חברות מוכוונות לקוח מנסות להפיק תובנות ממקורות רבים בתוך הארגון. הכלים החדשים משלבים עם מודלי שפה גדולים ותוכן פנימי. הגישה המקובלת משתמשת ב , שמחבר ידע ארגוני עם בסיס הידע של המודל. הערך הראשוני ברור: עובדים יכולים לשאול בשפה טבעית ולקבל סיכומים שימושיים.
הבעיה מתחילה כשהארגון מתייחס לכך כאל פרויקט אחסון. תובנות לקוחות נוצרות במחקר שוק, במכירות, בשירות לקוחות וברשתות חברתיות. הן מופיעות כנתונים מובנים ולא מובנים. לכן נדרש טיפול בזרימת הידע: יצירה, ניתוח, שמירה וגישה.
המאמר המקורי מזכיר לקח ישן מניהול ידע. כלים כמו Lotus Notes ו Microsoft SharePoint הרחיבו גישה לתוכן, אך לא יצרו שינוי עמוק בשימוש בתובנות. הקשיים נותרו תרבותיים: ארגון הידע, שליפתו, מבנים חוצצים וכפילויות. אינו מוחק את הקשיים האלה.
המחברים שוחחו עם מומחי תובנות לקוחות ושוק בשמונה חברות צרכניות. חלקם ניהלו את מערכת עצמה. אחרים הובילו מחקר שוק. הם שוחחו גם עם ספקי טכנולוגיה ועם סוכנות מחקר שמשתמשת רבות בכלי GenAI למחקר איכותני.
בסופו של דבר, איכות הנתונים קובעת את איכות התוצאה. אחד ממובילי תובנות הלקוחות אמר: "AI מועיל רק כמו הנתונים שהוא לומד מהם". ארגונים שמרכזים תוכן לקוחות במערכת אחת צריכים להסיר כפילויות ותוכן מיושן. הם צריכים גם לתייג תוכן, ידנית או באמצעות לפי טקסונומיה מוגדרת.
Novartis כדוגמא מוכיחה שימוש מתקדם יותר. החברה פיתחה עם ספק חיצוני מערכת בשם Sherlock לעסק הצרכני שלה. משתמשים שואלים שאלות ומקבלים תשובה שמפנה לשורת טקסט מסוימת או לנקודת זמן בווידאו. המערכת כוללת גם אזורי ידע שאצרו מומחים, עם כללי ממשל מחמירים למסמכים ולאיכות.
ההשפעה העסקית ב Novartis הייתה מדידה. המערכת סייעה להימנע מהוצאה כפולה על שירותי תובנות בתוך העסק. היא גם עזרה לעובדים למצוא תובנות רלוונטיות בלי הכללות יתר. לפי המאמר, החברה חסכה יותר מ 29 מיליון דולר בעלויות מחקר שוק ראשוני בשנה אחת.
ניתוח איכותני הוא מקרה מיוחד. חוקרת השוק טרייסי טוטן השתמשה בתוכנת לניתוח ראיונות וקבוצות מיקוד. פרויקט איכותני גלובלי עם יותר מ 30 ראיונות דרש בעבר שישה שבועות ניתוח. לדבריה, כיום אפשר לסנתז אותו ביום אחד. עם זאת, הכלי מחזק את החוקרים ואינו מחליף אותם.
PepsiCo לדוגמא, בנתה סביב תובנות לקוחות תפיסה רחבה יותר. סטפן גאנס תיאר פלטפורמה בשם Ask Ada למחקר שיווקי. היא כוללת בדיקת תוכן יצירתי, מאגר תוצאות קמפיינים, האזנה חברתית ומודלים חיזויים. גאנס ייחס לה גם צמצום תלות בסוכנויות וביועצים חיצוניים.
ארבעה חסמים מגבילים את הטכנולוגיה. הראשון הוא היעדר שפה משותפת בין מדינות שונות ויחידות עסקיות. חברה גלובלית אחת פעלה ביותר מ 100 מדינות, בלי אחידות בשמות מותגים ובהגדרות הפצה. השני הוא תרבות שאינה צורכת תובנות לקוחות. השלישי הוא בעלות לא ברורה על ידע שנוצר בסוכנויות. הרביעי הוא מעמד נמוך של אנשי אנליטיקה, שנחשבים ״ביצועיסטים״ ולא שותפים לחשיבה ולאפיון התהליכים.
