הירשמו לניוזלטר בקישור

שנת הלימודים האקדמית הסתיימה בשבוע שעבר. אם יש משהו חיובי שיצא מלמידה דרך זום במשך שנה וחצי - הוא שמרצים.ות התרגלו להעביר שיעורים בוידאו, דבר הנותן הזדמנות לכל אחד.ת להיחשף לשיעורים מעניינים ותחומים חדשים, ללא קשר לגיל או מיקום. בהתחשב בכך ש-40% מהמועסקים במשק שוקלים בימים אלה לעבור למקום עבודה חדש - ללמידה מקוונת צריך להיות תפקיד משמעותי באופן שבו אנשים בוחרים ומעדכנים את מסלול הקריירה שלהם.

קורסי דאטה הם בין הראשונים שהועברו והותאמו לפורמט מקוון ו״לעיס״ בחתיכות קטנות. החודש - אספנו וכתבנו עבורכם המון תכנים על האופן שבו דאטה מאפשר ליצור ערך עיסקי - החל מאופנה, וכלה בבריאות וגם בידור. מקווים שהדבר ימשוך אתכם.ן לנסות וללמוד.

רועי ששון ומירב מופז

מצאתם משהו מעניין בניוזלטר? העבירו את המייל לשלושה חברים! 

קיבלתם את המייל הזה מחבר/ה? הירשמו לניוזלטר בקישור

SHE-IN is in 

מה קרה?

הבעלים של זארה הגדיר את המונח "אופנה מהירה" בשנות ה-90. זארה עשו משהו מהפכני במונחים של אז והצליחו להבין את הטעמים של השוק ולהביא את המוצר מלוח השרטוט לחנות תוך שלושה שבועות בלבד. זה נתן לכל אדם מן השורה להיות מעודכן בטרנדים האחרונים במחירים נוחים והכריח חברות אחרות כמו H&M להדביק את הפער ולהפוך להיות מותג אופנה מהירה גם. אחרי זה, חברות חדשות יותר כמו אסוס ובוהו הכניסו לשוק את המונח "אופנה אולטרה מהירה". הם הצליחו לקצר את זמני הייצור בכשבוע עקב ההתמקדות במסחר אונליין, מה שמפחית את משך העיסוק בלוגיסטיקה ובמתווכים שנדרשים עבור תחזוקה של חנויות פיזיות. ואז הגיעה שיין שהצליחה להביא את הדגמים משולחן השרטוטים למשלוח תוך שלושה ימים בלבד ונכנסה לקטגוריה חדשה שנקראת "אופנה בזמן אמת". שיין היא חברת המסחר האינטרנטית בעלת קצב הצמיחה המהיר ביותר בעולם עם גידול של למעלה מ-100% בכל אחת משמונה השנים האחרונות.

מקור: Not Boring

מה אנחנו חושבים?

האסטרטגיה של שיין היא לרכז את כל הדאטה במקום אחד, במערכת אחת שפותחה על ידיה, כדי לאפשר ביצועים מהירים ככל האפשר עם מינימום של התערבות אנושית ותחנות ביניים. שיין מכריחה את כל המפעלים שעובדים איתה להשתמש אך ורק במערכת ניהול המלאי שלה. זה מאפשר שקיפות, מהירות ובקרה מלאה על תהליכי הייצור במפעלים וכן שדרוג יכולות של מפעלים שכלל לא היו מצוידים במערכות מונחות נתונים עד אז. במצב החדש, מאות מפעלים שהיו לא טכנולוגיים בכלל, מחוברים למוח אחד - מערכת הענן של שיין. זה מאפשר לחבר ישירות בין רצפת הייצור ללקוח ללא צורך בהתערבות אנושית. הספקים מקבלים דרך מערכת הענן עדכונים על הזמנות חדשות ושולחים מצידם נתוני מלאי עדכניים בזמן אמת. שיין לומדת את טעמי הלקוחות באמצעות איסוף מידע ממקורות חיצוניים וכן מהמשתמשים שלה, מוציאה תוך 3 ימים מוצר בכמות קטנה ומפרסמת אותו באפליקציה ואז בוחנת את התגובה אליו באופן מיידי. בהתבסס על כמות הלחיצות על המוצר וכמות ההוספות של המוצר לעגלות הקניה, שיין מעדכנת את תכנית הייצור בזמן אמת ומייצרת הזמנות של חומרי גלם בהתאם. לאחר מכן, אלגוריתם נוסף משתמש בדמיון בין לקוחות כדי להמליץ על המוצר החדש לאנשים נוספים.

What's in it for me?

שיין מראה את היתרון שיש לריכוז של כל הדאטה תחת פלטפורמה אחת. לא פחות חשוב מלאסוף נתונים זה לדעת איך להצליב אותם בצורה מהירה ויעילה ולהוריד את תחנות הביניים שמייצרות חוסר יעילות בתהליך. חברות רבות משתמשות במספר רב של מערכות וצריכות להתמודד עם האתגר של להעביר את האינפורמציה ביניהן. ככל שחברה תשקיע יותר בשיפור נקודת הממשק בין המערכות שלה ותפחית את כמות המערכות כך יהיה לה יותר קל לייצר ערך מהדאטה במהירות. לפי סקר של מקינזי אחת הסיבות להצלחה של חברות שמשתמשות ב-AI זה השקעה במערכות מידע. חברות שמראות ביצועים גבוהים יותר נוטות להיות כאלו שמשתמשות במערכות אשר פותחו באופן עצמאי בחברה ומשרתות את כל צרכי הדאטה, או לחלופין - חברות שבנו על מערכת ענן יחידה את כל שירותי הדאטה. לעיתים משתלם להקריב חוסר בפיצ׳רים של מערכת, ולא לשלב מערכות שונות, וזאת רק לשם קבלת מהירות ואחידות בנתונים (עוד על כך, בקורס דאטה 360 למנהלים).

למרות ההצלחה של שיין, חשוב לזכור שלצמיחה כל כך מהירה יש מחיר (תבינו בעצמכם):

מקור: פייסבוק

בכל רגע נתון

שרשרת הייצור והאספקה בנויה משני חלקים מרכזיים: 1. מזיהוי טרנד עד למוצר מוכן 2. מרכישה עד להגעה לדלת הלקוח. חברות האופנה המהירה מראות יכולות מרשימות בשלב הייצור אבל בכל הקשור לאספקה יש עוד לאן להשתפר. לקוחות נאלצים להמתין לא מעט זמן עד שיוכלו ללבוש את הפריט שהזמינו. זמן המשלוח של שיין לישראל כפי שמופע באתר החברה הוא כשבועיים עבור משלוח אקספקס וכשלושה שבועות עבור משלוח רגיל. באתר של אסוס זמן משלוח אקספרס הוא פחות משבוע וכשלושה שבועות עבור משלוח רגיל. כדי להתמודד עם התחרות, ניתן לראות בעולם הקמעונאות תחום חדש שמתפתח לביצוע אופטימיזציה סביב ליקוט וזמני משלוח - למשל חברת ברינג שעוסקת בליקוט מוצרים או טראקס שמפתחת פתרונות ראייה ממוחשבת ועיבוד נתונים לעולם הקמעונאות וגייסה השנה 640 מיליון דולר.

ניתן להרשם בקלות ובמהירות לניוזלטר בקישור

Apple Watch - מכונת הזמן והמזומן של Apple 

מה קרה?

חברת אפל השיקה החודש את גרסת הבטא של פלטפורמת השעון החכם המתקדמת ביותר שלה, ה-WatchOS 8. הפלטפורמה כוללת מספר חידושים, למשל אפליקצית נשימה שנקראת "מיינדפולנס" שתזכיר למשתמשים לתרגל נשימות ולעשות דברים כמו - לחשוב על משהו שאוהבים לעשות ולהיזכר למה זה מסב אושר, תוך התמקדות באנימציה שמשרה תחושה של רוגע על המסך. בסיום הסשן מוצג סיכום של דקות שהושקעו במיינדפולנס יחד עם הדופק הממוצע בזמן הפעילות (מישהו אמר ביופידבק מותאם אישית?). פיצ'ר נוסף שנקרא "פוקוס" יאפשר למשתמשים לסנן הסחות דעת. כך, ניתן למשל להגדיר שבמצב של "עבודה" לא יוצגו התראות מרשתות חברתיות ואתרי חדשות. הגרסה החדשה כוללת גם שדרוג של אנליזות השינה באמצעות מעקב על קצב הנשימה במהלך הלילה והצגת תובנות למשתמשים כאשר יש שינויים שדורשים תשומת לב. כמו כן, אפל הרחיבה את מאגר האימונים שפלטפורמה על מנת לאפשר למשתמשים לבצע מגוון רחב של אימונים כמו טאי-צ'י ופילאטיס באופן עצמאי בבית.

מה אנחנו חושבים?

קיימות שלוש גישות לאיך לייצר יתרון תחרותי מדאטה. הגישה הראשונה היא איסוף של דאטה ייחודי או מאוד פרסונלי. לדוגמא, חברת ביטוח שאוספת מידע מאתרים פומביים על שיעורי פריצות ושריפות באיזורים שונים לטובת קבלת החלטות טובה יותר בנוגע לביטוח דירות. או למשל חברת פינטק שאוספת מידע על איפה אנשים למדו מתוך הנחה שזה היה סיגנל חזק בהקשר של החזר הלוואה. גישה נוספת, שבה משתמשים כאשר אין דאטה זמין לאיסוף או לרכישה, היא שימוש בסיגנל פשוט אותו מספק המשתמש הפוטנציאלי. למשל חברת HealthIQ שמוכרת ביטוחי בריאות מציעה תעריפים מוזלים למי שיוכיח שהוא יכול לרוץ מייל תוך 8 דקות או לרוץ למעלה מ-10 מייל בשבוע. במקרה הזה המשתמש נותן את הדאטה מרצונו החופשי. זהו פתרון המתאים לחברות חדשות או קטנות שאין להן עדיין דאטה משלהן.

מקור: HealthIQ

הגישה השלישית, שדרכה אפל מייצרת ערך מהדאטה שמתקבל מהשעונים שלה, היא שימוש בנתונים לטובת יצירת סיגנלים שמביאים לשינוי התנהגות לטובה. למשל, השעון החכם של אפל מתזכר את המשתמש לקום וללכת כל כמה זמן, מה שמייצר שיפור בהתנהגות ומעודד את הלקוח להמשיך להשתמש במוצר ולשתף את הנתונים שלו. 

What's in it for me?

אפשר לאסוף הרבה דאטה מעניין כדי לעשות חיזוי של מי לקוח טוב ומי לא אבל בסופו של דבר, מי שמכיר את החברה והלקוחות הכי טוב זה בעל העסק. לכל חברה יש שאלת ה-"האם אתה יכול לרוץ מייל תוך 8 דקות" שלו וצריך להשקיע מחשבה בלשאול מה השאלה של העסק שלך.

בכל רגע נתון

אפל מוכרת מגוון רחב של מוצרים כאשר האייפון הוא מקור ההכנסות המרכזי שלה. עם זאת, האייפון הוא רק חלק ממערכת אשר מסנדלת את המשתמש להשאר בתוכה - שעון למטרות בריאות, שילוב של שירותי מוזיקה ובידור וגם תשלומים, ככה שכל מוצר נוסף שהיא מפתחת, תורם להגנתו של האייפון בתור המכשיר המועדף על המשתמשים הנוכחיים, ומונע נטישה. נתונים המשותפים בין המכשירים השונים של המשתמש - תורמים רבות להגנה זו.

מקור: statista

ניתן להרשם בקלות ובמהירות לניוזלטר בקישור

מחמיצים פנים - בוט ה-AI של חברת למונייד

מה קרה?

כדי להגיש תביעה בחברת הביטוח הדיגיטלית למונייד יש לשלוח סרטון עם פרטי התביעה ל"בוט האמפתי" של החברה. חברת למונייד רמזה בציוץ (שכבר הוסר מהטוויטר) שהיא מבצעת ניתוח של הבעות פנים ורגשות של לקוחותיה מאותם סרטונים כדי לזהות הונאות. הטענה שעלתה נגדה היא שזה בעייתי לקבוע מתי אדם משקר רק על סמך ניתוח AI ועל בסיס זה לדחות תביעה. מאחר ואין היום טכנולוגיה מספיק אמינה לביצוע המשימה, עצם השימוש בה יכול לגרום לאפליה והטיות לא צודקות (למשל של אנשים עם לקות דיבור). למונייד טענה להגנתה שהשימוש שלה ב-AI אמור לסייע בזיהוי של אנשים ששולחים תביעות פיקטיביות תחת זהויות שונות - כלומר, לאתר מקרה בו אדם מציג את עצמו בשני שמות שונים.

מה אנחנו חושבים?

אחת הבעיות הגדולות בעולם הביטוח זה בעיית האמון. מצד אחד יש את האמון של הלקוחות בחברה - למונייד פתרה זאת באמצעות לקיחה של אחוז קבוע מהפרמיה. גם אם הלקוח תובע וגם אם לא, למונייד לוקחת בדיוק את אותו הסכום. אם נשאר להם כסף בסוף השנה, הם תורמים אותו לצדקה לבחירת הלקוח. באופן כזה היא מגדילה את האמון של הלקוחות בה, כי מבטלת את התלות בכמות התביעות שהיא משלמת ואף יכולה להאיץ את מהירות התשלום ללקוחותיה. מהצד השני יש את האמון של החברה בלקוחות. ה-AI במקרה הזה נועד לסייע לחברת הביטוח לוודא שהלקוחות לא מרמים אותה. השימוש במודל כזה, במידה והוא אכן נועד אך ורק לאיתור זהויות כפולות הוא לגיטימי. אבל, חשוב שהחברה תסביר בדיוק באיזה אופן נעשה שימוש ב-AI ולאיזה מטרה על מנת שאמון הלקוחות לא ייפגע. גם אם למונייד התכוונה להשתמש ב-AI כדי לקבל או לדחות תביעות וגם אם לא, מעניין לחשוב איך העולם יראה בשיווי המשקל החדש שבו אנשים יודעים שחברת הביטוח מנתחת את הדיבור שלהם ומקבלת החלטות בהתאם. במקרה כזה, ככל הנראה אנשים ישנו את צורת הדיבור שלהם ויתנהגו בצורה שונה מול המערכת. מכאן שבניית מערכות AI חייבות לעבור כל הזמן התאמות ושינויים כדי להיות רלוונטיות ולהתגבר על התחכום האנושי.

What's in it for me?

מחקר מצא שבעולם הבריאות והבנקאות חברות שישתמשו בבוטים חכמים צפויות לחסוך קצת יותר מ-4 דקות בממוצע פר פניה מה ששווה לחסכון ממוצע בעלויות של 0.5-0.7$ פר אינטראקציה. באותו מחקר העריכו כי עד 2022, 90% מהאינטראקציות עם הבנק יהיו באמצעות בוטים. בעוד ששימוש בבוט מאפשר זמני המתנה קצרים, חסכון בעלויות והתמחות במגוון רחב של תחומי ידע, בוטים נוטים לפשל במקרי קצה ובסיטואציות שדורשות רגישות חברתית:

מקור: Chatbot.fail

מאחר ויש זמן עד שניתן יהיה להסתמך לחלוטין רק על בוטים, חברות צריכות לשקול באיזה אופן שירות אנושי ושירות מבוסס AI יכולים לחיות זה לצד זה. החברה צריכה להכיר טוב את הלקוחות שלה ולנתח את נתוני המכירות והפניות ולהבין איזה תהליכים וסגמנטים יכולים להתאים לכל אחד מהכלים. עבור פניות נפוצות עם סט תרחישים צר יחסית, כמו למשל ביטול כרטיס אשראי כתוצאה מגניבה, המעבר לבוט יהיה כדאי. במקרה כזה בוט יהיה יעיל במיוחד כי הוא יאפשר תגובה מהירה וזמינות מלאה ללקוח שככל הנראה מצוי בסיטואציה מלחיצה ורוצה תגובה מיידית ככל האפשר. השימוש בבוט מאפשר ניתוח יותר מהיר של פרטי הפניות שכן מדובר בניתוח של טקסט כתוב שהוא קל יותר ביחס לניתוח של שיחות שמע עם נציגי שירות אנושיים (לקריאה נוספת). 

מקור: Accenture

בכל רגע נתון

לפי דלויט, עד 2022 אנחנו צפויים לדבר יותר עם צ'ט בוטים מאשר עם בני הזוג שלנו. לסטטיסטיקות נוספות על בוטים.

ניתן להרשם בקלות ובמהירות לניוזלטר בקישור

זום עושה זום-אאוט 

מה קרה?

באוקטובר 2020 זום השיקה פלטפורמה שנקראת Onzoom המהווה מרקט פלייס של אירועים וירטואלים. הפלטפורמה מאפשרת ללקוחות משלמים ליצור מגוון רחב של אירועים מקוונים כמו שיעורי יוגה, מוסיקה, תיאטרון ועוד. בעלי האירועים יוכלו להשתמש במערכת כדי לפרסם את האירוע בפלטפורמה, לרשום את התיאור שלו, לקיים מספר אירועים במקביל, לקבל ביקורות ופידבקים, לנהל את הרישום לאירוע ולגבות כסף בעבור כרטיסים באמצעות ממשק התשלומים. מבחינת הצרכנים של אותם אירועים מקוונים, מדובר על פתרון all-in-one שיאפשר גישה למגוון רחב של חוויות וירטואליות שירוכזו במקום אחד. המשתתפים יכולים להכנס לפלטפורמה ולגשת למגוון עצום של אירועים באמצעות סינון לפי נושא או תחום עניין, תאריך, מחיר או דירוג. בין האירועים ניתן למצוא הרצאות, הופעות, שיעורי ספורט ואפילו סיורים וירטואלים בחו"ל.

מה אנחנו חושבים?

השלב הראשון של כל חברה הוא שלב התאמת המוצר לשוק (Product Market Fit). שלב זה מתייחס למידת הביקוש בשוק למוצר שאתם מציעים והגדרת הלקוחות האידאלים שלכם. רק אחרי שמוכיחים את התאמת המוצר לשוק אפשר להתרחב לתחומים נוספים. אמזון למשל התחילה כחנות ספרים ואז והתרחבה לאימפריה. זום התחילו משיעורים מקוונים ופגישות עבודה ועם הזמן עברו לאירועים המוניים כמו כנסים והופעות. בתחילת דרכה של החברה ובהשפעת מגפת הקורונה זום הצליחה לייצר קבוצה גדולה של לקוחות שמשתמשים בתוכנה באופן יומיומי. כל משתמש שכבר התרגל לתוכנה נתן טריגר לשותפים שלו לפגישה או לשיעור להצטרף וכך מעגל הלקוחות הלך וגדל. לזום לא היה טעם לעשות פלטפורמה של אירועי תיאטרון ומוסיקה לפני שהוכיחו את מקרה הבוחן הבסיסי יותר של פגישות. אבל כעת, כאשר החברה תפסה נתח שוק גדול, יש לה יכולת למנף את זה כדי לייצר אירועים המוניים שלא דורשים מאמץ מיוחד של התקנה נוספת מטעם המשתתפים וכך לייצר עוד מקור הכנסה ממארגני האירועים.

What's in it for me?

כל חברה צריכה לשאול את עצמה מהי רשימת הלקוחות הכי נאמנה למוצר ולפיצ'רים השונים ומשם להתחיל לחשוב על אסטרטגית התפתחות המוצר. התהליך מתחיל מהבנה של מה מאפיין את הלקוחות ואז אחרי שצוברים קבוצה גדולה מספיק מנסים לחשוב מה יכול להביא להם ערך ומה הכיוון הכי טוב לצמיחה. בקורס צמיחה מוכוונת דאטה שאנחנו מעבירים בחטיבת הדאטה למנהלים של המרכז להכשרת מנהלים בבינתחומי הרצליה, אנו מסבירים לעומק כיצד נכון לנהל ידע בחברה וכיצד ניתן לייצר שפה משותפת שהינה חלק מתשתית הדאטה והטכנולוגיה - לינק.

בכל רגע נתון

זום מבססת את הצמיחה שלה על גישת בוטום-אפ מהעובדים להנהלה. לפי פורבס, 55% מהלקוחות שמשלמים למעלה מ-100,000$ בשנה לזום, התחילו את השימוש במוצר במנוי חינמי של עובד בודד. אותו עובד הפיץ את המוצר לקולגות שלו על-ידי שימוש בקישור פשוט עד שהחברה כולה הפכה ללקוח עסקי משלם של הפלטפורמה.

ניתן להרשם בקלות ובמהירות לניוזלטר בקישור

הכה את המומחה

סיימתי לאחרונה תואר ראשון בהנדסת תעשיה וניהול ואני רוצה ללכת למסלול של דאטה סיינס או אנליטיקה ומתחיל בימים אלו לחפש עבודה. יש לכם טיפים בשבילי כמו איפה כדאי להתחיל? איך נכון להתקדם בתחום?

כמה טיפים מתוך מכתב שרועי כתב לסטודנטים לתואר ראשון בשנת 2021 לכבוד סיום שנת הלימודים (לגרסה המלאה):

1. מצאו משרת הוראה/עוזר הוראה באקדמיה, ודבקו בה שנים רבות לאחר סיום הלימודים.

2. סיימו תואר שני לפני גיל 30 (דוקטורט - לפני גיל 35).

3. עיבדו בסטארטאפ קטן לפני גיל 30.

4. עיבדו בחברה גדולה (רצוי אבל לא חובה בתחום הטק) לפני גיל 40.

5. מצאו מנטורים, שהם לא רק הבוסים שלכם.

6. היפכו את הקולגות שלכם לחברים שלכם. 

7. היפכו את מנהלי המוצר לחברים הכי טובים שלכם. הבינו את דרך החשיבה שלהם.

8. קיראו תוכן איכותי בתשלום. הירשמו לקורסים מקוונים הניתנים על ידי פרופסורים ו/או מרצים מהתעשייה ושלמו על כך (או יותר טוב - נסו לגרום למעסיק שלכם לשלם על זה. זו תהיה השקעה נבונה).

9. השקיעו 30 דקות בלמידה ב- Coursera כל יום, לימדו משהו חדש על למידת מכונה, קוד וטכנולוגיה.

10. הסתגלו. מדעי הנתונים רק בתחילת דרכם.

כלל הזהב - הכירו בכך שמהלכי הקריירה המוצלחים ביותר הם שילוב של 90% מזל ו-10% כישורים. עם זאת - אתם יכולים לעזור למזל באמצעות השקעה בלתי פוסקת בהון האנושי שלכן, הפיכת הלמידה וההוראה לדרך חיים, ויצירת חברות טובה עם אלו שאתם עובדים איתם, אלו שמעליכם, מתחתיכם וסביבכם.

יש לכם שאלה עסקית מעניינת בנוגע לדאטה?

בכל ניוזלטר נפרסם שאלות והתייעצויות שלכם - מלאו את הטופס ואנחנו מבטיחים לענות על השאלות שלכם 

מכירים מישהו שיכול להתעניין בנו? נשמח לשיתוף!

הישארו מעודכנים והרשמו לניוזלטר בקישור

בכל רגע נתון, בכל יום תובנה

מצאתם את הנושאים בהם אנו עוסקים מעניינים? בקורס דאטה 360 למנהלים במרכז הבינתחומי נכסה איך לבנות אסטרטגיית נתונים לחברה המשלבת בין טכנולוגיה, מוצר וניתוח נתונים - לינק

ד"ר רועי ששון - מרצה כבר 15 שנה במרכז הבינתחומי ובאוניברסיטת תל-אביב לקורסים בתחום האקונומטריקה וביג דאטה. בעל דוקטורט באקונומטריקה, ובעל שנות נסיון רבות בתעשייה הטכנולוגית.

מירב מופז - דוקטורנטית להנדסת תעשיה באוניברסיטת תל-אביב. מבצעת מחקר בתחום של רפואה מותאמת אישית ומתרגלת קורסי תואר ראשון במימון ובמבוא להנדסת תעשיה, עליהם זכתה באות הערכה מטעם הרקטור להצטיינות בהוראה. בעבר עבדה כאנליסטית הונאות בקבוצת ה-Data Science ב-Waze.

** הדעות המוצגות בניוזלטר הן דיעותינו האישיות בלבד **