FELIETON · INSIGHT
Gdy prosisz LLM (ChatGPT, Gemini, Claude) o wytworzenie insightów z korpusu (raport, transkrypcje wywiadów itd.), w kilka sekund otrzymujesz dobrze sformułowane zdania, często typu „konsumenci poszukują autentyczności".
Insight musi być precyzyjny
Tego rodzaju learningi mogą rzeczywiście ułatwić zapoznanie się z treścią twojego korpusu lub zapewnić szybkie uporządkowanie. Ale insight, który służy do ukierunkowania strategii, konceptu czy kampanii, musi być czymś innym niż prawdopodobny ogólnik: musi być precyzyjny. Bez rygorystycznego podejścia do tego, czym jest insight, nie da się zarządzać tego rodzaju treścią; można zarządzać tylko tym, co się zdefiniowało i opanowało.
Podejście SMT© zintegrowane z naszymi algorytmami
Insight to połączenie kilku elementów: rozgrywającego się kontekstu, związanej z nim motywacji oraz czynnika napięcia powiązanego z tym kontekstem (nasza metoda SMT©). Ta triangulacja jest niezbędna, by uniknąć ogólników, i każdy insight niesie więc ze sobą pewne wyzwanie. To właśnie precyzyjny charakter tego insightu pozwala następnie ukierunkować refleksję nad ofertą lub osią komunikacji.
Od 2012 roku zespoły Insightquest przeszkoliły blisko 10 000 osób w 17 krajach w formułowaniu insightów i propozycji wartości, w oparciu o długo sprawdzane podejście. Dlatego nasze moduły generowania insightów natywnie zawierają, w postaci kodu, wiedzę, instrukcje, ograniczenia ramowe, weryfikacje, przykłady, kontrprzykłady. Każdy wygenerowany insight jest owocem analizy korpusu, który dostarczasz, oraz porównania między różnymi naturami informacji (kontekst, motywacja, napięcie). Ten sam rygor stosujemy, gdy wybierasz opcję „web" w naszym wyszukiwaniu insightów.