'insights.