בפרק השבוע, רן ארז מארח את יוני שלמרדיין,CPO ב-Vega, לשיחה על האתגר שבהבאת מוצר חדש לעולם ישן. עבור לקוחות אנטרפרייז גדולים, הכנסת מוצר חדש היא לא רק החלפת פתרון טכנולוגי בפתרון אחר, אלא החלפה של אקוסיסטם שלם שהושקעו בו זמן, משאבים והרגלי עבודה. הדילמה המרכזית שניצבת בפני מנהלי מוצר במצבים כאלה היא איך משכנעים ארגון לעבור למערכת חדשה, יעילה וזולה יותר, מבלי לעורר את החרדה הטבעית שמתלווה לכיבוי המערכות הישנות והעובדות שלהם.

 יוני משתף מניסיונו כיצד ניתן לרכך את המעבר הזה, החל ממתן אפשרות למוצר לרוץ במקביל ועל גבי התשתיות הקיימות מבלי "להוריד את השאלטר" באופן מיידי, ועד בניית אמון דרך תמיכה מלאה בפיצ'רים של אנטרפרייז ודוקומנטציה מוקפדת. בנוסף, הוא מרחיב על החשיבות שבזיהוי המוטיבציות השונות של מקבלי ההחלטות בארגון, ומסביר מתי נכון להגיד ללקוח אסטרטגי "כן" על פתרון הבעיה המקומית שלו, אבל מבלי להתחייב ליישם אותה בדיוק באותה צורה מיושנת שאליה הוא התרגל במערכת הקודמת.

כשבונים מוצר AI, האינטואיציה הראשונית היא לייצר ערך למשתמש מהר ככל האפשר. זה יכול להיות דרך יצירת אפליקציה, הקמת אתר או ג׳ינרוט של תמונה תוך רגע. אולם ב-Base44 גילו שבשיטה כזו הריטנשיין נפגע משמעותית מפני שמשתמשים נוטשים מיד עם סיום הפרוייקט הראשוני שלהם. נראה שהמפתח למעבר ממוצר של "קסם חד-פעמי" לפלטפורמה עם סטינקינס שמלווה את הלקוח לאורך זמן, טמון דווקא בהאטה מכוונת של הפלואו כדי לבנות אמון.

השבוע אנחנו משדרים פרק מפודקאסט המוצר שלנו ״פרודקטיבי״, שבו רן ארז מארח את ניצן פודה, VP Product ב-Base44, לשיחה על על איך ומתי נכון לייצר פריקשן יזום בתהליך העבודה מבלי לגרום למשתמש לנטוש.

בפרק ניצן משתפת בניסויים שביצעו בחברה סביב מציאת נקודת האיזון המדויקת להצגת פייוואל ושדרוג חבילות, מתוך שאיפה לאפשר למשתמש לראות את קיר חסימת הקרדיטים – רגע לפני שהוא מתנגש בו. בנוסף, היא מספרת על יצירת נקודות חיכוך ככלי לבניית אמון והעלאת תחושת המסוגלות של המשתמש, ועל הובלת המשתמשים משלב היצירה הבסיסי ועד לשלב מתקדם יותר של מוניטיזציה וצמיחה עסקית.

הצטרפו לקבוצת העדכונים השקטה של Startup for Startup כדי לדעת על כל התכנים, המיטאפים והוובינרים שלנו
https://chat.whatsapp.com/DHfMDuQsbxoG5lGMwNqeOf

​לא מעט חברות בונות היום אייג׳נטים שפונים ישירות ללקוחות. במאנדיי הצוות הזה נקרא RevAI, והאייג׳נטים שהם בונים לא רק עונים לשאלות, אלא אחראים על התוצאות: להביא לידים, להסביר את המוצר ולקבוע פגישות. הכל מקצה לקצה, ללא תסריט שכתב בן אדם. ​בחודש מרץ האחרון קיימנו סשן שבו הראינו את הגרסה הראשונית של אותם אייג׳נטים, שכבר היו בלייב ובקשר עם לקוחות. מאז, השינוי המשמעותי התחולל באוטונומיה של אותם אייג׳נטים: היום הם כבר מחליטים איך לנווט לעבר המטרה, מתי לדחוף, מתי לסגת, ומה לעשות כשהלקוח אומר משהו שלא צפינו מראש. ​בוובינר הקרוב נדבר על הדרך שעשינו עד לפה, נעבור על מה שנשבר, על החלטות ארכיטקטורה שהשתנו, איך אנחנו בוחנים ומנטרים אייג׳נט ברמה שתאפשר לסמוך עליו בשיחה בזמן אמת, ואיך החלטנו, צעד אחר צעד, עד כמה האייג׳נט הרוויח את הזכות להתנהל לבדו.

בשנתיים האחרונות, טוקנים הפכו להיות אחת מההוצאות המשמעותיות בארגונים טכנולוגיים, אלא שכרגע עוד לא ממש ברור איך לנהל אותן. כיום חברות מעודדות עובדים לשלב AI בכל תהליך, אבל מתקשות לקבל את התמורה הטובה ביותר עבור ההשקעה שלהן. אז איך מאפטמים את ההוצאה על AI ברמה הארגונית? איך אפשר לעזור לעובדים שלנו להשתמש בטוקנים בצורה חכמה? ואיך משיגים את התוצאות הרצויות בפחות טוקנים?

בפרק השבוע דריה ורטהיים מדברת עם ירון סברדלוב (CDIO) וקרן קושמן (Head of Applied AI) על כלכלת הטוקנים במאנדיי דרך שלוש שכבות של אופטימיזציה – החל ממשא ומתן מול ספקיות ה-LLM, דרך שימוש חכם בטוקנים, ועד לוגיקה שצרובה ממש בהארנס עצמו. הם משתפים במאמצים כמו פיתוח סקילים כגון "Caveman", שמנקה אוטומטית טקסט מיותר מהפרומפט וחוסך כ-60% מעלות האינפוט, ודיוק וצמצום הקונטקסט לרמה אופטימלית כדי לשפר את איכות התשובה. הם מסבירים גם על מנגנוני הראוטינג שבוחרים מאחורי הקלעים את המודל המשתלם ביותר לכל משימה, ואיך פיתחו את מדד ה-monday bench שמאפשר מעקב והשוואה שעוזרים לחתוך את העלויות בעשרות אחוזים עבור אותו תוצר. לצד הפתרונות הטכנולוגיים, הם מראים שחינוך המשתמשים הוא מפתח קריטי להצלחה, ומדגימים כיצד חשיפת נתוני ההוצאות האישיות לכל עובד רתמו את האנשים לקחת אחריות והובילו לירידה דרסטית בצריכה הכוללת בארגון.

חברות רבות שמפתחות מוצרי B2B פוגשות את אתגר ה-Stickiness, שבו הלקוחות תופסים את המוצר כפתרון נקודתי וזמני בלבד. בפרק הזה, רן ארז מארח את דניאל שניידר, מייסד ומנכ"ל חברת Warmy.io, המסייעת לחברות לשפר את "עבירות" האימיילים שלהן ולהגיע ל-Inbox. השיחה מתמקדת בדילמה מוצרית מרכזית: איך הופכים מוצר שנתפס כ"אקמול" לפתרון מתמשך שמייצר ערך ארוך טווח ומונע נטישת לקוחות.

האתגר של Warmy.io נבע מכך שלקוחות נרשמו, פתרו את הבעיה הנקודתית, ואז ביטלו את המנוי מתוך תפיסה שהבעיה נפתרה. ניסיונות להציע הנחות במחיר או לשנות אלמנטים ב-UI לא הועילו, והחברה חוותה נטישה מוקדמת של 60%-70%. כדי להבין את שורש הבעיה, הצוות ערך שיחות תחקיר וצפה במסכי המשתמשים בסביבת העבודה הטבעית שלהם. מהתחקיר עלה כי המשתמשים ביצעו שגיאות תפעוליות חוזרות במערכות השליחה החיצוניות שלהם שפגעו מחדש בעבירות המיילים אך הוטלו כאחריות על המוצר.

הפיצוח הגיע מתוך מעבר מגישה פסיבית למודל פרואקטיבי, באמצעות חיבור API למערכות השליחה של הלקוח וניטור הפעילות בזמן אמת. המערכת החלה לספק הנחיות מותאמות אישית ותוכניות גיבוי שמאפשרות למשתמשים להתאושש מחריגות בשליחה מבלי לפגוע במוצר. השינוי התפיסתי הוריד את שיעור הנטישה המוקדמת ל-15%-20% בלבד. בפרק דניאל מציע למנהלי מוצר תובנה מעשית על חשיבות הניתוח של ה-Workflow המלא של המשתמש, מתן מרחב לטעויות אנוש, ובניית מוצר שמלווה את אורח החיים המקצועי של הלקוח.

כניסתם של כלי AI כמו קלוד-קוד וקרסר הביאה איתן אפשרויות והזדמנוית בלתי נגמרות, אבל הולידה גם סט חדש של אתגרים ובעיות. במאנדיי עובדים החלו לבנות באופן עצמאי ערימות של דשבורדים מקומיים בקבצי HTML סטטים – ללא סנכרון בזמן אמת, ללא הרשאות אבטחה ומשילות, וללא אפשרות לשתף מידע בצורה מסודרת.

כדי לפתור את הפער הזה ארגון ה-BI של החברה הקים את Big Brain Studio, אייג׳נט שמאפשר לכל עובד ועובדת לבנות אפליקציות ודשבורדים דינמיים על הקוד והתשתיות הפנימיות של החברה.

בפרק השבוע רוני הרניב מדברת עם דורון נחמני, Senior Product Manager בביג בריין וניר סמילגה, Data viz manager במאנדיי על המשמעות של דמוקרטיזציה של פיתוח תוכנה, איך קפצנו מפיתוח כמות של 1,500 דשבורדים שעוזרים לעובדים להציג דאטה לאורך חמש שנים – למעל 2,000 דשבורדים בכמה חודשים בודדים, ומה ההזדמנויות והאתגרים שזה מביא איתו.

האזינו לפרק על קרמר שהזכרנו בשיחה – 348: דמוקרטיזציה של דאטה – איך בנינו אייג׳נט שמנגיש מידע לכל עובד בחברה 

״אם אתם יזמים או יזמות ומרגישים על רכבת הרים רגשית – אתם לא לבד". זו פחות או יותר שורת הפתיחה שלנו בפרק שבו רוני הרניב מארחת את ד"ר אלדד רום, פסיכולוג ארגוני ושותף ב-Team8 שמלווה יזמים ופאונדרים בשגרה ובחירום. למה קרן הון סיכון צריכה פסיכולוג? כי הנתונים מראים שבין 35% ל-65% מהסטארטאפים נכשלים בגלל בעיות בין המייסדים או שחיקה נפשית. בפרק אלדד מפרק את "הבטן הרכה" של עולם היזמות – הלופים המנטליים בלילה, התקפי החרדה לפני מצגות, וההזנחה של כל מה שהוא לא הסטארט-אפ.

דיברנו על האמת שכמעט כל יזם פוגש: "מה שהביא אותך עד לכאן עלול להפיל אותך בהמשך". אלדד מסביר איך צורכי שליטה, אימפולסיביות וביקורת עצמית חריפה – התכונות שבזכותן הצטיינתם והצטיינתן – עלולות להפוך למלכודת אם לא תנהלו אותן נכון. שוחחנו על תסמונת המתחזה, וקיבלנו כלי פרקטי לשאול את עצמנו דקה לפני פגישה חשובה: "Is it useful?".

זהו פרק על מערכות יחסים: עם עצמנו, עם המשפחה, ועם הקו-פאונדרים. אלדד מסביר למה צוות המייסדים הוא כמו "ליבת כדור הארץ", משתף סיפור על יזם שנראה רגוע מדי (כמו "פדרר שלא מזיע") וגורם למשקיעים לחשוב שלא אכפת לו, ומסכם עם מטאפורה: יזמות היא כמו משחק "כיסאות מוזיקליים". בכל רבעון המוזיקה עוצרת, והסטארטאפ צריך ממך משהו אחר לגמרי.

תמונה: גיא חמוי

בפרק השבוע רן ארז מדבר עם שקד מקטובי בכר מחברת Rylo בשיחה על המתח שבין פרסנוליזציה לפרטיות.

שקד משתפת באתגר המוצרי שלהם סביב בקשה של מידע רגיש – מאנשי קשר ועד מספר ביטוח לאומי, כדי לייצר חוויה מותאמת אישית שתגרום לאקטיבציה מוצלחת. הם מדברים על האסטרטגיה והטקטיקות שהקפיצו את אחוזי האקטיבציה מ-20% ל-60% כולל דירוג אנשי קשר, בניית אונבורדינג הדרגתי עם מסכי חציצה, ובקשת הרשאות מורכבות כמו מיקום רק בתוך קונטקסט מדויק.

עד לא מזמן, המחשבה על הכנסת כלי AI חיצוניים לתוך המוצר נראתה כמו סיכון. המחשבה הראשונה הייתה שזה יוביל לקניבליזציה, שהמשתמשים יעזבו, או שהשליטה במוצר תלך לאיבוד. אבל ככל שהעבודה עם אג'נטים אוטונומיים צוברת תאוצה, מתברר שהשארת המערכת סגורה היא זו שעלולה להשאיר את המוצר מאחור.

בפרק הזה של "פרודקטיבי", רן ארז יושב עם יואב גל, פרודקט ליד במאנדיי, לדבר על המהלך של פתיחת הפלטפורמה לאג'נטים חיצוניים (כמו אלו של מיקרוסופט ואנתרופיק). יואב מסביר איך הם התמודדו עם דילמות של אבטחת מידע על ידי יצירת ישות של "Agent User", איך מאזנים בין שונות בשלב ההגדרה לאחידות בשימוש השוטף, ואיך זיהו את הצורך בשוק עוד לפני שהלקוחות עצמם ידעו לבקש אותו, זאת אומרת איך המהלך נבע מהזדמנות ולאו דווקא מכאב קיים.

במשך שנים ארוכות מודל המנויים, Subscription, היה הסטנדרט הכמעט בלעדי של רוב חברות ה-SaaS. הוא נשען על עלויות טכנולוגיות נמוכות יחסית לכל משתמש ועל רווחיות גבוהה. הכניסה המאסיבית של טכנולוגיות AI למוצרי תוכנה שינתה את המשוואה, כאשר כל קריאה ל-LLM מייצרת עלות משמעותית ומשתנה. המציאות הזו מאלצת את התעשייה להגדיר מחדש את התמחור והמודל העסקי ולהתאים אותם לעידן של צריכה – Consumption.

בפרק השבוע דריה ורטהיים מדברת עם רועי מן, קו פאונדר וקו-CEO של חברת מאנדיי על השינוי המהותי, ועל האופן שבו חברות מוצר נדרשות לחשוב מחדש על התמחור והמודל העסקי שלהן.

בפרק אנחנו שואלים כיצד אפשר לבנות מודל עסקי שמתאים בין הערך שהמשתמש מקבל לבין המחיר שהוא משלם, ומדברים על התנגשות אינטרסים בין החברה ללקוח כאשר מתמחרים מוצר כאחוז מסוים מעל עלות ספק ה-AI. בשיטה זו, אופטימיזציה שמורידה את עלויות השימוש חותכת במקביל את הכנסות החברה באותו שיעור, ומייצרת תמריץ שלילי לייעול המוצר.

רועי ודריה מדברים על סקאלה של מודלים עסקיים החל מאותו אחוז מסוים מעל עלות הספק, ועד FDE, מהנדסים שיושבים אצל המשתמשים – ועל האפשרויות שנמצאות בין לבין, כאלה שמביאות יציבות ללקוח ועדיין משקפות את הערך שנותנים המוצרים האפליקטיביים.

From a Winning Profile to Real Opportunities_Liat Netanel

חיפוש עבודה היום הוא כבר לא רק לפתוח לינקדאין, לשלוח קורות חיים ולקוות שמישהו יחזור. בסדנה של שחר נלמד איך להשתמש ב-AI כדי לעשות את זה חכם יותר: לשפר קו״ח בלי להפוך אותם למסמך גנרי, למצוא משרות שבאמת מתאימות לנו, ולהגיע לראיונות הרבה יותר מוכנים. בסדנה נדגים איך לחקור חברה ולבחון את התפקידים השונים, איך ניתן להתאים את עצמנו לכל משרה בלי להתחיל מאפס, ואיך להשתמש ב-AI בתור שותף לחשיבה ולא כמכונה שכותבת לנו טקסטים מנופחים. המטרה היא לא לשלוח יותר קורות חיים – המטרה היא להבין איך להגיש מועמדות טוב יותר.