איציק אדזיאשוילי | LSports | הימורי ספורט בזמן אמת: דאטה, לטנסי ו-AI - Product Builder Podcast episode with Eyal David
00:45:53

איציק אדזיאשוילי | LSports | הימורי ספורט בזמן אמת: דאטה, לטנסי ו-AI

מנחה: · אורח: איציק אדזיאשוילי · על המנחה

בעולם דאטה בזמן אמת אי אפשר למקסם גם כיסוי, גם מהירות וגם דיוק בבת אחת — האיזון המתמיד ביניהם הוא בדיוק מה שמקשה את העבודה. לדברי איציק אדזיאשוילי, GM ומנהל פרודקט ותיק ב-LSports, חברת bootstrap שמזינה דאטה ל-3 מיליון משחקי ספורט בשנה לאתרי הימורים ומדיה, דווקא באיזון הזה — כיסוי, לטנסי מתחת לשנייה ואקיורסי גבוה — טמון היתרון התחרותי.

בפרק הזה

  • התעשייה של ספורט בטינג היא מסורתית ואיטית לאמץ טכנולוגיה (אינטגרציה יכולה לקחת חצי שנה), אבל בדיוק שם נמצאת ההזדמנות: להביא אינוביישן ולהקדים שחקנים ותיקים שמתמקדים בצד המסחרי.
  • כל המשחק של LSports הוא איזון מתמיד בין שלושה צירים — כיסוי (coverage), לטנסי (מתחת לשנייה) ואקיורסי. להעדיף ציר אחד קל; לאזן ביניהם זה מה שמחייב את העבודה הקשה.
  • שני הסקילים הכי חשובים למנהל מוצר בעולם דאטה-פייפליין: חיבור עמוק לטכנולוגיה עם ירידה לפרטים, והיכולת 'לנהל פוקוס כמו אקורדיון' — לרדת לרמת האירוע הבודד ולזום-אאוט לתמונה השלמה.
  • תרבות של תקשורת ישירה נבנית על אמון ('טראסט'): cut the chase, פגישות קצרות של 1-2-3 אנשים, קבלת החלטה מנומקת והתקדמות במקום דיליי — ולפעמים פשוט לרדת עם האגו כדי להגיע מהר יותר להחלטה הנכונה.
  • מוצר GenAI לא נבנה כמו MVP רגיל: כי הצ'אט בי-טו-בי מוצג ללקוחות סופר-מקצועיים בכנס, הם הלכו על מוצר בוגר ופעיל (sellable), לא על דמו — ואת ה-accuracy מדדו דרך קונברז'ן של המשתמש הסופי, לא רק מטריקות מודל.
  • אחרי ההייפ בכנס בא פיבוט: חסמי אימוץ אצל הלקוחות (חשש להזריק צ'אט לאתר, גרד-ריילס, שפות וסלנג) הובילו למעבר מ-widget לכיוון API-based/סושיאל — וגם פתחו קו ביזנס חדש שלא חשבו עליו.

האזינו לפרק

האזינו בספוטיפייהאזינו ב-Apple Podcastsצפו ביוטיוב

תיאור הפרק

שיחה עם איציק אדזיאשוילי, מוביל מוצר ב-LSports, על בניית מוצרי דאטה בזמן אמת: פייפליינים מהירים ומדויקים, האיזון בין כיסוי ללטנסי, ארגון סביב קווי מוצר, והסקילז שמנהלי מוצר חייבים כשעובדים בריל-טיים. דיברנו גם על ניסוי GenAI שהתחיל כווידג’ט טרום-משחק והפך ל-API בגלל אימוץ ואתגרי דיוק.

פרקים בשיחה

  1. 0:06 · פתיחה והיכרות
  2. 0:36 · מי זה איציק: 20 שנה בתוכנה ובניהול מוצר
  3. 1:51 · מה LSports עושה: דאטה, לטנסי וכיסוי
  4. 3:19 · טרנדים בשוק: מקורונה ל-E-Games ולייב
  5. 5:30 · המטריקות: coverage מול לטנסי ואקיורסי
  6. 7:37 · החברה: bootstrap, אשקלון, 70% טכנולוגיה
  7. 9:12 · אתגרי ה-GM: לשרשר צוותים לפייפליין אחד
  8. 11:43 · סקילים למנהל מוצר: פרטים ופוקוס-אקורדיון
  9. 17:00 · תרבות ישירה בלי בולשיט וחשיבות ה-trust
  10. 22:17 · ההימור על מוצר GenAI לכנס השנתי
  11. 25:02 · מחקר שוק והכנה טכנולוגית ממוקדים
  12. 28:10 · אקיורסי, ה-50% ומדידת ערך דרך קונברז'ן
  13. 31:44 · מהחלטה לכנס: MVP גדול בארבעה חודשים
  14. 35:14 · אבולוציית המודלים והמטריקות
  15. 37:34 · אחרי הכנס: חסמי אימוץ והפיבוט
  16. 41:20 · מגייסים בדרום, קהילה ומילואימניקים
  17. 44:21 · מה איציק מאחל לעצמו בעוד שנה
קראו את התמלול המלא
תמלול מלא עם דוברים וחותמות זמן

ציטוטים נבחרים

“אם הייתי מהפך לכיוון אחד מהצירים החיים שלי היו הרבה יותר קלים — לתת כמה שיותר על חשבון accuracy, או לתת כמה שיותר מהר; כשאני צריך לאזן ביניהם זה בדיוק העולם שמחייב אותנו לעבוד הרבה יותר קשה.”
— Itzik Adziashvili
“בוא נגיע לשירות, למה שצריך, בוא תגיד לי איך אני עוזר לך עם פחות סיפורים.”
— Itzik Adziashvili
“במצב רגיל, כשמוצר הוא בחמישים אחוז דיוק והוא version one, אני בתור מנהל מוצר הייתי הולך על זה, הייתי משיק ומתחיל לגלגל.”
— Itzik Adziashvili

שאלות ותשובות

מה LSports עושה בעצם?

מספקת דאטה של ספורט בזמן אמת לאתרי ספורט בטינג ומדיה (B2B). היא אוספת כמויות עצומות של דאטה, מנרמלת ומעבירה אותה בפייפליין אוטומטי ומדויק בלטנסי מאוד נמוך, כדי שהלקוח יוכל להתרכז באופטימיזציה של המשתמשים שלו.

על מה החברה נמדדת מול הלקוחות?

על שני צירים עיקריים: coverage — כמה משחקים ואירועים אפשר לספק בכל רגע נתון; ולטנסי — עדכונים מהירים עד רמת השנייה, מתוך SLA. כל זה תוך שמירה על אקיורסי גבוה, כשההבדלים נמדדים בפרומילים.

למה חברה בתעשייה מסורתית הימרה על מוצר GenAI?

כדי לנצל את הטרנד ולהקדים את השוק: מצד אחד תעשייה מסורתית, מצד שני חוד הפיתוח הטכנולוגי. הם רצו לבדוק אם מדובר רק בבאז או בערך אמיתי, וניצלו את חלון ההזדמנות של הכנס השנתי כדי להביא חידוש.

איך מדדו את איכות מוצר ה-AI?

התחילו מאקיורסי של תיוגים מדעיים ופרמטרים כמו precision/recall מול טסטים ידניים, אבל הבינו שקשה לזקק AI-evals אמיתיים. לכן עברו למדוד ערך דרך קונברז'ן של המשתמש הסופי — ההנחה שאם המשתמש נשאר וסגר פעולה, הלקוח קיבל ערך.

מה קרה למוצר אחרי הכנס?

הוא יצר הרבה הייפ והתלהבות, אבל צצו חסמי אימוץ אצל הלקוחות — חשש לשנות אתרים בקצב גבוה, סוגיות גרד-ריילס, שפות וסלנג של משתמשים. בעקבות זאת עשו פיבוט מכיוון widget לכיוון API-based/סושיאל שקל יותר לצרוך.

אנשים ומקורות שהוזכרו

אנשים

  • Eyal David
  • Itzik Adziashvili

חברות וארגונים

  • LSports

כלים

  • ChatGPT
  • Claude
  • Gemini
  • Twitch
  • Counter-Strike
  • League of Legends
ניהול מוצר ספורט בטינג דאטה בזמן אמת לטנסי GenAI LSports bootstrap פרודקט

פרקים נוספים