Deux pièges dans cette phrase : insight et activable. Il serait possible de disserter longtemps, très longtemps sur la définition de l’insight.
Restons sur une approche consensuelle en disant que l’insight est une tension que l’on identifie autour d’une situation, d’un moment de vie, d’une population ou d’un actif de marque. Le champ est donc assez ouvert, et la chasse aux insights continue d’être un élément très structurant du marché du conseil, des instituts aux cabinets en passant par les agences.
Evidemment, cette recherche systématique de la pépite conduit à une forme de surenchère, dans laquelle l’objectif est de trouver l’insight qui tue, ultra différenciant, inédit, et si possible avec un reach maximal. On notera au passage le paradoxe de chercher un signal que personne n’a vu dans l’entreprise et ses prestataires, mais qui est censé concerner et rassembler un grand nombre d’individus. C’est un fantasme, celui du secret de marché tellement énorme qu’on est passé à côté, la réalité étant que si un tel secret n’a pas encore été découvert, c’est sûrement que beaucoup de personnes ont mal fait leur travail… A ne pas confondre avec les besoins implicites ou non encore identifiés, qui eux sont de vrais insights potentiellement très forts, mais beaucoup plus difficiles à dénicher (comme on l’a vu avec les tablettes qui ont mis plusieurs années à trouver leur usage avant d’exploser).
Mais au-delà de ce paradoxe, la question est aussi de savoir dans quel mesure l’insight sera activable, c’est-à-dire qu’il ouvrira véritablement sur une prise de décision, ou une action métier : création de campagne, développement produit, évolution du modèle économique, acquisition d’une entreprise… tous les métiers sont concernés.
Comment diable rendre un insight activable ? L’écueil majeur auquel sont confrontés les brainworkers est celui de la consolidation des données remontées le long des différentes étapes de la chaîne de production. Sur un axe horizontal d’une part : lorsque plusieurs protocoles différents sont déployés en parallèle, les enjeux méthodologiques de pondération et d’agrégation sont loin d’être triviaux. Comment comparer 1000 tweets, 3 articles dans un titre de presse spécialisée et 200 emails de réclamation ? Et sur un axe vertical, lorsque des données collectées d’une certaine manière sont amenées à être utilisées dans un environnement différent : si j’observe une tendance dans un forum de conversation, comment recibler les mêmes personnes dans une campagne digitale ou TV ?
Il n’y a pas de réponse simple et unique à ces deux questions. Malheureusement. Ou peut-être heureusement, car c’est justement dans les partis-pris, les prises de risques, et l’intelligence des manipulations (étendue bien sûr par la technologie), que vont apparaître des leviers de différenciation et de création de valeur.
Photo de Une : Thomas Verbruggen
