הידע שלנו על הלקוחות הפוטנציאליים והלקוחות הקיימים גדל בצורה אקספוננציאלית בעשור האחרון. באמצעות מודלים לחיזוי התנהגות קנייה, הרחבת שימוש או נטישה (שמשלבים דאטה סיינס, כלי Al לייצור דאטה סינטטי וכלי העשרת דאטה חיצוניים), אנחנו יודעים כבר כל כך הרבה על לקוח פוטנציאלי מהרגע שנכנס לתוך הפאנל. 
אם כך, האם בכדי להבין התנהגות לקוחות הגענו לשלב שאנחנו בכלל לא צריכים לשאול את הלקוחות שלנו?
מצד אחד, מודלים יכולים לנבא התנהגויות רבות באופן מדויק. מצד שני, ישנם תחומים בהבנת התנהגויות מורכבות שבהם רק אם נשאל לקוחות נוכל להשלים את התמונה. לדוגמא, מה באמת עומד מאחורי נטישת לקוחות (Churn)- מיפוי המוטיבציות והחסמים לנטישה לפני או אחרי שזו התבצעה. כאן בדיוק נכנסת הוויראליות, כאשר מידת המעורבות וההמלצה של הלקוח יכולה להעיד על כוונותיו העתידיות – הרבה לפני שהן יתבטאו בפועל.

אז איך מודדים ויראליות ואת הקשר שלה לכוונות הנטישה?

מדידת ויראליות
המונח ויראליות מתייחס לאופן שבו הצרכנים עצמם מפיצים את המידע על המוצר או מותג לאנשים אחרים אליהם הם מקושרים. באמצעות דאטה אנחנו בוחנים כמות פוסטים, אזכורים, sentiment וכו׳. בכדי להשלים את התמונה, אנחנו מודדים בנפרד ויראליות בקרב לקוחות פוטנציאליים לעומת קיימים.

ויראליות בקרב לקוחות פוטנציאליים נמדדת באמצעות מחקרי נכסיות מותג לעומת המתחרים (brand health/ brand equity tracking). במחקרים האלה אנו בוחנים בקרב מדגם מייצג במדינת היעד מהו שיעור המודעות הספונטנית בשאלה פתוחה לגמרי (Top of mind) ומהו שיעור המודעות הנעזרת למותג שלנו לעומת המתחרים הישירים, לצד מדידת העמדות כלפי המותגים. ההנחה היא שמותגים שהלקוח הפונציאלי מודע אליהם ונוקט עמדה חיובית כלפיהם, הם אלה שהוא יחפש אקטיבית ויספר עליהם לקולגות אם ישאלו. 

מדידת ויראליות בקרב לקוחות קיימים היא יותר מורכבת. מודעות כבר איננה מדד רלבנטי.
לפני כ-15 שנים הומצא מדד ה- NPS ששואל על כוונת המלצה של לקוחות (How likely are you to recommend <Brand> to a friend or a colleague?) מדד ה- NPS הוכח כקורלטיבי לויראליות, לנאמנות למותג ולכוונות שדרוג. NPS הפך לאחד המדדים הגלובליים הפופולריים ביותר במדידת ויראליות ובחיזוי כוונות נטישה. יחד עם זאת, במקביל קמו גם מבקרי NPS שטענו בין היתר כי השאלה אינה שואלת על התנהגות המלצה בפועל, אלא על כוונות המלצה. 

על מנת ליהנות משני העולמות, אני נוקטת בגישה משולבת- 

1. יצירת תוכנית NPS בארגון, כאשר המידע ממנה מוזן לתוך מודלים לחיזוי התנהגות קנייה ונטישה בארגון, 
2. בשילוב עם שאלה נפרדת בסקרים של מדידת ויראליות על פי התנהגות אקטיבית- האם המלצת על החברה/  מוצר ב- 6 החודשים האחרונים לקולגה או חבר? 

השילוב בין שניהם- כוונות המלצה והתנהגות המלצה אקטיבית, נותן את תמונת הויראליות האמיתית של לקוחות הארגון.

איך ויראליות מתחברת למדידת כוונות נטישה?

לסקרי נטישה יש מגבלות אינהרנטיות, אפשר לשאול בצורה עדינה האם אתה מתכוון לחדש/ לקנות יותר וכו׳, אבל לא נקבל במקרים האלה תמיד תשובות כנות. משיבים לעיתים נוטים לספק תשובות חברתית רצויות או להימנע מתשובות ישירות (״לא נעים להם״ או שלא רוצים שיסמנו אותם כבעייתיים וכו׳ וכו׳). אני כן ממליצה שאם שואלים שאלה ישירה (שאני כן עושה הרבה פעמים) על כוונות התרחבות/ חידוש/ נטישה לכלול משרע רחב של תשובות, לצד תשובות מתלבטות של ״לא יודע/ עדיין מתלבט״. התוצאות בפועל ממחישות כי התשובות המתחמקות הם באחוז גבוה אינדיקציה ל״כנראה שלא, אבל לא נעים לי להגיד״. 

אם כך, שאלה ישירה לא תיתן לנו את כל התמונה על כוונות נטישה. ופה נכנסת מתודולוגית מדידה שמשלבת בין ויראליות וכוונות נטישה. כאשר שואלים באותו סקר גם את השאלה הישירה של האם תחדש/ תרחיב שימוש וכו׳ וגם את השאלה למדידת ויראליות אקטיבית (האם המלצת בצורה אקטיבית על החברה/  מוצר ב- 6 החודשים האחרונים? וגם פה כוללים תשובה של ׳לא זוכר/ לא יודע׳) , ההצלבה ביניהם יוצרת מטריצה עם ארבעת הקבוצות הבאות-

מטריצת ויראליות- כוונות נטישה

1. צ׳מפיונז Champions- ירחיבו/ יחדשו/ ישארו אותו דבר והמליצו בששת החודשים האחרונים לקולגות
2. תומכים מוראלית Moral supporters - לא ירחיבו/ יחדשו, אבל המליצו 
3. הכבולים Captives - ירחיבו/ יחדשו/ ישארו אותו דבר , אבל לא המליצו 
4. המורדים Rebels- לא ירחיבו/ יחדשו, ולא המליצו לקולגות בששת החודשים האחרונים.

ניתוח זה מאיר זרקור על שתי קבוצות סיכון- הראשונה היא המורדים Rebels, שהם בסיכון הגבוה ביותר לנטישה בטווח הזמן הקרוב.
הקבוצה המעניינת השנייה הם הכבולים Captives- אצלם המצב מורכב יותר. כנראה שהחברה שלהם מתכננת לחדש או להרחיב שימוש, אבל הם באופן אישי לא מרוצים מהמוצר ולא ממליצים עליו לקולגות, כלומר ידיהם כבולות. קבוצה זו נמצאת בסיכון גבוה לנטישה במידה ותהיה להם הצעה שעונה בצורה טובה יותר על הצרכים שלהם. כמו כן, הם עשויים להיות בעלי השפעה שלילית על השיח הויראלי בארגון.

כאשר נרצה לשפר נתוני נטישה נצטרך להבין מהם המוטיבציות והחסמים של הלקוחות הפוטנציאליים והקיימים לגבי החברה/ מוצר שלנו לעומת המתחרים המעודדים הרחבת שימוש או נטישה. על מנת לפצח את הצרכים של קבוצות הסיכון- הכבולים והמורדים, נמשיך לנתח באילו סגמנטים הם נמצאים, מהם הציפיות שלהם מהחברה או מהמוצרים ואלו אלמנטים נדרשים על מנת לשפר את החוויה שלהם.
לאחר מיפוי קבוצות הסיכון בסקרים, נחזור לדאטה הארגוני ונרחיב את הניתוח על סגמנטים דומים. הרחבת הניתוח תאפשר בניית הפרוטוקולים מדויקים יותר לחיזוי נטישה מצד אחד, ובניית מוצרים מתאימים לקבוצות הסיכון מהצד השני. היכולת לאחד בין תובנות סקר איכותיות לדאטה ארגוני כמותי – היא זו שמובילה אותנו למודל פעולה שלם יותר.

לסיכום, שילוב של מדידת ויראליות עם מדידת כוונות נטישה יוצר מתודולוגיה מדויקת יותר להבנת התנהגות לקוחות. הוא מאפשר לזהות סיגנלים מוקדמים לנטישה ולפעול בצורה ממוקדת מול קבוצות הסיכון. ארגונים שישכילו לשלב בין דאטה כמותי, הבנת התנהגות ומחקר עומק – יובילו ביכולת לשמר ולצמוח.

תוכניות השותפים ככלל, ותוכנית הרפרלס בפרט (Referral Partner Program) הן אחד הכלים החזקים ביותר בארסנל של כל חברה צומחת. הן ממנפות את הנכס היקר ביותר שלנו: לקוחות מרוצים ושותפים שמאמינים במוצר. עם זאת, עולה כאן שאלה חשובה - איך הופכים רצון טוב למנגנון שמייצר לידים איכותיים באופן עקבי? המפתח הוא לא רק בתמריץ הכספי, אלא בבניית מערכת יחסים מבוססת אמון ובמתן ערך אמיתי לשותפים.

בפוסט הזה אפרט את השלבים לבניית תוכנית רפרל פרטנרס יעילה, כזו שמעודדת גיוס, מספקת כלים להצלחה ויוצרת מנוע צמיחה ארוך טווח.

שלב 1: יצירת תשתית וגיוס ראשוני

הכול מתחיל בדלת כניסה ברורה ומזמינה. במקום להסתמך על פניות אקראיות, יש לבנות תהליך מובנה.

1. עמוד נחיתה ייעודי: צרו עמוד ייעודי באתר שלכם ("Partners" או "שותפים") שמסביר בבהירות על תוכנית השותפים שלכם. מה יוצא לשותף מזה? מהם תנאי ההצטרפות? עמוד זה הוא כרטיס הביקור של התוכנית שלכם. אתר פרטנשריפס טוב יכול למנוע המון שאלות וחוסר בהירות מצד השותפים החדשים / שותפים פוטנציאלים.
2. טופס הרשמה חכם: השתמשו בטופס הרשמה כדי לאסוף מידע בסיסי על השותף הפוטנציאלי. זה לא נועד לסנן (אולי גם), אלא להבין מי השותפים שלכם ומה הפוטנציאל שלהם. המידע הזה יעזור לכם להתאים להם את התמיכה הנכונה לכל שותף, ובעיקר יעזור לכם להבין אצל מי להשקיע את תשומת לבכם.
3. סגמנטציה (Tiers): לא כל שותף נולד שווה. במאנדיי לדוגמה, הרוב המוחלט של המצטרפים (מעל 96%) מתאימים למסלול השותפות הפשוט - לפני שהם מתחייבים על דבר כלשהו (כמות לקוחות / פרויקטים בפרק זמן מסוים, ARR, וכדומה), הם רוצים אפשרות "להתחיל בקטן". עבורם, תהליך ההצטרפות צריך להיות מהיר ואוטומטי. מיעוט קטן עשוי להתאים לשותפות אסטרטגית עמוקה יותר (כמו Resellers / Channel Partners). חשוב להגדיר מראש את המסלולים השונים ולהפנות כל שותף למסלול המתאים לו. תוכנית ה Referrals היא לרוב שער הכניסה לכל סוגי השותפויות (לפחות כך הדבר אצלנו במאנדיי).

שלב 2: תהליך קליטה (Onboarding) אוטומטי וממוקד ערך

השלב הקריטי ביותר הוא 48 השעות הראשונות לאחר ההרשמה. אם התהליך יהיה מסורבל, תאבדו את המומנטום.

1. אוטומציה מלאה: ברגע ששותף מאושר, שלחו לו אוטומטית מייל הזמנה למערכת ניהול השותפים שלכם. אין צורך שימלא פרטים מחדש. תהליך חלק ומהיר מונע נטישה ושומר על רמת engagemnt גבוהה.
2. מרכז קליטה דיגיטלי (Onboarding Hub): במקום לשלוח מייל ארוך עם הוראות והנחיות או כל קובץ PDF, רכזו את כל המידע בעמוד נחיתה אחד, חי ודינמי. אידיאלית - גם פרסונאלי. עמוד זה צריך לכלול:
   • סרטון הדרכה: וידאו שמסביר איך לנווט במערכת, איך למצוא את לינק ההפניה האישי ואיך לעקוב אחר עמלות ותשלומים.
   • שיחת פתיחה (Kickoff Call): הציעו שיחת היכרות קבוצתית או אישית פעם או פעמיים בשבוע (בשידור חי או מוקלטת) כדי להציג את התוכנית, לענות על שאלות וליצור תחושת קהילה, שייכות, וגאווה.
   • "אקדמיה" לשותפים (סרטיפיקציות): ספקו גישה לקורסים דיגיטליים קצרים שיעזרו לשותפים להכיר את המוצר לעומק. שותף שמבין את הערך של המוצר יידע להעביר את הערך הזו ללקוחות בצורה טוב יותר. זכרו - זה שמישהו יודע לנהוג לא בהכרח אומר שיש לו רשיון נהיגה. אתם רוצים לוודא שכל מי שמדבר / מוכר / מטמיע את המוצר שלכם - יהיה מוסמך לעשות זאת.
   • חומרי מכירה ושיווק: רכזו במקום אחד את כל מה שהשותף צריך: מצגות מכירה, תסריטי שיחה, טמפלייטים למיילים, חומרים שיווקיים וגישה לחשבון דמו (Sandbox) כדי שיוכלו להתנסות במוצר בעצמם.

שלב 3: תמיכה שוטפת וניהול

הצטרפות קלה והליך אונבורדינג חלק וברור הם רק ההתחלה. כדי ששותפים יישארו פעילים ובתקווה ייצרו ויקבלו ערך, הם צריכים להרגיש שיש להם גב.

• נקודת קשר מרכזית: צרו טופס פנייה ייעודי לשאלות ובקשות. זה עוזר לכם לאסוף דאטה ולהבין את הצרכים של השותפים שלכם לאורך זמן. כך גם תבינו איפה התוכנית שלכם צריכה שיפצורים.
• מענה אוטומטי לשאלות נפוצות: הטמיעו צ'אטבוט או דף שאלות-תשובות (FAQ) מקיף שעונה על רוב השאלות הנפוצות. זה מפנה את הזמן שלכם לטפל בבעיות המורכבות יותר וחוסך תסכול מהשותפים.

שלב 4: הפיכת התוכנית למנוע צמיחה

הסתכלו על תוכנית השותפים שלכם לא רק כמקור ללידים, אלא כ"חממה" לדור הבא של השותפים האסטרטגיים שלכם.

• מסלול צמיחה ברור: הגדירו מה נדרש משותף חדש כדי "לעלות כיתה", לטפס בסולם הטירים ולהפוך לשותף אסטרטגי יותר. זה יכול להיות מבוסס על כמות הפניות מוצלחות או על סך הכנסות.
• תוכנית "אינקובציה": זהו את השותפים בעלי הפוטנציאל הגבוה ביותר והציעו להם תוכנית מנטורינג מיוחדת כדי לעזור להם לצמוח. ההשקעה הזו תחזור אליכם בגדול.

סיכום: אז מה התמריץ הכי טוב?

השאלה אם להציע תמריץ כספי ומה גובהו היא חשובה, אך היא משנית לשאלה המרכזית: האם בנינו תוכנית שכיף וקל להצליח בה?

התמריץ האמיתי הוא לא רק העמלה. התמריץ הוא תהליך קליטה חלק, גישה לידע וכלים ששווים כסף, תחושת שותפות אמיתית, ומסלול צמיחה ברור. כשהמנגנון הזה עובד, התמריץ הכספי הופך להיות הדובדבן שבקצפת, ולא הסיבה היחידה להצטרף.

כולם מכירים את הפתגם 'אין חכם כבעל ניסיון', אבל בעולם הסטארטאפים הניסיון הזה לפעמים מגיע עם מחיר כואב. יש טעות אחת, נפוצה וכואבת, שאני רואה יזמים חוזרים עליה שוב ושוב… אותה טעות שגם אני עשיתי, למרות כל תמרורי האזהרה בדרך.

מה הבעיה?

הדבר הראשון שלימדו אותי כשנכנסתי לעולם ניהול המוצר היה ״אל תתאהבי ברעיון שלך״. נשמע פשוט, נכון?

התמזל מזלי להיכנס לתחום במסלול קצת פחות שגרתי, התחלתי כג’וניור פרודקט בחברה יחסית גדולה ועברתי הכשרה כחלק מהתפקיד. זה היה ביום הראשון שלי ומנהל המוצר שליווה את ההכשרה פתח עם המסר הזה: ״כמנהלי מוצר, קודם כל עלינו להתמקד בבעיה, לא בפתרון.״

בהמשך, ראש הצוות שלי המליץ לי לקרוא ספרי פרודקט קלאסיים כדי ללמוד גישות חשובות ופריימוורקים מקובלים בתחום, והשאיל לי את 'The Lean Startup' של אריק ריס. כבר בפרקים הראשונים הבנתי את הפואנטה: המטרה היא לא לבנות מוצר, אלא לפתור בעיה אמיתית ללקוח. ואם זה לא מספיק ברור, אורי לוין, מייסד ווייז, תמצת את זה למשפט אחד והשתמש בו ככותרת לספרו: “תתאהב בבעיה, לא בפתרון”.

האמת? חשבתי שהמסר מובן - בעיה, לא פתרון. אבל במקרה הספציפי הזה, המסר לא חלחל.

כמה חודשים לתוך התפקיד, כבר הובלתי את המוצר המרכזי של החברה, מוצר עשיר ומורכב טכנית שפוגש אלפי יוזרים מדי יום. השקנו פיצ׳ר חדש שעבדנו עליו תקופה ארוכה, כזה שצפינו שירגש את היוזרים ויביא בשורה של חדשנות, אולי אפילו לשנות להם את היומיום. השקנו, חיכינו… ואז הדאטה התחיל להגיע. ההתלהבות שציפינו לה פשוט לא הייתה שם.

כדי להבין מה קרה, תיאמתי סדרה של שיחות פידבק. באחת מהן, שוחחתי עם שני משתמשים מצוות של לקוח שמעולם לא פגשתי, ארגון בינוני שמייצג סגמנט חשוב של לקוחות, אך רחוק מלהיות קבוצת ה־“Power Users” שאיתם הייתי רגילה לדבר. ביקשתי מהם להראות לי את תהליך העבודה השוטף שלהם, שלב אחרי שלב, כדי לראות איך הפיצ׳ר החדש משתלב בתהליך העבודה שלהם. 

כבר בדקות הראשונות זה קפץ לי לעין: הם חוזרים שוב ושוב פעולות ידניות, איטיות ומעייפות, שבפועל ניתן היה לבצע אוטומטית בעזרת פיצ’רים קיימים במערכת. הבעיה? זה דרש הבנה טכנית הרבה יותר מתקדמת ממה שהייתה להם.

בהמשך, פגשתי עוד ועוד משתמשים שהמחישו גם הם את הכאב האמיתי. הכאב הזה כלל לא היה חוסר ביכולות חדשות ונוצצות, אלא הנגשה והתאמה לצרכים שלהם. בזמן שאנחנו ניסינו לייצר את ״אפקט הוואו״, פספסנו את הכאב היומיומי שאיתו הם התמודדו: עבודה שוחקת ורפטטיבית שמייצרת עייפות, תסכול, טעויות חוזרות ופניות מיותרות לתמיכה. חלק מהטעויות האלה אפילו גררו בעיות שהמוצר לא תוכנן להתמודד איתן, מה שהעמיס על הפיתוח, הגדיל עלויות והכביד על כולם.

ההבנה הזו לא נחתה עליי ברגע אחד, זה היה כמו נורה שמאירה בהדרגה מעל הראש שלי, שיחה אחרי שיחה. לבסוף המסר באמת חלחל: צריך להתמקד בעולם הבעיה, הכאבים האמיתיים של המשתמשים. וכל זה קרה בזכות הרחבת מעגל הפידבק שלי, אל מעבר לאותה קבוצת משתמשים מוכרת ונוחה.

מחיר הטעות מזווית שונה

כמה שנים אחרי, בתפקיד אחר, הפעם בצד של המשקיעים, אני ממשיכה להיתקל באותו דפוס מוכר, רק הפעם אצל יזמים בתחילת הדרך. אני פוגשת שוב ושוב יזמים שבאים לגייס, מלווה מקרוב ומייעצת ליזמים שכבר גייסו ורואה אותם רצים לבנות בכל הכח, להשיק MVP, אבל מבלי לחדור באמת לשורש הבעיה שהם מנסים לפתור.  לפעמים אפילו בלי לשאול את השאלות הקריטיות: מי חווה את הבעיה? מתי? כמה היא כואבת? מה הניסיונות הקיימים לפתור אותה ולמה הם לא עובדים? אך בעיקר, בלי לצאת לשטח ולחפש את התשובות.

הרי Product Market Fit הוא לא רק הגעה למוצר טוב ובשל, אלא התאמה כירורגית בין המוצר לשוק, ו"השוק" כאן הוא הרבה יותר מרק “הלקוח”. הוא כולל את גודל ההזדמנות, את הדחיפות הכואבת של הבעיה, ואת מוכנות הלקוחות להיפתח לשינוי.

כמנהלת מוצר בחברה עם מוצר עובד, הכנסות משמעותיות ומאגר לקוחות גדול, הייתה לי הזכות והיכולת לעשות טעויות. עבור יזמים בחברות צעירות בשלבים מוקדמים המצב שונה. כללי המשחק אחרים. היכולת להתבונן בדפוס הזה שוב, אבל הפעם מזווית אחרת, הובילה אותי לתובנה שהנחות לא מאומתות לגבי הצורך של לקוחות, או בחירה לא נכונה של השוק שאליו מכוונים והמוצר עצמו, עלולים בסבירות גבוהה ״להרוג״ חברה צעירה, גם אם המוצר מדהים והטכנולוגיה מבריקה.

איך עושים את זה?

פה נכנס לתמונה ה-Customer Discovery, האמנות של לשאול את השאלות הנכונות כדי להבין מהם צרכי הלקוח, מי הם מקבלי ההחלטות בארגון וכל מידע נוסף שיסייע ״לסגור״ עסקה. אך במקרה הזה לא מדובר בשלב המכירה, אלא כשלב יסוד עוד לפני שכותבים שורת קוד ל-MVP, משקיעים בתכנון המודל העסקי ובטח לפני שמתחילים לחשוב על גיוס כספים.

כאן טמון אחד השלבים הקריטיים ביותר בבניית סטארטאפ ולא מעט יזמים מדלגים עליו או מבצעים אותו בצורה שטחית מדי. כשאתם מחוברים לשטח כבר מהיום הראשון, אתם מצמצמים את הסיכון להשקיע חודשים בפיתוח משהו שאף אחד לא צריך או יצרוך בצורה שחשבתם. 

הרשימה הבאה מבוססת על עקרונות פשוטים אך רבי-ערך, שיכולים לחסוך לכם זמן, כסף ותסכול, ולעזור לכם להגיע ל-Product Market Fit מהר יותר:

1. תפגשו מגוון לקוחות פוטנציאליים.
   שיחות ולידציה עם סגמנטים מגוונים, בגדלים שונים, מתעשיות שונות וברמות טכניות שונות, יחשפו פערים ותובנות שלא תגלו אם תישארו באזור הנוחות שלכם. לעיתים ההזדמנויות והלקחים החשובים ביותר מגיעים מהכיוונים הפחות צפויים, גם אם המיקוד שלכם הוא בתעשייה ספציפית או בשוק יעד מוגדר.

1. תחשבו גלובלית מהיום הראשון.
   זה אומר לקבוע שיחות עם לקוחות משוק היעד, גם אם הם מחוץ לאקו-סיסטם המקומי. לקוחות כאלה ישקפו בצורה כנה ואובייקטיבית מה באמת נדרש בשוק שאליו אתם מכוונים, בלי ההטיות של סביבה מוכרת. כן, זה דורש יותר מאמץ: להגיע לאנשים שלא מכירים אתכם וליצור קשרים חדשים, אבל המאמץ הזה ישתלם כשיהיו בידיכם תובנות שיבדלו אתכם עוד לפני שתצאו לשוק.

    

2. דברו עם האנשים שעושים את העבודה בפועל.
   אל תסתפקו בשיחות עם מקבלי ההחלטות (ה-Buyer). הם אמנם מחזיקים בתקציב וחשוב להבין את הכאבים שלהם כדי לסגור עסקה, אבל לרוב הם לא אלה שנמצאים בתוך הכלי שלכם ביום-יום. תמצאו את האנשים שבאמת חווים את הכאב. בסופו של דבר, האימוץ של המשתמשים יקבע אם תצליחו לשרוד מול נטישה (Churn).

    

3. צפו בהם עובדים.
   אל תסתפקו בלשאול "מה לא עובד?" תצפו בהם בפעולה. הרבה פעמים אנשים לא יודעים להסביר מה באמת מפריע להם. רק צפייה ישירה תחשוף נקודות חיכוך שהם כבר התרגלו אליהן.

    

4. תנו למשתמש לדבר. הרבה.
   תשאפו לכך שהם ידברו לפחות 80% מהזמן. אתם שם כדי להקשיב, להפיק תובנות ולא כדי למכור.

    

5. תקליטו את הפגישה.
   בקשו רשות להקליט כדי שתוכלו להקדיש את מלוא תשומת הלב לשיחה עצמה ולא להיות עסוקים בכתיבת הערות.

    

6. בנו סקריפט קצר ושפרו אותו כל הזמן.
   תכננו לשיחה מבנה ברור שיעבור דרך הנקודות שחשוב לכם לכסות. הסקריפט וכן תיעוד התשובות יעזור לכם לשמור על מיקוד, לאסוף מידע עקבי ולהשוות בין ראיונות בקלות. לאחר כל שיחה תשפרו את הסקריפט לאור התובנות.

    

7. חישבו לטווח ארוך.
   כשה-MVP שלכם יהיה מוכן, תחזרו למרואיינים. תציעו להם להיות הראשונים להתנסות במוצר, תודו להם על התרומה שלהם לתהליך הבנייה ותשמרו את הקשר בצורה אותנטית מבלי ללחוץ על סגירת עסקה.

לסיכום - ואתגר לסיום

אם אתם רוצים להגיע ל-Product Market Fit, אתם חייבים להכיר את הבעיה טוב יותר מכל אחד אחר בשוק. זה אומר לדבר עם כמות גדולה של לקוחות פוטנציאליים, מגוונים מספיק, כדי לראות את התמונה המלאה, ולא רק את מה שמתאים לנרטיב שלכם.

לתהליך הזה יתרון משמעותי נוסף, הוא מחזק את “שריר” ה-Growth hacking שלכם - פנייה יזומה, יצירת קשרים קרים (cold outreaches), בניית עניין, אמון ועוד. אלה מיומנויות קריטיות לרגע שבו תצאו לשוק ותתחילו למכור. 

כן, בהחלט אפשר להיעזר בסוכני AI ובאוטומציות כדי לייצר פניות, לנתח את הדאטה ולסכם שיחות, אבל אל תוותרו על ההקשבה הפעילה שלכם בשיחות האלה. בלי זה, תאבדו את הקשר האישי והאנושי שמהווה את הלב של התהליך, יחד עם ההבנה העמוקה של הסנטימנט שמסתתר בין המילים, והרגישות הקריטית שבלעדיה תתקשו לזהות את מהות הבעיה שהלקוח הפוטנציאלי באמת חווה.

האתגר לחודש הקרוב: דברו עם לפחות 10 לקוחות פוטנציאליים, חצי העונים להגדרות ה־ICP (פרופיל הלקוח האידיאלי) וחצי שאינם, כדי לפתוח את הראש. חלקו את הזמן בין מקבלי החלטות לבין המשתמשים בפועל. הקשיבו יותר ממה שאתם מדברים, צפו בהם עובדים, ותעדו את התובנות. 

בסוף החודש לא יהיו לכם רק פידבק ותובנות, יהיה לכם מצפן שמכוון אתכם למוצר שבאמת פותר בעיה אמיתית, בשוק שבאמת צריך אותו. כי מוצרים מעולים לא נולדים רק מרעיון מבריק - הם נולדים מהיכרות אינטימית עם הכאב שאתם באים לרפא.

באחד מראיונות המשתמשים הראשונים שעשיתי במאנדיי הגעתי למשרדים של סטארטאפ קטן ומבטיח כדי להבין יותר לעומק מה עובד להם ומה לא בשימוש במערכת.

״את יודעת למה אני משוגע על מאנדיי?״ אמר לי הצ׳מפיון שם בעיניים נוצצות. 

״ספר לי״. (חוסך זמן? תהליכים חוצי ארגון? דשבורדים מדהימים?)

לא.

הוא פתח את הבורד של ניהול הספרינטים שלהם, ובעמודת ה-Priority למשימות של הפיתוח הראה לי לייבל בצבע אדום בוהק שכתוב עליו ״שריפה אחים שריפה״. זו הייתה הדרך שלו לסווג משימות דחופות במיוחד.

סיריוסלי? מכל הפיצ׳רים המטורפים והמורכבים שבנינו - לקסטם צבע וטקסט? זה מה שגרם לך להתאהב?

הוא הסביר שהוא מרגיש שבמוצר הזה יש חתיכה קטנה ממנו. שיש בו בדיחה פרטית (ומופרעת :)) שגורמת לו לחייך כל בוקר מחדש כשהוא והצוות עוברים על המשימות. הוא הופך ממשתמש פסיבי במוצר אנטרפרייזי מנוכר לבילדר, במוצר שאני בונה, ושמבין אותי.

בתור אנשי מוצר כולנו מתמודדים עם אותה שאלה: 

איך לגרום למשתמשים להתאהב?

איך להפוך את המוצר שלנו למשהו שהם לא יכולים בלעדיו, שהוא חלק משגרת היומיום שלהם? 

אחת הדרכים הכי טובות לעשות את זה, היא לגרום למוצר להרגיש שהוא שלי. 

אלה דברים שהרבה פעמים קשה לתעדף, כי אין להם, בהכרח, ערך מדיד וברור. אבל, אני אטען, שממש כדאי. 

אז איך עושים את זה?

מי יודע הכי טוב? לא מנהל המוצר

במערכות של פעם, ישבו מנהלי מוצר ו״דומיין אקספרטס״ והחליטו איך נכון לעבוד. מהם ה״בסט פרקטיסס״ ולפיהם, איך נבנה המוצר. מה אם בתור מנהלי מוצר היינו קצת יותר צנועים, ואומרים ״וואלה, אני לא יודעת הכי טוב״?

אז מי כן יודע? המשתמש בעצמו. במערכות ניהול פרויקטים קלאסיות היית צריך לבחור. האם אתה עובד agile או waterfall. במאנדיי, לעומת זאת, יכולת לנהל פרויקטים איך שאתה רוצה. ומה אם האופן בו אתה מנהל את הצוות והעובד שלך לא נופל תחת שום קטגוריה קשיחה שלומדים בתואר להנדסה תעשיה וניהול? 

בואו ניקח את זה עוד צעד קדימה. מה אם היינו יכולים להפוך את המשתמשים שלנו למתכנתים? אצלנו ב-DreamTeam יש איזורים שלמים שאנחנו עובדים על לפתוח למשתמשים בוויב קודינג. אנחנו עשינו תרשים ארגוני שאנחנו חושבים שהוא טוב, אבל מי אמר שהוא באמת טוב לכולם? למה שלא נאפשר לך לבנות את העץ הארגוני המושלם, בדרך שלך?

אפקט איקאה: כשאתה בונה את זה, אתה אוהב את זה

ב־2011 פרסמו Norton, Mochon & Ariely את המחקר המפורסם “The IKEA Effect: When Labor Leads to Love”. המסקנה הייתה ברורה: אנשים מעריכים מוצרים שהם יצרו או הרכיבו בעצמם יותר מאשר מוצרים מוכנים – גם אם התוצאה האובייקטיבית פחות טובה.
לדוגמה, משתתפים במחקר היו מוכנים לשלם עד 63% יותר על רהיט שאותו הרכיבו לבד לעומת זהה שהגיע מוכן.

עוד דוגמא קלאסית מגיעה אלינו משנות ה-50. המותג האמריקני ״בטי קרוקר״ השיק מוצר גאוני: תערובת מוכנה לעוגה שרק צריך להוסיף לה מים והיא מוכנה. דקת עבודה ויוצאת עוגה מושלמת. ומה קרה בפועל? המכירות התרסקו.

לאחר התייעצות עם צוות של פסיכולוגים החליטו ב״בטי קרוקר״ לעשות משהו אמיץ. במקום לקצר את תהליך הכנת העוגה, בחר הצוות דווקא להוסיף שלב. עכשיו, כדי שהעוגה תצא מוכנה, היה צריך להוסיף לה ביצה אחת ולערבב. הם השיקו את המוצר מחדש תחת הסלוגן ״“Add an Egg.” המכירות התפוצצו והם הפכו למותג מוכר בכל בית.

קצת מוזר, לא? אומרים לנו שהא׳-ב׳- של בניית מוצר זה להקל ולחסוך זמן. אבל כשחושבים רק בפריזמה הזו, מפספסים את החוויה האנושית, והרצון של כל אחת ואחד מאיתנו לבוא לידי ביטוי.

להוסיף ביצה אמנם לקח עוד כמה דקות, אבל זה גרם לעוגה להיות שלי. זו היצירה שלי, ולכן אני אוהבת אותה קצת יותר.  

במאנדיי, אחת הפעולות המרכזיות שעזרו לצוותי מוצר ה-Growth לחזות האם משתמש שנרשם לתקופת ניסיון בחינם הולך לשלם, זו כמות פעולות הקוסטומיזציה שהוא עשה בבורד (הוספת עמודה, שינוי לייבל וכו׳). וכשב-A/B testing יצרו חוויות שמעודדות קוסטומיזציה, אחוזי ההמרה זינקו. זה עד כדי כך חשוב.

טיפ: שאלו את עצמכם איפה במוצר שאתם עובדים עליו אפשר לשלב חלקים של בניה ויצירה שמביאים משתמשים לידי ביטוי, גם אם זה ״בקטנה״ וגם אם זה ״מוסיף עוד פריקשן״. יש מצב שזה שווה את זה.

פרסונליזציה בתוכן: מוצר שמכיר אותי טוב יותר משאני מכיר את עצמי

בשנים האחרונות עברנו מהפכה. מאתרי חדשות גנרים לפיד שמכיר אותי באופן מוחלט, מבלוקבאסטר עם קטגוריות כמו ״קומדיה רומנטית״ ו״אימה״ לנטפליקס שמכיר אותי יותר טוב משאני מכירה את עצמי.

יצא לכם אי פעם לפתוח נטפליקס של מישהו אחר? זו חוויה פרטית-אינטימית, על גבול המקריפה. איך היה אפשר בכלל לדמיין אדם אחד שבמומלצים שלו יש גם את sexy beast, is it cake, דוקו על נינה סימון, וThe- Mind, Explained? (האדם הזה הוא אני). מעט מביך, אבל זה הנטפליקס שלי, ולא של אף אחד אחר. יש לי חברה שאמרה לי שהפייסבוק התחיל להציע לה קבוצות פייסבוק של הקהילה הגאה עוד לפני שהיא בעצמה נסגרה על הזהות המינית שלה ויצאה מהארון. עד כדי כך.

נסו לשאול את עצמכם איך אתם יכולים ״לשבור״ את הגנריות של המוצר ולתת חוויה ספציפית למשתמש. כזו שתגרום לו להרגיש שאתם רואים אותה, או אותו, כל כך טוב – שזה כואב רק לחשוב על לעבור למוצר אחר.

פרסונליזציה ב״לוק אנד פיל״: כשהמוצר נראה כמו הבית שלי 

מעבר לתוכן, יש גם את הרובד האסתטי. מה שיפה בעיני, לא בהכרח יפה בעינייך. זה טריוויאלי עבורנו שאם אכנס לבית שלך, אוכל להבין תוך שניה דרך הפטיפון וינטג׳ משוק הפשפשים, השידה הנורדית מטולמנס או הצעיף של מכבי חיפה, מי את ומה חשוב לך. למה שבמוצרים דיגיטליים זה יהיה שונה?

העובדה שאני יכולה בנושן לבחור רקע של אמנות מהרייקסמוזיאום או אמנות יפנית + האמוג׳י האהוב עליי, גורמים לי לאהוב אותו יותר. העובדה שאני יכולה לשלוט בתמונת הרקע באייפון שלי, גורם לי לאהוב אותו יותר. העובדה שמהווייז בוקע קול אישה ספציפי, שאני בחרתי במיוחד, גורם לי לאהוב אותו יותר. עובדה.

ועדיין, יותר מידי מוצרים נראים כמו קופי פייסט אחד של השני. גנריים להחריד, מנסים לפנות לאדם הממוצע שלא קיים. במאנדיי, במשך המון זמן היה לנו קשה להרחיב את כמות הצבעים בכל לייבל כי הצבעים הקיימים הרגישו לנו חלק מהותי במותג שלנו. אבל ככל שהוספנו והוספנו, ככה אנשים אהבו את המוצר יותר.

נסו לשאול את עצמכם: איפה אנחנו יכולים לאפשר למשתמש לקסטם את ה-UI? רקע של טופס? אולי צבע של כפתור? אולי דאשבורד שנבנה בצבעי מותג ספציפיים, או התאמה דינמית של הלוגו?

ואפשר גם לקחת את זה צעד קדימה–מה אם, כמו ב״מטה קסם״, יכולנו לאפשר למשתמשים לשנות את מראה המוצר מקצה לקצה, בקליק אחד? נניח, לקבל את כתובת האתר שלהם, לשאוב את הצבעים והפונטים, ולצבוע את המוצר שלנו כך שיתאים להם אחד לאחד?

לבחור בפרסונליזציה זו לא בחירה פשוטה. ההתאמות האלה, למרות שהן יוצרות שייכות, שליטה, וייחודיות, הן דברים שקשה לתעדף. אלה אלמנטים שלא מוסיפים פונקציונליות, אבל הם עושים כיף בלב של המשתמשים, גורמים להם להרגיש שהמוצר הוא שלהם, ולהתאהב. והתאהבות, כולנו יודעים, היא הלחם והחמאה של ריטנשן. רק תשאלו את אשתי.

עם כלי הבינה מלאכותית שקיימים כיום, מעולם לא היה קל יותר לבנות מוצרים במהירות. אבל אם את/ה רוצה שהרעיון שלך יחזיק מעמד ולא ייעלם באותה מהירות שבה נוצר הוא חייב להגיע בזמן הנכון, למקום הנכון. ובעיקר - לענות על הצורך הנכון.
האמת היא שכדי להגיע להתאמה אמיתית בין מוצר לשוק (product-market fit), לא צריך קוד, לא צריך בינה מלאכותית, ואפילו לא מוצר מוגמר. מה שצריך זה בעיקר גישה חכמה יותר ל-MVP - כזו שמאפשרת ללמוד מהר.

החזרה מחופשת הלידה סימנה עבורי התחלה חדשה. חזרתי עם ראש נקי, הרבה מוטיבציה, ורצון אמיתי לשנות. ואז הגיעה גם ההזדמנות - אתגר משמעותי שהנחיתו על שולחני:  לשפר את תהליך יצירת המשחקים החדשים ב-Zynga. באופן מאוד אופייני ל-mavens הוענק לי חופש פעולה מלא, אז החלטתי לגשת לזה אחרת הפעם. התוצאות היו חזקות במיוחד: עברתי מ discovery ל-proof of concept בתוך פחות מחודש, למרות משאבים מוגבלים.

אז איך בעצם זה קרה? 

ראשית, התעקשתי להבין באופן אישי, ״דרך השטח״, מי המשתמשים הפוטנציאליים ומהם הקשיים שלהם. מיפיתי כל אדם שמעורב בתהליך פיתוח משחק חדש בחברה - ממעצבי משחקים, דרך מנהלי מוצר,אנשי user acquisition, שיווק, מנהלים, Consumer Insights ואפילו ASO. 

עברתי על הרשימה והתחלתי לבצע ראיונות עומק מקיפים איתם. באמצעות הראיונות הצלחתי להרכיב תמונה ברורה של איך בדיוק נראה התהליך, משלב הרעיון ועד ההשקה, ולזהות איפה נמצאים צווארי הבקבוק. כשהיתה לי הבנה ברורה של איך התהליך עובד היום ואיפה נמצאות הבעיות, התחלתי לחשוב בצורה ממוקדת יותר: אילו בעיות אנחנו מסוגלים לפתור, בהתחשב ביכולות ובחוזקות הייחודיות של הצוות שלנו.

החלטה נוספת שהייתי צריכה לקבל היא באיזו פרסונה בארגון להתמקד, תוך התחשבות בשאלות כמו: איפה ההשפעה תהיה הכי מוערכת? איפה יש את פוטנציאל הצמיחה הכי גדול? איפה הכי נוכל למדוד את ההשפעה? ומה הכי חשוב לחברה?

וכאן סטיתי מסט ההוראות הקלאסי של MVP: במקום לנסות לחשוב על פתרונות אפשריים ואז לתת למשתמשים להשתמש בהם, פשוט שאלתי אותם - "מה הצוות שלך צריך עכשיו כדי להתקדם? על מה אתם עובדים?" ואז הצעתי לספק את זה.

הבנת הצורך ויצירת הפיתרון 

במקרה שלנו, המשתמשים הפוטנציאליים היו צריכים לבנות דו״ח שישכנע את ההנהלה ברעיון של המשחק החדש. אז פשוט התאמתי את מאפייני המוצר שבדרך לצורך הזה. התחלתי לייצר ״פיתרון״ לדו״ח הזה, כזה שיוכל בעתיד להפוך למוצר שלנו. אני יודעת שזה עשוי להישמע מוזר - הרי המשתמשים גם ככה בונים את הדו״ח הזה בעצמם, אז למה שאני אעשה את זה? אבל בפועל המשתמשים החדשים שמחו מאוד שאני ׳לוקחת׳ להם את המשימה הזאת. מבחינתם הצלחתי לנטרל בשבילם תהליך שהם תופסים כמייגע וגוזל זמן.

אחת המשימות הכי חשובות של אנשי מוצר, משימה שפעמים רבות מדי מתפספסת, היא הבנת הצורך האמיתי של היוזר. ההתנסות האישית בתהליכים הידניים של היוזרים עזרה לי להבין מקרוב את מקור התסכול שלהם וגם מה הם באמת מנסים לעשות. 

ניקח לרגע דוגמה מתחום אחר לגמרי: נניח שהמשימה של הלקוח שלכם היא לתלות תמונה על הקיר. הפתרון האינטואיטיבי אולי יהיה להמציא מברגה אוטומטית – משהו מהיר, מדויק, שנראה כאילו הוא פותר את הבעיה. אבל רק כשמתנסים בפועל בתלייה, מגלים שהקידוח מייצר לכלוך, משאיר חור בקיר, האצבעות נכוות מהמברגה וכל טעות קטנה במיקום הופכת לבעיה בלתי הפיכה.

עכשיו, כשאנחנו מבינים את החוויה עצמה ולא רק את הפונקציה אנו עשויים להבין שהפתרון האופטימלי יכול להיות שונה לגמרי: אולי בכלל עדיף מגנט חכם או דבק שפותר את הבעיה בלי להשאיר נזק?

אחרי שחוויתי את ה ״כאב״ בעצמי והתחברתי לצורך האמיתי שלהם, היה לי הרבה יותר קל להבין מהו הפתרון הנכון. יכולתי באמת לשאול את עצמי: מה היה עוזר לי במשימה הזו? מה התוצר האידיאלי? ובסופו של דבר - איך הופכים את הדבר הזה למוצר?. למרות שהשלב הנוסף הזה, של להתנסות בעצמי פיזית באתגרים היומיומיים של המשתמשים הפוטנציאליים, יכול להיחשב כבזבוז זמן, הוא עזר לי להגיע לשלב הבא - גרסה 1 של המוצר - הרבה יותר מהר ובאופן מדויק יותר.

מה עשה את ההבדל? הטמעתי את עצמי ישירות בתוך תהליך העבודה של הצוות. על ידי ביצוע העבודה החזרתית והמבאסת, גיליתי מה הבעיה האמיתית ששווה לפתור ומשם הרעיון למוצר כבר היה מעבר חלק מאוד.
לא התחלתי מפיצ׳ר, התחלתי משירות.
הבהירות הזו הפכה את גרסה 1 של המוצר לזמינה בתוך זמן קצר יותר, פשוטה יותר, והרבה יותר מדויקת למה שהמשתמשים באמת היו צריכים.

בפעם הבאה שאתם מתכננים MVP, נסו את זה: תפסיקו לתכנן. תתחילו להתנסות במשימות המשעממות. מה התהליך הכי מעצבן שהמשתמשים שלכם עוברים היום? ואיפה אתם יכולים פשוט "לעשות אותו בשבילם" כדי להבין טוב יותר מה באמת צריך להיבנות?

כשיצאתי לגייס כספים עבור הסטארטאפ שלי, שמתי לב לדפוס חוזר: אם קרן הון סיכון לא מתכוונת להשקיע, היא כמעט אף פעם לא אומרת זאת באופן ישיר. במקום זאת, השיחה הייתה מסתיימת באמירות כמו: "מרשים מאוד, תעדכנו אותנו בהתקדמות!" או "נשמח להישאר בקשר." זה נאמר לא מתוך רוע או מרצון להשאיר את היזם בערפל, אלא דווקא ממקום טוב ומתוך רצון להשאיר פתח לקשר עתידי, כי אין לדעת אולי דברים ישתנו בהמשך.

באותם ימים זה היה מתסכל ומבלבל: האם טעיתי במשהו? האם הם באמת עוד שוקלים? מה הם לא מספרים לי? כיום, כשאני יושבת בצד השני של השולחן, בתור משקיעה, אני סוף סוף מבינה למה משקיעים אומרים "לא" כפי שהם אומרים, וזה ממש לא מה שחשבתי אז.

לומר "לא" הוא אחד הדברים הקשים והחשובים ביותר שלמדתי כמשקיעת הון סיכון. זה קשה כי זה רגשי: אתה פוגש יזמים שהשקיעו את כל כולם ברעיון, ויתרו על נוחות, זמן וביטחון אישי כדי לבנות משהו שהם מאמינים בו. הם חושפים בפניך את החלום שלהם ומקווים שגם אתה תאמין בו, ואז… אתה אומר לא. זה אף פעם לא נעים, וגם לא אמור להיות.

גם כשההחלטה ברורה, יש הרבה שיקולים שצריך לקחת בחשבון- השוק קטן מדי, התחרות עזה מדי, או שהמוצר פשוט בשלב מוקדם מדי, ומסירת ה"לא" היא רגע פגיע לשני הצדדים. אתה רוצה להיות כנה, אבל גם אדיב, ולתת משוב מועיל שלא יהיה הרסני. זו משימה עדינה. אבל רוב הזמן זה אפילו לא כל-כך חד משמעי — ואז זה נעשה עוד יותר קשה.

כשה"לא" לא מובן מאליו

לפעמים היזם עושה רושם טוב, המוצר מבטיח, השוק גדול מספיק, והצוות חכם ומוכשר, ובכל זאת, התחושה הפנימית פשוט לא שם. קשה לשים על זה את האצבע, אבל זה קורה. הנה כמה סיבות יותר עדינות לכך ש"לא" עשוי להינתן גם כשעל הנייר הכול נראה נכון:

• דינמיקה צוותית
  ייתכן שפגשת אנשים מבריקים, אבל משהו בכימיה ביניהם לא עובד. צוותים לא חייבים להיות מושלמים, אבל הם כן צריכים להיות מתואמים, משלימים זה את זה ובעלי חוסן משותף.
• סיפור אישי וכריזמה
  סטארטאפים חיים על מומנטום: האם היזם יודע לסחוף צוות? לשכנע את השוק? לגייס הון? אם יש חוסר בבהירות או בחיבור רגשי, מתעורר ספק- לאו דווקא לגבי הרעיון, אלא לגבי היכולת של היזם להוביל אותו קדימה.
• כוונה וסיבולת
  הדרך ארוכה ומאתגרת. לפעמים מרגישים שיזם מתרגש יותר מהמעמד של להיות יזם מאשר מהעבודה היומיומית הקשה. או שאולי הוא מחפש אקזיט מהיר מדי- משהו שעשוי להתאים לו אישית, אבל לא לקרן השקעות שחושבת על אופק של עשור.
• אינטואיציות לא נוחות
  לעיתים מדובר בתחושות שקשה לומר בקול רם: בעיה במוניטין, חוסר ביכולת לקבל ביקורת, רמזים לכך שהיזם יתקשה לבנות תרבות ארגונית בריאה. שיקולים רכים, אך חשובים, ואינם דבר שיזם יכול לתקן בן רגע.

למה קרנות נוטות להיות מעורפלות?

בגלל כל המורכבות הזו, רבות מהקרנות בוחרות בניסוחי סירוב רכים כמו: "זה מוקדם מדי", "זה לא תואם את התזה שלנו", "זה לא התזמון הנכון." לפעמים אלו הסברים אמיתיים, אך לעיתים קרובות הם מסכות לספקות עמוקים יותר, ואני מבינה למה לתת משוב ישיר זה קשה — קשה לפגוע, קשה לסכן קשר עתידי, קשה ליצור מתחים באקוסיסטם קטן וקרוב.

אבל מנקודת מבטו של יזם, אי-הבהירות הזו מתסכלת מאוד: אחרי תהליך של שתיים, שלוש ולעיתים יותר פגישות, מקבלים "לא" מנומס אך ריק — בלי תובנות, בלי למידה, בלי להבין איך אפשר להשתפר לקראת הפעם הבאה. אנחנו חייבים ליזמים יותר מזה — גם אם זה לא נוח.

מה למדתי על איך לומר "לא"?

היום, כשאני מוסרת סירוב, אני משתדלת לזכור:

-להיות כנה אך עם חמלה: אם אפשר לתת משוב אמיתי- תנו אותו. בזהירות, לא כביקורת אלא כהצגת מראה.
-להיות ברורה ומהירה: לא למשוך זמן. אם זו תשובה שלילית- אמרו זאת. עיכוב לא מקל, הוא רק מבזבז זמן יקר.
-להיות צנועה: פסלתי יזמים שבסוף בנו חברות נהדרות. טעיתי בעבר ואטעה בעתיד. אבל לפחות אפשר לומר "לא" באופן שמכבד את הפוטנציאל של היזם.

-לומר "לא" עם אמפתיה זו מיומנות,  ואני עדיין לומדת אותה.

קריאה נוספת: כך אנחנו מקבלים החלטות השקעה ב-lool:

למרות שהמאמר הזה לא עוסק ב-lool, אני יודעת שרבים מהיזמים סקרנים לגבי איך אנחנו פועלים, ולכן אשתף בקצרה:

• שיחת היכרות: בוחנים התאמה כללית — צוות, מוצר, שוק והאם החברה משתלבת באסטרטגיית הקרן.
• פגישה מעמיקה: אם יש התאמה, עוברים לפגישה ממוקדת בה מתקיים דיון מעמיק על traction, go-to-market, חזון ארוך-טווח ומדדים מרכזיים נוספים.

🔹 חשוב במיוחד: אנחנו שואפים לסיים את הפגישה הזו עם החלטה בזמן אמת — בסופה נאמר אם נמשיך לפגישה עם כלל הצוות או שנאמר לא במקום, בלי שתיקות ממושכות או חוסר בהירות.

• פגישה עם הצוות המלא: אם ממשיכים, מציגים אתכם לכל צוות ההשקעות כדי לוודא התאמה כוללת.
• החלטה סופית: דנים ומנסים לתת תשובה סופית במהירות — בין אם חיובית ובין אם שלילית.

כשאנחנו מחליטים לא להמשיך, אנחנו משתדלים לומר זאת כמה שיותר מוקדם בתהליך - במיוחד אחרי הפגישה המעמיקה, כי אנחנו יודעים שהזמן שלכם יקר לא פחות מהזמן שלנו. גיוס הון הוא תהליך קשה, וכיבוד המאמץ הזה הוא המינימום שאנחנו יכולים לעשות.

עד חודש דצמבר 2024, עבדתי כתף אל כתף, עם אמיתי בונה, הכותב כאן לא מעט - יחדיו, בצוותא, מחלקת שיווק אל מול מחלקת המוצר, וניסינו להבין יחדיו, איך אפשר להטמיע בינה מלאכותית בארגון שבו עבדנו ביחד - Skywatch, סטארט אפ המתמחה בעולמות ביטוח התעופה. אמיתי, כיאה לאיש מוצר אמיתי - הביא עימו את אתגרי המוצר - איך משפרים את מדדי ההצלחה של המוצר ואת הריטנשן של הלקוחות ואני השלמתי אותו עם אתגרי מחלקת השיווק - איך משפרים את מדדי האפקטיביות של הרכשת הלקוח. 

מגרש המשחקים החדש של השיווק והמוצר

שנינו הבנו, מהר מאוד, שהבינה המלאכותית יכולה להאיץ את המשימות שאנחנו עושים בשתי המחלקות - בהיעדר איש דאטה, שנינו למדנו איך לייצר שאילתות SQL ולהרים דשבורדים שישרתו את שתי המחלקות. גם אמיתי וגם אני, הבנו שלפנינו נמצא מגרש משחקים ענק, והתחלנו לשחק וליצור - הניסיון הראשון שלנו היה ליצור ב-2023 את מחולל ״בדיחות האבא״ הראשון שהפך לבוט תירוצים לרוכבי האופנועים למה הם לא רוכבים הרבה  - טרום ימי base44, עם כלים פשוטים של בינה מלאכותית יוצרת, והשתמשנו בתוצר, כדי לקדם את ביטוח האופנועים שלנו, המבוסס על תשלום מבוסס שימוש (Pay-Per-Mile) - ככל שאתה רוכב פחות, תשלם פחות.

היום בפרספקטיבה של כשנה, מהיום שאמיתי בונה, עזב אותנו, להוביל סדנאות והרצאות בעולמות הבינה המלאכותית היוצרת, הושבתי את אמיתי לשיחה פתוחה, על הטיפים והכללים לעבודה משותפת בין מוצר ושיווק, כמי שעבדו, כתף אל כתף, בשיאה של כניסת כלי הבינה המלאכותית היוצרת לסביבת העבודה שלנו.

אמיתי, כמי שהיום מרצה לארגונים ומלווה מאות מנהלי מוצרים בהליכי טרנספורמציה טכנולוגית, מה בעיניך המפתח להצלחה בעבודה של מחלקת השיווק והמוצר בהטמעת בינה מלאכותית בארגון?

״המפתח הוא בהובלת תהליכים משותפים, עם מטרות ויעדים משותפים, ושפה אחת משותפת. כשאנחנו עבדנו ביחד, התשוקה המשותפת של שנינו לחדשנות טכנולוגית, קיצרה תהליכים, ועזרה לנו, לייצר שפה משותפת ולדחוף לחדשנות מוצרית ושיווקית. לצד זה, כמובן נדרשת דחיפה של הנהלה תומכת, שמעודדת התנסות ולמידה״. 

מכאן, נעבור לצד התמיכה של הארגון וההנהלה, יש להתמקד בתהליך חשוב מאין כמותו - והוא המעבר מסינרגיה ליניארית לפרוטוטייפ בוייב קודינג.

בעבר הלא רחוק, טרום כניסת כלי ה״וייב קודינג״, תהליך העבודה בין צוותי הפרודקט והמרקטינג היה לרוב ליניארי: המוצר פיתח, השיווק קיבל את המידע לאחר ההשקה, ואז התחיל להכין את הקמפיינים השיווקיים. כיום, בעזרת כלים מבוססי AI, ובעיקר בזכות מהפכת ה״וייב קוד״ וה״וייב מרקטינג״, ניתן לייצר וריאציות פרוטוטייפ, לעשות MVP מוצרי ולעשות קריאייטיב לגרסה רזה של המוצר, ללא צורך בפיתוח, לבדוק אותן בשוק, ולהחזיר תובנות עסקיות, צרכניות ומוצריות כבר בשלבי הפיתוח - מה שמאפשר חיבור הדוק יותר בין הצדדים.

האתגרים המרכזיים בשיתוף פעולה בין הפרודקט והמרקטינג

• שפה שונה ומיקודים שונים: בהכללה גסה, צוותי המרקטינג מתמקדים במדדי הצלחה שונים - ולא פעם יש התנגשות בתעדופים בין מדדי, Marketing Effectiveness למדדי Adoption, Retention. 

דוגמא להמחשה בעבודה של אמיתי ושלי - לא פעם התנגשו המטרות והיעדים שלנו, בעבודה בכלי הבינה - אמיתי, דאג ליישור קו במדדי המוצר ואני במדדי השיווק - אבל לאורך הדרך, שנינו יישרנו קו ל-KPIs הארגוני וה-OKRs וכלי הבינה המלאכותית היו עוד כלי בדרך לשם. 

• העברת נתונים וסינרגיה צוותית בעידן ה-PMMs - נושא קריטי בעבודה בין המחלקות.

כאן - לא פעם, כל הוספת פיצ'ר, כללה פגישות וישיבות משותפת של צוותי השיווק והמוצר, של אמיתי ושלי - להתאמת המסרים המשותפים וסינרגיה צוותית של ממש - לא עוד מנהל מוצר מול צ'אט, אלא צוות סינרגטי, מנהל דיאלוג, שממנו יוצאים לקונספט שיווקי. 

• ה-AI מייצר תוצרים קריאייטיבים שמחייבים (בינתיים) Man in the loop, ומכאן חשיבות השתלבות ה-Product Marketing Managers, עוד יותר בעידן ה-AI.

במקרה הזה, למודי ניסיון, אמיתי ואני נמנענו מתלות מוחלטת של תוצרי הבינה, ועטפנו את התוצרים בשפת המותג מלמטה כלפי מעלה, תוך הבנה שהבינה המלאכותית, כאן לתמוך בנו, אבל בסוף, אנחנו אלה שייצקו את התוכן במעטפת המוצרית והשיווקית. 

5 עקרונות לעבודה יעילה עם AI - פרודקט ומרקטינג

1. הגדרת KPI משותף

העיקרון: מדד ברור שמוסכם על שני הצדדים ומנחה את כל הפעילות. 

דוגמה ליישום: צוות המוצר והמרקטינג מגדירים יחד ש־KPI המרכזי הוא שיפור ה-LTV של הלקוח. כל החלטה - החל מבחירת קמפיין ועד לפיתוח פיצ’רים - נמדדת לפי השפעתה על LTV - כולל אופן השימוש בכלי ה-AI בדרך למטרה . במקרה של אמיתי ושלי - שנינו עבדנו עם התכווננות ליעדי ה- OKRs של החברה ויצרנו שפה משותפת ביצירת סוכן GPT משותף ששתי המחלקות משתמשות בו כדי לייצר Alignment מוצרית ושיווקית. 

2. שילוב תובנות מוצר בקריאייטיב

העיקרון: שימוש במידע אמיתי על צרכי המשתמשים בקמפיינים.

דוגמה ליישום: השיווק והמוצר עושים שימוש בכלי בינה מלאכותית לנתח את העקבות הדיגיטליים של הלקוחות בפלטפורמה, למשל עם כלים כמו Clarity, המאפשרים לעשות הצלבה של כל פעולות המשתמשים, והסקת מסקנות מהירות.

3. ספרינטים משותפים

העיקרון: עבודה במקביל כבר משלב הפיתוח כדי לבחון רעיונות מוקדם. דוגמה ליישום: בזמן שהמוצר מפתח פיצ’ר חדש, המרקטינג כבר מייצר וריאציות לקמפיין עם מיקרו-מסרים ובודק אותן ב־A/B Testing, כדי להחליט אילו מסרים ילוו את ההשקה.

4. בניית פרוטוטייפים מהירים

עיקרון: פרוטוטייפים ללא צורך במעורבות מלאה של הפיתוח, אם אין צורך. דוגמה ליישום: צוות השיווק משתמש בכלי no-code (כמו Loveable/Base44/Replit/Bolt) ליצירת דמו אינטראקטיבי של פיצ’ר עתידי, כדי לבדוק את רמת העניין של לקוחות לפני שמשקיעים משאבי פיתוח.

5. הצגת הפרוטוטייפ לקהל מצומצם

העיקרון המנחה: איסוף פידבק וניתוח תובנות לפני ההשקה הרחבה.

דוגמה ליישום: במקום להשיק פיצ’ר חדש לכל המשתמשים, מציגים אותו למשתמשים נבחרים מתוך קהילת הלקוחות. נאסף פידבק איכותני, נבחנת שביעות הרצון, ומשם משפרים את המוצר ואת הקמפיין לפני rollout מלא.

בסופו של דבר ולסיכום, כששיווק ומוצר עובדים יחד בתיאום מלא, קל יותר לקבל החלטות נכונות, להתאים את המסרים לצרכים האמיתיים של המשתמשים ולשפר את התוצאות בשטח. שיתוף מידע, בדיקות מוקדמות והקשבה לפידבק מהקהל מאפשרים להגיע להשקה עם מוצר שמדבר בשפה של המשתמשים ועם קמפיין שמותאם עבורם באמת.

האם אתה צריך לבנות את ה-AI Agent שלך – או פשוט לקנות אחד מוכן?

מכיוון שאנחנו ב-https://enso.bot - מוכרים Agentים מוכנים, שמחתי להתייחס לזה רגע.

אז ככה, זו כבר לא שאלה טכנית. זו שאלה אסטרטגית עמוקה. כי ב-2025, AI Agents כבר לא נתפסים ככלי עזר. הם עובדים.

הם עושים את העבודה – במקום בני אדם:

• הם שולחים לידים
• כותבים פוסטים
• מתזמנים פגישות
• עונים ללקוחות
• מנהלים דאטה

והשאלה שכל יזם שואל את עצמו עכשיו היא:

לבנות בעצמי – או לקנות Agent מוכן שעובד מהיום להיום?

הצד של ה-BUILD:

לבנות נשמע מפתה.

• יש לך שליטה.
• אתה מכיר את הקוד.
• זה "שלך" – ייחודי.

אבל הנה המציאות:

• אתה צריך להשקיע שבועות של עבודה רק כדי להגיע ל-למוצר ״עמוק״ יחסית.
• אתה משקיע המון בלתחזק Agent במקום לבנות את העסק.
• אתה מגלה שמה שעבד בפרומפט לפני חודש – לא עובד היום, כי המודלים משתנים כל הזמן.
• אתה נהיה שבוי של הפרויקט.

ומה יצא לך מזה?

אם Agent זה לא הליבה שלך – לא בנית IP.

בנית עובד. אחד. שעושה פעולה אחת.

והוא מצריך משאבים כמו כל עובד אחר.

הצד של ה-BUY:

לקנות Agent מוכן – זה לא פחות סקסי, אבל -

• אתה חוסך שבועות.
• אתה עולה לאוויר תוך שעה.
• אתה מקבל תוצאה. מהר.
• ואם זה לא עובד – עברת הלאה, בלי כאב.

אתה לא משקיע בלבנות – אתה משקיע בלבחור נכון.

וזה שינוי עמוק בתפיסה:

אז מתי כן כדאי לבנות?

• אם ה-Agent הוא חלק מה-DNA של המוצר שלך.
• אם הוא יוצר לך יתרון תחרותי אמיתי.
• אם אין פתרון מדף שמתקרב למה שאתה צריך.
• ואם יש לך משאבים (וזמן) להתמודד עם זה.

בכל מקרה אחר?

תקנה. תבדוק. תתקדם.

התכלס בדילמה הזו עמוק יותר:

השאלה היא לא רק איך אתה בונה מוצר,

אלא איך אתה בונה חברה.

האם אתה מתכנן להיות חברת AI infrastructure? אם התשובה היא כן, צריך לתכנן את כל חלקי ״המכונה״ של החברה (שיווק, מכירות, פיתוח ועוד) על בסיס Agentים שמביאים ערך אחד לשני.

AI Agents הם לא טרנד. הם שכבת ביצוע חדשה.

ומי שיידע להשתמש בהם – בלי לבזבז את זמנו בלבנות את מה שכבר נבנה – ינצח.

יזמים חכמים לא שואלים יותר "איך אני בונה את זה",

אלא:

"איך אני גורם לזה לקרות – מבלי לבנות כלום?"

וברוב המקרים, התשובה היא:

Buy. ואז תתפנה לבנות את מה שחשוב בחברה באמת.

בעשור האחרון ארגונים השקיעו מיליונים באינטגרציות בין ERP, CRM, מערכות לגאסי, בסיסי נתונים וסביבות ענן היברידיות.

עם כניסת ה-AI הגנרטיבי, עלתה הציפייה לחבר מודלים ישירות לכל המערכות ולהפיק אוטומציות חכמות שמבינות הקשר עסקי.

המציאות מורכבת יותר: חומות דאטה, מגבלות הרשאות, רגולציה, סקייל, אבטחה - ובדרך כלל גם מחסור בזמן או ביכולות קידוד אצל המשתמשים.

אחת הגישות שצוברת תאוצה היא שימוש ב-Agentic Layer: שכבת תיווך שמחברת בין מודל השפה לבין המערכות הארגוניות, תוך ניהול הקשר (Context), ההרשאות, והכלים בצורה מבוקרת.

MCP - עקרונות ויתרונות

Model Context Protocol (MCP) הוא דוגמה לגישה סטנדרטית להעשרת מודלי שפה בהקשרים חיצוניים בצורה מודולרית וניטרלית למודל. הוא מאפשר למערכות חיצוניות “לדבר” עם מודלים מבלי להינעל לספק יחיד, ומקל על הרחבה הדרגתית של היכולות.

אנחנו בפרויקטים שונים מצאנו שהעקרונות האלו - הפרדת שכבות, מודולריות והימנעות מ-Vendor Lock-in - קריטיים במיוחד בסביבות בהן מערכי דאטה ומדיניות אבטחה משתנים לאורך זמן.

מה זה באמת “ללא קוד” כשמדובר באנטרפרייז?

עולם ה-No/Low-Code הוכיח את עצמו בשירותי SaaS פשוטים, אבל בארגונים גדולים נכנסים אתגרים ייחודיים: הרשאות מרובות שכבות, VPN, רשתות מבודדות, סכמות משתנות.

הפתרון: לקחת את הפשטות של Drag-and-Drop ולשלב אותה עם יכולות Enterprise - מודלי אבטחה מרובי-רולים, ניהול הרשאות דינמי, תמיכה ב-On-Prem ובעננים מעורבים, והתאמה למדיניות ארגונית.

Chat/Prompt-to-Workflow - מגישה לשגרה

הממשק השיחתי הפך לכלי עבודה עיקרי, אבל בצד השני של הפרומפט נדרשות פעולות אמיתיות: קריאות API, סינכרון נתונים, לוגים ובקרה.

גישת ה-Chat-to-Builder מאפשרת למשתמשים לנסח צורך בשפה חופשית, לקבל וורקפלואו מוצע, ולערוך אותו בצורה ויזואלית - שילוב שמקצר את הדרך מהגדרה ליישום.

שכבת Agent Core

כל סוכן AI צריך שלושה מרכיבים: מודל (LLM), זיכרון (Context / DB), וכלים (Connectors / Actions).

היכולת לבחור ולהרכיב את המרכיבים האלו באופן מודולרי מאפשרת התאמה לצרכים שונים - למשל, בחירה במודל ספציפי מסיבות אבטחה, או הגבלת כלים בהתאם להרשאות.

אבטחה ואמון

בסביבות אנטרפרייז, שקיפות ובקרה הן תנאי סף: לוג Audit, ניהול הרשאות, עמידה בתקני SOC2/ISO.

Agentic Layer שלא מטפל בזה - לא ישרוד בסביבה אמיתית.

מסקנה: הגישה המודולרית ב-Agentic AI לא רק פותרת בעיות טכניות - היא מאפשרת גמישות עסקית, שליטה באבטחה, והפחתת עלויות.

השאלה הפתוחה לכל מי שבונה או מטמיע סוכני AI: איפה נכון למקם את שכבת האינטגרציה, ואיך מאזנים בין מהירות ליישום לבין עמידה במדיניות הארגון?