STANDPUNKT · INSIGHT
Wenn Sie ein LLM (ChatGPT, Gemini, Claude) bitten, Insights aus einem Korpus (Bericht, Interviewtranskripte usw.) zu erzeugen, erhalten Sie in wenigen Sekunden gut formulierte Sätze, oft von der Art „Verbraucher suchen Authentizität".
Ein Insight muss präzise sein
Diese Art von Learnings kann in der Tat den Zugang zum Inhalt Ihres Korpus erleichtern oder eine schnelle Übersicht bieten. Doch ein Insight, das eine Strategie, ein Konzept oder eine Kampagne lenken soll, muss etwas anderes sein als eine plausible Allgemeinheit: Es muss präzise sein. Ohne einen strengen Ansatz dessen, was ein Insight ist, lässt sich diese Art von Inhalt nicht steuern; man kann nur steuern, was man definiert und beherrscht hat.
Der in unsere Algorithmen integrierte SMT©-Ansatz
Ein Insight ist die Kombination mehrerer Elemente: der betreffende Kontext, die damit verbundene Motivation und der Spannungsfaktor, der mit diesem Kontext im Eingriff steht (unsere SMT©-Methode). Diese Triangulation ist wesentlich, um Allgemeinheiten zu vermeiden, und jedes Insight trägt daher eine Fragestellung in sich. Es ist der präzise Charakter dieses Insights, der es anschließend ermöglicht, das Nachdenken über ein Angebot oder eine Kommunikationsachse zu lenken.
Seit 2012 haben die Teams von Insightquest nahezu 10 000 Menschen in 17 Ländern in der Formulierung von Insights und Wertversprechen geschult, auf der Grundlage eines lange erprobten Ansatzes. Daher betten unsere Module zur Insight-Generierung nativ, in Form von Code, ein Wissen, Anweisungen, Rahmenbedingungen, Prüfungen, Beispiele und Gegenbeispiele ein. Jedes erzeugte Insight ist das Ergebnis einer Analyse des von Ihnen gelieferten Korpus und eines Abgleichs zwischen verschiedenen Arten von Information (Kontext, Motivation, Spannung). Dieselbe Strenge wenden wir an, wenn Sie die Option „web" unserer Insight-Suche wählen.