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 למחלקות 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.

בעולם הסטארטאפים, ישנו קו דק בין התמדה עיקשת לבין התעקשות שעלולה להוביל למבוי סתום. ההבדל המשמעותי טמון ביכולת לזהות מתי שינוי הוא בלתי נמנע, ולבצע אותו בצורה שתשפר את החברה ותוביל אותה להצלחה, ולא להפך.

פיבוט (Pivot) הוא מהלך אסטרטגי חיובי שמטרתו להתאים את המוצר או המודל העסקי בצורה טובה יותר לצרכי השוק. במקום לראות בו כישלון, יש להתייחס אליו כצעד חיוני המאפשר לחברה לתקן את המסלול שבו היא צועדת ולהתפתח. השאלה המרכזית היא כיצד מזהים את הרגע הנכון לפיבוט ומבצעים אותו בצורה חכמה ויעילה.

מתי צריך לבצע פיבוט?

יזמים רבים מתקשים להבחין בין אתגרים שניתן לפתור לבין סימנים לכך שהכיוון העסקי שגוי. פיבוט אינו כישלון, אלא החלטה מחושבת המבוססת על משוב עקבי מהשוק והלקוחות. רבים מהסטארטאפים נכשלים בשנה הראשונה משום שאינם יודעים מתי להתעקש ומתי לשנות כיוון. יזמים מצליחים מבינים שאסור להם להתאהב ברעיון, ואם לקוחות מעלים שוב ושוב את אותן הסתייגויות, ייתכן והמוצר לא עונה על צרכי השוק וזה הרגע לשקול פיבוט.

איך לבצע פיבוט בצורה נכונה?

הקשבה לצרכי הלקוח – פיבוט מוצלח מתחיל בהבנה עמוקה של הצרכים והבעיות של הלקוחות. חשוב לא להתפתות לשנות כיוון באופן אקראי, אלא לזהות את התובנה המרכזית שמצביעה על כיוון מסוים שיוכל להוביל לצמיחה מחודשת וממוקדת.

שמירה על נקודות החוזקה והחזון של החברה – פיבוט לא אמור להוציא אותך לגמרי מהמסלול, אלא לעזור לדייק אותו. חשוב לשמור על הזהות של החברה ולהתאים את השינוי למטרות ארוכות טווח.

שינוי ממוקד, לא מהפכה מוחלטת – פיבוט לא בהכרח אומר "להתחיל מחדש". לעיתים, התאמה של קהל היעד, המודל העסקי או הפיצ'רים המרכזיים יכולה לעשות את כל ההבדל. המטרה היא לתקן את המסלול ולא להתחיל מההתחלה.

ולידציה של המסלול החדש – לפני שמשקיעים משאבים גדולים, כדאי לבצע ניסויים קטנים ולוודא שהכיוון החדש נכון. אם הנתונים תומכים בהחלטה, אל תהססו ללכת All In.

 המקרה של Fullpath - כשפיבוט הופך להזדמנות:

כשהקמתי את Fullpath יחד עם אהרון הורביץ, המנכ"ל, וישי גולדשטיין, סמנכ"ל הטכנולוגיה, החזון שלנו היה להעניק לעסקים קטנים ובינוניים את היכולות הטכנולוגיות של חברות Fortune 500. עם הזמן, הבנו שהרעיון שלנו לא היה מגובש מספיק והמשאבים שלנו החלו להיגמר. יחד החלטנו שהגיע הזמן לשינוי והחלטנו לבצע פיבוט בחברה. למעשה, עברנו שלושה פיבוטים מרכזיים עד שהגענו לרעיון הסופי, כל אחד מהם היווה נקודת מפנה משמעותית. במקום להמשיך באותו הכיוון, התעמקנו בלקוחות שלנו וגילינו שהטכנולוגיה שפיתחנו יכולה לפתור בעיות קריטיות דווקא בתחום הרכב.

השינוי הזה הוביל אותנו להתמקד בשוק האוטומוטיב בארה"ב, מהלך שהתברר כהחלטה האסטרטגית הנכונה ביותר שעשינו. כיום, Fullpath היא פלטפורמה מבוססת AI שמאפשרת לסוכנויות רכב לנהל את הלקוחות שלהן בצורה אוטומטית וחכמה, והחברה חווה צמיחה מתמדת. אנחנו עובדים כיום עם למעלה מ-1,200 לקוחות ברחבי ארה"ב, כולל סוכנויות רכב ויצרניות כמו מאזדה, יגואר ו-GM Motors.

איך מודדים פיבוט מוצלח?

לאחר הפיבוטים שעשינו ב-Fullpath, הבנו שניתן לחלק את ציר הזמן של החברה ללפני ואחרי. השינוי האסטרטגי לא השפיע רק על המוצר, אלא גם על כל המערכת העסקית של החברה. מכיוון שעבדנו בצמוד ללקוחות מהיום הראשון, הצלחנו למדוד את הצלחת הפיבוטים שלנו באמצעות שלושה פרמטרים מרכזיים:

ערך ללקוח ומוכנות לשלם (ARPA – Average Revenue Per User): מדד חשוב להצלחת הפיבוט הוא האם הלקוחות מוכנים לשלם יותר עבור המוצר. למשל, אם לפני הפיבוט לקוחות שילמו 100 דולר לחודש על המוצר שלכם, ולאחריו הם מוכנים לשלם 500 דולר, זהו סימן ברור לכך שהערך של המוצר עלה באופן משמעותי.

שימור לקוחות (Retention): כאשר הפיבוט מצליח, הלקוחות נשארים לאורך זמן ומפגינים שביעות רצון גבוהה, בעוד ששיעור הנטישה פוחת הודות לדיוק המוצר.

צמיחה והתרחבות שוק (Growth): אם הפיבוט מאפשר לחברה להיכנס לשווקים חדשים או להרחיב את קהל היעד שלה, זו עדות ברורה שהחברה מתקדמת בכיוון הנכון. השינוי צריך להוביל להזדמנויות חדשות ולספק אפשרויות לצמיחה יציבה ומתמשכת לאורך זמן.

לסיכום:
פיבוט הוא כלי חיוני בהתפתחות סטארטאפים, ואינו סימן לכישלון. המפתח הוא לבצע אותו בצורה מושכלת – להקשיב לשוק, לשמור על זהות החברה ולוודא שהשינוי תורם למדדים העסקיים. יזמים שמצליחים לאזן בין גמישות אסטרטגית לנחישות עסקית יכולים להפוך אתגרים להזדמנויות ולבנות חברה חזקה לאורך זמן.

הקשבה פעילה ללקוחות ולקיחת משוב מהם היא קריטית להצלחה. מעורבות שוטפת עם הלקוחות מספקת תובנות על הצרכים והאתגרים שלהם ומסייעת בזיהוי מדויק של הצורך בפיבוט. קבלת החלטות מבוססות נתונים ומשוב תגדיל את סיכויי ההצלחה ותסייע להתאים את החברה בצורה מיטבית לדרישות השוק. זכרו, הלקוחות שלכם הם מקור הידע הטוב ביותר!

חברות סטארט-אפ נוטות לפעול על פי ההנחה השגויה שאסטרטגיית מותג היא יעד עתידי שיטופל בהמשך הדרך. 

הדעה הרווחת היא שהמותג יהיה חלק מההתפתחות הטבעית של החברה; סוג של תוצר לוואי מקרי של  התוכנית העסקית המתהווה הרחבה יותר. 

כאסטרטג מותג, שמעתי את הטיעונים האלה שוב ושוב בפגישות היכרות עם לקוחות חדשים. "לא פיתחתי אפילו את ה-MVP שלי לצורך מבחן שוק". 

"אני צריכה להגדיר את קהל היעד העיקרי שלי, לפני שאפתח סיפור לספר להם".

"אנחנו מתמקדים בגיוס כספים, לא בספיגת הוצאות. מיתוג זה מותרות שאנחנו לא יכולים להרשות לעצמנו כרגע."  

התגובה שלי? 

מהרגע שאתם יוצאים לשוק – בפניות למשקיעים, בחיפוש קהל, בשכנוע adaptors early, או במאמץ ליצור באזז – כבר יצרתם סיכון שלא תובנו נכון אם אתם לא חדים כתער ובהיר ים כשמש לגבי ה-mission שלכם, החזון, הפילוסופיה והסיבה לקיומכם.  

זכרו את חוק האצבע: יש רק הזדמנות אחת ליצור רושם ראשוני. 

ובמילים אחרות: או שתמצבו את עצמכם, או שאחרים יעשו זאת בשבילכם. 

מומלץ לאמץ עמדה אסטרטגית קשובה לגבי האופן שבו מתייחסים למותג, וכך לשמור על כיוונון מתמיד אל מול השאלה 'למה אנחנו, למה עכשיו' שמרחפת מעל ראשכם בכל שלב של המסע.  

אז מהי הדרך הכי יעילה ליצירת מיצוב אסטרטגי מותגי חזק מבלי להשקיע יותר מדי כסף וזמן?  

בשתי מילים פשוטות וקסומות: Category design

Category design הוא עיקרון מארגן שעוזר לתרגם את הרעיון הגדול שלכם לנדל"ן רעיוני ולייצר ביקוש להיצע שלכם. 

הרעיון נובע מהיגיון מכונן פשוט: כל עסק שמציע מוצר, פתרון או שירות לשוק, בהכרח מתקיים בתוך קטגוריה כלשהי. 

ומכאן קיימות שתי דרכי פעולה אפשריות: להצטרף לקטגוריית שוק קיימת, או להמציא אחת משלכם. 

1. אם החלטתם להשתכן בתוך הנדל"ן המושגי שמישהו אחר פיתח, רוב הסיכויים הם שאתם נכנסים למרחב שאמנם מוגדר היטב, אבל גם צפוף ותחרותי מאוד.  

אז נכון שתשתלבו בקלות במפת גארטנר ולא תצטרכו להשקיע בחינוך השוק, אבל קיים חשש שאף אחד לא ישים לב או יתעניין.  

2. אם החלטתם לעצב קטגוריה משלכם, אתם מראש נכנסים לשבילים בתוליים ולוקחים סיכון מסוים, אבל היתרון הפוטנציאלי הרבה יותר מספק. 

ולעתים קרובות יותר משהייתם חושבים, היזמית שעיצבה את הקטגוריה ובנתה את החברה שתאייש אותה תהפוך באופן טבעי למלכת הקטגוריה, ותשלוט בנתח הארי של השוק במרחב שהיא יצרה. במקביל, היא תמזער את גודלם של המתחרים המעתיקנים למשך שנים רבות. 

Category design נבנה על פי העיקרון המנחה:  

אל תנסו להיות יותר טובים מהתחרות .היו שונים.  

גם אם המנטרה הזאת נשמעת טריוויאלית לחלקיכם, היא לא תמיד ברורה כפי שנדמה. 

ברוב המקרים, יזמים נוטים לטעות בין בידול לבין היות "טוב יותר". ההיגיון הפגום גורס :אם אני גדול יותר/ מהיר יותר/ חכם/ זריז/בר השגה (הוסיפו את שמות התואר כראות עיניכם) - אז אני חייב להיות שונה. אבל למעשה, כל מה שאתם עושים כשאתם מאמצים עמדה זו הוא לדרוש מהשוק לשקול את האותיות הקטנות שבהצעה שלכם מול תזה מוכחת שכבר הוצגה על ידי חברה אחרת. רוב הצרכנים יבחרו לסמוך על יוצרי הקטגוריה המקוריים אם אינכם מציעים משהו חדש באמת. 

ובכל זאת, רוב היזמים, למרות טענותיהם ההפוכות, יעדיפו ליהנות מהעמדה הקלה יותר להשגה של חיקוי  במקום לחפש בידול אמיתי. 

וכפי שאנו יודעים, רוב המיזמים אינם מגיעים לשום מקום. ומהר. 

כאשר אתם שואפים לעצב קטגוריית שוק חדשה שאתם מגדירים ותובעים עליה בעלות, אתם מציעים לקהל היעד שלכם דרך חדשה למסגר ולפתור את הבעיות שלהם, מה שבסופו של דבר משנה את דפוסי הצריכה והשימוש שלהם במוצרים, ואת החלטות הקנייה שלהם. עיצוב קטגוריה מכוון את השוק להתחבר מבחינה לוגית ורגשית לתזה שלכם ויוצר ביקוש מהשטח לפתרון שלך. 

Category design שואף לחקור, להבין ולנסח את מה שמטריד את קהל היעד – אותו הדבר שהפתרון המוצע שלו מבקש להתמודד איתו. 

כי בסופו של דבר, אנשים עסוקים בבעיות שלהם, לא בפתרונות שיש לך להציע. 

כאשר אתם חווים את מה שמטריד את הקהל שלך, אתם זוכים באמון שלו ומציעים סדר יום חדש שדורש פתרון מעשי (ובמקרה יצא שהוא גם הפתרון שלכם).  

חמשת השלבים של עיצוב קטגוריה 

כאשר אני מוביל סדנאות לעיצוב קטגוריה עבור חברה, אני מבקש שבסדנה יהיו נוכחים בעלי עניין מגוונים, אשר דעותיהם ותפקידיהם מכסים טווח רחב של תחומים בארגון. זה כולל מייסדים, משקיעים, ומנהלים בכירים-C Level העוסקים במחקר ופיתוח, ניהול מוצר, שיווק ועוד. 

שילוב של מגוון דעות בחדר מעודד דיון בריא שמוביל להבנה עמוקה יותר של הצורך שהחברה ממלאת, הבעיות שהיא פותרת, והקטגוריה שבה היא פועלת ושולטת. 

התהליך מורכב מחמישה שלבים, הכוללים משימות כתיבה נפרדות שעל כל משתתף להשלים .כתיבה, שכתוב, וליטוש המחשבות מאלצים את כולם לתפוס בעלות על הרעיונות שלהם ומשמשים כזרז מעולה לדיון הקבוצתי שמגיע לאחר מכן. 

1. התחילו עם תובנה  

מה "חסר?" 

השלב הראשון בהגדרת בעיה מתחיל בחזרה לתובנה הראשונית שהציתה את הרעיון הגדול שלכם – הרגע  שבו זיהיתם שמשהו חסר בשוק מסוים, משהו שמחייב יצירה והשקה של מוצר או שירות חדש. • מה זיהיתם בשוק מסוים שאינו קיים או שאינו מספק מענה הולם? 

• התרכזו ורק במה שחסר – לא במה שאתה מתכנן לבנות כדי למלא את הפער. 

2. תפתח הגדרת בעיה  

ביסוס הקטגוריה שאנו מנסים ליצור מחייב הגדרה משכנעת של הבעיה .זה יסייע לנו לתבוע בעלות עליה בתודעתו של קהל היעד שלנו.

• ערכו רשימה של כל הבעיות בזירה העסקית שלהן המוצר/השירות שלכם מספק מענה טוב. • בחר תחום או בעיה אחת שאתם הכי מחוברים עליה רגשית .זה יהיה לב התזה שלכם. • כתוב הגדרת בעיה. התרכזו בכאב המורגש והלא-מורגש (unrealized and realized), כך שהמסר ייגע בקהל היעד שלך. 
• אל תדברו על הפתרון שלכם! המטרה היא להדגיש רק את מה שחסר – וכמה זה מפריע. • בחר "champion "לבעיה .מי קהל היעד המרכזי שלך? זה יסייע לך למקד את המסרים שלך. המסקנה: 

כל מי שיקרא את זה צריך להזדהות עמוקות עם הבעיה –ולהרגיש שהוא רוצה לזעוק לעזרה! 

3. ציינו את "המעברים"  

תכינו רשימה של השינויים המהותיים שהפתרון שלכם מאפשר – מבעיה מטרידה לסילוקה המוחלט .סדרו אותם בשתי עמודות של משפטים קצרים. המעברים יכולים להיות מוחשיים, שיטתיים או פילוסופיים ,אך הם חייבים להיות אמיתיים ומשמעותיים. 

מאתגר לפתרון: 

• איפה היה קהל היעד שלך לפני שהגעת לזירה? 
• לאן אתה לוקח אותו ביצירת הקטגוריה החדשה שלך? 

בדיקת מציאות: 

• עד כמה כל מעבר באמת משנה מציאות? 
• האם הוא מעורר השראה - ללא הבטחות ריקות? 

מיקוד במעברים מ-אל שקטגוריה חדשה מציעה הוא דרך פשוטה ויעילה לנתח את המסע שאתם רוצים להוביל בו את הקהל שלכם. 

4. יצירת שם לקטגוריה  

מציאת שם קליט ובלתי נשכח לקטגוריה הוא המפתח להצתת הדמיון של קהל היעד וליצירת ביקוש לפתרון שלכם. זו לא משימה פשוטה. זוהי רשימת המכולת שעליך לכוון אליה: 

שם הקטגוריה צריך: 

ליצור נדל"ן מושגי ייחודי 

להתרחק משמות קטגוריה גנריים  

להיות אינטואיטיבי מבחינה אסטרטגית 

לשדר הבטחה אמיתית לפתרון הבעיה  

להיות קל לאימוץ והטמעה  

להיות קצר – לא יותר מ4-5 מילים 

אל תסתפקו בשם הראשון שעולה לכם לראש. אתם צריכים להיות באמת נלהבים לגביו, כל מי שמשתתף בתהליך עיצוב הקטגוריה צריך להרגיש חיבור לשם שאתם מסכימים עליו. זהו קו הפתיחה של "נאום המעלית" שלכם, חוד החנית של התזה שלכם, ובתקווה - מה שירתק את הקהל שלכם. 

5. כתובו את נקודת המבט (POV (View of Point

כעת הגיע הזמן לעטוף את כל מה שהגדרתם בשיטתיות בתהליך עיצוב הקטגוריה לכדי חבילה שיווקית מגובשת. 

סיפור טוב תמיד מציג נקודת מבט ייחודית: 

לוקח את הקהל למסע רגשי מ-אל. 

• מעורר שינוי תפיסתי ומוביל את הקהל הפוטנציאלי שלכם מצורת חשיבה אחת לאחרת. • חייב לפגוע להם בבטן הרכה. 

מציב את החברה שלך כשונה – לא כטובה יותר. 

• יצירת POV מעצם הגדרתה עוסקת בלהיות שונה. 
• לטעון שאתם "יותר טובים" רק מחזק את הכוח של מלך הקטגוריה הקיים שאתם מנסים להחליף – וזה  בסופו של דבר מוביל לדיון על מחיר במקום על ערך . 

מציג את ה"דבר החדש" שפותר את מה שחסר - אך לא בצורה ישירה מדי. 

• ה POV-צריך להיות 80% בעיה-כואבת-מעבר לחשיבה חדשה, ו-20%- פתרון בפועל. 
• זהו התוצר ההגיוני של סיפור טוב. 
• אם אתם תפסתם בעלות על הבעיה, כולם באופן טבעי יפנו אליכם לפתרון המיוחל. 
•  

לסיכום  

חשיבה אסטרטגית על מהות המותג ועל המיקום שהוא תובע ותופס בתודעה וברגש של הקהל היעד היא חובה מהרגע הראשון. 

כל מה שאתם מקווים להשיג תלוי בגיבוש מפת דרכים ברורה ונבדלת שכל עובד בחברה יוכל ללכת לפיה כמצפן האמיתי שלו, וששוק היעד שלכם יוכל לאמץ בהתלהבות. 

עיצוב קטגוריה הוא תהליך מובנה ונגיש, המאפשר לבסס בעבור המותג שלך תשתית אסטרטגית חזקה שתשרת אתכם בהצלחה למשך שנים רבות קדימה.

בשנת 2019, עולם הקולנוע סער סביב "קפטן מארוול". עוד לפני שהסרט יצא לבתי הקולנוע, אתר דירוג הסרטים - Rotten Tomatoes הפך לזירה של קרב בין מבקרים מקצועיים לבין משתמשים אנונימיים. גל של ביקורות שליליות הופיע באתר, כשרובם הגדול כלל לא צפה בסרט. אולפני מארוול היו המומים. שובר קופות ענק היה תחת מתקפת reviews ממוקדת של קהל שאפילו לא ראה אותו עדיין. 

בעקבות המשבר, ב Rotten Tomatoes הבינו שיש כאן בעיית מדידה והחליטו לעשות שינוי מוצרי תקדימי. 

הם הדגישו את הפער בין ציוני המבקרים לציון הקהל, והוסיפו מדדים חדשים להערכת הסרטים. אחרי שהרשתות החברתיות עברו לשערוריה הבאה משהו מהאירוע הזה נשאר איתנו – הכוח ההרסני של אי מדידה, או גרוע מכך - מדידה לא איכותית שעלולה לייצר תמונת מצב שגויה לחלוטין.   

עכשיו דמיינו שהמוצר החדש והמבריק שלכם עולה לאוויר לראשונה, ובמקום לספק תשובות חכמות ומדויקות – הוא ממציא עובדות, מתקשר בשפה זרה למשתמש או סתם שולח תשובה גנרית כמו תקליט שבור. את התרגשות העליה לפרודקשן מחליפה חרדה עמוקה שמא הבאתם לעולם פיצ׳ר מיותר וחסר ערך. האמת היא שיש סיבה טובה לחשוש. אנחנו בעיצומו של צונאמי AI – מודלי שפה מציפים אותנו בשלל תכנים, חלקם גאוניים וחלקם, איך לומר, פחות. 

אז איך אנחנו יכולים לוודא שהמודל שלנו "מתנהג יפה" בפרודקשן לאורך זמן?

מהם בעצם LLM Evaluations (או בקיצור: LLM-Evals)?

במוצרים מבוססי מודלי שפה, הערך למשתמש תלוי באופן ישיר באיכות הפלט (התשובה) שהמודל מספק. הבעיה היא שבשונה ממודלים קלאסיים של Machine Learning, כאן לא תמיד יש "תשובה אחת נכונה". לפעמים נוסחים שונים של הפלט יכולים להיות מצויינים באותה מידה. 

אדם מומחה תוכן (Subject Matter Expert) כנראה יבדוק האם התשובה שימושית בקונטקסט שבו המשתמש נמצא, האם היא מדויקת  מבחינה עובדתית, האם היא כתובה בטון וסגנון מתאים לתחום ולפרסונה ועוד. 

אנחנו זקוקים למנגנון הערכה גמיש, שיודע לומר לנו אם פלט המודל מספיק טוב; אם הסיכום שהמודל יצר באמת קולע, ואם המידע שהצ׳אטבוט שלנו מציג מדויק ולא מטעה. וזה לא טריוויאלי כי האיכות של הפלט מושפעת מפרמטרים רבים, למשל:

עד כמה התשובה בהירה ושוטפת?

האם היא נכונה עובדתית (truthfulness)?

האם היא שומרת על טון מתאים למשתמש (למשל, שירותי ואדיב)?

כמה היא עלולה להיות רעילה (toxicity) או בעלת הטיות לא רצויות (bias)?

LLM-Evals, אם כן, היא קבוצה של כלים ושיטות להערכה אוטומטית (יחסית) של איכות התשובות שמודלי שפה מייצרים – בלי שנצטרך לגייס צוות ענק של מומחי תוכן שייתייגו את הדאטה ויעריכו כל תשובה ותשובה. בפוסט הזה, אתמקד בשיטת הערכה פופולארית שנקראת ״LLM-as-a-Judge" שבה נשלח הטקסט המג׳ונרט למודל שפה נוסף ששופט את טיבו (נקרא לו בפוסט הזה ״מודל שופט״). השיטה הזו מאפשרת לנו -מצד אחד- ליהנות מהסקיילביליות שנדרשת בפרודקשן, ומאידך לשלב איכויות שיפוט של מומחי תוכן כשהערכה גנרית לא מספיקה. 

׳LLM-evals are the new ‘Secret Sauce 

אז למה llm-evals פתאום מקבלים תהודה? אם לפני כמה שנים היינו מדברים על יתרון תחרותי המתבטא בקוד, היום היכולת "לייצר קוד" נמצאת בידיים של כולם. Everything is programmable כפי שטבע דארמש שאה, מייסד Hubspot. 

 אפילו הדאטה האירגוני שעד לא מזמן נחשב ל-IP חזק, גם הוא מתחיל לאבד מעוצמתו בתור חפיר הגנתי יחיד' כשהיכולת לייצר דאטה סינטטי איכותית לטובת ׳לימוד׳ המודל נהיית מספקת דיה.

אם כן, איך מזהים סטארטאפים מבטיחים בעידן שבו הכל אפשרי? משקיעים כמו האקסלרטור המצליח Y Combinator שיצאו ממנו חברות כמו airbnb ו- Stripe  בוחנים חוסן של סטאראפ על סמך תשתית הAI evaluations שבנה, כאינדיקציה חזקה לנבדלות בעידן שבו זול וקל לבנות בן לילה מוצר AI מתחרה. מה שמבדל באמת חברת מוצר אחת ממשנתה הוא היכולת שלנו להעריך ולשפר את איכות התשובות שמודלי השפה מספקים, ולוודא שהן עונות על הצורך המדויק של המשתמש. 

LLM-evals: במגרש של מי זה יושב?

בעבר, איכות הפיצ׳ר הייתה משוייכת אוטומטית לאנשי הפיתוח וה-QA – הרי בסוף מדובר בקוד. אם פעם יכולנו להסתפק בבדיקות QA וקוד תקין, היום כמעט 100% מהערך של פיצ׳רים מבוססי LLM תלוי באיכויות הטקסטואלית שמייצר המודל. ולכן, הגדרת ה-Acceptance Criteria והסטנדרטים לאיכות המודל – ובעצם קביעה של מה נחשב "טוב" בעיני המשתמש – הופכת לאחריות מנהלי המוצר.

 אנחנו שומעים את מובילי המוצר של חברות כמו OpenAI ו-Anthropic מדברים על AI Evals כחלק מרכזי בתפקיד החדש של מנהלי המוצר. למעשה, האחריות על האיכות זולגת מהמפתחים ומהבודקים אל מנהלי המוצר. בעידן הנוכחי, שבו גם המתחרים משתמשים במודלים דומים, הערך האמיתי יגיע מפתרונות שמותאמים לעולם התוכן וליוזקייס הרלוונטי ביותר. כאן בדיוק נכנסת המומחיות של מנהלי המוצר, שמכירים לעומק את הפרסונה, התהליכים העסקיים והצרכים בשטח – ומסוגלים לבנות את מערך ה-Evals המדויק ביותר, ולהבטיח שהפלט באמת מועיל למשתמש. אנשי המוצר הופכים להיות שומרי הסף של תוצר המודל, ואחראים שהמוצר אכן מספק ערך אמיתי במקום סתם לייצר טקסט לא שימושי (או גרוע מכך, מטעה ומזיק).

אוקי, אז איך זה עובד?

הכלי המרכזי שלנו הוא ה-Golden Dataset – זהו מעין בנצ'מרק שמשמש כנקודת ייחוס להערכה של פלט המודל. ה-Golden Dataset מכיל תסריטים שמדמים את הקלט (input) שנשלח למודל הראשי, את הפלט שהוא מחזיר (output) ואת הציון שהפלט מקבל. למשל, במקרה של מוצר צ׳אטבוט, נכניס דוגמאות שמייצגות שאילתות של המשתמשים. עבור כל שאילתא ב-Golden Dataset נגדיר תשובה ונעריך אותה על סמך הקריטריונים שהגדרנו. ה-Golden Dataset משמש לנו כמצפן: הוא מייצג את "האמת" או נקודת הייחוס (Ground Truth) שלפיה המודל השופט אמור לקבוע אם פלט מסוים הוא טוב או לא. ולכן, נרצה לספק למודל השופט מגוון רחב של דוגמאות טובות ורעות.

 ברגע שאנחנו יודעים איך נבדוק אם משהו טוב או לא טוב, אנחנו עוברים לשלב הבא – בניית ה-Eval Prompt. אלו הם בעצם "חוקי המשחק" שאנחנו נותנים למודל השופט על מנת להנחות אותו כיצד לנתח את הדוגמאות ולהעריך לפי הקריטריונים שהגדרנו.

ככל שיש יותר פרמטרים ויותר מורכבות, כך ייתכן שנזדקק ל-Eval Prompt מפורט יותר, או לכמה Prompts שונים. כאן נכנסים לתמונה גם סוגי ה"שופטים" שעומדים לרשותנו:

שופט השוואתי: משווה בין שני פלטים ובוחר מי טוב יותר (נהדר להשוואה בין שתי גרסאות שונות של הפרומפט הראשי של הפיצ׳ר או להשוואה בין מודלים שונים).

שופט לפי קריטריונים גנריים: מודד בהירות (Clarity), טון (Tone), מידת אריכות (Verbosity) ועוד. אידיאלי למקרים שבהם יש שורה של מאפיינים גנריים ואובייקטיביים שמאפיינים תשובה "איכותית".

שופט קונטקסטואלי: בודק תשובה אל מול "אמת מוחלטת" שמוזרקת כחלק מהקונטקסט (למשל, שעות הפתיחה של סניף x). בדוגמה הזו, אם ground truth הוא "פתוחים א-ה בין 8:00 ל-15:00", שופט קונטקסטואלי יבדוק אם התשובה המדוברת תואמת את המידע המדויק.

המטרה שלנו היא לא רק להרשים בדמו הראשוני, אלא להבטיח שהפיצ׳ר יישאר איכותי ועקבי גם חודשים אחרי ההשקה – וישמור על עקביות אפילו אם נחליפו במודל אחר. כדי לעשות את זה, אנו מגדירים מראש מה בדיוק אנחנו רוצים לשפוט: לדוגמה, Truthfulness (נאמנות לעובדות), Clarity (בהירות), Toxicity (רעילות) או Bias (הטיה). לעתים נרצה קריטריונים ייחודיים יותר שנדרשים בעולם התוכן של המוצר.

טיפ של אלופים - תעשו ״הפרד ומשול": אם יש כמה קריטריונים, עדיף ליצור שופט נפרד לכל קריטריון. כך אפשר לקבל תוצאות ברורות יותר, ולהבין בדיוק איפה הבעיה (נניח, Toxicity נמוכה אבל Clarity גבוהה) במקום לנסות להכניס הכול למדד אחד כללי ולאבד שקיפות.

בנוסף, ככל שנגדיר ערכים בינאריים (True/False) או לכל היותר סקאלה פשוטה וחד משמעית ("נכון לגמרי" / "נכון חלקית" / "שגוי לגמרי"), נצמצם את הסיכוי לטעות שיפוט או אי הסכמה בין שופטים. 

ועוד טיפ קטן - תמיד תשאלו את עצמכם: "אם היינו מעבירים את אותם חוקי שיפוט למספר אנשים עם היגיון בריא – האם הם היו מגיעים למסקנות דומות?" אם התשובה היא "כן", סימן שהגדרתם את הכללים היטב.

רגע, קצת בעייתי לתת למודל "לשפוט" את עצמו, לא?

נתחיל בכך שמשימת השיפוט (Evaluation) שונה לגמרי ממשימת היצירה (Generation). כשהמודל מייצר תשובה, הוא צריך להתמודד עם מגוון רחב של גורמים – מידע סותר, פרומפט לא ברור ועוד – ולייצר תוכן קוהרנטי. לעומת זאת, כשהמודל מתבקש להעריך תשובה, הוא בעיקר מבצע סיווג (Classification) על פי קריטריונים מוגדרים, תהליך ממוקד ופשוט יותר עבורו.

ועדיין, עולה התהייה אם אנחנו לא בעצם נותנים למודל ״לשמור על השמנת״ כאשר הוא שופט את ביצועיו. לכן הגישה הרווחת עושה שימוש במודל אחר שישפוט את פלט המודל הראשי. גם השיטה הזו לא חפה מבעיות; מחקרים מראים שלמודלי שפה גדולים עלולה להיות הטיה (Bias) זה נגד זה. כדי להתגבר על הקושי הזה, פותחה גישה נישתית בשם "LLM-as-a-Jury": במקום מודל שפה גדול כשופט, משתמשים במספר מודלי שפה קטנים שמעריכים את אותה תשובה משקללים את הממוצע. כך מצמצמים את ההטיה, ובנוסף נהנים מתהליך זול באופן משמעותי יותר (זול פי 7).

ולכל הפרפקציוניסטים בקהל, הנה לכם נתון נחמד: מודלי שפה שונים מגיעים להסכמה בכ-80% מהמקרים –  בדיוק אותה רמת הסכמה שנשיג בקרב מומחי תוכן שיעריכו את אותן התשובות באופן ידני. 

אז מה עושים מחר בבוקר?

הגדרת דרישות ופרמטרים

לכל פיצ'ר מבוסס LLM מגדירים מראש מה הופך את התשובה ל”מספקת”: דיוק (Accuracy), טון (Tone), בהירות (Clarity), הימנעות מדיסאינפורמציה, ועוד – תלוי בצרכים של המוצר.

בניית Golden Dataset ראשוני

תתחילו בקטן: אספו כמה עשרות או מאות שאלות אפשריות ביחס לפיצ’ר שיצרתם. תייגו תשובות כ”טובות” או “לא טובות” (או לפי סקאלה פשוטה שהגדרתם). למשל, בצ’אטבוט של חנות: וריאציות על השאלה “מהן שעות הפתיחה לסניף בראשון לציון?”, עם תשובות נכונות, חלקיות או שגויות.

ניתן להשתמש בדאטה פתוח, ליצור דאטה סינתטי או לאסוף דאטה אמיתי מהמוצר שלכם (האחרון הוא הטוב ביותר). העיקר הוא לרכז מספיק דוגמאות איכותיות שמייצגות את המציאות.

כתיבת Evaluation Prompt

הסבירו למודל השופט מה הקריטריונים (Accuracy, Tone, וכו’), איך למדוד אותם, ואיך עליו להגיב לתשובות שעומדות או לא עומדות בסטנדרט שהצבתם. אם יש הרבה פרמטרים, אפשר להפריד לפרומפט ייעודי לכל פרמטר.

הרצה, השוואה ושיפור

הריצו את המודל השופט על ה-Golden Dataset שהכנתם, בחנו את התוצאות, וראו היכן הוא מסווג תשובות כשגויות או מוצלחות. הסוד הוא איטרציות. תריצו ותכווננו הן את הפרומפט הראשי של המודל (שמייצר את התשובות) והן את הפרומפט השיפוטי – עד שתגיעו לרמת איכות שעומדת בדרישות. 

ברגע שהמערכת עומדת בקריטריונים שהגדרתם, תוכלו לעקוב באופן שוטף גם אחרי עלייה לפרודקשן, להריץ בדיקות תקופתיות ולוודא שהאיכות נשמרת או משתפרת. קיימים בשוק לא מעט כלים שיאפשרו לכם לבנות בקלות את ה-llm evals שלכם. כמה דוגמאות הן  snorkle, mlflow arize ואפילו openai יצאו בחודשים האחרונים עם בטא לevals.  

״הכל אפשרי״* עם כוכבית

אנחנו חיים בעידן שבו “הכול אפשרי” בזכות הבינה המלאכותית—אבל לפעמים הגמישות הזו פותחת דלת גם למצבים פחות מחמיאים, אם לא מקפידים על בדיקות נכונות. אז תבנו Golden Dataset מדויק, תכתבו Eval Prompts חכמים ותפעילו מערך Evals קבוע. תראו איך כל התהליך הזה עושה את ההבדל בין מוצר “חמוד בדמו” למוצר שבאמת כובש את השוק.

 בפוסט הבא נקח את הAI evals לרמה הבאה כשנדבר על יצירת ״שופטים״ עבור Agents. כשנכנסים לממלכה הזו, כבר אי אפשר להסתפק רק ב”תשובה נכונה”- המודל צריך לנווט בשטח מורכב, לקבל החלטות ולהמשיך למסלול הבא בלי ללכת לאיבוד. ועד אז… may the evals be ever in your favor 

הגעתם לרגע בו אתם מייסדים בעצמכם סטארטאפ שלכם, חלום שמתגשם.

אתם יוצאים לדרך משותפת עם המשקיע שלרוב אין ממנה חזרה, ברוב המקרים אין "גירושים" ממשקיע, מדובר ביחסים משמעותיים וחשובים לטווח ארוך ולכן חייבים להיות מודעים לדרישות וההסכמות העיקריות אותן אתם לוקחים על עצמכם. שימו לב שעיקרי הדברים נקבעים כבר במסמך הראשוני שעתיד להיחתם ביניכם לבין המשקיעים הTerm Sheet. 

מרגע שקיבלתם לידיכם את המסמך הזה, ממליצה לכם מאוד להתייעץ עם אנשי מקצוע. המסמך הזה מהווה בסיס לכל ההסכמות עם המשקיע אשר ישתקפו במסמכים המפורטים שתחתמו עם המשקיע אחר כך. אל תתפתו לחשוב שמדובר במסמך ראשוני שניתן יהיה לתקן אח"כ. מה שנקבע במסמך הזה נשאר. 

כמובן הTerm Sheet כולל תנאים במגוון נושאים שונים, אבל בשורות הבאות בחרתי להתייחס הפעם, בקצרה, רק נקודות מרכזיות הנוגעות ישירות לזכויות המייסדים אשר דורשות תשומת לב מיוחדת בעת הכנסת המשקיע לחברה.

מובן שככל שהחברה בתחילת דרכה וניסיונכם כמייסדים קטן יותר, יש למשקיעים אינטרס מובנה בהקטנת הסיכון על-ידי דרישה שהסעיפים בהסכמים יכללו דרישות נוקשות יותר שמטרתם לוודא את תרומתכם לחברה מצד אחד ואת היכולת להפחית את השפעתכם בעת הפסקת תרומה כזו מצד שני, זו בדיוק הסיבה שעליכם לבחון את ההצעות שקבלתם לעומק בעת קבלתן, להתאים את ההצעות לסיטואציה הייחודית שלכם, תוך הבנה מודעות והתאמה אישית באמצעות אנשי מקצוע מנוסים בתחום.

יחסי עבודה

בעת סגירת מסמכי ההשקעה, תדרשו בין השאר, להתקשר עם החברה בהסכם העסקה מסודר. בהסכם יוסדרו תנאי ההעסקה שלכם, לרבות שכר, תקופת הודעה מוקדמת, ימי חופשה וצבירתם, תניות אי תחרות ועוד. כאן תבחן היכולת להתקשר במקרה הצורך באמצעות חברה או בהסכמי ייעוץ וכן האפשרות (המאוד לא רצויה מבחינת משקיע) לאפשר לכם לעבוד פחות מ100% משרה, ככל שאפשרות כזו נדרשת מבחינתכם.  בין השאר ההסכם יכלול הסבת קניין רוחני שפיתחתם לחברה החדשה, וכן אישור מפורש שאין קונפליקט עם מעסיקים קודמים או גופים אחרים ביחס לקניין הרוחני או הסתייגויות ברורה ככל שיש כאלה.

נושא מרכזי בקשר עם הסכם ההעסקה הוא האופן בו תוכל החברה להביא את ההעסקה שלכם לסיומה, שלא בשל סיבה חמורה (כגון: מעילה, הפרת אמונים או פעולה או מחדל חמור אחר) אלא מטעמי נוחות בלבד. עיקר הדיון נוגע בשאלה מי צריך לקבל את ההחלטה על פיטוריכם ובאיזו רוב. שימו לב שגם אם ההחלטה אמורה להתקבל בדירקטוריון בו יש לכם לכאורה רוב, יתכן שניתן לקבל את ההחלטה בלי אישורכם כמייסדים, זאת בגלל הכלל הקובע שאדם שעניינו מובא לאישור הדירקטוריון לא רשאי להצביע בדיון כזה. חשוב מאוד לבחון מראש את הליך קבלת ההחלטה ולהסכים על פתרון מותאם לכם בין היתר בגלל השלכת סיום העסקה על סך המניות שיוותר בידכם אחר סיומה ועל מעמדכם כחברי דירקטוריון כפי שמוסבר כאן בהמשך.  

הון

בעת הקמת החברה, מחלקים המייסדים ביניהם את הון המניות שלה. נקודת המוצא היא שכל אחד מהמייסדים משמעותי להתקדמות החברה ומקבל את המניות, גם אם הדבר לא נאמר במפורש, בתמורה לתרומתו העתידית להצלחת החברה. בפועל, פעמים רבות משקיעים מבקשים לוודא ששיעור אחזקותיו של מייסד שאינו מועסק יותר בחברה יבטאו את הפסקת תרומתו לחברה, גם בפן האישי של יצירת הנעה של המייסד להישאר בחברה לאורך זמן, גם כדי ליצור איזון כלפי המייסד/ים ובעלי המניות האחרים שנשארים לקדם את החברה כשאחר עוזב וגם כדי לאפשר לחברה להחליף מייסד עוזב באחר אחר במקומו. לשם כך משקיעים עשויים לדרוש הכפפת המניות של כל מייסד ל"הבשלה הפוכה". כלומר, מייסד שיפסיק לעבוד בחברה לפני שחלפה תקופה מוסכמת, יאבד חלק ממניותיו ביחס מוסכם. כמובן, לדרישה הזו השלכה קריטית על חלקכם בחברה ויכולתכם להשפיע על מהלכיה בעתיד ולכן חשוב מאוד להבין ולדון בדרישה הזו מראש. 

גם במקרים בהם מסכימים על הדרישה להכפיף מניות למנגנון שחרור מוסכם, ישנם פרמטרים מרכזיים שיש בהם כדי להשליך על התוצאה הסופית ולכן חייבים לדון ולהסכים עליהם מראש, בין השאר, אחוז המניות הנתון להבשלה הפוכה, התקופה שעל פניה משתחררות מניות מן המגבלות, ולבסוף, העילות המאפשרות רכישה חוזרת/ביטול של מניות המייסדים ללא תמורה.

כך, אתם עלולים למצוא את עצמכם מפסידים את כל המניות שטרם שוחררו אם עזבתם את החברה ללא סיבה (יש להסכים על הגדרת "סיבה"), אם פוטרתם מהחברה בשל "עילה" (יש להסכים על הגדרת "עילה") כלומר בשל אירוע חמור מאוד, אתם עלולים לאבד את כל המניות שטרם שוחררו וגם כאלה ששוחררו, אם אינכם יכולים לעבוד יותר (מחלה חלילה או מוות) צריך להבין ולהסכים מה מספר המניות שתאבדו במקרה זה, אבל עיקר הדיון ייסוב סביב כמות המניות שיישארו אצלכם במקרה שהחברה החליטה לפטר אתכם משיקולי נוחות ולא בשל "עילה". יש פתרונות מגוונים ושונים לכל אחד מהמקרים שציינתי, חשוב להתייעץ ולהבין מה הפתרון המתאים והראוי לכל מצב. 

שימו לב שבשל יצירת הקשר בין עבודה למספר המניות יש לוודא שהסכם הרכישה החוזרת עומד בכללים שקבע מס הכנסה בהקשר הזה.

איסור מכירה

לפני אקזיט המשקיע עלול לדרוש להגביל את יכולתכם למכור את מניותיכם לצדדי ג' (Secondary Sale). נכון שבמציאות מכירת מניות כזו לרוב בסופו של דבר תעשה בהסכמה, עם זאת עדיף להגיע לסיטואציה הזו עם מגבלות משפטיות מינימליות לעומת הצורך לבקש מהמשקיע לוותר על זכויות חוזיות שכבר הסכמתם לתת לו.  

מקום בדירקטוריון

בהשקעות הראשונות בחברה המייסדים מהווים עדיין רוב של בעלי המניות ורוב זה בא לידי ביטוי בדרך כלל גם בדירקטוריון החברה. יש לשים לב אם המייסדים מקבלים זכות למנות דירקטור או רק רשאים לכהן כדירקטורים בעצמם (לקביעה זו עשויות להיות גם השלכות מס שכדאי לוודא). משקיעים כלולים לדרוש שמייסדים שאינם מועסקים בחברה יאבדו גם את מקומם סביב שולחן הדירקטוריון. כלומר, בעת הפסקת העבודה תאבדו גם את מקומכם בדירקטוריון. זו סיבה נוספת לדון לעומק באופן בו חברה רשאית לפטר מייסד מטעמי נוחות בלבד כמוסבר בסעיף למעלה. 

אל תהססו, אתם חייבים להבין לעומק את משמעות התניות המשפטיות ואת מידת החשיבות שלהן, ולמקד את ההערות שלכם בנקודות הקריטיות מבחינתכם. הבנת הנקודות הללו במועד תסייע לכם להגן על האינטרסים הלגיטימיים שלכם ותבטיח תאום ציפיות ושיתוף פעולה מוצלח עם המשקיעי לאורך זמן.

בהצלחה!

בינה מלאכותית היא לא מוצר אחד ולא טכנולוגיה בודדת – מדובר במגוון עצום של כלים, מערכות ושירותים שמאפשרים ליצור טקסטים, תמונות, קוד תוכנה, מוזיקה ועוד. סטארטאפים, יוצרים ומפתחים עושים בזה שימוש יומיומי. שימוש בבינה מלאכותית מעלה שאלה משפטית  - האם אתם בעלי זכות יוצרים ביצירה.

בעלות והגנה משפטית – מה בעצם קובע החוק?

בישראל, החוק קובע שיצירה צריכה להיווצר על ידי אדם כדי להיות מוגנת בזכויות יוצרים. אם יצירה נוצרה כולו העל ידי בינה מלאכותית – ללא מעורבות אנושית – היא לא תהיה מוגנת. לעומת זאת, אם הייתה לכם מעורבות (תרומה יצירתית) מהותית בתהליך – ערכתם, בחרתם, שילבתם או עיבדתם – זה כבר סיפור אחר, ויש אפשרות שהזכויות יהיו שלכם.

כדאי לאבחן בין שני מצבים שונים: מקרה שבו הבינה המלאכותית פועלת בצורה אוטונומית ויוצרת תוצר סופי ללא כל מגע אנושי (למשל, לחיצה אחת שמנפיקה תמונה מוכנה), לעומת מקרה שבו האדם מנווט, משפיע, עורך ומשלב את התוצרים. במקרה הראשון, אין זכויות קניין רוחני. במקרה השני יתכנו זכויות - הכול תלוי במידת ההשפעה האנושית – התרומה היצירתית.

בארה״ב, ישנה אפשרות לרשום זכויות יוצרים באופן פורמלי. הכלל דומה: יצירה שנוצרה רק על ידי בינה מלאכותית לא תירשם. לדוגמה, בבקשה לרשום תמונה שנוצרה באמצעות מערכת בינה מלאכותית ליצירת תמונות, הובהר באופן חד משמעי – בלי תרומה אנושית משמעותית, אין זכויות יוצרים.

בנוסף, משרד זכויות היוצרים האמריקאי מחייב כיום להצהיר אם נעשה שימוש בבינה מלאכותית בתהליך היצירה, והאם נעשה שימוש בתכנים מוגנים במהלך האימון או ההפקה של היצירה.

כמה החלטות חשובות שכדאי להכיר

בשנים האחרונות ניתנו כמה החלטות מעניינות שמחדדות את העמדה המשפטית כלפי יצירות של בינה מלאכותית. כך למשל, בארה״ב נקבע ב-2023 על ידי בית משפט פדרלי שיצירה שנוצרה כולה על ידי AI, ללא התערבות אנושית, לא יכולה להיות מוגנת בזכויות יוצרים. בהמשך לכך, משרד זכויות היוצרים האמריקאי פרסם הנחיות ברורות שמחייבות מעורבות אנושית משמעותית כתנאי להגנה - כלומר, אם הכלי יצר את היצירה לגמרי ללא התערבות אנשוית – תרומה אנושית, אין לכם הרבה מה לחפש שם. 

אז מה עושים? איך לצמצם את הסיכון שהתוצרים שלכם לא יהיו מוגנים?

אם אתם עובדים עם כלים מבוססי בינה מלאכותית - וכנראה שכן - הנה כמה פעולות שיכולות לעזור לכם להיות בעלי זכויות יוצרים ביצירות:

1. שלבו מעורבות אנושית אמיתית - אל תשתמשו בתוצאה כמו שהיא יצאה מה- AI. שנו, ערכו, בחרו, חיתכו, שלבו עם תוכן אחר - כל פעולה שמציגה חשיבה ובחירה אנושית מחזקת את הזכויות שלכם.
2. קבעו נהלים פנימיים - במיוחד אם העובדים שלכם משתמשים בכלי בינה מלאכותית במסגרת העבודה. חשוב שתהיה מדיניות מוגדרת - מה מותר, מה אסור, ואיך שומרים תיעוד.
3. תעדו את התהליך היצירתי - שמרו תיעוד שמראה איך עבדתם עם הבינה המלאכותית ומה בדיוק עשיתם בעצמכם. זה לא מסמך משפטי, אבל זה יכול להיות משמעותי אם תצטרכו להוכיח זכויות. 
4. הימנעו מהצהרות לא מדויקות בנוגע לבעלות על קניין רוחני - אם תשלבו תוצרים שנוצרו על ידי AI במוצר או בשירותים שלכם, לדוגמה אם קוד נכתב בחלקו או במלואו על ידי בינה מלאכותית, תזכרו שלא תוכלו להצהיר בבדיקות נאותות שאתם בעלי הזכויות - אלא אם זו היצירה שלכם.
5. היזהרו מהפרת זכויות של אחרים - תוצרים של AI יכולים להיראות תמימים, אבל אם יש בהם אלמנטים כמו קוד פתוח, לוגואים, דמויות מוכרות, או סימנים מסחריים - אתם עלולים להיחשף לתביעות גם אם לא התכוונתם.
6. קראו את האותיות הקטנות - קראו היטב את תנאי השימוש של כלי בינה מלאכותית בהם אתם עושים שימוש כדי להבין למי שייכות הזכויות על התוצרים ע"פ הכלים אך זכרו בסופו של דבר החוק עצמו הוא כאמור הקובע.
7. הגנה חוזית - בעת עבודה עם ספקים ולקוחות - קבעו מראש האם מותר להשתמש בבינה מלאכותית, ואם כן - מה מותר לעשות, למי שייכת היצירה, והאם נדרשת מעורבות אנושית. אל תסמכו על הבנה בעל פה - תכניסו את זה להסכם.

לסיכום

אם אתם עובדים עם כלי בינה מלאכותית כחלק מהעשייה שלכם, חשוב להבין: שכל עוד אין לכם תרומה אנושית ממשית ביצירה - אתם לא תהיו בעלי זכויות יוצרים בה. לכן ההמלצה היא לוודא שיש תרומה יצירתית משמעותית ביצירה- כדי שלא תגלו מאוחר מדי שהתוצר שהשקעתם בו - בכלל לא שלכם.

עידן סידס הוא שותף במחלקת הטכנולוגיה והקניין הרוחני במשרד מיתר, ושחר שי, הוא עו"ד במחלקת הטכנולוגיה והקניין הרוחני, במשרד מיתר.

אין האמור בבלוג זה מלהוות יעוץ משפטי

במשך עשור, כולם שיחקו את אותו משחק. שפכו כסף על מדיה, הביאו לידים, המירו באחוזים קטנים והציגו גרפים ירוקים למשקיעים. המשחק היה ידוע מראש. עוד קמפיין ממומן. עוד אופטימיזציה לפאנל. עוד ניסיונות לסגור לקוחות עם ריטרגטינג. 

וזה עבד. עד שזה כבר לא.

בעולם שבו עלויות הרכישה מזנקות, היעילות של מודעות ממומנות צונחת והתחרות רק הולכת וגדלה, מותג חזק הוא היתרון התחרותי שרק מעטים בתעשייה משכילים להשקיע בו. 

הסיפור של Wiz מוכיח בדיוק את זה. חברה שנרכשה ב-32 מיליארד דולר לא הצליחה כי היה לה תקציב גדול יותר לפרפורמנס בגוגל. היא הצליחה בזכות מוצר מדהים ומותג שהתחבר ללקוח דרך זה שהפתיע את תעשיית הסייבר - עם ווייב חיובי ואופטימי.

Wiz, Gong ו-AppsFlyer מוכיחות שמותג מנצח ב-B2B

במשך שנים, תעשיית ההייטק הישראלית התייחסה לשיווק B2B כאל מנגנון ייצור לידים. אבל באותו זמן ממש, החברות שהשקיעו זמן, משאבים וכסף בבניית מותג היו אלה שהרימו את הראש מעל כולם.

במקום לדחוף עוד דמו למנהלי אבטחת מידע, הפכה וויז לשם הכי חזק בסייבר. התוצאה? לקוחות משקיעים ורוכשים רדפו אחריה.

WIZ הגדירה מחדש את השיווק בסייבר בכך שוויתרה על טקטיקות מבוססות פחד (FUD) ועל ז'רגון כבד ומאיים, ובמקומן בנתה מותג חיובי, אופטימי ולעתים אפילו קסום ששם את הפשטות, המהירות וחוויית המשתמש במרכז. בניגוד לשחקני הסייבר המסורתיים, וויז גורמת לאבטחת ענן להרגיש נגישה.

גונג לא מכרה עוד תכנה לאנשי מכירות. היא המציאה קטגוריה חדשה לגמרי. ובנתה קהילה שדחפה אותה קדימה סביב מותג עם קול נועז ולא מתנצל שהפך תובנות של אנשי מכירות לתוכן דיסרפטיבי, עקבי וזכיר שערער על חוקי הפורמט של B2B.

אפספלייר מיצבה את עצמה כמובילת שוק בכך שהיא בנתה נוכחות בלתי נשכחת באירועים שהביאה לחיים את המותג שלה, סיפקה חוויה שגרמה ל-FOMO חד פעמי בקרב קהל המטרה שלה, ויצרה תוכן יוניקי שמיצב אותה כאוטוריטה בתעשייה.

המשותף לשלושתן? הן לא רק מכרו מוצר מעולה. הן בנו משהו שאנשים רצו להיות חלק ממנו.

סטארטאפים, תפסיקו לחשוב על מותג כמותרות

הקטע בפרפורמנס מרקטינג, הוא שהוא חייב לבוא על בסיס מותגי חזק. הוא כבר לא מספיק לבד.

עבודת מחקר שלינקדאין פרסמו על שוק ה-B2B הגלובלי לפני כמה חודשים הוכיחה ש-81 אחוז ממודעות ה-B2B פשוט לא מצליחות לתפוס תשומת לב או להיזכר. אם אתם לא בונים משהו בלתי נשכח, אתם למעשה שורפים כסף על מודעות שאף אחד לא זוכר או מייחס לחברה שלכם. שלא לדבר על העובדה שקמפיינים ממומנים עובדים הרבה יותר טוב כשיש מותג חזק שמייצר ביקוש אורגני.

והנה עוד משהו מעניין: בלינקדאין גם מצאו שרק 5% מהלקוחות הפוטנציאליים שלכם נמצאים בשוק בכל רגע נתון. עבור ה-95% הנותרים המשימה שלנו הרבה יותר מורכבת - לבנות מערכת תפיסות על המותג שלנו שתקטלג את המותג שלנו כ-Love brand, כדי שביום שיגיע הצורך שהמוצר שלנו עונה עליו - הבחירה בנו תהיה  ברורה מאליה.

והיא תהיה ברורה מאליה. כי לקוחות (כן, גם ב-B2B) נוטים באופן טבעי לבחור במותג מוכר, שלא לדבר על כזה שהם אוהבים, גם אם המוצר נחות יותר או יקר יותר.

מותגים חזקים נתפסים כהשקעה טובה יותר, מאפשרים לגבות מחיר גבוה יותר כי לקוחות יהיו מוכנים לשלם יותר על מותג מוכר כי הם מאמינים שהוא "שווה את זה", וגם בתקופות לא טובות, מותגים חזקים שומרים על יציבות. כשכולם מתרסקים, החזקים שורדים.

מה מובילי שיווק, מייסדים ומשקיעים צריכים לעשות עכשיו

אז מה סטארטאפים יכולים לעשות מחר בבוקר? 

זה מתחיל בלוודא שהמותג שלכם מזוהה בקלות ושיש לו סט נכסי מותג בולטים וזכירים. צבעים ייחודיים, לוגו בולט, קליים חזק, ואלמנטים ויזואליים עקביים.

זה ממשיך בהבנה שכדי להיות זכירים, צריך להפעיל את הרגש של קהל היעד שלנו. אנשים קונים ממותגים שהם מכירים, סומכים עליהם ומרגישים חיבור אליהם.הם מחפשים שילהיבו אותם, יעניינו אותם, יצחיקו אותם ויפתיעו אותם. ולא, אף אחד לא מתלהב מפיצ'ר חדש.

המפתח הוא למצוא על איזה כאב המוצר שלי עונה. וכמה שיותר אישי, יותר טוב. אני מטרגטת אנשי מכירות? בטח מטריף אותם שהם לא מובילים את הלידר בורד. אנשי שיווק זה קהל היעד שלכם? שווה לבדוק אם הם מרגישים מוערכים ואיך המוצר שלכם יכול להרים להם בארגון. 

וברגע שהבנתי איך המוצר שלי פותר את הכאב הזה, הגיע הזמן למצוא את הדרך שלכם לבלוט. אם הקריאייטיב שלכם נראה כמו של כולם, אתם למעשה בלתי נראים. אם אתם מפחדים לבלוט, אתם מוותרים על היתרון הכי חשוב שלכם. 

מצאתם משהו שעובד? אל תמהרו לשנות. המותגים הכי מצליחים בעולם הם אלה שעושים שוב ושוב את אותו הדבר (נכון, עם קריאייטיב חדש). בסוף בניית מותג זה משחק ארוך טווח, אבל העקביות משתלמת.

שלום לכולם, אני יוני בזורה, עו"ד מסחרי מזה 10 שנים, וב-3+ שנים האחרונות עובד במחלקה המשפטית הנהדרת של חברת monday.com.

אז מה עושה עו"ד מסחרי בחברת הייטק? בקצרה, אני עובד עם צוותי המכירות והרכש בחברה ועוזר להם לסגור עסקאות מהצד המשפטי. מול המכירות, מדובר בעיקר בהסכמי SaaS, ומול הרכש, הסכמים מול נותני השירותים והספקים השונים של החברה.

ועכשיו, כשאנחנו בשלב מתקדם של חודש המכירות של Startup for Startup, זה בדיוק הזמן המתבקש, ממש כמו בסגירת עסקה, להכניס את Legal לתמונה ולדבר על כמה דגשים חשובים בהסכם שמסדיר את אספקת המוצר שלכם.

אבל לפני כן, אי אפשר בלי הבהרה מקדימה וחשובה, או יותר נכון – דיסקליימר (בכל זאת, עו"ד) האמור בפוסט זה אינו מהווה ייעוץ משפטי. כל מקרה הוא ייחודי ומצריך בחינה פרטנית, ואני ממליץ לכם בחום להיוועץ בעורך דין לפני קבלת החלטות משפטיות או התקשרות במסמכים משפטיים.

כמו כן, בעולם המשפטי יש חשיבות מאוד גבוהה לפרטים הספציפיים של כל מקרה ומקרה. כאן בפוסט תוכלו לקרוא מהן הנקודות הקריטיות אליהן עליכם לשים לב, אבל זכרו: הדגשים, או אפילו מבנה ההסכם כולו, ישתנו בהתאם לסוג המוצר שאתם מוכרים (הרי יש הבדל אם מדובר בפלטפורמת SaaS, תוכנה On Premise, חומרה, או כל מוצר או שירות אחר).

Having said that, בואו נצלול לנקודות אליהן חייבים לשים לב בכל עסקה עליה אתם חותמים, לא משנה כמה גדולה היא:

קניין רוחני:

תמיד תזכרו - הקניין הרוחני הוא לב לבו של המוצר שלכם. אותו מוצר עליו עבדתם כל כך קשה ושעכשיו מהווה פתרון שעונה על הצורך של הלקוח שלכם. חשוב לזכור שבמקרים רבים (ובטח בעולמות ה-SaaS), אתם מוכרים זכות להשתמש במוצר – ולא את הרעיון שעומד מאחוריו, שהוא לגמרי בבעלותכם. לכן, חשוב להגדיר בבירור אילו זכויות במוצר הלקוח מקבל במסגרת ההסכם.

למשל, כשמדובר בפלטפורמת SaaS שמסופקת “as-is” לכלל הלקוחות, ואין כל פיתוח בהתאמה אישית ללקוח ספציפי (וגם אז יש לבחון את הנושא), אין שום סיבה שתעניקו ללקוח כל זכות בקניין הרוחני שלכם, מלבד רישיון לשימוש במוצר. לעומת זאת, אם אתם מוכרים טכנולוגיה או חומרה שעתידה להשתלב באופן ייעודי במוצר אחר ששייך ללקוח שלכם, חשוב להגדיר במפורש איזה קניין רוחני קודם (Background IP) שייך בבלעדיות לכל צד וימשיך להישאר בבעלותו, וכיצד הבעלות והזכויות בקניין הרוחני של הפיתוח החדש והמשותף שנוצר בעקבות ההסכם (Foreground IP) יחולקו בין הצדדים. כמו כן, בהקשר דומה, יש להגדיר מה ללקוח אסור לעשות במוצר שלכם: למשל, לא להשתמש בו במטרה לפתח מוצר מתחרה (שמטבע הדברים עלול לפגוע בערך העסקי של המוצר שלכם).

הגבלת אחריות:

כפי שאתם יודעים, תקלות קורות בחיים ולא תמיד הכל פועל כמתוכנן. אז מה עושים אם המוצר לא עובד כמו שהלקוח ציפה? או אם, לצערכם, לא עמדתם במדויק בכל ההתחייבויות שלכם במסגרת ההסכם? במסגרת חלוקת הסיכונים בין הצדדים, חשוב מאוד להגן על עצמכם ולקבוע עד לאיזה גבול אתם תהיו אחראים לנזקים. אחרת, תפתחו פתח ללקוחות לתבוע מכם פיצויים על נזקים מכל סוג שהוא, ללא הגבלה ומבלי שיש לכם כיסוי. תביעות כאלה עלולות לכאוב לכם מאוד בכיס, ובמצטבר, אף לגרום לקריסה כלכלית של החברה. ככלל, כשמדובר במינוי לשירות SaaS, המתחדש מדי שנה, נהוג לקבוע את החבות המקסימלית של הספק לנזקים כשווי דמי המינוי ששילם הלקוח ב-12 החודשים שקדמו לקרות הנזק. בשירותים או מוצרים אחרים, הסטנדרט להגבלת החבות הוא שווי החוזה. כמו כן, עבור מקרים מאוד ספציפיים, נסכים גם לגבולות אחריות גבוהים יותר. בנוסף, לרוב נרצה להגדיר שהאחריות מוגבלת לנזקים ישירים בלבד – כלומר, שלא תהיו אחראים לנזקים עקיפים כמו אובדן הכנסות, פגיעה במוניטין או נזקים תפעוליים שנגרמו ללקוח כתוצאה מהשימוש במוצר שלכם.

תנאים מסחריים ותנאי תשלום:

התנאים המסחריים חייבים להיות ברורים, בין אם הם מופיעים בהסכם עצמו, או במסמך ההזמנה שמצורף אליו: כמה הלקוח משלם ועל מה בדיוק, באילו מועדים, אילו אמצעי תשלום מתקבלים, האם ומתי יחולו עלויות נוספות, האם התמורה כוללת מיסים וכו'. כמו כן, האם מדובר בתשלום חד-פעמי או במנוי מתחדש? האם ניתן להעלות מחירים בחידוש ובאיזה אופן? ומה קורה אם הלקוח מבקש החזר – באילו מקרים זה אפשרי, אם בכלל? קביעת כללים ברורים מראש יכולה לחסוך חיכוכים ובעיות גבייה בעתיד. במקרים מסוימים, כשהתמחור מורכב וכדי למנוע פרשנויות שונות, הייתי ממליץ אפילו להוסיף דוגמאות מספריות לצורך המחשה.

שמירה על סודיות והגנת מידע:

אם המוצר שלכם כרוך בגישה למידע רגיש של הלקוח, חשוב להסדיר את האחריות לשמירת המידע ולפרט אילו אמצעי אבטחה אתם מתחייבים לנקוט (בסוף הלקוח צריך לסמוך עליכם מספיק על מנת להפקיד בידיכם את המידע הרגיש שלו). הדבר מקבל משנה תוקף כשמדובר במידע אישי, ואז נכנסות לתמונה המחויבויות שלכם בהקשר הזה על פי חוקי הגנת הפרטיות הרלוונטיים. מנגד, אם אתם חושפים מידע עסקי בפני הלקוח (למשל, מחירים, תכניות עסקיות, תהליכים ייחודיים או קוד מקור), ודאו שיש סעיף סודיות שמונע ממנו לשתף את המידע עם צדדים שלישיים. הגנה על המידע שלכם היא קריטית לשמירה על היתרון התחרותי שלכם.

פתרון מחלוקות:

מה קורה אם יש מחלוקת משפטית בין הצדדים? האם הסכסוך ייפתר בבוררות פרטית או בבית המשפט? על פי איזה דין ובאיזו מדינה? הגדרת מנגנון ליישוב מחלוקות מראש יכולה לחסוך שנים של הליכים משפטיים יקרים וממושכים. בנוסף, אפשר להוסיף סעיף גישור, שיאפשר לצדדים להגיע לפתרון מוסכם לפני פנייה לערכאות משפטיות.

אם יש דבר מרכזי שאני רוצה שתקחו מהפוסט הזה, הוא שחוזה מוצלח עבורכם הוא כזה שמונע אי הבנות ושומר עליכם מפני תביעות ודרישות בלתי צפויות. ככל שתשקיעו משאבים בגיבוש הסכם חכם, תוכלו להתרכז בצמיחה של העסק שלכם במקום בכיבוי שריפות משפטיות. האמינו לי, אתם תודו לעצמכם על זה ברגע האמת.

בהצלחה!

כנסים לא רק מספקים הזדמנות ללמוד ולהתעדכן בחידושי הטכנולוגיה, אלא יכולים להיות אבן דרך קריטית במיתוג ובפיתוח הזדמנויות עסקיות עבור סטרטאפים, במיוחד בעולם שבו כל אינטרקציה עם קהל היעד יכולה להיות הזדמנות למימוש פוטנציאל עסקי. עם הכנה נכונה, גישה אסטרטגית והתנהלות ממוקדת, כל כנס יכול להפוך לכלי מכירתי אפקטיבי שיביא לכם לא רק קשרים חדשים, אלא גם שיתופי פעולה, השקעות ולקוחות פוטנציאליים. במהלך השנים השתתפתי בכנסי טק רבים ויצא לי לעבוד עם לא מעט סטארטאפים, בכמה כובעים ואספתי טיפים שיכולים לסייע לכם לאורך שלבי התהליך:

בחירת הכנס הנכון, או: אל תשתתפו בכל כנס

כסטארטאפ טכנולוגי, המשאבים שלכם (זמן, כח אדם וכסף) מוגבלים וקריטיים. לכן, חשוב לבחור את הכנסים שבהם תשתתפו בצורה חכמה. לא כל כנס טכנולוגי הוא המקום המתאים לכל סטארטאפ. חשוב לשאול את עצמכם מספר שאלות:

• מי קהל היעד? האם מדובר בקהל רלוונטי עבור המוצר או השירות שלכם? האם המשתתפים הינם מקבלי ההחלטות בארגונים שאליהם אתם מכוונים? האם ישנה הזדמנות אמיתית לפגוש לקוחות פוטנציאליים?
• האם יש סיכוי ליצור קשרים עם משקיעים או שותפים אסטרטגיים שמחפשים את הפתרונות שלכם בשוק? 
• האם גודל הכנס ואופיו מתאים לכם? האם הכנס מתמקד בטכנולוגיות רלוונטיות למוצר או לשירות שלכם? לדוגמה, אם אתם "דג קטן" בתחומים של כרישים - אולי אתם עלולים להיבלע בכנס גדול וכללי, ובמקרה כזה יהיה לכם עדיף לבחור כנס נישתי יותר שבו תוכלו להתבלט.

הכנה מוקדמת – לא לזלזל בזה!

הכנה היא אולי אחד הגורמים החשובים ביותר להצלחה בכנס טכנולוגי. הכנס הוא לא רק מקום להציג את המוצר – הוא הזדמנות לבסס את החברה שלכם כמובילה טכנולוגית בתחום.

הכנת חומרים שיווקיים ומצגות טכנולוגיות: ודאו שחומרי השיווק והמצגות שלכם משקפים את החדשנות והיתרונות הטכנולוגיים של המוצר. אל תתמקדו רק ביכולות הפונקציונליות, אלא הסבירו כיצד המוצר שלכם מבדל את עצמו בשוק מבחינה טכנולוגית ועסקית, ומהו הערך המוסף עבור הלקוחות.

היערכות לשאלות טכנולוגיות: כנס טכנולוגי עשוי לכלול שאלות מעמיקות ודיונים עם מפתחים, מומחים בתחום ולקוחות פוטנציאליים. היו מוכנים לענות על שאלות טכניות בצורה ברורה ואמינה. תרגול מראש יכול להיות קריטי להבטחת הצלחה.

היכרות עם המשתתפים: במידת האפשר, נסו לקבל גישה לרשימת הנרשמים או לפילוח הרקע שלהם (לעתים ניתן לבקש זאת ממארגני הכנס). 

תיאום פגישות: השתמשו בתקופת ההכנה לכנס ככלי לפניה ללקוחות פוטנציאלים, ונסו לתאם איתם פגישות בשעות שבהם הם מתכננים לבקר בכנס. באירועים מסוימים, זוהי אפשרות שתסופק על ידי מארגני הכנס. אך גם אין כזו, השקיעו זמן ומאמץ בתיאום פגישות שכאלו באופן עצמאי.

התנהלות נכונה בזמן הכנס – לנצל כל הזדמנות

בזמן הכנס, כל דקה עשויה להוות הזדמנות, ולכן חשוב לדעת איך לנהל את הזמן ולהיות ממוקדים. כנס אינו רק מקום לפגוש אנשים ולשמוע הרצאות – זו הזדמנות לבנות networking, ללמוד מהשוק ולמצוא שותפים או לקוחות פוטנציאליים. ישנן דרכים רבות בהן תוכלו להפיק את המקסימום מכל רגע:

שיחות ממוקדות ומועילות: במהלך כנס, תמצאו את עצמכם משוחחים עם הרבה אנשים. אל תפספסו את ההזדמנות להציג את עצמכם והמוצר או השירות שלכם בצורה ממוקדת. רושם ראשוני הוא חשוב וצורת ההצגה תשפיע. במקום להתחיל במשפטים כלליים כמו "אנחנו חברה שעוסקת ב...", תעלו שאלות שיכולות לעורר שיחה על בעיות שהלקוחות הפוטנציאליים שלכם נתקלים בהן, ואז הציגו איך הפתרון שלכם משנה את המשחק. אנשים זוכרים בעיות שהם חווים יותר מפתרונות כלליים.

היו גמישים ופתוחים לכל הזדמנות: לא כל שיחה שתתחילו בכנס תוביל ישר לעסקה. זה בסדר. שימרו על גמישות מחשבתית. לא תמיד תדעו מראש אם האדם שאתם פוגשים בכנס הוא הלקוח המושלם או שותף עסקי עתידי, אבל כל קשר כזה יכול להוביל להזדמנויות בלתי צפויות. מישהו שפגשתם בכנס עשוי להמליץ עליכם במפגש עתידי או להפנות אתכם ללקוחות פוטנציאליים בשלב מאוחר יותר. אל תתנו לקשרים שטחיים לחמוק מכם, כל שיחה היא השקעה עתידית.

היו בתנועה: לא כל ההזדמנויות נמצאות רק בכנסים הרשמיים או בשיחות ישירות. תסתובבו באזורים השונים של הכנס, תפגשו אנשים במפגשים לא פורמליים – כמו קפה, הפסקות אוכל או בזמן שמחכים למושב הבא. כנסים הם מקומות גדולים לפגוש אנשים בעלי עניין דומה, ודווקא במפגשים האלו אפשר לפתח קשרים מאוד פורים.

אחרי הכנס- איך להמשיך את העבודה עם סיום הכנס?

אחרי הכנס, העבודה לא נגמרת! הכנס הוא רק התחלה של תהליך ארוך שיכול להוביל להזדמנויות אמיתיות. על הפגישות והקשרים שנוצרו בכנס יש להמשיך לעבוד גם אחרי האירוע:

Follow-up email: שלחו מיילים עם עיבוד נוסף של המידע שהצגתם. המיילים לא יכולים להיות גנריים - התאימו אותם והדגישו נקודות טכנולוגיות ועסקיות שצפויות לעניין את הלקוח או המשקיע שאיתו דיברתם.

פגישת דיסקברי: נצלו את המומנטום על מנת לתאם פגישת דיסקברי שבה תוכלו לברר לעומק את צרכי הלקוח הפוטנציאלי ולהמשיך לקדם את העסקה בתהליך המכירה.

הבשלה ארוכת טווח: עבור חלק מהלידים, הפיתרון שלכם אינו מתאים בשלב זה אך עשוי להיות רלוונטי בעתיד. וודאו שהלידים נאספים, נשמרים במערכות המידע ומוכנסים לתהליך הבשלה (nurturing) שיאפשר לכם להמיר חלק מהם בעתיד להזדמנויות עסקיות.

לסיכום, כנסים טכנולוגיים לא רק מספקים הזדמנויות למידה, אלא מהווים פלטפורמה מצוינת למיתוג ולקידום העסק שלכם. עם הכנה נכונה, גישה ממוקדת והתנהלות מדויקת, תוכלו להפוך את הכנס לכלי מכירתי שיעזור לכם להפיק תוצאות עסקיות משמעותיות.