בינה מלאכותית / צילום: שאטרסטוק
קופון לכל רגש/ דינה נבות, מנהלת חטיבת שיווק, פרסום ופיתוח עסקים, מזרחי טפחות
סניקרס הפך בעזרת הדאטה לאחראי על מצב הרוח באינטרנט
כיום, מפרסמים יכולים לאסוף דאטה אינסופית על הלקוחות שלהם, בזמן אמת, ויכולים לזהות הזדמנויות שיווקיות ברמת דיוק גבוהה מאי-פעם. עם זאת, רבים מהם עושים שימוש בדאטה בעיקר על מנת למכור, וכך מפסידים הזדמנויות לספר את הסיפור של המותג, לחזק את הבידול שלו, ואף להפוך את הדאטה עצמה לתוכן מעורר עניין.
דוגמה טובה לאיך עושים זאת ניתן לראות במהלך של סניקרס, שהוציא לפועל מהלך Storytelling מבוסס-דאטה, שחיזק את בידול המותג מול המתחרים, וסיפר סיפור מבודל בזירה צפופה ותחרותית.
סניקרס, שמבססים בשנים האחרונות את המיצוב שלהם כ"פריט לשעת חירום", תחת הסלוגן "you're not yourself when you're hungry", זיהו פוטנציאל לחיבור ל-Biggest Data שיש - כל מה שנכתב ומפורסם ברשתות חברתיות באינטרנט.
הם בנו אלגוריתם, שמזהה את הסנטימנט ברשתות כפייסבוק, טוויטר ויוטיוב, ובמידה שהוא שלילי במיוחד, נשלח בזמן אמת קופון להטבה אישית לקניית החטיף בחנויות, כשעומק ההטבה מותאם לעוצמת הסנטימנט ברשת. כך בעצם לכל קופון היו סיפור, רקע וסיבה - בין אם הסיבה הייתה ירידה במוראל בגלל מזג האוויר, תוצאות הבחירות, ואפילו ספוילרים ל"משחקי הכס".
באמצעות תוכן מבוסס-דאטה, המותג "יצא מגבולות הקטגוריה" והפך את עצמו למגדיר "מצב הרוח באינטרנט", תוך שיתוף פעולה עם תוכניות בוקר פופולריות בטלוויזיה. מדי בוקר צרכנים התעדכנו במחיר הנוכחי של סניקרס, ובסיבות האפשריות לסנטימנט ברשתות החברתיות. במקום לחזר אחרי צרכנים, המותג יצר תוכן אטרקטיבי שגולשים חיפשו באופן יזום.
החיבור המתמשך לדאטה ייצר למותג הזדמנויות רבות לשמירה על רלוונטיות גבוהה באמצעות פנייה לצרכנים בזמנים של שיאים פוטנציאליים של כעס. למשל, בפקקי תנועה, רגעי שפל פוליטיים וגם אחרי הפסדים במשחקי ספורט - בעצם, כל נושא שמעורר מחלוקת ותרעומת הפך למנוף שיווקי פוטנציאלי עבורם.
הדאטה מייצרת לנו הזדמנויות מדהימות וחדשות לעשות Storytelling, תוך הפיכת הדאטה עצמה לתוכן מבדל ומעורר עניין. מי שמשתמש בו רק כדי למכור - מפסיד.
רשת של כדורסל ושל נתונים / אסף אזולאי, מנהל מטה שיווק ופרסום, בנק הפועלים
בליגת ה-NBA פיתחו כלים שמחזקים את מעורבות האוהדים
עכשיו, אחרי שלברון ג'יימס וסטף קרי נפגשו שוב למאבק האליפות, זה זמן טוב להכיר צד נוסף של ליגת הכדורסל הטובה בעולם - את הצד הטכנולוגי שלה.
אנחנו שומעים הרבה בשנים האחרונות איך בעולם של ביג דאטה, טכנולוגיות מידע מעצבות מחדש את הספורט. הן שינו כבר לחלוטין את האופן שבו קבוצות בונות את סגל השחקנים. זוכרים את בראד פיט בסרט "מאניבול"? היום כמעט בכל קבוצה ב-NBA יש תפקיד של Data Analyst. הטכנולוגיה משפרת את ההכנה הפיזית של השחקנים, למשל באמצעות wearables (טכנולוגיה לבישה) לניטור דפוסי שינה, עומסים ועייפות. היא אפילו עוזרות לגבש טקטיקות משחק - למשל לזרוק יותר שלשות. התובנה האנליטית הזאת הביאה לגולדן סטייט את הניצחון השני בסדרת הגמר השנה.
הנהלת ה-NBA מרחיבה את הפוטנציאל של הטכנולוגיה מעבר לגבולות המגרש, עם אקו-סיסטם של יזמים, משקיעים, חברות עסקיות ועוד, שהופכים את ה-NBA לארגון גמיש ומהיר שמאמץ חדשנות - גם בשיווק. בין השותפים של הליגה לפיתוח כלים שיווקיים מבוססי בינה מלאכותית אפשר למצוא ענקיות כמו מיקרוסופט ואינטל, לצד WSC Sports Technologies הישראלית.
WSC פיתחה מוצר שמזהה במדויק ובזמן אמת את נקודת ההתחלה והסיום של כל מהלך במשחק באמצעות Machine Learning ו-AI. היכולת הזו תורגמה לסרטוני highlights ("זרקור" למהלכים הגדולים) בהתאמה אישית, שמופקים מיידית וללא התערבות אנושית. הפלטפורמה אף מאפשרת למשתמשים לייצר "חוקים" משלהם. כך למשל, אוהד יכול לבקש לקבל סרטון של כל שחקן מהקבוצה שלו שיקלע שש שלשות במשחק. בשנה האחרונה הופקו 10,000 סרטונים כאלה, שתרמו לשיא של 12 מיליארד צפיות וכמובן לרמת מעורבות אדירה של האוהדים.
כלי נוסף מבוסס AI של מיקרוסופט, מסנן, מקטלג ואוצר באופן אוטומטי את כל זרם המידע שמגיע מצילומי המשחקים. החידוש הזה חוסך מאות שעות של עבודה ידנית של מיון ותיוג, והוא עוד נדבך בסיפור גדול יותר של שליטה במידע העצום שסובב אותנו. הפלטפורמה הזאת תאפשר בעתיד הקרוב לפתח מנועי צמיחה חדשים, כולל מוניטיזציה של התוכן הדיגיטלי העצום של הליגה.
גארת' קייס, ה-VP IT של ה-NBA, אמר בראיון שזהו צעד ראשון שרק מרמז על הפוטנציאל האדיר שיש בטכנולוגיה הזו. הליגה ממנפת היום את הטכנולוגיה למהלכי שיווק מותאמים בערוצים השונים, גם לטובת הצעות ערך חדשות לספונסרים וגם לחיזוק הקשר שלה עם האוהדים ברחבי העולם. המהלכים האלה הם חלק מאסטרטגיה דיגיטלית מבוססת מובייל שגם זיכתה את ה-NBA במקום העשירי של החברות החדשניות בעולם על פי המגזין Fast Company.
הכלים האלה הם דוגמה לעולם הולך ומתרחב של פיתוחים מבוססי AI שמביאים את ה"one size fits all" בשיווק לקבורתו הראויה. בעידן המידע אנחנו רוצים להבין כמה שיותר מהר מה באמת חשוב, ואנחנו רוצים גם תחושה של שליטה וביטחון בהחלטות שלנו. היום יחידות השיווק יכולות לאפשר את זה - הן בדרך שאנחנו צורכים ספורט, ובוודאי כשזה מגיע להחלטות הפיננסיות שלנו.
לא טוב היות האלגוריתם לבדו / סיגלית הורן-גלפרין, משנה למנכ"לית, איגוד השיווק הישראלי
Stitch Fix עושה שילוב נכון של אלגוריתמים עם סטייליסטים אנושיים
Stitch Fix היא חנות הלבשה אונליין שמציעה מכירה לפי סגנון אישי בשיווק המוני. תמורת "דמי עיצוב" של 20 דולר את (וגם אתה) מקבלת הביתה קופסה ובה חמישה פריטי לבוש ואביזרים שנבחרו במיוחד בשבילך. הפריטים נבחרים באמצעות בינה מלאכותית, משוב צרכנים ובחירות של סטייליסטים אנושיים. הלקוחה יכולה להשאיר אצלה את כל הפריטים ולהתקזז על דמי העיצוב מהחשבון הכולל, להחזיר חלק מהפריטים או את כולם. כל הפעולות הללו נכנסות למאגר החברה כדי לשפר את האלגוריתמים במטרה שהפריטים בקופסה הבאה יתאימו כמה שיותר לסגנון הלבוש ולתקציב של הלקוחה.
קתרינה לייק, מייסדת ומנכ"לית החברה, השכילה להבין כי המודל המסורתי לקניית בגדים בחנויות כנראה מגיע לסופו, וגם מודל האיקומרס הקיים היום נראה לה מסורבל ולא מותאם מספיק ללקוח העתידי. היא הבינה שצריך להמציא מודל חדש. את החברה שלה היא ייסדה ב-2011 בסן פרנסיסקו, וכנראה שהיא עושה משהו נכון כי ב-2017 כבר הייתה לה הכנסה של כמיליארד דולר ו-2.2 מיליון צרכנים פעילים. החברה ממשיכה להשתפר כל הזמן באמצעות עוד ועוד יוזמות וניסיונות שמבוססות על תובנות מהבינה המלאכותית, במטרה לתת שירות יעיל וטוב יותר ולייצר קניות חוזרות.
AI ו-Data Science הם חלק מהדי.אן.איי של החברה - שלא כמו חברות אחרות המכניסות אותם לתוכן, האלגוריתם נבנה סביב הלקוחות והצרכים שלהם, והפיתוח והשימוש בבינה המלאכותית הוא חלק אינטגרלי ובסיסי בחברה. אם מסתכלים על זה לעומק, זה אפילו נשמע הגיוני: התאמה וטעם מורכבים מהמון מרכיבים מדידים, כמו צבע, מבנה גוף, עונה בשנה, טרנדים ועיסוק, אז למה שלא נשתמש בהם?
אבל הסיבה העיקרית שבגללה בחרתי במותג הזה היא דווקא השילוב של שימוש באלגוריתמים עם סטייליסטים אנושיים. מתברר כי גם כשמדובר על קמעונאות חדשה, שמסתכלת ומתכננת מודלים עשר שנים קדימה, עדיין יש מקום נכבד לאנשים. ברגעים מסוימים הדאטה והנוחות הדיגיטליות מספיקות לנו, למשל, כשקונים את הג'ינס המושלם וכל פעם רק נכנסים, בוחרים את אותו הדגם ומזמינים. אבל יש רגעים שאנחנו מחפשים משהו מיוחד, מ"שמלה לחתונת צהריים באוגוסט" ועד "אני מתחילה עבודה חדשה". עבור אלה יש לחברה את הסטייליסטים שיודעים לייצר את המראה הנכון לאירוע המתאים וקשובים לניואנסים.
כמו שאומרת לייק, מנכ"לית החברה: "אדם טוב כשלצידו אלגוריתם טוב שווים יחד הרבה יותר מאדם טוב לבד או אלגוריתם טוב לבדו".
הפוך גדול עם הרבה קצף ובינה / לילך שולומון כהן, מנהלת אגף שיווק, תנובה
סטארבקס לא מפסיקה להתאים את עצמה לצרכן הדיגיטלי
הנקודה שבה טכנולוגיה מתחילה להשפיע מהותית על חיינו היא דווקא הנקודה שבה היא נעלמת, הופכת לשקופה. ניווט לווייני לדוגמה. סביר שלא נשמע היום דיון על ניווט לווייני, אבל ווייז, Google Maps ודומיהם נמצאים בשימוש יומיומי ומשפיעים ומשנים את דרכם (תרתי משמע) של עשרות מיליונים. כך גם הטכנולוגיה להעברת שיחות על גבי האינטרנט; לאיש לא נראה מוזר או מתקדם במיוחד לבצע שיחת אינטרנט בפייס טיים, ווטסאפ או פייסבוק מסנג'ר מכל מקום לכל מקום.
תחום הבינה המלאכותית נמצא בשלב ביניים. ברור כי מדובר בטכנולוגיה שתחולל שינוי מהותי בכל תחום, אבל השלב שבו ההשפעה על הצרכן הופכת ליומיומית עדיין רחוק. אנחנו כאנשי שיווק מחפשים בדיוק את הנקודה הזו, שבה הטכנולוגיה הופכת מאוסף של שיחות מורכבות על העתיד וניסויים, להשפעה אמיתית ודרך לשפר את החוויה או המוצר שאנחנו מספקים.
בודדות החברות שכבר פיצחו את הדרך לשפר לצרכן מוצר או שירות באמצעות שימוש בבינה מלאכותית. אחת הבולטות שבהן היא סטארבקס. אולי אין לה את הקפה הכי טוב בעולם, אבל אני תמיד מצליחה ללמוד ממנה עוד משהו על הצרכן הדיגיטלי בחברות ענק שמשרתות מיליוני צרכנים ביום.
לפני כעשור, בראשית ימי המדיה החברתית, סטארבקס הייתה הראשונה להשיק אתר מבוסס חוכמת המונים (My Starbucks Idea), שהזמין לקוחות לדרג מוצרים ולהציע שיפורים שהוטמעו אחר כך. הרשת הייתה הראשונה לפתח מועדון לקוחות סביב האפליקציה שלה והפכה את הקנייה במובייל לחוויה בפני עצמה. היום היא מהראשונות להתבסס על טכנולוגית AI והפעלה קולית.
לפני כשנה לקחה סטארבקס את שירות ההזמנות מרחוק שלה צעד קדימה והשיקה כבטא את My Starbucks Barista - בוט המאפשר הזמנה קולית של הקפה. פשוט דברו לאפליקציה או לאלקסה כמו שאתם רגילים לדבר לבריסטה או למלצרית בבית הקפה השכונתי שלכם, זה שמכיר אתכם ויודע בדיוק איך אתם שותים וכמה בדיוק אתם ממהרים.
הבוט My Starbucks Barista יודע בדיוק מה שתיתם אתמול, בשבוע שעבר או באותו יום בדיוק בשנה שעברה, איזו עוגייה אתם הכי אוהבים ולאיזה מרכיב מזון אתם אלרגיים. הוא גם יודע מה העומס בסניף, מה מזג האוויר, כמה אתם רחוקים ואת מפת הפקקים שבדרך. את כל המידע הזה הוא הופך לשמיש ומדויק לצרכן - הוא יעדכן אתכם מתי לצאת ומתי הקפה מוכן. הוא יציע לכם קופון רלוונטי או מוצר נוסף שמבוסס על הרגלי הקנייה או השתייה שלכם.
האמריקאים, שהפכו את קניית הקפה, שיש שיגידו שהיא מהפעולות הפשוטות בימינו, לאתגר מורכב (הפוך בינוני, מעט קצף, חלב שקדים, נטול, ושלא יהיה רותח) - מוצאים המון נחמה בבוט הסטארבקס שלהם. הוא מדבר איתם, הופך עבורם את הטכנולוגיה לשקופה ואת החיים לקלים ונוחים יותר, לפחות בכל מה שקשור לקפה ועוגיית גרנולה אורגנית ללא גלוטן.
רואה לך בעיניים/ ישי מנדיל וארנון שפירא, סמנכ"לי שיווק, יוניליוור ישראל
דיסני עוקבת אחר הבעות הפנים של הצופים כדי לזהות את שובר הקופות הבא
בימים שבהם אמזון יכולה לחזות מתי תרכשו את השמפו הבא ונטפליקס יכולה לנבא מה יהיה הבינג' הבא שלכם, נראה אך טבעי שהוליווד תתחיל להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות מי יהיה שובר הקופות הגדול הבא, ויותר מכך - לשפר את הסיכויים להיות כזה.
אחת השאלות שמעסיקות את דיסני, כמו את רוב יצרני התוכן וגופי המדיה, היא איך ניתן לחזות מראש אם סרט יהפוך ללהיט קופתי. גופי המדיה והאולפנים מוכנים להשקיע כסף רב כדי לפצח את הנוסחה שתוביל לשובר הקופות הבא. היום, יותר מתמיד, אפשר להצליח בכך באמצעות האינטליגנציה המלאכותית.
דיסני, כיצרנית תוכן ותיקה שהעניקה חיים לעשרות אייקונים ודמויות המוכרות סביב הגלובוס, וכאחד מתאגידי המדיה הגדולים בעולם, מחפשת בשנים האחרונות אחר הטכנולוגיות החדשות שיסייעו לה להבין טוב יותר את קהליה. הבנת הקהלים תאפשר לה למשוך יותר קהל, לטרגט קהלים מדויקים חדשים ובכך להגדיל את הכנסותיה מתוכן ומרצ'נדייז.
איך היא עושה זאת? בדרכי השיווק הרגילות כמובן, אבל גם באמצעות פרויקט אינטליגנציה מלאכותית וטכנולוגיית זיהוי הבעות פנים. דיסני משתמשת בטכניקות למידה חדשניות כדי לעקוב אחר הבעות הפנים של קהל הצופים בסרטיה ולאמוד כל תגובה רגשית אליהם. המדענים השותפים בפרויקט, מציינים כי טכנולוגיית ה-"FVAEs" (ראשי התיבות של Factorized variational autoencoders) עובדת כל כך טוב, עד שלאחר צפייה של 10 דקות בפניו של אדם בקהל, ניתן לחזות כיצד הוא יגיב לשאר הסרט.
הטכנולוגיה גם יודעת ללמוד ולזהות הבעות פנים רבות של הצופים בסרט, כמו חיוכים וצחוק, ויכולה ליצור הקשרים שיראו אם סרט מסוים מקבל את התגובה הרצויה במקום הנכון ובזמן הנכון.
צוות המחקר של דיסני בדק את הטכנולוגיה באולם בן 400 מושבים, אשר צויד בארבע מצלמות אינפרה אדום, שצילמו את הקהל במהלך 150 הקרנות של מגוון סרטים, מקלאסיקות כ"ספר הג'ונגל" ועד סרטים חדשים כ"Big Hero 6". התוצאה? בסיס נתונים ובו 16 מיליון הבעות פנים בולטות, מאלפי צופים. הנתונים תורגמו אוטומטית לסדרת מספרים המייצגת תכונות אנושיות ספציפיות, כמו עד כמה העיניים פקוחות לרווחה (תחושת הפתעה) או כמה רחב חיוכנו.
האם הטכנולוגיה תצליח לנבא רגשות שטרם חשנו? יהיה מעניין לראות כיצד הטכנולוגיה החדשה תשפיע על תגובות הקהל לסרטים העתידיים של דיסני וכמובן איך היא תשפיע על השורה התחתונה של ענקית המדיה.
פלייליסט מנצח / גלי שבד, סמנכ"לית בכירה, ראש אגף שיווק אסטרטגיה ודוברות, כלל ביטוח
ספוטיפיי הביסה את אפל, גוגל ואמזון בזכות שימוש נכון בכלים הטכנולוגיים
ספוטיפיי, ספקית שירותי המוזיקה בסטרימינג הגדולה בעולם, הונפקה בניו-יורק ונסקה ביום המסחר הראשון שלה לשווי של כ-30 מיליארד דולר. ההישג המרשים מתווסף לשורה סטטיסטית יוצאת דופן, הכוללת הכנסות של כ-5 מיליארד דולר בשנה החולפת, פעילות ביותר מ-60 מדינות, ומתן שירותים לכ-160 מיליון משתמשים פעילים, מתוכם 70 מיליון לקוחות משלמים. אז איך הפכה ספוטיפיי תוך פחות מעשור למובילת שוק בזירה תחרותית הכוללת את ענקיות הדיגיטל אפל, גוגל ואמזון, ושחקניות מתמחות ותיקות נוספות?
זוכרים שאי-שם בשנות ה-80, היינו מבקשים מחבר טוב שיכין לנו מיקס-טייפ עם אוסף שרים שקולע בדיוק לטעם שלנו? זה בדיוק מה ששירות ה-Discover weekly playlist של ספוטיפיי יודע לעשות. מדי שבוע מקבל כל מנוי פלייליסט אישי עם 30 שירים חדשים. אמנם שירותי המלצות מוזיקה קיימים כבר שנים אצל רוב המתחרות בשוק, אבל אף שירות אחר לא זכה להצלחה דומה.
כמעט כל המנויים משתמשים בשירות ומוסיפים את השירים המוצעים בו למועדפים שלהם, היו גם כאלו שהתרגשו כל כך מהאופן האינטימי שבו השירות מכיר אותם, שאף "הציעו לו נישואין" ברשתות החברתיות, ומעל לכל - השירות הפך למחולל נאמנות ויתרון תחרותי מבדל עבור ספוטיפיי.
טכנולוגיית ה-Echo nest, המבוססת על בינה מלאכותית ולמידת מכונה שנרכשה על-ידי ספוטיפיי ב-2014, מאפשרת לחברה לנתח את היסטוריית ההאזנה של המשתמש ולבנות עבורו "מפת טעם אישית", שיודעת לנבא הרבה יותר מהסגמנטציה הקלאסית, המחלקת את המשתמשים לחובבי רוק, פופ וכדומה.
אבל הסוד האמיתי ליכולת הניבוי המופלאה, טמון בכלל ביותר מ-2 מיליארד הפלייליסטים האישיים הנוצרים על-ידי משתמשי השירות. האלגוריתם החכם של ספוטיפיי יודע לנתח ולהצליב שירים מפלייליסטים שלך עם אלה של משתמשים בעלי מפת טעם דומה, ולהמליץ לך על שירים שעדיין לא שמעת ויש סיכוי טוב שבקרוב תשמע בריפיט.
לספוטיפיי יש כבר היסטוריה ארוכה של פיתוח ורכישת טכנולוגיות מבוססות ביג דאטה, בינה מלאכותית ולמידת מכונה שתורגמו להצלחות עסקיות. היישומים לא נגמרים רק בכלי Discovery מתקדמים למשתמשים, אלא גם בכלים לקהל האומנים אשר זוכים במכלול כלים אנליטיים מתקדמים בדומה ל-google analytics ולפלטפורמת Fans First המאפשרים פרסונליזציה ואינטראקציה חווייתית עם המעריצים.
גם בפעילות התקשורתית הגלובלית, החברה ממנפת באופן חכם וקריאטיבי את המידע הנצבר על הרגלי האזנה של משתמשי השירות. כותרות הקמפיין שלה כללו בין היתר: "לאיש היקר שהשמיע את השיר 'Sorry' 42 פעמים בוולנטיין דיי. מה עשית?" ו"3,749 אנשים יקרים שהאזינו ל'It's the End of the World as We Know It' ביום של הצבעת הברקזיט, תחזיקו מעמד".
לאחרונה ספוטיפיי הכריזה על מיזם בינה מלאכותית חדש ושאפתני, שבמסגרתו תסייע לאומנים בתהליך הקריאטיבי, ופרשנים כבר מהמרים שבעתיד הלא רחוק חלק גדול מהמוזיקה שאנו צורכים ייווצר על-ידי אלגוריתם "מחולל להיטים אוטומטי". תיהנו.
מתלבשת על הביג דאטה / שלי שמיר קינן, סמנכ"לית שיווק, קוקה-קולה
זארה עושה שימוש נכון ב"מרכיב הסודי" המגדיל רווחים ומייצר יתרון תחרותי
זארה ביסודה היא חברה מהפכנית שחושבת בענק. כחלוצת ה-fast fashion היא הגדירה מחדש את סטנדרט ה-time to market מרגע היווצרות הטרנד ועד לארונם של הצרכנים, ובכך הפכה לקמעונאית האופנה המצליחה בעולם.
אבל זארה היא לא רק מובילה בתחום האופנה. המודל העסקי נשען על חדשנות טכנולוגית למקסום היעילות וחוויית הצרכן, כך שלמעשה זארה היא חברת טק לכל דבר. סוד כוחה טמון בשרשרת האספקה החכמה המתנהלת על בסיס מערכות בינה מלאכותית וביג דאטה המוטמעות מקצה לקצה - מהפריטים בחנות, דרך הקופות, אתר האיקומרס, מערכות ה-CRM, המרלו"ג המרכזי ועוד.
המערכות לומדות את העדפות הצרכנים על-ידי הרכישות שנאספת בזמן אמת, כך שבכל רגע נתון ניתן לדעת אילו פריטים פופולריים ביותר, מה טעמם של הצרכנים בסניף, גובה ההוצאה של כל סל קנייה ואפילו מה משקל הקונים באזור מסוים, כלומר אילו מידות הן המבוקשות ביותר. מערכות הבינה המלאכותית אוספות את המידע, מנתחות ומפיקות תובנות שעל פיהן מותאמת מיידית הקולקציה הבאה המגיעה לחנות תוך ימים ספורים. במילים אחרות, בזכות מערכות ה-AI ממקסמים את פוטנציאל הגדלת המכר על-ידי התאמה כמעט מושלמת בין ביקוש להיצע.
לא מדובר רק בהחלטה אילו פריטים ישונעו מהמחסן לסניף ברמת תפעול והפצה. מדובר בחשיבה הוליסטית, די.אן.איי של חברה, החל מניתוב פס הייצור ועד למוכרים בסניף. התובנות מגיעות ישירות גם אל המעצבים ומוטמעות במערך השיקולים לקביעת הטרנדים החמים, בחירת הבדים, הטקסטורות וכו'.
כמו רבים אחרים, גם אני ביקרתי בסניפים שונים של זארה בחו"ל. פעם אחר פעם הופתעתי לגלות כי אין מדובר בהעתק מדויק של המוכר לי מהארץ - הקולקציה קצת שונה, סידור החנות, אופן הצגת הבגדים. זה לא רק כי "הטעם של הצרפתים שונה" או ש"המדינה יותר קרה". הניתוח והבקרה של ה-AI הם ברזולוציה עמוקה הרבה יותר, ברמת סניף, שכונה, אזור - והמבחר בהתאם. ההצלחה של זארה והאהדה לרשת נובעות לפיכך גם מהיכולת להעניק לצרכנים בדיוק את מה שהם רוצים, מתי שהם רוצים, ובכך להשיג יתרון תחרותי משמעותי בשוק רווי וצפוף.
חדשנות טכנולוגית לא מסתיימת רק במערך ה-AI. מדובר במרכיב אינטגרלי-אסטרטגי בחברה, ובשנה האחרונה נוסו פיתוחים נוספים להגברת חוויית הצרכן, כמו מערכות self service check out ומציאות רבודה להדגמת קולקציות בחנויות, מערכות click & collect מתוחכמות וטכנולוגיית RFID (תיוג אלקטרוני) הפועלות בתאי המדידה שבעזרתן ניתן לקבל המלצות להשלמת מראה/פריטים משלימים/המלצות תוך כדי מדידה.
כשם שפרצה דרך בעולם האופנה, זארה היא סמן ימני גם במינוף טכנולוגיה להגברת מכר, רווחיות ונחשקות. מערכות ושיטות שיוטמעו בה יהפכו למודל לחיקוי ורף עליון שחברות אחרות יאלצו לעמוד בו כדי לעמוד בתחרות.
צעדים בוני אימון / בשמת שדה, סמנכ"לית שיווק ושירות, דואר ישראל
אנדר ארמור יצר פלטפורמה חכמה שמספקת ערך אמיתי למתאמן המודרני
בגיל 40, במסגרת המשבר (לא, זה לא 30 החדש, מי שאומר את זה משקר) החלטתי שאני חייבת להתחיל לרוץ. הייתי סמנכ"לית השיווק של מי עדן ונת*נו לראשונה חסות למרוץ הלילה של ת"א. האנרגיות המדהימות היו מדבקות בצורה שגרמה לי כבר באותו לילה לחפש את הדרך להפוך מאחת שצועדת לאחת שיודעת לרוץ. מאז חוו הרגלים שלי אלפי קילומטרים בריצה ואחר כך גם באופנים ושחייה (הגיע משבר גיל 45). למרות שרוב הימים שלי מתחילים לפני השעה 5:00 בבוקר אני לא מגדירה את עצמי כספורטאית ותמיד מחפשת עוד כלים שיאפשרו לי ללמוד מה אני יכולה לעשות טוב יותר על מנת להגיע למטרות שממשיכות לאתגר אותי.
סיפור הבינה המלאכותית של מותג אנדר ארמור מרתק במיוחד. זהו מותג חדשני, הצומח בצורה יוצאת דופן. המותג אנדר ארמור פותח על-ידי ספורטאי, שחקן פוטבול צעיר בשם קווין פלנק שהיה חדור מוטיבציה לעשות שינוי ולפתח מוצר שיענה על הצורך האמיתי שלו בזמן פעילות גופנית. עד אז, ספורטאים רצו כשהם לובשים חולצות כותנה סופגות זיעה שהפכו לכבדות במהלך הריצה. פלנק פיתח חולצה שמנדפת את הזיעה ובכך יצר מהפכה בעולם הספורט.
המותג אנדר ארמור קיים רק 22 שנה, והוא מותג הספורט הצומח ביותר והשלישי בגודלו בעולם, בעל מחזור כספי של 5 מיליארד דולר. החברה ממשיכה גם היום לפתח מוצרי ספורט מיוחדים למקצועני הספורט ולספורטאים החובבים, ולא עומדת במקום לרגע.
כחברה חדשנית ופורצת דרך במהותה, כאשר עבדו באנדר ארמור על פיתוח אפליקציה לניטור הפעילות הספורטיבית, היה ברור שזו לא תהיה עוד אפליקציה למעקב אחר אימונים, אלא מערכת פרסונלית המייצרת ערך מוסף אמיתי. לצורך המשימה נבחרה מערכת ווטסון של חברת IBM, מערכת מחשב קוגניטיבית מבוססת בינה מלאכותית שהותאמה לעולם הבריאות והכושר. על בסיס מערכת זו פותחה אפליקציה, הראשונה בעולם, שמהווה בעצם מאמן כושר אישי שעוקב 24/7 אחר פעילותו הגופנית והפיזית של המשתמש ומעודד אותו בזמן אמת.
האפליקציה מודדת באמצעות סנסורים שונים את מצבו של המשתמש לאורך היום, בשעות הפעילות העצימה וגם אחריה, כולל עזרים שונים מבית המותג, ונסמכת גם על הזנת ואפיון נתוני פעילות גופנית, תזונה ואפילו איכות השינה. המערכת שואבת גם מידע ממקורות חיצוניים, כגון מזג אוויר ונתונים סביבתיים שונים העשויים להשפיע על יעילות האימונים, ומשקללת אף אותם בכל דקה. בנוסף, המערכת מאפשרת לכל אחד להגדיר את היעדים האישיים שלו מראש, בוחנת את קצב ההתקדמות הפרסונלי שלו ומציעה לו דרכים להתקדם ולהגיע למטרות.
זוהי דוגמה מושלמת בעיניי למותג שהשקיע עבודה רבה ביצירת פלטפורמה חכמה ומתקדמת על מנת לספק ערך אמיתי למתאמן המודרני, בהיותו מותג הספורט הראשון שאימץ בינה מלאכותית על מנת להבין טוב יותר את מכלול הנתונים של המשתמש, לנתח אותם, ולספק לו את הקואוצ'ינג האישי המותאם לו, על מנת שיוכל להיות לשדרג את יכולותיו הספורטיביות ולחיות חיים בריאים יותר בגוף חזק יותר.
המיזוג של האונליין והאופליין / רונן קרסו, סמנכ"ל שיווק, איסתא
טסקו ממקדת את מאמצי המכירות באמצעות מערכת אופטימיזציה של מלאים
הבינה המלאכותית תהיה עבור חברות רבות השימוש העיקרי להגדלת ההכנסות והרווחים. בעסקים שבהם תדירות הקנייה והשימוש גבוהים יותר, כך האטרקטיביות בשימוש בבינה מלאכותית תגדל. מילת המפתח היא שימוש במגוון הרחב ביותר של נתונים על מנת להגיע לדיוק מקסימלי.
רשת טסקו הבריטית, היא רשת הקמעונאות השלישית בעולם אחרי וולמארט וקרפור, עם כ-7,000 חנויות ב-9 מדינות והכנסות של 56 מיליארד פאונד.
כבר בשנות ה-90 החלה טסקו באיסוף נתונים על לקוחותיה, והיא הייתה מהראשונות שלמדו על הצרכנים ועשו במידע שימוש מושכל.
טסקו פילחה את הלקוחות לקבוצות והעלתה את הפדיון מהקופונים האישים בצורה חדה, מ-4% ל-70%. באמצעות מאגר הנתונים וכרטיס אשראי עצמאי טסקו נכנסה לתחום חדש, לכדה את ההורים שהוציאו את כספם במקום אחר והעבירה אותם למועדון הבייבי שיצרה. באופן הזה היא הגיעה לנתח שוק של 24% בשוק התינוקות.
באמצעות מערכת אופטימיזציה של מלאים, שהתבססה על נתוני קניות היסטוריים ותחזית מזג אוויר, טסקו התאימה את המלאי בחנויות והצליחה בכך לחסוך מאות מיליוני פאונדים, ולמקד את מאמצי המכירות שלה בהתאם. טסקו הכינה את הקרקע לטכניקות של למידה ממוחשבת, שיובאו לארגון על מנת לקבל את הנתונים שלה, כך שבסמוך לנתונים בזמן אמת ניתן יהיה להשתמש בהם. היא משתמשת באינטליגנציה מלאכותית ובלמידה ממוחשבת גם כדי לשפר את יעילות הקנייה, ומשלבת אלגוריתמים בכל רחבי העסק וביישומים פנימיים.
חטיבת המעבדות של טסקו מפתחת את ממשקי ה-API שלה, כך שקונים באונליין יוכלו להתחיל להתאים אישית את הקניות שלהם, לקבל התראות אוטומטיות על ירידת מחירים עבור פריטים מסוימים ולהזמין מצרכים. החשיבות של יצירת לולאת נתונים שבה כל מה שנודע נלכד, הביאה לבניית מודלים ששוקפו בחזרה לעסק כדי לקבל החלטות טובות יותר.
טסקו גם משתלבת כעת עם Google Home ומאפשרת ללקוחות להוסיף פריט לסל שלהם בכל עת, באמצעות פקודות קוליות.
קמעונאים מקוונים כמו אמזון עושים הכל עם מנועי המלצה ואופטימיזציה של המחסנים, ולעומתם קמעונאים כמו טסקו עדיין נשענים על החנויות פיזיות שלהם. האתגר של טסקו הוא לנסות למזג נתונים מן העולם הפיזי ומן האינטרנט. היא חרתה על דגלה לחבר מודיעינית את כל הנתונים ולשלב אותם בכל תהליכי האספקה והמכירה, ונראה שהיא עושה זאת היטב.
בגוף היא מבינה / קרן נהיר, סמנכ"לית שיווק, אופל
Zeekit מאפשרת למשתמש לראות איך ייראה עליו הבגד, ומצמצמת את חסמי הקנייה
עד לפני כמה שנים, המושג בינה מלאכותית התכתב בתפיסה הרווחת עם השתלטות מחשבים על העולם, צמצום משרות וגיקים. אבל בשנים האחרונות ברור שפיתוחי בינה מלאכותית הם הבאזז החם, שמאפשר לא רק מדע ורפואה מתקדמים, אלא גם הבנה צרכנית וקשר עמוק יותר של מותגים עם הלקוחות שלהם.
במקביל, הסחר המסורתי עובר טרנספורמציה עם המעבר לצרכנות דיגיטלית, שפוגעת בכוחן של נקודות המכירה הפיזיות, ומייצרת דילמות חדשות גם לחברות המסחריות וגם לצרכנים. הצרכן צריך לסגל לעצמו כלים חדשים כדי להעריך את המוצרים שהוא קונה ברשת. ליבת הדילמה הצרכנית בעולם האופנה נעוצה בקושי לתרגם את הבגד באתר, שנראה נפלא על הדוגמנית בתמונה, להבנה של איך הוא ייראה עליי, הצרכנית, בחיים האמיתיים. מצד המשווקים בעולם האופנה הדיגיטלי, דוגמת אסוס, נקסט, אמזון ואחרים, ליבת הדילמה נעוצה בצורך לזכות באמון הצרכן, למקסם מכירות ולמזער את אופרציית ההחזרות מסביב לעולם כתוצאה מן הפער בין הציפייה למציאות.
סביב הפער הזה, בין הצרכן למשווק, בנתה חברת Zeekit הישראלית גשר של בינה מלאכותית, בצורת פלטפורמת B2C ואפליקציית מובייל, שמאפשרת מדידה וירטואלית של בגדים טרם רכישתם. Zeekit הוקמה על-ידי יעל ויזל, ניר אפלבוים ואלון קריסטל, שהבינו שעל הפער בחוויית הקנייה המקוונת יוכלו לגשר באמצעות הרקע ההנדסי שלהם. הטכנולוגיה שלהם מוטמעת ככפתור באתרי הסחר או באפליקציה, ומאפשרת למשתמש לראות איך ייראה עליו הבגד.
איך זה עובד? מצלמים תמונת גוף מלאה ומתחילים "למדוד". האפליקציה מעבדת את התמונה ובאמצעות שילוב של בינה מלאכותית ומציאות רבודה היא מייצרת לכל בגד את המנח המשוער על הגוף המצולם. כל בגד נסרק ומחולק לעשרות אלפי פיסות המאפשרות לתוכנה "להלביש" אותן על הגוף במדויק. אפשר לבנות אאוטפיטים מפריטים המוצעים בחנויות ובאתרים שונים, ולקבל המחשה של הבגד בהתאמה לפרופורציות הגוף. עד כאן - הערך לצרכן. על בסיס בינה מלאכותית, התוכנה גם יודעת להציע לקונים אאוטפיטים רלוונטיים להעדפתם האישית. ומכאן, עבור המשווקים מדובר במכרה זהב של דיוק צרכני והעמקת מכירה. לכן, לא פלא שהחברה גייסה 12.5 מיליון דולר וחתמה על הסכמי שיתוף פעולה עם ענקית הקניות אסוס ומותגי ענק כמו M&H ויוניקלו, שהבינו, שכפתור קטן יכול לחסוך להם מיליוני דולרים בנטרול חסמי הקנייה בקרב לקוחות אופליין מסורתיים, לצמצם החזרות ולהגדיל את הדיוק בהבנת העדפות הצרכנים. בתמורה מקבלת Zeekit מהמותגים 10%-12% מסכום הרכישה, כאשר הערך האמתי הוא באיסוף הדאטה ובלמידת העדפות המשתמש.
כששוק האופנה העולמי מוערך ב-3 טריליון דולר (על פי United Fashion), מתוכם כ-10% ובמגמת עלייה קניות האונליין - עולם הקמעונאות מבין שעליו להשתנות כדי לשרוד, ורק מותגים שידעו להתאים את עצמם לזירה החדשה יישארו בתמונה ויעצבו את עולם הקמעונאות העתידי. בזירה הזאת, ההזדמנויות העסקיות ושיתופי הפעולה הפוטנציאליים של Zeekit הם מלאי הבטחה.
החיים שלהם תותים / קרן וייזמן, סמנכ"לית שיווק, סודקסו-סיבוס
AgShift פיתחה אפליקציה שמגלה עד כמה טריים הפירות והירקות
40% מהמזון המיוצר כיום בעולם נזרק לפח. לעובדה מרחיקת הלכת הזו יש השלכות כלכליות, סביבתיות וחברתיות על כולנו. 1.3 מיליארד טונות של אובדן מזון שנתי ופסולת גורמים לכך שאנשים רבים בעולם נותרים רעבים, אך לנתון זה ישנן גם השלכות סביבתיות: האו"ם מדווח שמזון שנזרק לפח מייצר 3.3 מיליארד קוב של דו- תחמוצת הפחמן, שכידוע גורם להתחממות כדור הארץ.
תותי שדה לדוגמה, מתחילים להתקלקל מהרגע שבו נקטפו בשדה, כך ששעון החול מתחיל לפעול מרגע הקטיף ועד לרגע שבו התותים מוצאים את דרכם למקרר הביתי שלנו.
בעבר, החיבור לחקלאות היה קרוב יותר. אנשים עסקו בחקלאות וגרו בקרבת מקור ייצור המזון, כך שהדרך לשולחן הייתה קצרה משמעותית. כיום, הדרך להפצת המזון מורכבת וארוכה יותר.
טכנולוגיה של בינה מלאכותית וניתוח נתונים מאפשרות לעקוב אחרי התוצרת הטרייה שנקטפה בשדה, דרך השינוע לחנויות, וכל זאת במטרה להפחית את בזבוז המזון.
חברת AgShift מקליפורניה מתמחה בבינה מלאכותית לתחום החקלאות הטכנולוגית וזיהתה את החשיבות האדירה של ניהול איכות המזון. החברה פיתחה אפליקציה לסמארטפון שמשתמשת באלגוריתמים כדי לעזור לבוחני מזון בשלבים שונים של ההפצה. בוחני המזון מצלמים את התוצרת החקלאית, התמונות נשלחות לענן ומנותחות על-ידי שימוש בראיית מחשב ואלגוריתמים של Deep Learning, כך שאיכות התוצרת נאמדת לאורך נקודות שונות בשרשרת האספקה. הטכנולוגיה, שלא כמו בדיקות ידניות, מאפשרת לבוחנים לגבש חוות דעת אובייקטיבית יותר על איכות התוצרת החקלאית ונמנעת מחוסר עקביות בפרשנות איכות המזון. רמה גבוהה של עקביות לאורך שרשרת האספקה של המזון עוזרת למעשה לספק תוצרת איכותית יותר לצרכנים.
התוכנה של AgShift בענן מנתחת את התמונות שנלקחו בתהליך ויש באפשרותה לכמת את מידת "פציעת" הפרי, צבע, גודל ממוצע, עובש בפרי וכדומה, כדי לקבוע את איכותו.
ניקח לדוגמה את הקריטריון של ניתוח הצבע בפרי. המחשב מצליח לנתח אותו טוב יותר מהעין האנושית. אם, למשל, המחשב מאבחן כי התותים הם 90% אדום כהה בנקודת המשלוח, זה יכול להעיד כי הם בשלים יותר ואז הספקים יכולים להסיט את הסחורה ליעדים קרובים יותר, במקום להסתכן בכך שהם יתקלקלו בדרך ליעד מרוחק. אם, למשל, המחשב נותן דירוג נמוך לסחורה, ניתן למכור אותה בשוק במחיר נמוך יותר.
הפתרון לבזבוז המזון באמצעות יעילות משופרת של שרשרת המזון הקרה עשויה למלא את הצרכים התזונתיים של אוכלוסיית העולם עד 2050, וכן לשפר בצורה משמעותית את ההשלכות של פליטות פחמן לכדור הארץ.