בעולם ה-AI יש אמת חשובה והיא: ״Garbage In, Garbage Out״ (GIGO). או במשפט ברור: המודל שתפתחו לעולם לא יהיה טוב יותר מהנתונים שהזנתם לתוכו. זהו עיקרון מרכזי בפיתוח מוצרים ושירותים מבוססי AI. הוא משקף מציאות כואבת, שחברות וצוותים מגלים לעיתים בעוצמה כשהמערכת כבר מייצרת תוצאות כושלות, מוטות או מביכות: גם המודל המתקדם ביותר ייכשל אם הבסיס עליו הוא נשען רעוע.

• נתונים חלקיים? תקבלו תחזיות מוטות
• דאטה רווי ״רעש״? תוצאות אקראיות 
• שימוש במידע מיושן? החלטות מנותקות מהמציאות

אבל מה זה בעצם AI?

בגדול, כל מערכת AI נשענת על שני עמודי התווך הבאים:

1. המודל

עמוד התווך הראשון הוא המודל. המודלים המתקדמים (ה- Foundation Models כמו אלו של Meta, Google, Microsoft ונוספים) מפותחים על ידי חברות הטק הגדולות, בשל העלות האדירה של האימון והתחזוקה. מרבית החברות משתמשות במודלים אלו ולמעשה הן תלויות במודל שלא הן פיתחו, ללא שליטה מלאה על תהליך קבלת ההחלטות שבו, ולעיתים גם ללא הבנה מעמיקה של אופן פעולתו.

למה זו בכלל בעיה?

לחברות המפתחות מוצרי AI אין שליטה מעשית על המודלים, מאחר והם מגיעים במבנה של "קופסה שחורה" (1): אנחנו רואים את הקלט ואת התוצאה, אבל לא יודעים בדיוק מה קורה בתהליך שביניהם, ובתוך כך אנחנו לא מבינים כיצד המודל מקבל החלטות או מספק המלצות. רמת השקיפות של המודלים ירודה ביותר (3,2) (הציון הממוצע עומד על 58 מתוך 100 במדד השקיפות האחרון). גם האפשרות להתחקות אחר המחשבה של המודל באמצעות ה-Cot) Chain of thought) לוקה בחסר משמעותי(4).

1. https://www.ibm.com/think/topics/black-box-ai
2. https://arxiv.org/abs/2407.12929
3. https://crfm.stanford.edu/fmti/May-2024/index.html

4. https://openai.com/index/chain-of-thought-monitoring/

מה כל זה אומר לגבינו?

בוודאי נתקלתם בהלוזינציות, מצבים בהם המודל הוזה ומספק ללקוח תשובה מעוותת, שגויה או מעליבה שאינה משרתת את החברה (Hallucination, bullshitting, confabulation or delusions) (5). אבל המצב עלול אפילו להיות גרוע מכך, לעיתים, הפלט הסופי עלול ממש לצאת משליטה.

הנה שתי דוגמאות מרתקות מהתקופה האחרונה:

בינואר האחרון, המודל o1-preview של OpenAI קיבל משימה: לנצח במשחק שחמט. ואכן, הוא ניצח. אבל איך הוא עשה את זה? במקום לשחק לפי הכללים, המודל זיהה פרצת אבטחה, פרץ לקובץ המשחק, שינה את מיקומי הכלים ובנה לעצמו יתרון. הכל בעבור הניצחון הנכסף. במילים אחרות, הוא לא פתר את האתגר אלא עקף אותו. מצב כזה בו המודל משקף ״עצמאות מחשבתית״ עלול להיות מאד בעייתי אם אנחנו רוצים לבנות מוצר המספק תחזיות צפויות (6).

במקרה אחר, הצ'אטבוט של Character.AI הביא להתאבדותו של סוול סצ׳ר בן ה-714. על פי התביעה שהוגשה כנגד החברה, הנער פיתח קשר רגשי עמוק עם הצ'אטבוט. במקום שהצ׳ט בוט ימנע ממנו להתאבד כאשר הוא חושף את נטייתו האובדנית, הוא דווקא מעודד אותו לפעול, לקחת את נשקו של אביו, וליטול את חייו.

[caption id="attachment_9004111233692742" align="aligncenter" width="405"] סצ׳ר בן ה-14 וצילום מסך מתוך ההתכתבות עם Daenerys Targaryen ממשחקי הכס בממשק של Character.AI. הצ׳אטבוט מעודד אותו לפעול במילים: ״please do״.[/caption]

5. https://www.theguardian.com/world/2024/feb/16/air-canada-chatbot-lawsuit
6. https://time.com/7259395/ai-chess-cheating-palisade-research
7. https://www.nbcnews.com/tech/characterai-lawsuit-florida-teen-death-rcna176791

האירועים הללו מעלים שאלות רבות וחשובות. אחת מהן, הרלוונטית במיוחד לחברות המפתחות מוצרי ושירותי AI, היא: איך אנחנו מצליחים לשלוט במערכות הללו? כשהמטרה לנגד עינינו היא בניית מוצר אמין, בטוח לשימוש, העונה על הצרכים העסקיים של החברה.

[caption id="attachment_9004111233692744" align="aligncenter" width="381"] According to one index tracking AI harm, the AI Incidents Database, the number of AI-related incidents rose to 233 in 2024 - a record high and a 56.4% increase over 2023 (8.[/caption]

והנה, הגענו לעמוד התווך השני של מערכות AI:

2. הדאטה

דאטה הוא הלב הפועם של מערכות AI.

פרופ' אנדרו אנג׳י (Andrew Ng), מרצה לבינה מלאכותית מאוני׳ סטנפורד ומייסד DeepLearning.AI, מדגיש כי כ-80% מזמן פיתוח מערכות AI מושקע בהכנת הדאטה, במטרה להבטיח שהוא איכותי ומותאם לשימוש. לדבריו, זו המשימה הקריטית ביותר עבור צוותי AI בכל חברה (9).

טיוב דאטה איטרטיבי מאפשר פיתוח מוצרים חכמים ומהימנים, המספקים ערך ללקוחות ומאפשרים זיהוי ותיקון מהיר של תקלות. גישה ממוקדת-נתונים מבטיחה שימוש אך ורק במידע רלוונטי ואיכותי, המשפר דיוק ואמינות בתוצאות הסופיות. במילים אחרות, איכות דאטה גבוהה משפיעה ישירות על הביצועים, הדיוק והאמינות של מודלי AI. נתונים איכותיים מאפשרים למודלים ליצור תחזיות טובות יותר ולהניב תוצאות אמינות יותר, תוך טיפוח אמון וביטחון בקרב המשתמשים.

8. https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts
9. https://www.forbes.com/sites/gilpress/2021/06/16/andrew-ng-launches-a-campaign-for-data-centric-ai/

אחד האתגרים המשמעותיים של כל חברה הוא ״פער הפרודקשן״: הקושי של מודלים לספק תוצאות אמינות ב״חיים האמיתיים״. כשבוחנים מקרוב, אפשר לזהות סיבה מרכזית לכך, והיא מתן תשומת לב נמוכה של החברה והשקעה מצומצמת בטיוב הדאטה.

בכל אירוע בו מעורב מודל AI - שליטה בדאטה היא המפתח לביצועים אופטימליים. רבות מדובר לאחרונה על LLM evals (10). עם זאת, אם נפעל עוד קודם לכן להערכת הדאטה שברשותנו, בהכרח נשפר את ביצועי המודל ואת המוצר הסופי.

10. https://medium.com/@carolzhu/all-about-llm-evals-8a155a1235c7 11 https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-quality

העלות האמיתית של דאטה באיכות ירודה

כשחברות בונות מוצרי AI לעיתים הן לא מביאות בחשבון את ההשלכות הכלכליות והעסקיות שעלולות להתממש בשימוש בדאטה ירוד, שעלולות להגיע למיליוני דולרים בשנה11. כאשר המוצר שבנינו מבצע תחזיות שגויות או המלצות מוטות, הדבר שוחק את האמון בין המשתמשים ובעלי העניין. ארגונים מתמודדים גם עם ביקורת רגולטורית הולכת וגוברת סביב הוגנות ושקיפות המוצרים שלהם, כאשר איכות נתונים ירודה נמצאת לעתים קרובות בשורש בעיות התאימות.

5 עקרונות לדאטה איכותי במערכות AI

טיפול באיכות הדאטה הוא לא רק ה״שלב מקדים״ בפיתוח, אלא היסוד שעליו ייבנה (או יקרוס) כל מודל. אם נזין את המערכת בדאטה פגום, חלקי או מוטה - כל אלגוריתם, מתוחכם ככל שיהיה, יתקשה מאד להביא תוצאה איכותית.

אז איך אנחנו מוודאים ומוודאות שהדאטה שלנו מטויב ומוכן לשימוש מוצלח? הנה חמש פעולות שמהן אפשר להתחיל:

1.מעבר מחשיבה ריאקטיבית למיינדסט פרואקטיבי בניהול דאטה

אחד האתגרים הגדולים הוא טיפול בדאטה באופן תגובתי. כלומר, טיפול בבעיות רק אחרי שהן כבר מתגלמות במוצר. טיוב דאטה דורש התנהלות פרואקטיבית: הקמת מנגנוני ניטור, בקרת איכות שוטפת ובחינת מקורות הדאטה עוד בשלבים הראשוניים של בניית המוצר. חשוב להבין: הדאטה ״פוגש״ את המערכת כמעט בכל שלב של ה-AI Lifecycle, לכן כל שיבוש בשלבים הראשונים עלול להכות גלים בשלבים מתקדמים יותר.

2. ניקוי הדאטה - לא רק ניקוי ״טכני״ אלא גם מותאם ליוז-קייס

בכל מאגר דאטה מסתתר ״רעש״: ערכים חסרים, כפילויות, שגיאות. ניקוי בסיסי הוא הכרחי, אבל הוא לא מספיק. הניקוי חייב להיעשות גם מתוך הבנה עמוקה של היישום הספציפי. נתונים לא רלוונטיים ליוז- קייס הספציפי עלולים להטעות מודל אם לא הותאמו למטרות המדויקות של המוצר. ניקוי ממוקד יוז-קייס הוא חומת ההגנה הראשונה מפני שיבושים ועיוותים בלתי צפויים בתפקוד המערכת.

3. תיוג הדאטה - הקפדה על עקביות ודיוק

תיוג הדאטה הוא למעשה השפה בה אנחנו ״מדברים״ עם המודל. תיוג בלתי עקבי או ״שטחי״ הוא כמו ללמד אדם שפה חדשה בה אותה מילה מתארת חמישה רעיונות שונים, ובהמשך לצפות ממנו להבין ניואנסים. כל סטייה או סתירה קטנה בתהליך התיוג, מייצרת אי-ודאות, מערערת את ביצועי המערכת, ובסופו של דבר מסכנת את אמינות המוצר כולו. הקפידו על תיוג הקטגוריות באופן מדויק ובעל עקביות פנימית, כדי לא להשאיר פתח לניחושים של המודל וטעויות.

4. עדכניות - דאטה ישן מוביל להחלטות מוטעות

בעולם הדינמי שלנו דאטה מתיישן במהירות. גם אם הדאטה היה נכון בעבר, אולי הוא כבר שגוי או בעייתי בהווה. טיוב דאטה יכלול עדכון שוטף של המקורות, כולל מנגנוני בדיקה המסמנים נתונים שהתיישנו, כדי למנוע שימוש במידע לא רלוונטי. מעבר לכך שדאטה עדכני מייצר דיוק של המוצר וערך גבוה יותר ללקוח/ה, הוא גם מאפשר לנו גם לשמור על יתרון תחרותי.

5. בדיקת הטיות - לפני שהן מחלחלות למוצר

אם קיימות הטיות בדאטה - גם המערכת שאנחנו בונים תהיה מוטה. זיהוי מוקדם של תת-ייצוג, הכללות שגויות, או דפוסים מפלים בתוך הדאטה מאפשר לתקן את מקורות המידע / לשקול תיוג מחדש. המחיר של התעלמות מהטיות בשלבים המוקדמים עלול להוביל לפגיעה במשתמשים, באמינות המוצר, ועלול לחשוף את החברה לסיכונים רגולטוריים.

...

לסיכום, אנחנו חיים בתקופה בה מודלים מתעדכנים כל העת ובקצב מסחרר (לעיתים על בסיס יומי ממש!) אבל הדאטה? הוא נותר הנכס האסטרטגי היציב והמתמשך ביותר של כל חברה. אין בעיה עם למהר לאמץ את המודלים העדכניים ביותר, אבל עם זאת, חשוב שנזכור שהטכנולוגיה עצמה אינה קסם. היא מנגנון המשקף במדויק את מה שמזינים אותה, לטוב ולרע. אם הנתונים שלכם חלקיים, מוטים, או רוויים ב״רעש״, התוצאה תהיה כמו מראה מעוותת. המערכת בהכרח תחזיר לכם שיקוף של הכאוס שהכנסתם.

אבל אם הדאטה שלכם מאופטם כדבר שבשגרה, ברכות - אתם במשחק!

מבוא

בעולם העסקי התחרותי של היום, חברות סטארטאפ צריכות לא רק רעיונות מבריקים, אלא גם כסף שיעזור להפוך את החלום למציאות. כשקשה לגייס כסף בדרכים המסורתיות, מענקים ממשלתיים הופכים לאופציה אטרקטיבית במיוחד. היתרון הגדול? בניגוד לגיוסי הון, מענקים לא מדללים את חלקם של היזמים בחברה, והגופים שנותנים את הכסף לא מתערבים בניהול. שלושה מקורות מימון מרכזיים עומדים לרשות היזמים בישראל: הרשות לחדשנות, קרן BIRD המשותפת לישראל וארה"ב, ותוכנית Horizon Europe של האיחוד האירופי.

הרשות לחדשנות 

הרשות לחדשנות נועדה לקדם חדשנות טכנולוגית בתעשייה הישראלית ולהאיץ צמיחה כלכלית במשק. הרשות מציעה מגוון מסלולי מענקים המותאמים ליזמים ולחברות ישראליות בשלבי התפתחות שונים, כאשר כלל המענקים מיועדים למו"פ. נזכיר כאן שני מסלולים בולטים המיועדים ליזמים וחברות בתחילת הדרך - מסלול תנופה ומסלול קרן הזנק. 

מסלול תנופה נועד לסייע ליזמים להוכיח שהרעיון היזמי אפשרי מבחינה טכנולוגית ועסקית, ולהגיע לנקודה משמעותית שתאפשר גיוס השקעה פרטית. המסלול מציע מענק של עד 200,000 ₪ ועד 80% מהתקציב המאושר, לתקופה של עד שנה.

מסלול קרן הזנק נועד לדחוף קדימה חברות סטארט-אפ ישראליות. במסגרת המסלול, הרשות לחדשנות משתתפת לצד משקיעים בסבבי גיוס של חברות היי-טק. המענקים ניתנים בסבבי השקעה מוקדמים, החל משלב
ה--Pre-Seed ועד Round A, בסכומים שנעים בין 1.5 מיליון ₪ ל- 15 מיליון ₪. 

חשוב לדעת: קבלת מענק מהרשות לחדשנות מגיעה עם כמה התחייבויות. תצטרכו להגיש דוחות על הכנסות ולשלם תמלוגים (בדרך כלל 3%) מהכנסות שנובעות מהטכנולוגיה שפיתחתם בעזרת המענק, עד להחזרת סכום המענק בתוספת ריבית. בנוסף, יש מגבלות על שיתוף הידע שפיתחתם - הוא חייב להישאר בידי החברה הישראלית. קיימות גם הגבלות על ייצור מחוץ לישראל, העסקת מפתחים בחו"ל, מתן רישיונות פיתוח ועוד. שימו לב - המגבלות האלה ממשיכות לחול גם אחרי שהחזרתם את המענק במלואו! לכן, לפני שאתם מקבלים את המענק, כדאי לבדוק אם המגבלות האלה מתאימות לתוכנית העסקית שלכם. 

 קרן BIRD

קרן BIRD היא שיתוף פעולה בין ממשלות ארה"ב וישראל שנועד לתמוך במחקר ופיתוח משותפים בין חברות משתי המדינות. הקרן מציעה מימון של עד 50% מעלות הפרויקט ועד מיליון דולר לחברות שפועלות במגוון תחומים טכנולוגיים. מה צריך כדי לקבל מענק? שיתוף פעולה בין חברה ישראלית וחברה אמריקאית, טכנולוגיה חדשנית, פוטנציאל מסחרי למוצר, ותועלת הדדית לשתי המדינות.

גם כאן יש "אותיות קטנות": מענקים מקרן BIRD מחייבים תשלום תמלוגים בשיעור של 5% עד להחזר מלא של המענק. אם מוכרים את החברה או משנים את השליטה בה, הקרן יכולה לדרוש החזר של 150% מסכום המענק - כלומר, חצי יותר ממה שקיבלתם! בנוסף, שתי החברות (הישראלית והאמריקאית) אחראיות "ביחד ולחוד" - כל אחת מהן אחראית גם על ההתחייבויות של השנייה. מומלץ להסדיר את הנושא הזה בהסכם בין השותפים. עוד נקודה חשובה: כתנאי לקבלת המענק, החברות מתחייבות להעניק רישיון לממשלת ארה"ב בידע שפותח בעזרת המענק. 

Horizon Europe

Horizon Europe היא תוכנית המימון הגדולה של האיחוד האירופי למחקר וחדשנות לשנים 2027-2021, עם תקציב ענק של כ-95 מיליארד אירו. הידעתם? ישראל נהנית מגישה מלאה לתוכנית, מה שמאפשר לחברות ישראליות לקבל מימון בדיוק באותם תנאים כמו מדינות האיחוד. התוכנית פתוחה למגוון ארגונים - מסטארט-אפים קטנים ועד מוסדות מחקר גדולים.

התוכנית מתמקדת בשישה תחומים אסטרטגיים: בריאות; תרבות ויצירתיות; אבטחה אזרחית; דיגיטל, תעשייה וחלל; אקלים, אנרגיה וניידות; ומזון, ביו-כלכלה, משאבים טבעיים וסביבה. בישראל, המנהלת הישראלית לתוכנית המסגרת האירופית (ISERD) מספקת מידע, הכוונה וליווי מקצועי לגופים ישראליים שרוצים להשתתף בתוכנית.

תוכנית Horizon Europe מציעה יתרונות משמעותיים לחברות ישראליות שרוצות לצמוח בשוק האירופי. הבונוס הגדול? בניגוד לרשות לחדשנות ולקרן BIRD, המימון ניתן כמענק ללא דרישת החזר! בנוסף, התוכנית פותחת דלתות לרשת קשרים אירופאית ומאפשרת יצירת שותפויות אסטרטגיות. התקציבים המוצעים גדולים במיוחד - פרויקטים יכולים להגיע לעשרות מיליוני אירו. אבל יש גם אתגרים: תהליך ההגשה מורכב, התחרות על המימון קשה (עם אחוזי הצלחה נמוכים), ויש צורך בשותפים אירופאים, מה שמוסיף מורכבות לניהול קונסורציום בינלאומי. 

לבחור את גוף המימון המתאים זו החלטה אסטרטגית שיכולה להשפיע על מסלול הצמיחה של החברה שלכם לשנים קדימה. איך מחליטים? הנה כמה שיקולים מרכזיים:

1. באיזה שלב החברה שלכם? - אם אתם בתחילת הדרך, הרשות לחדשנות מציעה מסלולים נגישים ומתאימים במיוחד, כמו "תנופה" שמיועד ליזמים בראשית דרכם.
2. לאיזה שוק אתם מכוונים? - אם היעד העסקי שלכם הוא השוק האמריקאי, קרן BIRD יכולה לספק לא רק מימון אלא גם דריסת רגל בארה"ב דרך השותף האמריקאי. מצד שני, אם אתם מכוונים לאירופה, תוכנית Horizon Europe תיתן לכם ערך מוסף משמעותי.
3. מה סוג הטכנולוגיה שלכם? - כל גוף מעניק עדיפות לתחומים שונים בהתאם ליעדים שהוא מקדם. למשל, תחומים כמו אנרגיה ירוקה, בריאות דיגיטלית או סייבר עשויים לקבל יחס מועדף בגופים מסוימים. כדאי לבדוק את זה לפני שמגישים בקשה למענק. 
4. מה התוכניות העתידיות שלכם? - חשוב לבחון את המגבלות שמגיעות עם המענקים אל מול התוכנית העסקית שלכם. למשל, אם אתם מתכננים למכור את החברה בעתיד, קחו בחשבון שמענק מקרן BIRD מחייב את אישור הקרן לעסקה כזו ועלול להגדיל משמעותית את סכום ההחזר. אם אתם מתכננים לתת רישיונות פיתוח, חשבו איך מענק מהרשות לחדשנות ישפיע על התוכנית הזו. תכנון מוקדם יכול למנוע כאבי ראש גדולים בהמשך הדרך.

לסיכום

מענקים ממשלתיים הם מקור מימון מצוין לחברות טכנולוגיה, במיוחד בשלבים הראשונים. הרשות לחדשנות, קרן BIRD ותוכנית Horizon Europe מציעות אפשרויות שונות, וכדי לבחור נכון ביניהן צריך להבין את הצרכים של החברה ואת אסטרטגיית הצמיחה שלה. הדבר החשוב ביותר לזכור? כל מימון מגיע עם התחייבויות והגבלות - חשוב להבין אותן לעומק לפני שמחליטים לקחת את המענק. 

על הסדנה

הסדנא הזו נקראת Smashing Startups והיא נוצרה על ידי דני לשם (משקיע אנג׳ל ושותף מנהל בקרן INT3) במקור עבור תכנית היזמות Zell. 
מאז הוא העביר אותה על כמה במות נוספות.

מטרת הסדנא היא לעזור ליזמים ומי שרוצים להיות יזמים לסנן רעיונות לסטארטאפים, לעשות להם וולידציה ועוד.
הסדנא מתייחסת בעיקר לחברות B2B SaaS ״קלאסיות״, ולכן יש בה חלקים שאינם רלוונטיים לחברות סייבר, גיימינג, B2C וכו׳.

את הסדנה סיכם וערך אור לב-כהן. הסיכום הוא פרשנות אישית שלו ולא מייצג את דני. מטרת הסיכום היא להנגיש את הידע שטמון בסדנא הזו ולשמש כמשאב פתוח לכל מי שרוצים ללמוד ולהגדיל את סיכויי ההצלחה שלהם ביזמות.

חלק 1 - The Startup Game

מה זה בכלל סטארטאפ?

מהות המונח ״סטארטאפ״ טמונה בהגדרת ההצלחה שלו.
בשביל חברה רגילה (או פשוט ״עסק״) לשרוד, לשלם משכורות ולייצר תשואה כלשהי לבעלי המניות תחשב הצלחה.
בשביל סטארטאפ זה לא מספיק. 

הצלחה של סטארטאפ דורשת ממנו לצמוח מהר מאוד לשווי עצום.
יותר ספציפית - להגיע לשווי של $1B תוך 7-10 שנים.
זאת אומרת שהחברה צריכה בערך $100M ARR (אם נשתמש במכפיל ההכנסות הממוצע לחברת SaaS).
תוך 10 שנים. 100 מיליון דולר, שנתי, קבוע.

אם הקמתם פעם עסק (או אפילו רק מכרתם פעם משהו, אפילו בשקל אחד) אתם יודעים כמה זה קשה.
ומבינים כמה המספרים האלו מופרכים. ולמה לא במקרה כל כך מעט חברות מגיעות אליהן.
אבל לשם אנחנו חייבים לכוון כדי להיות רלוונטיים להשקעת VC.

אתם לא חייבים להגיע למספרים האלו. קורה שסטארטאפים נרכשים לפני כן.
אבל אתם חייבים לכוון לשם. המודל חייב להתאים לפחות עקרונית לסוג התוצאה הזה.

זאת אומרת שכבר 99.9% מהרעיונות שיש לנו בראש נפסלים.
חלקם אולי יכולים להיות אחלה עסק, אולי אפילו חברה של מיליון או עשרה או מאה מיליון דולר.
אבל גם זה לא מספיק כדי להיכנס לקטגוריה.

המודל של קרנות ההון-סיכון

אז למה אנחנו נאלצים לפסול כל רעיון שלא יכול להגיע למיליארד דולר שווי תוך עשור?
בגלל שלוש סיבות:

1. חוסר הוודאות ביזמות
2. ההתפלגות הקיצונית של התוצאות
3. מבנה התמרצים של משקיעי הון-סיכון

לגבי חוסר הוודאות:
בלתי אפשרי לחזות אם חברה בשלבים מוקדמים תצליח. פשוט ככה.
יש סיגנלים חיוביים, לדוגמא יזמים שהצליחו בעבר.
אבל גם אז אין הבטחות. ורחוק מכך.
כל כך הרבה יכול לקרות בעשור.

לגבי ההתפלגות הקיצונית של התוצאות:
ההתפלגות של סטארטאפים היא לא נורמלית (במובן המתמטי). 
מעט מאוד סטארטאפים מצליחים להגיע למטרה שהגדרנו. 
אבל אלו שכן, מגיעים לגדלים עצומים.

אבל מבנה התמריצים של המשקיעים הוא החלק החשוב באמת.
כי הוא זה שמכתיב את תהליך קבלת ההחלטות שלהם, משמע מי מקבל השקעה ומי לא. 
כדי להבין אותו נצטרך להבין מה זו קרן הון סיכון (VC).

קרן הון סיכון זו קרן שבה השותפים המנהלים (GPs) מגייסים כסף מארגונים ואנשים עשירים מאוד (LPs). 
הם עושים את זה בהבטחה להשיג תשואה עודפת על השוק בעזרת השקעה בנכס מסתורי ולא צפוי שנקרא סטארטאפים.

תשואת השוק (בהפשטה: S&P 500) היא X2 כל עשור בממוצע.
אז ה-VCs באים עם ההבטחה הבאה: ״תנו לנו כסף, ובמקום שתוך 10 שנים תעשו עליו X2 בשוק ההון, אנחנו נעשה לכם X3״. 

ספוילר: כמעט כולם נכשלים ומחזירים X0. 

לעשות X3 במקום X2 על מאות מיליוני דולרים זה אחלה, אבל גם ממש קשה.
אז ה-LPs מתמרצים את ה-GPs עם הסכם חביב שנקרא ״2&20" (Two and twenty).
2: כל שנה, 2% מהכסף הולך לקרן כדמי ניהול. משם מגיעות המשכורות, המשרדים בשרונה והארוחות בקלארו. 

צריך גם לדעת ש-GPs משתדלים לגייס קרן חדשה כל 3 שנים, ודמי הניהול של הקרנות הקודמות ממשיכים לדפוק. אז לדוגמא בשנה השביעית, אם הם גייסו 3 קרנות של $200M כל אחת, הם לוקחים כל שנה 6%. $12M בשנה, $1M בחודש. לא רע.

מדמי הניהול אפשר לחיות טוב, אבל זה לא כסף גדול באמת.
והוא לא קשור לביצועים, אז לא פועל כתמריץ.
וכאן מגיע ה-20.

20: מכל דולר רווח שה-LPs מקבלים בסוף חיי הקרן, ה-GPs מקבלים 20% (מה שנקרא "Carry"). זאת אומרת ש-GP שעשה השקעה בחברה מנצחת יכול לקחת הביתה עשרות מיליונים.
עשרות מיליונים. 
זה הרבה.

מה כל זה אומר? 
ששותף בקרן יכול לחיות טוב מדמי הניהול. 
אבל הסיכוי היחיד שלו לסיים עם סכום משנה חיים הוא למצוא השקעה שתצליח מאוד.
השקעה שתפצה על כל שאר ההשקעות הכושלות ותהפוך *לבד* את כל הקרן למוצלחת (X3+ על הכסף).
השקעה כזו נקראת Fundmaker.

אז לסיכום: 
בגלל מבנה התמריצים הדבר היחיד שמעניין GP זה ללכת הביתה עם Carry מכובד. 
בגלל חוסר הוודאות וההתפלגות בתוצאות זה דורש ממנו למצוא Fundmaker.

להיות Fundmaker או לא להיות 

אז המשקיעים רוצים Fundmakers. 
הבעיה היא שלזהות ולהשקיע בחברה כזו זה על גבול הבלתי אפשרי.
מבין החברות שהם פוגשים, כל כך מעט יצליחו לצמוח כל כך מהר לשווי כל כך גדול.
ובשלבים המוקדמים חוסר הוודאות הוא עצום.

אז מה הפתרון?
להשקיע אך ורק בחברות שאולי יש להן סיכוי להיות Fundmakers.
ולהימנע כמו מאש מחברות שגם ה-Upside הגדול ביותר שלהן לא מספיק לכך.

וכאן בדיוק הנקודה שרוב היזמים לא מבינים. 
כשאנחנו חושבים על רעיון לסטארטאפ, השאלה המרכזית שאנחנו צריכים לשאול את עצמנו היא ״האם הרעיון הזה יכול ליצור חברה שהיא Fundmaker?״.
 או יותר נכון - ״האם אני יכול לשכנע VCs שיש סיכוי כזה?״.

אם התשובה היא כן, הכוח החזק ביותר בתחום ההון-סיכון נמצא לצידכם: FOMO. 
דמיינו איך זה לפספס השקעה שיכולה להכניס לכם אישית עשרות מיליוני דולרים. מפחיד, לא?
זו הסיטואציה שבה עומדים VCs כשיש על השולחן חברה עם פוטנציאל להיות Fundmaker.
הם יעשו הכל כדי להשקיע בה.

אבל סטארטאפים בשלב הרעיון הם חיות בלתי צפויות לחלוטין. 
אין לדעת אם בכל יום נתון הם יפרצו קדימה (סגרו עסקה עם לקוח גדול, גייסו איש מכירות מדהים וכו׳) או יתרסקו (סכסוך שותפים, גוגל מוציאה פיצ׳ר מתחרה וכו׳).
לכן, הדרך היחידה לבחור השקעה היא Pattern recognition. 
כשמשקיע רואה משהו שנראה כמו משהו שהצליח בענק בעבר, בלוטת ה-FOMO מתחילה לעבוד.

השאלה השניה ש-VC ישאל את עצמו לגבי הסטארטאפ שלכם היא ״האם אני אראה טיפש אם אשקיע בחברה הזו
והיא תכשל?״. זה הכח השני שפועל על משקיעים: FOLS - Fear Of Looking Stupid.

חברות שנמצאות בקונצנזוס (סייבר, יזמים מנוסים, טראקשן חזק) הן חברות שהשקעה בהן נחשבת חכמה, גם אם הן נכשלות. לעומת זאת יש חברות שהשקעה בהן שנכשלת יכולה להיתפס כמטופשת. 
לדוגמא אם המנכ״ל בן 12 או שהרעיון הוא ״וולט לשטיחי אמבטיה״. 
משקיעים לא רוצים להראות טיפשים.
בעיקר כי הם צריכים כל הזמן להתכונן לגיוס הקרן הבאה.

חלק 2 - Filtering

אז אחרי שבמפגש הראשון הבנו מה המטרה, אפשר להתחיל לבחון ולסנן רעיונות.

הערת המסכם: אם אתם תוהים ״אבל מאיפה מביאים רעיונות?״ התשובה נמצאת בחלק 4

השלב הראשון הוא סינון מהיר בעזרת כמה תבניות חשיבה (Frameworks). 
המטרה של ה-Frameworks האלו היא לתפקד כסדרת מבחנים שבודקים האם ברעיון שלנו יש גרעין של Fundmaker. ההנחה היא שאם הרעיון נכשל באחד מהם כנראה שלא, ולכן לא נצליח לייצר FOMO אצל משקיעים ולגייס כסף.

Market-Product-Team

רבות דובר על המשולש הזה, אז אנסה לתמצת.
להבנתי הטענה של דני (ושל עוד רבים וטובים) היא ש-Market always wins.
זאת אומרת שמבין שלושת המשתנים האלו, המשתנה עם ההשפעה הגדולה ביותר על סיכויי הסטארטאפ להצליח הוא השוק.

שוק מעולה + צוות בינוני + מוצר חלש = סיכוי טוב להצליח.
שוק גרוע + צוות מדהים + מוצר מדהים = סיכוי טוב להיכשל.
למה?

כי שוק טוב הוא שוק שכל כך רעב לפתרונות שהוא יאכל כל דבר שתתנו לו.
לעומת זאת שוק גרוע הוא שבע ומנומנם. תצטרכו לעבוד מאוד קשה כדי לרצות אותו.
זאת אומרת שבשוק טוב הצוות צריך להיות רק מספיק סביר כדי לעמוד בדרישות השוק הלא גבוהות. 
והמוצר לא כל כך משנה, ובטח לא מכריע מי ינצח (בשלב הרעיון לפחות).

אבל מה זה בכלל שוק? ומה זה שוק טוב? 

אפשר להגדיר שוק בהרבה דרכים.
הדרך הפשוטה ביותר היא ״שוק הוא מספר הלקוחות הפוטנציאליים.״
הרעיון בהגדרה הזו הוא שככל שיש יותר לקוחות פוטנציאליים, יש יותר פוטנציאל צמיחה.
ואם השוק מתפוצץ (גדל אקספוננציאלית) הסיכוי של החברה להתפוצץ גבוה מאוד.
"A rising tide lifts all boats."

שוק טוב הוא כזה שבו מספר הלקוחות גדל כל כך מהר, שגם אם (תיאורטית) לא תעשו כלום, יגיעו אליכם עוד ועוד לקוחות.

לדוגמא: חברות שפעלו בשוק האינטרנט (לקוח פוטנציאלי = מישהו שיש לו גישה לאינטרנט) לפני 30 שנה נהנו מהתפוצצות כזו. גם חברות שפעלו בשוק המובייל (לקוח פוטנציאלי = מישהו שיש לו סמארטפון) לפני 15 שנה. 
אז הבנו מה זה שוק ולמה הוא המשתנה הקריטי ביותר. 

עכשיו נדבר קצת על המוצר.
מבחינת הפוטנציאל של החברה לייצר FOMO אצל משקיעים בשלבים מוקדמים, המוצר עצמו לא מעניין (טכנולוגיה, פיצ׳רים, עיצוב, רואודמפ). מה שמעניין זו הצעת הערך ללקוח (Value Proposition).

יש רק 3 קטגוריות של הצעות ערך:

1. הגדלת הכנסות 
2. הורדת עלויות 
3. פתרון לכאב 

מתוכן רק ל-#3 יש פוטנציאל רווחיות עצום כמו זה שאנחנו מחפשים. 
אבל כדי להבין למה צריך קצת רקע על מטריקות פיננסיות של חברות.

למה B2B SaaS זו קטגוריית מוצר כל כך אטרקטיבית למשקיעים (גם VCs, אבל בעיקר וול סטריט, שהם מי שמכתיב את הטון באמת)?
שתי סיבות:

1. מרג׳ין גבוה: אחוז גבוה מההכנסה הופך לרווח.
2. הכנסה צפויה: אפשר לחזות בבטחון יחסי איך יראו הרבעונים הבאים.

שני המאפיינים האלו קשורים ישירות ל-3 הקטגוריות של הצעות הערך.
השתיים הראשונות (הגדלת הכנסות והורדת עלויות) נכנסות תחת קטגוריית Selling Performance. 
זאת אומרת ששימוש במוצר מייצר שיפור יחסי בחלק מסוים של העסק. 

הבעיה עם הצעת ערך כזו היא שקל יחסית לשכפל אותה.
״המתחרה מוריד עלויות ענן ב-23%? אנחנו מורידים אותן ב-27%״.
וברגע שמגיע אותו מתחרה משופר - יש ללקוח מעט סיבות לא לעבור אליו, זו מתמטיקה פשוטה.
זאת אומרת שיש מעט Stickiness והרבה תחרות. ולכן ההכנסות לא צפויות. 
פחות טוב.

איך אנחנו יודעים שזה פחות טוב? 
אפשר לראות שחברות ציבוריות נסחרות במכפילים שונים בתכלית, בהתאמה לסוג הצעת הערך שלהן.
לדוגמא Taboola, שמוכרת טראפיק ופרסומות (פחות או יותר) נסחרת בערך במכפיל 0.5 על ההכנסות. 
לעומתה Salesforce שמוכרת פתרון לבעיה כואבת בתחום המכירות נסחרת במכפיל שיותר קרוב ל-10 הקלאסי של חברות B2B SaaS.

אז הבנו שהצעת ערך שפותרת כאב טובה בהרבה מאלו שמוכרות שיפור בביצועים.
אבל מה זה בכלל כאב? למי פותרים אותו? שאלות מצוינות.
כאב = יש מישהו בארגון שיש לו בעיה, הוא מחפש אליה פתרון ומוכן לשלם עליה. 
זאת אומרת שאם למנכ״ל יש בלאגן במיילים שמעצבן אותו כבר שנה, אבל הוא לא חיפש בגוגל אפילו פעם אחת ״How to organize CEO inbox?״ זה לא כאב מספיק גדול.

למה לפתור כאבים זה כל כך משתלם?
כי כשלמישהו כואב משהו, לא ממש אכפת לו כמה זה עולה או כמה זה יעיל. 
הוא רוצה לפתור את זה ולהמשיך בחיים. 

בנוסף, אחרי שפתרנו למישהו את הכאב הרבה יותר קשה להחליף אותנו, כי כבר אין כאב.
זה אומר שאין לו תמריץ להתאמץ, לבחון פתרונות אחרים, לקחת סיכון, לשכנע את ה-CFO שיחתום וכו׳.
למי יש כוח? זה כבר פתור. ושיפורים הדרגתיים בביצועים של הפתרון לא יספיקו כדי לגרום ללקוח להסתבך ולהסתכן במעבר.

מה שמעניין זה שהצעת הערך היא לא משהו שטבוע בהכרח במוצר, והיא בעצם אספקט של השיווק שלנו.
אפשר לקחת את אותו מוצר ולהציג אותו פעם אחת ככזה שפותר כאב, ופעם אחרת ככזה שמשפר ביצועים.
לדוגמא, הנה שתי הצעות ערך ל-Shopify:

1. אנחנו עוזרים לך למכור יותר (משפרים ביצועים).
2. אנחנו מאפשרים לך למכור באינטרנט בקלות (פותרים כאב).

זה לא אומר שכל מוצר יכול להיות משווק עם שני סוגי הצעות הערך. 
אלא שחשוב לשים לב שהרעיון שלנו הוא לא Pure performance play. 
אז הבנו מה זה שוק ושהצעת הערך היא החלק המעניין במוצר בשלב זה.

לגבי צוות, הנה הפרמטרים שהבנתי שדני מחפש:

• Top performers - היסטוריה של הצלחה.
• Superpowers - יכולת ייחודית שיש למעט אנשים (טכנולוגיה\מכירות\שיווק\גיוס אנשים).
• Obsessed - הם לא מסוגלים לעשות שום דבר אחר עם החיים שלהם.
• No WLB - ״הדבר הכי מפחיד במתחרים זה לדעת שהם עובדים 24/7 ולא מעניין אותם שום דבר אחר״.
• Alignment - אמונה בחזון משותף, היכרות עמוקה, אנשים שעבדו יחד במקום מצוין.

Why Now

חזרנו להיות משקיעים לרגע - אנחנו שומעים 5-10 רעיונות כל יום. 
לנסות לבחון כל אחד מהם לעומק זה מתיש. ואנחנו עצלנים (לא אישי נגד VCs, בני אדם הם עצלנים מטבעם). 

אז מה עושים? שואלים את השאלה הפשוטה ״אם זה כל כך טוב, למה זה עוד לא קיים?״
אפשר להניח שאנשים בעולם מטומטמים, וזה די נכון. 
אבל לא כולם מטומטמים.

מתוך מיליארדי האנשים בעולם יש גם הרבה אנשים חכמים ונחושים.
והם אלו שמנצלים כל הזדמנות וכל פרצה שיש. 
זה מה שגורם לקסם שנקרא ״שוק יעיל״.

אז אם כשמנתחים רעיון לא מוצאים סיבה טובה לכך שהוא עוד לא קיים עד היום, כנראה פספסנו משהו חשוב. כנראה יש ברעיון פגם שלא מצאנו אבל מנע משאר האנשים החכמים בעולם ליישם אותו.
הנה 5 סיבות טובות לכך שמשהו עוד לא קרה, ועכשיו זה הזמן:

1. בעיה חדשה - נדיר מאוד. הבעיות הקשות שיש לאנשים הן די עקביות.
2. פתרון חדש - יש פער בפתרון הקיים, או שיש פתרון פי 10 יותר טוב.
3. פלטפורמה חדשה - לדוגמא מובייל.
4. טכנולוגיה חדשה - לדוגמא ChatGPT.
5. Go to market חדש - לדוגמא טירגוט מדויק של קהל היעד דרך פייסבוק.

Top-Down Analysis 

דרך נוספת לבחון את השוק היא לנתח את התקציבים שזורמים אליו. 
לכל אחד מאיתנו יש בסוף החודש פירוט של ההוצאות. 
דיור, אוכל, תחבורה וכו׳. זה התקציב שלנו, בין אם הוא מתוכנן מראש או לא.
גם לחברות יש תקציבים. והקטגוריות בתקציבים האלה לא משתנות בדרך כלל - נדיר שנוצרות שורות חדשות בטבלה. 

זאת אומרת שכדי לבנות עסק מצליח אנחנו צריכים לנצח מישהו אחר בתחרות על שורה כלשהי בטבלה. 
כדי להשתכנע שהשוק מספיק גדול צריך להוכיח שהתקציבים שכבר היום מוקדשים לפתרון הבעיה גדולים מספיק. 
ושאנחנו יכולים להסית אותם אלינו.

Bottom-Up Analysis 

אם אנחנו יודעים שהחברה שלנו צריכה לשאוף לפחות לשווי של $1B, והמכפיל הקלאסי (אם בחרנו נכון את המודל הכלכלי) הוא 10, אנחנו מבינים שאנחנו צריכים להגיע להכנסות שנתיות חוזרות (ARR) של $100M.

אפשר לעשות את זה על ידי איסוף של עשרות אלפי לקוחות קטנים, או בקיצון השני על ידי לקוח אחד עצום (נדיר מאוד). הרוב הם איפשהו באמצע.

[caption id="attachment_9004111233692355" align="aligncenter" width="595"] קרדיט לתמונה: Five ways to build a $100 million business[/caption]

כדי לבחון את הרעיון שלנו מלמטה למעלה, צריך לחשוב כמה נצליח לגרום לכל לקוח לשלם, וכמה לקוחות כאלה קיימים. זה מביא אותנו לעוד נושא קריטי - משולש ACV-GTM-Scale:

• ACV - גודל חוזה שנתי של לקוח.
• GTM - הדרך שלכם להגיע ללקוחות האלו.
• Scale - כמות לקוחות.

כל אחד מהקודקודים במשולש הזה מכתיב את השניים האחרים. 
אם הרעיון שלנו מבוסס על לקוחות קטנים, נצטרך הרבה לקוחות, וזה יכתיב את הגישה שלנו לשיווק ומכירות. 
נדבר על הקונספט הזה בהרחבה בחלק 3.

חלק 3 - Validation

בחלק הקודם למדנו איך לסנן רעיונות.
השלב הבא, אחרי שמצאנו רעיון מעולה שעומד בכל המבחנים התאורטיים שלנו הוא להתחיל לבדוק אותו במציאות.
לעשות לו וולידציה. לוולדץ, if you will*.

*But please don’t.

מה זה ולידציה?

וולידציה היא הורדה הדרגתית של חוסר הוודאות לגבי הרעיון\חברה.
זה תהליך שקורה בעצם לאורך כל חיי החברה, ולא רק בתחילת הדרך.
ככל שיש יותר וודאות לגבי ביצועי החברה והיכולת שלה להשיא תשואה לבעלי המניות, המשקיעים משתנים.

בתחילת הדרך (שלב הרעיון) המשקיעים הם אנשי חזון (או הימורים) שרוצים להסתכל לפאונדרים בלבן של העיניים.
בסוף הדרך (חברה ציבורית גדולה) המשקיעים הם פיננסיירים שעבורם חברה היא רק אוסף של מטריקות ומחפשים את הדרך היעילה ביותר להפוך דולר לשניים בזמן הקצר ביותר.

דני מתאר את הוולידציה (של חברות SaaS) כפונקציית מדרגות.
התמונה למטה מייצגת בערך את מה שהופיע על הלוח בסדנא.
ציר ה-X הוא זמן וציר ה-Y הוא רמת הוודאות (שהיא בקורלציה לערך שמשקיעים מייחסים לחברה).

פונקציית המדרגות

חברות עוברות תקופות שבהן יש חוסר וודאות גדול לגבי היכולת לעבור לשלב הבא (החלקים האופקיים).
ואז מגיע אירוע קריטי שמוכיח את היכולת שלהן ברמה שלא נראתה עד אותו רגע, ומקפיץ אותן למדרגה הבאה.
המיילסטון הזה יכול להיות לקוח גדול, פריצת דרך טכנולוגית, גיוס איש מפתח וכו׳.

לכל חברה יש פונקציה שונה בהתאם לסיטואציה הייחודית שלה.
המטרה שלנו היא להבין איך נראית פונקציית המדרגות שלנו, מה המיילסטונים שיקפיצו אותנו לשלב הבא ולגייס מיד כשמשיגים אותם אליהם. ברגע שהגענו למיילסטון כזה, כבר לא משתלם להמשיך באותו קו (לדוגמא לחפש עוד דיזיין פרטנר) כי למשקיעים יש מספיק וודאות לגבי הסיבוב הזה ועדיף בהרבה ללכת לגייס.

הסיבה לכך טמונה בעניין ה-FOLS. 
בכל שלב אופקי בגרף יש חוסר וודאות גדול לגבי היכולת לעשות את הקפיצה.
למשקיע שיכנס בשלב כזה יש סיכון שהחברה תהיה Dead on arrival. זאת אומרת שהוא ישים כסף וכמה חודשים אחרי החברה תהיה בצרות רציניות. ואז הוא יראה טיפש. להלן FOLS.

פונקציית המדרגות שלנו מחולקת בגדול ל-3 שלבים:

1. Satisfaction: היכולת של החברה לפתור בעיה אמיתית.
2. Demand: היכולת של החברה להגיע ל-Scale הדרוש.
3. Efficiency: היכולת של החברה להגיע לרווחיות מספקת (בהפשטה - CAC/LTV).

3 השלבים האלו הם בקורלציה גסה לשלושת סבבי הגיוס הראשונים - סיד, איי, בי.

ככל שהפאונדרים מנוסים יותר, הרף שהם מציבים לוולידציה מוצלחת (רעיון ששווה לעבוד עליו) עולה.
הם יצטרכו הרבה מאוד הוכחות שיש פוטנציאל למשהו גדול כדי להמשיך איתו.
בעוד שעבור המשקיעים, ככל שהפאונדרים מנוסים יותר הרף להשקעה יורד. 
הם יהיו מוכנים לשים כסף גם על הרעיון הראשוני ביותר, כי הם סומכים על הפאונדרים שיסתדרו בהמשך.

ליזמים מתחילים שווה ללמוד מבעלי הניסיון ולא ללכת עם הרעיון הראשון שמישהו מוכן להשקיע בו.
אנחנו עומדים להשקיע שנים מהחיים בסטארטאפ הזה, אז כדאי להזהר מאוד מרעיונות לא מספיק טובים שיובילו אותנו לתוצאה גרועה בסופו של דבר.

MVT

בדומה למושג הרווח MVP שמתאר את המוצר הבסיסי ביותר שנותן ערך ללקוח, בסדנא דני מתאר מושג שנקרא MVT (Minimum Viable Testing) כדי לעשות וולידציה לרעיונות.

ה-MVT כולל שלושה שלבים:

1. כותבים את הצעת הערך במשפט אחד - אם אתם לא מסוגלים להסביר במשפט אחד מה אתם מציעים, אתם כנראה לא באמת יודעים מה התשובה. תשובה לדוגמא: Uber - Tap a button, get a cab. כתיבת הצעת הערך גם עוזרת לזקק את הסוג שאליה היא משתייכת. Solving a pain / Selling performance.
2. כותבים את כל ההנחות המסוכנות - מסתכלים שנתיים קדימה ומנסים לנחש את כל הסיבות שבגללן החברה יכולה להיכשל.
   לדוגמא: בנינו משהו שאף אחד לא רוצה (הסיבה הנפוצה ביותר), לא הצלחנו להגיע ללקוחות, השותפות התפרקה וכו׳. המטרה היא לא לפתור הרמטית את כל הבעיות האלו, אלא לוודא שיש לנו מושג איך נתמודד עם כל אחת מהן. ככל שהבעיה יותר בעתיד, הפתרון המדויק פחות קריטי כרגע. לדוגמא בשלב הרעיון הפתרון לשאלת היעילות הכלכלית (CAC/LTV) עוד לא חייב להיות לגמרי ברור, רק צריך לוודא שלא בונים משהו עם פגם מהותי בחלק הזה.
3. בודקים כל אחת מההנחות באופן אטומי (בנפרד) - כדי לבדוק את כל החבילה יחד לרוב צריך לעבוד מאוד קשה. לבנות מוצר, להרים מערך שיווק וכו׳. זה אומר בפועל להקים את החברה. אנחנו לא רוצים לעשות את זה. הפתרון הוא לפרק את ההנחות שלנו לבדוק אותן בנפרד.
   לדוגמא: כדי לבדוק אם אנשים ישתמשו במוצר כמו שלנו אפשר להחליף טכנולוגיה בעבודה ידנית. להגיד למשתמשים שזה AI ולהפעיל מאחורי הקלעים מישהו שיעשה קופי פייסט לתשובות של מודל אמיתי, או אפילו יחשוב בעצמו (לא עלינו). זה נקרא Concierge MVP.
   דוגמא נוספת: כדי לבדוק אם אנשים מעוניינים בפתרון שלנו אפשר להביא אותם לדף נחיתה עם כפתור קניה ולראות כמה מהם לוחצים. מאחורי הכפתור אין כלום. רק מודדים מי לוחץ. זה נקרא Fake door.

הבעיה הם הבדיקה האטומית היא שאנחנו יכולים להשלות את עצמנו. לדוגמא שהאנשים שמוכנים ללחוץ על כפתור הקניה והאנשים שמוכנים לדבר עם ה-"AI" שלנו הם לא אותם אנשים. אבל זה סיכון שלרוב שווה לקחת כי הוא חוסך לנו המון עבודה. טריידאוף.

שימו לב שלא ציינו את הטכנולוגיה ברשימת ההנחות המסוכנות כי זו כמעט אף פעם לא הבעיה בחברות SaaS. כשמבינים את זה מבינים שהדבר הגרוע ביותר שאנחנו יכולים לעשות בתחילת הדרך זה לרוץ לבנות. זה לא מקדם אותנו בשום דבר, גורם לנו להתאהב במה שבנינו (כי כבר השקענו בו) ורק מקטין את סיכויי ההצלחה.

Measuring Satisfaction

איך מודדים שביעות רצון (או במילים פשוטות - שהמוצר באמת פותר בעיה)?
התשובה הקלאסית היא Engagement (שימוש). 
הבעיה היא שזו מטריקה שקל לרמות בה (את עצמנו ואחרים) בעזרת שיווק אגרסיבי. 
לדוגמא אם כל שבוע אנחנו צומחים ב-100% DAU יכול להיות שאנחנו פשוט מגדילים את תקציב השיווק שלנו ב-100% כל יום.

לכן אנחנו צריכים מטריקה שלא משקרת - תכירו את ה-Cohort Retention Analysis. 
הגרף הזה מחלק קבוצות של משתמשים לפי תאריך ההרשמה שלהם ובודק כמה מהם המשיכו להשתמש לאורך זמן.

 Cohort retention 

כשאנחנו שמים את הלקוחות שלנו על הגרף הזה יש 3 דברים שאנחנו רוצים לראות:

1. Retention גבוה מ-0 (כעבור כמה חודשים): אם המשתמשים שלנו נשארים איתנו זה אומר שהמוצר שלנו באמת נותן להם ערך והוא לא שגעון חולף.
2. תובנות על מי שנשאר: אנחנו רוצים ללמוד את הקבוצה של אלו שנשארו ולענות על כמה שאלות. מה מייחד אותם? איך הם שונים מאלו שנטשו? ומה אנחנו יכולים לעשות כדי למנף את הידע בהמשך?
3. שיפור בביצועים: האידיאל הוא שהגרפים יערמו אחד מעל השני ולא ישארו זהים זה לזה. זה אומר שאנחנו משתפרים לאורך זמן ביכולת שלנו לשמר לקוחות.

בדוגמא הזו מתוך מצגת למשקיעים ש-Wix פרסמו ב-2018 תוכלו לראות איך הם משתמשים בסוג הניתוח הזה. Wix מראים כאן שהם משמרים כמות מרשימה של לקוחות לאורך שנים רבות (ציר ה-Y הוא ברבעונים) באופן עקבי.

Validating GTM - Low Touch

יש שתי קטגוריות עיקריות של GTM, וכל אחת מהן דורשת סוג אחר של וולידציה.

באופן כללי, למוצרים שנמכרים ב-High-touch sales (שכמעט תמיד יהיו יקרים יחסית, 5-7 ספרות חוזה שנתי בדולרים) הוולידציה היא בעזרת שימוש במוצר. למוצרים שנמכרים ב-Low/Zero-touch - וולידציה תעשה על ידי הכנסות.

בתוך קטגוריית ה-Low-touch יש 3 סוגי GTM שקשורים ישירות לסוג המוצר:

1. ויראלי - המוצר משווק את עצמו (בערך). ה-GTM הזה מתאים למוצרים כמו רשתות חברתיות, ערוצי תקשורת, או קסמים*.
   וולידציה: זה סוג מאוד נדיר של מוצרים ואין לו פתרון Cookie cutter לוולידציה.
2. Intent - מוצר לאנשים שמחפשים פתרון עכשיו. לדוגמא ה-Intent (סט מילות חיפוש בגוגל) הכי יקר לקניה הוא ״מנעולן + *עיר*״. מי שכותב את המילים האלו בגוגל הולך לשלם למישהו 300 שקל בשעה הקרובה ולכן שווה מאוד להתברג לראש הרשימה הזו.
   כדי להצליח עם GTM מבוסס Intent אנחנו חייבים להבין את הכוונה המדויקת. את סט המילים המדויק שאנשים מחפשים כדי לפתור את הבעיה הספציפית שאנחנו פותרים. לדוגמא עבור Wix ה-Intent המדויק ביותר הוא ״build site". לא ״how to build a site for my dog״ ולא "make restaurant site". חייבים לפגוע בול כדי שה-Unit economics יעבדו. כדי להצליח עם Intent צריך גם שמילות החיפוש יהיו זולות מספיק, ושהסקייל (גודל השוק) יהיה גדול מספיק.
   וולידציה ל-Intent: לפרסם בגוגל לפי מילות החיפוש, להביא אנשים לאתר שבו ננסה לגרום להם ללחוץ על כפתור קניה\לשים פרטי כרטיס אשראי. לקריאה נוספת: Fake doors.
3. דמוגרפיה - מוצר לאנשים שלא בהכרח מחפשים פתרון אבל אולי יקנו אם נפנה אליהם בצורה ובזמן הנכון. כדי להצליח ב-GTM הזה אנחנו צריכים לדעת בדיוק גבוה מי הם האנשים האלו ואיך לאפיין אותם לאלגוריתמי הפרסום.
   וולידציה ל-GTM מבוסס דמוגרפיה: פרסום ממוקד ברשתות החברתיות והובלה של הלידים ל-Fake door.

*דני מציין את ChatGPT בתור מוצר שהתפשט באופן ויראלי פשוט בגלל שבזמנו הוא היה מדהים. קסם.

Validating GTM - High Touch

מוצרי High-touch דורשים מאיתנו לדבר אישית עם הלקוחות ולכן אין אפשרות לעשות להם וולידציה בעזרת האופציות שציינו קודם.
לכן, וולידציה למוצרי High-touch sales מבוססת על Design partners.

השאלה הכי חשובה שצריך לשאול את הפרטנרים הפוטנציאליים בתהליך הוולידציה היא ״האם חיפשתם פתרון לבעיה הזו בגוגל בשבוע האחרון?״.
אם לא - הבעיה כנראה לא כואבת מספיק.
אם כן - הבעיה כנראה כואבת מספיק. מצוין. ״מה חיפשתם (בדיוק)? ולמה?״.

זה שהם ״מתעניינים״ זה לא מספיק. 
הפרטנרים צריכים לסכן משהו כדי שתהיה וולידציה אמיתי שכך שהבעיה כואבת להם. אנחנו חייבים לוודא שהם מסכנים את אחד מאלו:

1. כסף: הם משלמים על המוצר או על התהליך.
2. זמן: הם עובדים איתנו, נפגשים באופן קבוע או בתקשורת אסינכרונית רציפה (פחות חזק).
3. מוניטין: הם קושרים את עצמם אלינו מול הקולגות או הבוסים שלהם. ממליצים לאנשים או מחברים אותנו.

Steakholders: כמה שפחות, יותר טוב.

האידיאל הוא שהצ׳מפיון (מי שאנחנו פונים אליו ומשכנעים אותו שכדאי לו לעבוד איתנו), הקונה\מקבל ההחלטה (מי שחותם על הצ׳ק) והאינטגרטור (מי שצריך לעבוד איתנו כדי ליישם את הפתרון) הם אותו אדם. 
ככל שיותר אנשים מעורבים בתהליך הקניה העניינים מסתבכים ומתארכים, וסיכויי ההצלחה יורדים.

Design partnership זה הסכם שצריך להיות מוגדר היטב. החיכוך והקושי שבהגדרה מוודא שיש לפרטנר עניין אמיתי לעבוד איתנו והוא לא סתם נגרר (ויחתוך אחר כך) ועוזר לנו להבין את הפרמטרים השונים שהקונה בוחן.
הפרמטרים שצריכים להגדיר: תהליך, KPIs, Steakholders, מחיר (״עתידי, כתלות בעמידה ביעדים וכו׳).

בסוף החוזה אפשר לשים דיסקליימר מלא שהכל תלוי ב-XYZ ולא באמת אמיתי וכו׳ וכו׳. זה עדיין מספיק חזק בשביל וולידציה. אף אחד לא היה חותם את השם שלו על מסמך כל כך מפורט עם סכומי כסף מכובדים אם הוא לא היה ממש מעוניין.

פרטנר אמריקאי (אמיתי. לא ישראלי באמריקה)=3 פרטנרים ישראלים.
מספר הזהב של פרטנרים לוולידציה הוא 3 (אמריקאים). 1 זה לא סיגנל מספיק חזק, 10 זה יותר מדי.

חלק 4 - Ideation and why it doesn't work

איך עושים Ideation?

תהליך ה-Ideation שמקובל היום עובד בערך ככה: 

1. פרסונה - בוחרים פרסונה בשוק אטרקטיבי (לדוגמא CFO בחברות Enterprise).
2. מחקר - נפגשים עם הרבה כאלו ושואלים אותם על הבעיות שהם מתמודדים איתן.
3. זיהוי דפוסים - מחפשים בעיה שיש להרבה מהם וכואבת מספיק כדי שיהיה שווה לפתור אותה. זה נהיה ״הרעיון״.
4. Execution - מאפיינים מוצר עתידי, מתחילים לחתום על הסכמים עקרוניים, מגייסים כסף, מתחילים לבנות.

יש בתהליך הזה הרבה היגיון.

הוא בוחר מראש שוק רלוונטי (לקוח שיש לו כסף והבעיות שלו שוות הרבה), נמנע מהטעות הקלאסית של לבנות מוקדם מדי, משיג התחייבויות בצורה שבונה Conviction עם מעט סיכונים וממנף את ההתחייבויות האלו כדי להשיג כסף ראשון.

אבל להבנתי דני טוען שיש בו בעיה מהותית.
שהתהליך הזה מבוסס על התפיסה שהרעיון הוא לא בעל ערך בפני עצמו והביצוע הוא מה שקריטי. זאת אומרת שבהינתן Execution מוצלח, אפשר להצליח עם כל רעיון. במשוואה זה יראה ככה: Value=Execution.

הערת המסכם: בעיני יש בעיה בטיעון הזה, כי ביצוע של התהליך הזה בצורה טובה פוסל אינספור רעיונות גרועים ממש (״שיחות וידאו לכלבים״) ומשאיר אותנו עם אחד שבוודאות לא רעה פותר בעיה שיש היום למישהו שמוכן לשלם עליה. משמע לרעיון כן יש ערך.

להבנתי דני גם טוען (ומשתמש ב-Google Trends בתוך תימוכין) ש-Ideation זה מושג שנהיה פופולרי רק לאחרונה. 
הסיבה היא שבתקופה שבה המושג תפס תאוצה (תקופת ריבית אפס) חברות יכלו לצמוח מאוד מהר. מ-0 למיליארד דולר שווי (היעד שלנו, כמו שלמדנו בחלק 1) תוך 3-5 שנים. משהו שלא היה קיים לפני כן.
אז כשהמצב כזה ואפשר לצמוח מהר מאוד אפשר להתבסס על מה שרואים היום בשוק ולא צריך תזה ארוכת טווח.

למה היום זה כבר לא עובד

אנחנו כבר לא בתקופת ריבית אפס. 
המצב היום כבר לא מאפשר צמיחה למיליארד דולר שווי כל כך מהר (עד כדי סייבר וכו׳).
אם אנחנו בונים את החברה כדי ליצור ערך בעתיד הרחוק (שיהיה מאוד שונה מהיום) שיטת ה-Ideation שהצגנו כבר לא עובדת.

השיטה הזו נכשלת בשני מישורים: 

1. זמן - היא יכולה להוביל אותנו לזהות ולהתביית על בעיות שקיימות בהווה אבל לא בהכרח יתקיימו בעתיד.
2. ידע - היא מתבססת על היכולת של הלקוחות לזהות ולאפיין את הצרכים שלהם בעצמם (בלי תזה מקדימה או ניסיון אישי שלנו בתחום).

המפתח - תזה ארוכת טווח

לכן להבנתי דני טוען שהרעיון הוא כן קריטי. 
ומציין שהמשוואה הנכונה בעיניו היא: Value=Idea [0-∞]*Execution[0-1]. 
זאת אומרת שהרעיון יכול להיות גרוע (0), מצוין (1) או מדהים (∞).
ושגם הביצוע קריטי להצלחה, ולכן הוא המכפיל.

אבל הטענה המרכזית היא שרעיון טוב לסטארטאפ היום חייב להתבסס על תזה ארוכת טווח.
אז מה זה תזה ארוכת טווח? זו תשובה לשאלה ״איך נראה ה_____ המושלם?״
לדוגמא ה״חיפוש המושלם״ (גוגל), ״הריטייל המושלם״ (אמאזון), ״חוויית התחבורה המושלמת״ (אובר) וכו׳.

איך נולדות תזות ארוכות טווח?

• תחביב\אובססיה - עיסוק מעמיק וארוך טווח בתחום כלשהו שיוצר אצלנו ידע עשיר באופן ייחודי ודעה מוצקה לגבי העתיד האפשרי של התחום. זה משהו שאי אפשר לסנתז ואי אפשר לזייף. או שיש לנו או שלא.
• חשיפה וניסיון אישי (בדרך כלל בעבודה) - לדוגמא: עבודה בצוות מכירות למשך עשור או ניהול של חברת שירותים בתחום מסויים. אלו סיטואציות שבהן אנשים חיים את התחום, סובלים מהבעיות שלנו ולומדים את כל הפרטים הקטנים. החשיפה הזו יוצרת דעה מוצקה לגבי מה שבור ואיך לתקן את זה.

שתי שאלות שאפשר לשאול את עצמנו כדי לבסס תזות ארוכות טווח:

• מה עומד להשתנות? לדוגמא: בעוד עשור לא יהיו יותר מכוניות עם נהג.
• מה לעולם לא עומד להשתנות? לדוגמא: גם בעוד 100 שנה כולנו נרצה שיכאב לנו כמה שפחות.

הציטוט המפורסם של הנרי פורד ״אם הייתי שואל לקוחות מה הם רוצים הם היו אומרים ׳סוסים יותר מהירים׳״ מוכר כדוגמא לזה שלקוחות לא יודעים מה הם רוצים. אבל זו יכולה להיות גם דוגמא לזה שהם יודעים בדיוק מה הם רוצים (להגיע יותר מהר), אבל לא איך (משהו שהוא לא סוס).

[הערת המסכם: יש פה גם עניין של חיכוך לעומת שיפור. כדי לעבור מהסוס המוכר והאהוב למכונית החדשה והמפחידה היא צריכה להיות x10 יותר טובה בפרמטר כלשהו (במקרה הזה מהירות), אז כדי להצליח עם פתרון שהלקוחות לא חשבו עליו הוא צריך להיות בהרבה יותר טוב מהקיים.]

המרכיבים הקריטיים לרעיון טוב

יש 3 מרכיבים לרעיון טוב:

• תזה ארוכת טווח - תשובה לשאלה ״איך נראה ה____ המושלם?״.
• Unlock כלשהו (בדרך כלל טכנולוגי) - תשובה לשאלה ״למה עכשיו?״.
• תוכנית קצרת טווח - תשובה לשאלה ״איך מתחילים?״.
  התכנית בדרך כלל תכלול חדירה לשוק על ידי מיקוד בפרמטר אחד (מה שנקרא ״Wedge״). לדוגמא: מתחילים באפ-מרקט ומתרחבים למטה (טסלה), מתחילים בקולג׳ים ומתרחבים לשאר המדינה (פייסבוק) וכו׳.

קייס סטאדי - מצגת הסיד של Finaloop

דני מציג את המצגת של חברת הפורטפוליו שלו Finaloop בתור הדגמה ליישום מוצלח מאוד של הידע שהוא מעביר בסדנא.

אין אפשרות להראות את השקפים עצמם, אז סיכמתי את השקפים לפי הסדר עם המסר העיקרי של כל אחד מהם.

1. פתיח - Logo + Oneliner. הוואן ליינר מסביר במשפט אחד קצר שהחברה רוצה לבנות מוצר שמחליף לגמרי (בעזרת אוטומציות) רואי חשבון עבור מוכרי איקומרס.
2. רקע מהיר על המנכ״ל - יש לו היסטוריה של צמיחה אישית מאוד מהירה בתאגיד חשבונאות והקמת עסק איקומרס מצליח. משמע גם רקע מרשים של הצלחות (תמיד טוב) וגם ידע ספציפי בשילוב לא טריוויאלי של שני תחומים (לקריאה נוספת: Talent Stacking). מה שממצב אותו כפרסונה המושלמת להקמת חברה כזו.
3. שוק - מציגים את מספר המוכרים באיקומרס שגדל אקספוננציאלית (בעזרת גרף שמראה CAGR גבוה מאוד).
4. ניתוח Bottom-up - מציגים את העלות השנתית של רואה החשבון לכל מוכר היום כפול כמות המוכרים כדי להראות את גודל השוק. מראים שיש כסף שמוקדש לבעיה הזו כדי להראות שאנחנו מתכננים להשתלט על שורת התקציב הזו (ולא צריכים להמציא חדשה).
5. הבעיה - מציגים את נקודת המבט של הלקוח. מוכר איקומרס צעיר שכל החיים והעסק שלו דיגיטליים חוץ מרואי החשבון הזקנים והמעצבנים. הוא שונא אותם וזה מבאס אותו כל יום. מוסיפים חוויה אישית של המנכ״ל מעסק האיקומרס שהקים, גם בשבילו הרו״ח היה החלק הנוראי ביותר בעסק (לא נכון! מי היה מאמין).
6. למה עכשיו - Unlock טכנולוגי (כל המסמכים הפיננסיים נהיו דיגיטליים רק לאחרונה) + אתגר טכני (בחשבונאות אין 80/20. או שפותרים את הכל או שזה לא יעבוד) + אתגר מוצרי (עוד לא נולד מישהו מושלם כמו המנכ״ל הזה לפתור את הבעיה הזו).
7. חסמי כניסה 1 - מציגים פרגמנטציה ענקית בסטאק הטכנולוגי של הלקוחות שיוצרת בעיה קשה באינטגרציות. חייבים לבנות המון אינטרגרציות כדי לתת שירות אוטומטי לגמרי והסגמנט שמשתמש בכל סט מוגדר של כלים הוא ממש קטן. השקף הזה מציג אתגר עצום, שמשרת אותנו (Finaloop) כי אם נצליח לפתור אותו אף אחד לא יוכל להשיג אותנו (Moat).
8. חסמי כניסה 2 - מסבירים שבחשבונאות יש המון פינות טכניות מורכבות (לדוגמא סיווג הוצאות) שעד שפותרים את כולן אי אפשר לתת שירות אוטומטי באמת. עוד Moat פוטנציאלי.
9. התכנית - מראים איך אנחנו מתכננית לחצות את המחסום הזה ולהגיע לאוקיינוס כחול (לבנות סט מסוים של אינטגרציות).
10. המוצר - מציגים את הפתרון העתידי (דשבורד מלוטש) כדי להמחיש כמה הוא x100 יותר טוב מהקיים (לדבר בטלפון עם זקנים מעצבנים).
11. עוד מסכים - המטרה של השקפים האלו היא להמחיש שהפתרון כבר קיים ונראה טוב (מוצר No-touch שפונה לעסקים מאוד קטנים, כמעט B2C. חייב להראות טוב). מחזק את המסר שהצוות יודע לדלבר.
12. סטטוס התקדמות - מציגים שוב את חסמי כניסה 2 (אתגרי חשבונאות) + סטטוס פיתוח של כל אחד מהם (באופן גס). מסבירים שבינתיים אנחנו משלימים את החוסרים הטכנולוגיים על ידי עבודה ידנית (לקריאה נוספת: חפשו Concierge MVP).
13. וולידציה - מציגים את תוצאות הוולידציה שעשינו. איך השגנו את לקוחות ראשונים, כמה הם משלמים, מטריקות של יוניט אקונומיקס וריטנשן. מבהירים שעשינו De-risking להנחות הגדולות והמסוכנות ביותר והוכחנו שכולן מתקיימות.
14. Competitive Landscape - מציגים מטריצת רבעים קלאסית שמראה למה אנחנו היחידים שהולכים לפתור את הבעיה הספציפית הזו (חשבונאות אוטומטית) לשוק הזה (איקומרס) ולכן לא יהיו לנו מתחרים. מונופול (תמיד טוב. לקריאה נוספת על מונופולים: Zero to One). הסיפור פה הוא שאנחנו יותר טובים מכולם כי אנחנו שונים. הבידול שלנו מבוסס גישה ולא מבוסס פיצ׳רים.
15. צוות - מציגים את שלושת המייסדים. המנכ״ל כאמור מושלם למשימה, הטכנולוג עם יכולות הובלת פיתוח מוכחות, גם ה-COO מוצלח (אבל הרקורד של שני השותפים האחרים כבר משכנע שהצוות מעולה).
16. הסיבוב - מציגים מה אנחנו רוצים לעשות (להגיע ל-Inflection point שבה המוצר יהיה מספיק שלם ולהתחיל לעשות Scale-up ללקוחות) מסבירים כמה כסף צריך בשביל זה. פה דני מוסיף שזה הסדר הנכון (הנה היעד ← הנה כמה כסף צריך) ולא הפוך (הנה כמה אנחנו רוצים ← הנה למה).
17. החזון - מראים מה יקרה אחרי שנפתור את הבעיה הזו ולמה זה ייפתח עוד עולם שלם של ערך ללקוחות. לא מתכננים לפרוץ לשווקים חדשים (עוד סוגי עסקים) אלא להתרחב בתוך השוק הקיים (איקומרס) לעוד חלקים בעסק שישתנו בגלל החשבונאות האוטומטית.

כאן נגמרת הסדנא.

הפאנץ׳ - עזבו אתכם מסטארטאפ

החלק הזה הוא לא בסדנא, אלא המסקנה האישית שלי (אור).

אחרי שלמדנו כל כך הרבה על סטארטאפים ועל איך להקים אותם, דני בא בחלק האחרון ומסביר שבעצם אם אין לנו רעיון סופר ספציפי, שנובע משנים של ניסיון ובנוי על תזה מגובשת - חבל לנו על הזמן. ועדיף לנו ללכת לעשות משהו מגניב ומרשים שהוא לא סטארטאפ כדי לצבור ניסיון וידע ולחפש רעיון טוב באמת. כזה שאפשר למצוא רק אם מבלים שנים בעשיה של משהו אחר.

בעיני זה פאנץ׳ מצחיק (אבסורדי?) מכמה סיבות:

1. יש בו הרבה אמת (לפחות מהחוויה שלי): ניסיתי להקים סטארטאפ לפני שנה וחצי (תחילת 2023) כשכל הקריירה שלי הסתכמה בתקופה קצרה כמעצב ותפקיד אחד של ניהול מוצר. לא הקמתי שום דבר לפני כן ולא היה לי Domain expertise כמעט בשום תחום רלוונטי. נכשלתי.
   היום, אחרי שנה וקצת שאני מנהל את הסוכנות שהקמתי (במקום הסטארטאפ) אני כבר יודע להגיד שהסיכויי שלי להצליח בסטארטאפ עלה פי 10. הידע, הניסיון והקרדיביליות שצברתי שמים אותי במקום אחר לגמרי מול האתגר הזה. לדעתי אם אמשיך במסלול הנוכחי, כל שנה שתעבור תגדיל את הסיכויים האלו בעוד סדר גודל.
2. הוא מוציא את הרוח מהמפרשים: לדעתי מי שמגיע לסדנא הזו (רוצה ללמוד איך מקימים סטארטאפ) כמעט בהגדרה לא עונה על התנאים שדני טוען שהם נקודת הפתיחה ליציאה לדרך. מראש, בהגדרה 99.9% מהאנשים לא מתאימים להצליח בסטארטאפ, אז אולי זה בסדר. אבל עדיין מצחיק להפיל את הפצצה הזו ככה. מה שמביא לנקודה הבאה -
3. הוא בא בסוף: אם דני היה פותח את הסדנא בדיסקליימר ״אני הולך ללמד אתכם איך מקימים סטארטאפ אבל מראש כדאי לכם לדעת שאם אתם לא מקצוענים משופשפים בתחום ספציפי כמעט אין לכם סיכוי.״ כל הסדנא הייתה מוארת באור אחר.

היתרון בללכת עם העצה של דני הוא שבשנים שנשקיע בצמיחה אישית גם נקבל הרבה ערך בעצמנו וגם נגדיל את סיכויי ההצלחה שלנו בסטארטאפ (אני אוהב את ההגדרה ״האולימפיאדה של העסקים״) העתידי שנקים.
הבעיה בעצה הזו זה שהיא טהרנית. ״יש רק דרך אחת להצליח. זו האמת המוחלטת.״ 

החיים מורכבים ויש המון גוונים של הצלחה.
אסיים בציטוט:

״Whether you think you can, or you think you can't--you're right.״

תאומים דיגיטליים (Digital Twins) מבוססי בינה מלאכותית הם הרבה מעבר ל"פנים יפות" בקמפיינים שיווקיים. מאחורי הדמות שנראית ונעה כמו אדם אמיתי, פועלת טכנולוגיה חכמה שמספקת יתרון תחרותי – באופן פשוט, ללא צורך בכתיבת קוד. מה צריך כדי להתחיל? רק רעיון שיתפוס את תשומת הלב של הלקוחות שלכם.

בניגוד לאווטארים בסיסיים, תאומים דיגיטליים לא רק נראים אנושיים – הם גם מתנהגים כך. ניתן לעצב אותם בדמות מנכ"לית החברה, משפיען מוכר (בהסכמתו, כמובן) ואפילו דמויות היסטוריות. הגבול? רק הדמיון.

מתחברים מחדש ללקוחות – באמצעות תאום דיגיטלי

ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, חוויית המשתמש נעשית פשוטה ואינטואיטיבית יותר. סמארטפונים, למשל, הצליחו בין היתר בזכות העובדה שגם פעוטות בני שנתיים מסוגלים להשתמש בהם.
השלב הבא כבר כאן: אפליקציות שאינן דורשות מגע כלל.

באמצעות ניתוח שפה טבעית (NLP), תאומים דיגיטליים מאפשרים שיחה חיה וטבעית עם אווטאר – בדיוק כמו שיחה בין שני בני אדם. נשמע עתידני? אולי. אבל זה כבר קורה.

היתרונות לעסקים? עצומים:

• הגדלת מעורבות והמרות

• שיפור חוויית משתמש ופיתוח מוצרים

• העמקת נאמנות ושיפור השירות

והכול – דרך שיח טבעי, מדויק ובעיקר: אישי.

מחזקים את נאמנות הלקוחות באמצעות תאומים דיגיטליים

נאמנות למותג נבנית לא רק דרך המוצר, אלא דרך שלל אינטראקציות עם החברה והערכים שהיא מייצגת. איך תאום דיגיטלי משתלב בזה?

עקביות:
חוויית מותג חזקה נוצרת כאשר כל נקודת מגע משדרת את אותו מסר. התאום הדיגיטלי נשען על תסריט מדויק – מה לומר, איך לומר, ובאיזה טון – וכך יוצר חוויה אחידה, אמינה ונאמנה לשפת המותג.

שירות לקוחות:
לקוחות לא עוזבים בגלל בעיה – אלא בגלל איך שטיפלו בהם. תאומים דיגיטליים מטפלים בפניות שגרתיות (החלפות, שדרוגים, תמיכה ראשונית), ובמקרה הצורך – מעבירים בקלות לנציג אנושי. בניגוד לאנשים, הם תמיד סבלניים, זמינים, מדברים עשרות שפות – ונותנים שירות אחיד, ללא הטיות.

מסע לקוח:
התאום הדיגיטלי מלווה את הלקוח מהשלב הראשון – דרך רכישה ועד שימור. הוא יודע לזהות הזדמנויות למוצרים משלימים, לאתר כשלים לאורך המסע, ולהפוך כל אינטראקציה להזדמנות למכירה חכמה יותר.

תוכניות נאמנות:
התאום מאומן על הקטלוג, התנאים והיסטוריית הלקוח, ומסוגל להציע תוכניות נאמנות מותאמות אישית – בדיוק בזמן הנכון.

שיווק מבוסס תובנות: מכאן מגיע השינוי האמיתי

ככל שהתאום הדיגיטלי פועל יותר – הוא לומד יותר. מהתנהגות לקוחות, מרכישות חוזרות, ממענה לצרכים. והוא מתרגם את כל זה לפעולה.

פרסונליזציה:
וידאו מותאם אישית, הצעות מדויקות, מסרים אישיים – התאום יודע להגיש את ההצעה הנכונה, לאדם הנכון, בזמן הנכון.

עיצוב קמפיינים:
מתי להשיק? באיזה מסר? באיזה ערוץ? הבינה המלאכותית לומדת מהעבר ומציעה מתכונים להצלחה בקמפיין הבא.

זיהוי מגמות:
AI מנתח שינויים בשוק, טרנדים פוליטיים או כלכליים, ודפוסי רכישה – ומספק תובנות שמניעות החלטות שיווקיות חכמות יותר.

פיתוח מוצרים:
מאבחן באגים חוזרים, מבין אילו תכונות הכי מבוקשות, ומאותת מתי צריך לשפר את חוויית המשתמש או להוסיף פיצ'רים.

שימור לקוחות:
מזהה ירידה בפעילות לקוח, איתותי נטישה, או שינוי בדפוסי הרכישה – ומציע מסלול אקטיבי לשימור, החל ממסר אישי ועד הטבה מפתה.

רגע לפני שמתחילים – כמה אתגרים שכדאי להכיר

איכות הדמות הדיגיטלית:
הפלטפורמה צריכה לאפשר יצירת אווטארים מתוך תמונה או וידאו – כולל ליפסינק, תנועות פנים וקול (סינתטי או משובט). הטכנולוגיות המובילות מאפשרות גם לבחור שימושים שונים – שיווק, מכירות או שירות.

יכולות אנליטיות:
כדי למנף באמת את התאום, יש לשלבו עם פלטפורמת AI מתקדמת. לעיתים יידרשו התאמות או ייעוץ חיצוני – וזה חלק מהמחיר של חדשנות.

פרטיות ודאטה:
הכלי אולי דיגיטלי – אבל האחריות אנושית. יש לפעול בהתאם לרגולציות כמו GDPR, להכשיר את הצוות, ולשמור על אמון הלקוחות.

לסיכום

התאום הדיגיטלי האישי הוא לא קונספט עתידני – הוא כאן, ועכשיו.
הוא מייצר קשר, מגלה מגמות, מעצים חוויות ומחזק נאמנות. כל זה – דרך שיחה אחת, פשוטה, ואנושית להפליא.

השאלה היא:
האם אתם מוכנים לצרף אותו לצוות השיווק שלכם?

עובדים על סטארטאפ בתחום הריטייל? זה בשבילכם.

עולם ה-Retail הוא אחד התחומים הכי מורכבים לחדירה עבור סטארטאפים. זה שוק עם מרווחים נמוכים, תהליכי קבלת החלטות שמרניים, תשתיות ישנות והתנגדות לשינוי מצד עובדים ולקוחות. כשמוסיפים לזה גם את ה- Sales Cycles הארוכים, שמחייבים פיילוטים, אינטגרציות, ואישורים אישורים אישורים – סטארטאפים רבים נשחקים לפני שהם מצליחים לפרוץ.

אז איך בכל זאת אפשר להצליח? ישבתי לשיחה עם אבינעם בלוך ה-COO של חברת הפורטפוליו שלנו, שופיק, שמפתחת עגלות חכמות. שאלנו את השאלות הקשות וקיבלנו תשובות חדות. מה למדנו ממנו? 

טכנולוגיה פורצת דרך זה לא מספיק – הלקוח מחפש ודאות תפעולית

רשתות ריטייל לא מאמצות טכנולוגיה רק כי היא חדשנית, אלא כי היא משפרת תפעול וחוסכת כסף. גם אם יש לך מוצר מתקדם פי 10 מהפתרונות הקיימים, הלקוח עדיין ישאל: האם זה יעבוד בסקייל של מאות סניפים? איך זה משתלב עם המערכות הישנות שלו? מי יתמוך בזה כשהמערכת תקרוס?

אם אין לך תשובות ברורות ומוכחות לכל השאלות האלה, תהליך המכירה ייתקע בשלב ה-"נשמע מעניין, בוא נדבר בעוד שנה". סטארטאפים שמבינים בריטייל, מבינים שניהול האופרציה והתאמת ציפיות הן חלק מהותי מהתהליך, והם יכריעו בסוף אם הטכנולוגיה תעבור ממחלקות החדשנות לנחלקות האופרטיביות- ששם הכסף נמצא. 

למכור בריטייל זה להיות דיפלומט – לא רק איש מכירות

רשתות מחפשות שליטה מלאה על החנות - הן רוצות ודאות תפעולית, למנוע גניבות ולהבטיח ששינויים לא יפגעו ביעילות העבודה או ידרשו שדרוגים יקרים למערכות קיימות. מצד שני, יש גם את הלקוח קצה שמצפה לחוויית קנייה חלקה ואינטואיטיבית, הוא רוצה להכניס מוצרים לעגלה, לשלם ולצאת, בלי תקלות.

אם הרשת מקבלת יותר מדי שליטה – הלקוח ירגיש שמפקחים עליו יתר על המידה.
אם נותנים ללקוח חופש מוחלט – הרשת תחשוש מהפסדים ומבעיות תפעוליות.

כדי להצליח במודל B2B2C, צריך למצוא את נקודת האיזון שבה הצרכן נהנה מחוויית קנייה משופרת בלי שהרשת תאבד שליטה תפעולית, וליצור פתרון שמציע גם חוויית משתמש מצוינת וגם ביטחון עסקי.

רוצה למכור לריטייל? תביא חמצן – זה מרתון, לא ספרינט

רשתות קמעונאיות לא מקבלות החלטות מהר. כל תהליך אימוץ טכנולוגיה חדשה כרוך בפיילוטים ממושכים, בדיקות נרחבות,ועוד ועוד ועוד- בקיצור סקייל המכירה ארוך מאד ומייגע. זה יכול לקחת בין חצי שנה לשנתיים, תלוי בגודל הרשת ובמורכבות המערכת. 

חברות שלא מתכננות את תזרים המזומנים שלהן בהתאם – עלולות להישאר בלי אוויר לפני העסקה הראשונה.

יש שתי דרכים אפשריות להתמודד עם זה. האחת זה לגייס מספיק הוןכדי לשרוד את התקופה הארוכה עד לסגירת עסקה. אופציה שנייה היא לפתח מוצר עם ROI מיידי, שגורם לרשת לראות ערך עסקי כמעט מיד, וכך להאיץ את קבלת ההחלטות.

כולם מכירים את הכשלים של הקופות-Self-Checkout – אבל האם מישהו באמת מבין את גודל הנזק?

רשתות קמעונאיות מודעות לאתגרים התפעוליים שלהן, אך לעיתים נדירות מדברות עליהם בגלוי. אחד הכאבים המרכזיים הוא גניבות בקופות ה-Self-Checkout, שגורמות לאובדן של 3%-5% מהמכירות.

אמנם זה פוגע ברווחיות בצורה משמעותית, אבל הרשתות לא יכריזו על זה בפומבי ובמקום להודות בבעיה, הן יגידו שהן "מטפלות בנושא" או שיש להן פתרונות קיימים. אבל בפועל, הן מחפשות טכנולוגיות שיקטינו את ההפסדים מבלי לפגוע בחוויית הקנייה של הלקוח. כאן נכנסים הסטארטאפים והפתרונות הטכנולוגיים. מי שמצליח לזהות את הבעיה עוד לפני שהרשת מוכנה להודות בה ולהציע פתרון שמשלב בין בקרת הונאות לבין חוויית משתמש חלקה, מקבל יתרון משמעותי בתהליך המכירה.

לפני שמוכרים טכנולוגיה – צריך למכור ביטחון פסיכולוגי

אם מנהלי החנויות או העובדים חוששים מהפתרון שלכם - הוא לא יתקבל. מי שלא בונה אמון, נשאר בפיילוט לנצח.

בריטייל, חיסכון בעלויות לא מספיק. גם אם מוצר מספק ROI מעולה, הוא עדיין עלול להיתקל בהתנגדות אם הוא גורם לחששות אצל ההנהלה, מנהלי החנויות או העובדים. מנהלי החנויות חוששים משיבושים בתפעול היומיומי או מעלויות נסתרות ועובדים, במיוחד קופאים ואנשי לוגיסטיקה, עלולים לראות בטכנולוגיה איום על מקום עבודתם.

כשיש התנגדות כזו, היא לא תמיד נאמרת ישירות אבל היא מתבטאת בעיכובים, סחבת ובדיקות אין-סופיות שגורמות לטכנולוגיה להיתקע בשלב הפיילוט.

סטארטאפים שמבינים שהצלחה תלויה לא רק בערך עסקי אלא גם ביצירת ביטחון פסיכולוגי ובניית מערכת יחסים עם כלל הגורמים בארגון, הם אלה אשר מגבירים את סיכויי צליחת הפיילוט לפריסה נרחבת.

ניהול צוותים מרחוק הוא לא רק בעיה פרקטית שצריך להתמודד איתה, אלא מיומנות נדרשת בעולם הגלובלי של היום. בעידן שבו סטארטאפים פועלים בכל העולם, מהודו ועד פולין, הניהול מרחוק מציב אתגרים ייחודיים, אך גם מספק הזדמנויות לחדשנות ולבנייה של צוותים יוצאי דופן. אחרי יותר מ-25 שנים של ניהול צוותים מרוחקים בחברות כמו Verint, Amdocs, וגם סטארטאפים פורצי דרך, כמו זה שאני עובד בו היום.

בבלוג הזה אני שמח לחלוק תובנות שלמדתי מניסיון – על האתגרים, הפתרונות, ומה שביניהם.

אתגר ראשון: תקשורת ברורה ועקבית

אין דרך לעקוף את זה- כשאין אינטראקציה פנים אל פנים, אי-הבנות הופכות לתדירות יותר. פגישות זום בלבד לא מספיקות. לכן, אני מתחיל בכל הקמת צוות מרוחק בבניית "תשתית תקשורת". זה כולל:

1. מפגשים פיזיים אחת לכמה חודשים: גם אם זה דורש טיסה או מפגש אזורי, אין תחליף לפגישה פנים אל פנים. זה בונה אמון ומחזק קשרים בין חברי הצוות.
2. כלים דיגיטליים עם שקיפות מלאה: הכל חייב להיות מתועד ב-Jira או Lucid, מהמשימות ועד לפרויקטים הגדולים. שקיפות מונעת טעויות.
3. תדרוכים אישיים: שיחות 1 על 1 הן לא רק כדי לבדוק מצב עבודה, אלא גם כדי לוודא שהעובד מבין את המשימות בצורה הנכונה ומרגיש שהוא חלק מהחזון ובעל מוטיביציה.

אתגר שני: מעורבות ובניית תרבות צוותית

בצוותים מרוחקים, קל מאוד להרגיש מנותק. מה שעובד במשרד – כמו שיחות מסדרון או צחוקים במטבחון – פשוט לא קורה. אז איך יוצרים תרבות מרחוק?

• אחריות ושייכות: אני מאמין גדול בהעצמת הצוותים שלי. כשכל אחד מרגיש שהוא אחראי לתחום משלו, הוא הופך למעורב.
• חגיגת הישגים: בכל צוות שאני מנהל, אנחנו עוצרים להכיר בהצלחות. פרויקטים שנסגרו בהצלחה, מטרות שהושגו – תמיד נחגוג עם כל הצוות, בין אם זה בונוס, מפגש וירטואלי, או מייל מהנהלה.
• מפגשים חברתיים מרוחקים: כן, זה אפשרי. אנחנו עושים פעילויות כמו "שעת קפה" בזום, משחקים קבוצתיים, ואפילו שולחים חבילות הפתעה לחברי הצוות.
•  

אתגר שלישי: איזון בין עבודה לחיים אישיים

אחד האתגרים הגדולים הוא לטפל ב"התנגשות" בין החיים לעבודה. עובדים מרחוק מתקשים לפעמים להפריד בין המחשב לסלון. הפתרון שלי:

1. חוקים ברורים: הודעתי לצוות שלי שאין מיילים או הודעות אחרי השעה 19:00. זה כלל פשוט שעוזר לכולם להפסיק "לחיות עבודה".
2. מפגשים במשרדים מקומיים: עודדתי את חברי הצוות להיפגש פיזית כשהיה אפשר, כדי לבנות קשרים אישיים ולרענן את המוטיבציה.
3. סופי שבוע רגועים: אני מקבל שלפעמים ימי חמישי (או שישי אם מדובר בעובדים מחו״ל) לא יהיו יעילים במיוחד. במקום להילחם בזה, בחרתי לנצל את זה לטובת איזון ורענון.

אתגר רביעי: כלים וטכנולוגיה

כל צוות מרוחק תלוי בכלים הדיגיטליים שמאפשרים עבודה משותפת. אבל, כלים יכולים גם להפוך למכשול. איך מתמודדים?

• שימוש בכלים נפוצים ויעילים: במקום להמציא את הגלגל, בחרו כלים שמוכחים בתעשייה. אנחנו משתמשים ב-Jira, Confluence, Slack, ובכלים אוטומטיים לניהול זרימת העבודה.
• פתרונות לבעיות טכניות: הקפידו על גיבוי טכנולוגי. לדוגמה, אנחנו סיפקנו לעובדים UPS כדי למנוע בעיות באספקת חשמל, ופישטנו את הכלים והתהליכים כדי שכולם יוכלו לעבוד בקלות.

הצלחה דרך אמון והעצמה

ניהול צוותים מרוחקים הוא הרבה מעבר לאתגרים טכניים. בסופו של דבר, ההצלחה תלויה באמון, שיתוף פעולה, והיכולת שלכם לתת לכל עובד להרגיש שהוא תורם וחשוב. ברגע שהצוות שלכם ירגיש מחובר, מועצם, ובעל משמעות, הם יפעלו יחד כדי להשיג תוצאות מדהימות ומיוזמתם – גם כשהם נמצאים אלפי קילומטרים זה מזה.