תמלול: "לא נכנסתי פנימה — עליתי למעלה" — ככה הופכים שירות למוצר | אורלי עמרני (Justt)

פתיחה: פרויקט ה-rebranding של מאנדיי וסוד ה-execution

אייל דוד: [00:00] בסדר גמור, אני שמחה ממש להיות פה. יואו, לקח זמן ואני גם ממש שמח שאנחנו פה. מגיעה אלינו אורלי שהיא CPO ב-Justt, רצים, קצת תציגי את עצמך, בדיוק, סתם, אני אגיד שאולי תתחילי מהקטע של מאנדיי, זה נורא סקרן אותי, כי שנייה לפני זה דיברנו על זה.

אורלי עמרני: [00:16] אז אספר סתם את האנקדוטה על זה שאני מכירה את רועי שהוא המנכ״ל של מאנדיי עוד מימי וויקס, שישבנו ביחד בחדר וזה התחיל שם. התגלגלנו במהלך השנים, פגשתי אותו ככה ברחוב ובדיוק הוא אמר לי שהם רוצים לשנות את השם וזה פרויקט מאוד גדול ואני בדיוק הייתי, תקופה הייתי בהיריון ועשיתי כמה עבודות פרילנס כאלה, ואמרתי, אני, יאללה, בא לי לעשות איזה פרויקט. מפה לשם אז באתי כאילו לעשות ממש את הפרויקט end-to-end של ה-rebranding על כל המשמעויות של זה ויש לזה הרבה משמעויות וזה היה אחד הדברים באמת שהכי נהניתי נראה לי לעשות עד אז, ממש היה לי, זה היה שונה לגמרי מהרבה דברים אחרים שעשיתי ו... זה כאילו היה dapulse, ואז זה היה פתאום באיילון, נכון? כן, ומהרגע שממש התחלנו עד הרגע שזה היה שלט באיילון, אחרי שהכל כבר קרה ועשינו מיגרציה לכל היוזרים לשם החדש, לדומיין החדש, זה היה Execution, תקשיב, יש שם חיות, נראה לי ארבעה חודשים, ארבעה, ארבעה וחצי חודשים, לא ראיתי Execution כזה בחיים, באמת. זה היה כאילו וואו, היה וואו, זה היה כזה תחושה של, הכל, מהפרטים הכי קטנים, זה ה-Acquisition והדומיין עם מה המשמעות, ולעשות A/B טסטינג על ה, ואיך זה משפיע כמובן על ה-SEO, והמוצר עצמו, כאילו, איך היוזרים עוברים, והתחושה הכי טובה, וה-Communication, וכל כך הרבה, והמתנות הקטנות ששולחים אחרי איזה סוואגים, זה כל כך רחב, וכל החברה, אז הם היו פחות או יותר 100 איש, כאילו, כל החברה עבדה בזה פחות או יותר, אבל זה היה Execution. ואת כאילו בכלל פרודקט? כן, ואני כאילו, זה, אבל באתי גם לנהל את הפרויקט הזה. כאילו, על כל האספקטים, מתי מוציאים מה, כאילו, ממש מתי מודיעים ליוזרים שהם יותר Advocate, מתי מודיעים לקהילה, מתי מודיעים, ממש לעשות את הפלואו של כל הדברים, שלא ייצרו תלויות וזה, ובסוף, זה באמת היה, זה כאילו Execution לפנתיאון הם עשו שם. כי כאילו, את בן אדם, סתם אני כזה שומע,

אייל דוד: [02:21] את בן אדם שאוהב מערכות מתקתקות, את אוהבת כאילו את הניהול אירועים? כן, אני מאוד אוהבת,

אורלי עמרני: [02:27] אני גם מאוד אופרטיבית באופי, וכאילו, היה לי משהו מאוד כיפי בזה, ובעיקר להיות עם אנשים שאני חושבת שזה פשוט התרבות הארגונית. זה לא קורה בכל חברה שדבר כזה הוא מתקתק. כי בסוף, זה לא אני כי אני מנהלת פרויקטים מעולה. זה כי יש שם אנשים שהם ראש גדול, ופשוט עושים דברים end to end. זאת אומרת, בסוף, אני חושבת שזה לימד אותי הרבה גם על מתי Execution טוב עובד. בסוף, כשאתה בא למפתח, ויש המון אסטים להחליף, מכל באנר, כל דבר, ובסוף הוא לא מחכה שהמנהל פרויקט יביא לו את הזה, אז הוא הולך לדיזיינר ואומר, וואלה, אני תקוע פה על הזה, חסר לי אסט.

האם נראה יותר ספינים של חברות בעידן ה-AI

אייל דוד: [03:04] אה, זה מתקתק. אז תגידי, אני זוכר, כבר נמשיך בפודקאסט וזה, אבל כאילו עצירה מתודית, אני זוכר שהם יצאו מוויקס באמת, ונראה לך שזה משהו שעכשיו עומד לקרות הרבה? ספין-אופים של חברות? שאלה מעניינת, כי עכשיו, בטח שעכשיו כל אחד יכול לעשות דברים לבד ומהר.

אורלי עמרני: [03:24] אני חושבת שהרבה צרכים מתחילים, אתה מרגיש את הצורך בתור חברה. כשאתה עובד בזה, ואתה אומר, וואלה, ואין לי בדיוק מוצר שלי, אז והרבה חברות שבדנ"א שלהן, כמו וויקס, זה היה בילד לגמרי לבנות לבד, אז כאילו כבר על הדרך בונים. אני חושבת שזה עדיין לא פשוט, כי בסוף אתה צריך עדיין לגייס כסף,

אייל דוד: [03:44] ובסוף היום, גם אם אתה לא סייבר, זה לא כזה טריוויאלי לגייס כסף. אולי יהיו הרבה בוטסטרפים עכשיו עם... לא, לגמרי, אבל באמת כחברה, אז א', באמת אתה ער לצרכים. אתה חווה את הבעיות. ב', יש לך אנשים שאולי עכשיו אתה יכול לשים אותם על בי"תים ספציפיים, נכון? כן. כאילו, דווקא יש סיכוי טוב שדברים כאלה יקרו.

אורלי עמרני: [04:07] אני חושבת שזו השאלה שאתה אומר, היא שאלה גם יותר רחבה, אפילו כמעט כל חברות ה-SaaS היום מדברות ואומרות, רגע, אז יבנו אותנו לבד, אז לא יצטרכו אותנו, כי כל אחד יבנה לבד בתוך החברה. יפה, כאילו, ה-build vs. buy שתמיד היה, כאילו עכשיו יותר קל לעשות בילד, כי לפחות ה... לא אומרת על התחזוקה אחרי זה, אבל לפחות הבנייה הראשונית יותר זולה ויותר מהירה. אתה יכול גם לבנות את זה AI-first, ואז כאילו בכלל... ברור. עדיין אתה צריך לתחזק את זה, כן? עדיין יש פה משהו שהוא עולה לארגון, וזו שאלה, כן? ותחזוקה, כן. אני לא יודעת להגיד, אני חושבת שזה עדיין הרבה DNA של חברה. זאת אומרת, יש חברות שב-DNA שלהן בונות הכול. קצת כמו וויקס, שבנינו שם מערכת בילינג, שאתה יודע, לא ה-core, אובייסלי, של הביזנס, ובנו מערכות HR, ובנו דברים וזה, אבל זה כאילו שאלה מעניינת כללית, האם זה יותר, יכול להיות שה-DNA של ה-build vs. buy טיפה ישתנה, זה יותר יקל על החברות שזה לא ה-DNA שלהן כן לעשות לבד. זה כנראה, זהו, זה נורא תלוי ביזמים עצמם, כאילו מי שבסוף מחזיק את האירוע. וטוב, אבל שנייה, עשית פה סגווי מעניין לבילינג, אז באמת, אולי תציגי את עצמך קצת. אז אני אורלי, אני באמת הרבה שנים כבר בתחום של Product Management. הגעתי מפיתוח, הייתי הרבה שנים גם מהצבא, הייתי בממר"ם ולמדתי הנדסת מחשבים בטכניון, וככה לאט-לאט התגלגלתי בתעשייה האמת של הפרודקט. אני חושבת שבימים ההם, אני מרגישה שתינזר, או בעיה, בימים ההם לא היה פרודקט בכלל, וזה לא היה מאוד טריוויאלי גם מה ה-value של פרודקט ומה ברגע שזה התחיל. בייחוד אני חושבת שתעשיות התחילו מתעשיות יותר כבדות. זאת אומרת, באמת, הייתי במיקרוסופט, שעשינו firewall ובצ'ק פוינט, שבסוף הפרודקט, גם התפקיד שלו לא היה מאוד מוגדר. הרבה פעמים הוא היה פשוט מביא דרישות מה, אתה יודע, מה-B2B מהחברות, ופחות באמת פרודקט, כמו שמכירים אותו היום. וככה התפתחתי עם התפקיד, כאילו, למדתי מה זה פרודקט, מה הערך שהוא מביא, גישה אשתית דרכי. כאילו, זה נורא, ואת במלא חברות, אנחנו אחרי זה נשים גם את הלינקדאין שלך, אם תרצי, והם בטח ירצו ליצור איתך קשר, אבל את אומרת, כאילו, איך התפקיד היה, והוא עוד יותר עכשיו משתנה, נכון? כאילו, מה את רואה עכשיו? ממש, זה ממש הרבה שיחות שעכשיו אני גם בדיוק עושה עם הרבה חברים בתחום, כדי להבין איך כל אחד כזה לוקח את זה כדי לקבל רעיונות וללמוד. אני לגמרי ראיתי את זה משתנה עם הזמן. זאת אומרת, זה התחיל, אם אני מסתכלת עוד, אתה יודע, אי שם בתחילת שנות האלפיים, שאני חיפשתי בעצמי, בתור מפתחת לשעבר, את הערך, מה אני כפרודקט אביא עכשיו למוצר שהוא מאוד טכני. כאילו, איך אני אביא ערך? מה אני כותבת? ספקים למגירה? אני כותבת דוקומנטציה? מה אני עושה? ואני חושבת שרק כשהתחילו גם יותר, כאילו, אפליקציות וחברות אינטרנט, היה, וראית גם שאנשים שהם פרודקט לאו דווקא צריכים רקע טכנולוגי. ואז פתאום, אני חושבת שההבנה שאיך פרודקט חושב, שהוא בעצם הרבה יותר יזמי, הוא הרבה יותר מסתכל מה הערך, מה האימפקט, איך באמת מתעדפים דברים בצורה נכונה, איך עושים דברים מהר ורק בשביל לבדוק. זאת אומרת, כל הפאקג' הזה, שהוא הרבה יותר מעכשיו, בואו נגדיר משהו, ולהפך, אני חושבת שההגדרות הפכו הרבה פחות, כבר אין PRD-ים, עושים מוקים, וכאילו בסוף זה אמור להיות, להסביר את עצמו, השתנה כאילו לאיזשהו מנגנון כזה שהוא הרבה יותר יזם שדוחף. ודווקא, אגב, עכשיו עם ה-AI, בדיוק דיברתי על זה עם כמה אנשים, שאני מרגישה שיש איזושהי חזרה ליותר להגדרה המדויקת, וממש לכתוב את ההגדרה. כי עכשיו, כשאתה כבר רוצה להסביר את עצמך, לא לבן אדם, שאוקיי, שברור שהוא מבין דברים בלי שתסביר לו, יש פה עכשיו מכונה שמקודדת. ואם אני לא אסביר לה את כל הקונטקסט ואתן לה את כל הזה, היא לא תעשה את זה טוב. כי כן, כי דיוק היום זה באמת הכל.

מי זו אורלי — מפיתוח ומר"ם לניהול מוצר

איך תפקיד הפרודקט השתנה — ולמה הדיוק חזר דווקא עכשיו

אייל דוד: [08:04] כן. אז אני חייב לשאול אותך, אבל אתם גם מדברים, נגיד, זה שיחות שיש סביבי כזה, מה קורה כשה-AI מחליט, נכון? איפה אני, איפה התפקיד שלי משתנה?

אורלי עמרני: [08:14] על זה אתם גם מדברים במעגלים שלך? כן, זהו, זה בדיוק חלק ממה שאני עושה עכשיו, כזה שיחות עם כל מיני חברים וסמנכ"לים של מוצר ומנכ"לים גם, אז אני באמת, השאלה היא לא, זה לא, אני חושבת שכולם מגששים ומנסים לראות. אני לא חושבת איפה יחליף או לא יחליף, אני חושבת איפה הוא יכול להקל עליי, איפה הוא יכול לעזור, איפה אני אוכל לעשות יותר טוב, איפה אני מביאה את עצמי ואת היכולות שלי לתוך סיטואציה שבסדר, אני, זה כאילו, צריך לזרום עם הקדמה ולא בעצם... בדיוק, בדיוק, בטוח, אבל אני נורא, אני נורא סקרן לדעת כאילו איזה דברים את שומעת סביבך, על מה אתם מדברים. אז קודם כל, כרגע, לפחות בדברים השטחיים ששאלתי, עוד לא היה לי, כאילו, אני בדיוק, מחר יש לי שיחה עם שירלי, שהיא המנכ"לית של שייפס והכרתי אותה גם ב-Monday על זה, אבל, אז אין לי עוד הרבה אינסייטים משם, אבל בינתיים, הדברים שאני בעיקר עוקבת אחריהם בלינקדאין, זה ממש שימושים, זה איך אתה משתמש ואיזה דברים אתה עושה כדי להפוך את עבודת הפרודקט ליותר יעילה. אז הרבה אני רואה עכשיו שזה באמת על פרודקטיביטי, זאת אומרת, על איך עכשיו אני לוקח את כל האינסייטים מגונג והופך אותם לזה, איך אני עושה פלואו ב-n8n שעושה משהו, או איך אני מפרק את הדרישה לסטוריז קטנים על ידי Claude. מוקים, כמובן, הרבה יותר מהירים, פרוטוטייפים יותר מהירים, כאילו, זה הדברים שהרוב מדברים עליהם, בכל מיני כלים שונים וכל מיני כאלה. רק כאילו נגעת בזה מקודם, שזה כזה יותר סביב יזמות ובאזורים האלה בעצם. אז אני חושבת שיש דברים שעדיין, אני עוד לא פיצחתי האם ה-AI ישפיע עליהם או לא, שזו דווקא לא העשייה עצמה של בואו נביא הגדרה יותר מהירה, יותר טובה, יותר זה, אלא פשוט איך אתה דוחף דברים בתוך הארגון, איך אתה בסוף עושה את הפריוריטי הנכון. זה עדיין עוד לא, לפחות לא שמעתי על ה-Use Cases, שבאמת AI או איזשהו agent, כאילו, בסדר, ברור שהוא יכול לעשות, הוא עושה לנו אנליזה מכל מיני מערכות, מה-support system ומהגונג, ובוא תנסה לתעדף לי מה יותר שמעת בזה. זה עוד לא, כאילו, עוד לא נתן לי אינסייטים, שאמרתי, וואו, הנה, אני לא צריכה לחשוב, הוא אומר לי מה יותר חשוב ממה. כי בסוף, בטח במוצרים שאני מסתכלת עליהם, שהם יותר מורכבים, הרבה פעמים זה לא משהו שה-User מבקש. זה לא משהו שמישהו מבקש ממני, ואז אני עושה או לא עושה. זה משהו הרבה יותר עמוק, זה שאני מבינה תהליך שהוא קצת שבור, ואז אני עושה משהו יותר נכון, מוצרית. ולכן אני מרגישה שפה עוד יש לנו לאנשים שיכולים באמת לחשוב יצירתית

על מה מנהלי מוצר מדברים היום: איפה AI עוזר ואיפה לא

אייל דוד: [10:52] את היתרון עדיין על ה-AI. כן, טוב, אני מקווה שתחזרי עוד שנה, ואנחנו נמשיך את השיחה. אז כאילו צללנו עכשיו... טעיתי, בעצם, אין לנו שום יתרון. אני ממש, צללנו, צללנו נורא עמוק שנייה, בואי ניקח רגע נשימה, נחזור רגע, ותספרי שנייה על ג'אסט.

מה זו Justt — המלחמה בהכחשות עסקה

אורלי עמרני: [11:11] אז ג'אסט קיימת בעצם מ-2020. אנחנו גייסנו כבר 100 מיליון דולר בשלושה סבבים, אנחנו בערך 120 איש, ובעצם עוזרים למרצ'נטים, זאת אומרת, לכל מי שמוכר משהו באינטרנט בגדול, בכל מיני תעשיות, בין אם זה e-commerce, בין אם זה travel, בכל התעשיות שמוכרות משהו באינטרנט, להילחם בתופעה שקוראים לה צ'ארג'בקים, הכחשות עסקה. זה מאוד מקובל, אגב, בארץ נראה לי קצת מקשים עלינו, אז קצת יותר קשה לנו לעשות את זה, למרות שזה עדיין אפשרי. אבל בעצם כל אחד שקנה יכול להתקשר למנפיק של הכרטיס שלו, ל-issuer, להגיד, תקשיבו, לא מכיר את הטרנזקציה, לא שלי, לא אני, לא קיבלתי מה שרציתי, כן קיבלתי טענות שונות, ולבקש בעצם החזר כספי. ה-issuer זה בעצם לרוב מחזירים את הכסף די מיד, זאת אומרת, במקרה הזה המרצ'נט אשם עד שהוכח אחרת, הדפולט זה לקחת לו את הכסף. זה הפסד מאוד גדול למרצ'נטים, זה יכול להגיע בין חצי אחוז לאחוז מכל המחזור שלהם, זה הרבה. שלא לדבר על הפיז, שזה 15 דולר פר צ'ארג'בק, שזה בכלל, כאילו, לפעמים יש לך צ'ארג'בק על 4 דולר, אז רק הפי על זה 15 דולר. תלוי בעצם מה העסק שלך. אז בעצם הם מפסידים המון כסף על זה, והרבה מאוד זה לא לגיטימי. זאת אומרת, אחוז מאוד גדול מהצ'ארג'בקים, יש סיבות שונות למה זה לא לגיטימי, ובעצם יש להם המון עבודה ידנית סביב זה, שלא לדבר על זה שוויזה ומאסטרקארד יכולים לסגור אותך אם יש לך אחוז גדול מדי של צ'ארג'בקים. אז אנחנו בעצם, מה שאנחנו עושים, זה קצת כמו עורך דין, אנחנו עוזרים להם להילחם, אנחנו בעצם מגישים כתב הגנה שבעצם מוכיחים למה הקייס, היוזר אמר שהוא לא קיבל, והנה אנחנו מוכיחים טראקינג נאמבר, קיבל. ואז מחזירים להם את הכסף, עושים ריקאברי לכסף שלהם.

אייל דוד: [12:59] וזה רב שם. וזה כאילו, כן, זה ברור שזה נהדר, ואתם גם יושבים כאילו על בלט הנהדרת, בצ'קאאוט, איפה שעובר כסף, וזה גם קדימה נשמע מאוד הגיוני, אם דיברנו פה שנייה, AI ו-Agentים עדיין בעצם מצד אחד אומרים שהקניות יעלו, נכון, ואפילו יהפכו לקלילות יותר, מצד שני גם נשמע שהולכים להיפתח הרבה יותר עסקים בעצם, נכון, כאילו. ו-Agentים יקנו חופשי חופשי בלי פיקוח, אז בכלל יהיה ככה. זהו, ומהצד השני גם ייפתחו יותר עסקים, כלומר יש מגמה שרואים את זה כבר מ-2019 כזאת, ורציתי לשאול, רגע, ואת עובדת שם כמה זמן כבר? אני כבר עוד מעט שלוש וחצי שנים. תקופה כיפית מאוד.

שלוש וחצי שנים בחברה: סקייל בלי לנפח את האופרציה

אורלי עמרני: [13:43] ומה ראית, כאילו, מאז שנכנסת לחברה ועד עכשיו, כאילו? קודם כל, זה מאוד כיף לעבוד בחברה שהיא צומחת, כי ממש מהרגע שהגעתי, רק שלוש שנים, כל שנה בערך מכפילים את ה-ARR, שזה כאילו ממש מדהים. ומה שתמיד מדהים לראות, שבאמת אנחנו מטפלים בכמות מטורפת של צ'ארג'בקים שהולכת ועולה, אבל בעצם באמת כמות ה-manual operation שאנחנו עושים סביב הדבר הזה הלכה וקטנה, שזה היה אחד הדברים המשמעותיים, אני חושבת, גם שאפשרו לנו את הסקייל, זאת אומרת, אי אפשר היה לעשות סקייל עם הצורה שבה היינו עושים קודם. ובעצם יש משהו שהיה, לפחות לי נחמד, לראות, זה שיש משהו שנקרא אוטומציה, אתה בא, אתה רואה אנשים עושים איזשהו תהליך, ובוא נעשה אוטומציה של התהליך, ויש איזשהו משהו שאומר, רגע, לא צריך לתת לאנשים כלים לעשות את זה בצורה יותר נכונה, אלא פשוט בוא נעשה מוצר. בוא נחשוב על המוצר. כן, בוא נעשה מוצר שעושה את הדבר הזה לבד. אז זה היה משהו שהוא היה מאוד, כאילו, מאוד מעניין ומאוד, כאילו היה בזה צ'אלנג' אמיתי. כי יש, בסוף אתה מנסה לראות קצת כמו AI בזה, אבל איך אנשים חושבים, להביא את הלוגיקות אל פנימה, ויש המון המון יוז-קייסים, ואיך בעצם אתה לא מוכפש. איך אנשים חושבים, כלומר,

אייל דוד: [15:06] הנציגים בצד שלכם, בעצם reverse engineering, אבל שנייה רגע, לפני שאנחנו רוצים, רק להבין, דיברת על scale, אז בעצם ה-ICP שלכם היום זה חברות גדולות, זה יכול להיות כל מי שיש לו חנות, כאילו, איך זה נראה? בגדול אנחנו עובדים בעיקר עם Enterprise,

אורלי עמרני: [15:21] זאת אומרת, זה ה-ICP שלנו, Enterprise מאוד גדולים, אנחנו עובדים עם חברות מאוד גדולות, כמו Meta, Spotify, כאילו, ממש חברות ענק, DoorDash, וחברות, על פניו זה יכול לעבוד לכל חברה, כן, אין פה איזה באמת שוני או איזה מכונה, אבל מבחינת ההשקעה, ואתה יודע, בסוף יש CS ויש סופורט,

אייל דוד: [15:42] מבחינת, בסוף ההשקעה, אנחנו עובדים על... אז כשדיברת על scale, אז כאילו באותה נקודה לפני שלוש שנים, בעצם הייתם עם הרבה לקוחות אמריקאים, אני משער? כן, הרבה לקוחות אמריקאים תמיד היו, וה-ICP עלה, זאת אומרת,

אורלי עמרני: [15:55] בסוף הלקוחות הלכו וגדלו לסיקס דיג'יט כזה, אבל אתה יודע, בסוף תמיד היו לקוחות שיחסית Enterprise גדולים, גם 300-500 אלף דולר זה יחסית גדול.

אייל דוד: [16:09] אני כאילו מנסה להבין את צוואר הבקבוק פרשות שהיה, אז בעצם כדי להמשיך לשרת ולקבל עוד מהטוב הזה, עוד מהחבר'ה האלה, הייתם צריכים או לגייס המון אנשים בעצם, כן, המון אנליסטים, ולהמשיך להיות חברת סרוויס בעצם,

אורלי עמרני: [16:24] כן, או לעשות באמת, בעצם כל אחד שהיה צריך לעלות לאוויר, היו עושים סוג של אדפטציה, זאת אומרת, היו אומרים, אוקיי, זה הטמפליטים שיש, ובואו נשכפל אותם, ונבין את הניואנסים שלו, נבין את הפלואו שלו, נשנה בתוך הטמפליט את הדברים. זה עדיין, כאילו, השליחה וזה, הרבה דברים היו אוטומטיים, כמובן, לא הכל, אבל חלק היה אוטומטי, אבל זה היה, זאת אומרת, הצריך הרבה מאוד עבודה, וגם עבודה ידנית, שהייתה מאוד נוטה לטעויות בסוף, ואתה משנה משהו בטמפליט, עכשיו נהרס משהו, כאילו, עכשיו אתה רוצה לשנות משהו שגילית לא בסדר, לך עכשיו תעבור, על כל אחד יש לו 15 טמפליטים, יש לך, תודה לאל, כבר כמה עשרות לקוחות,

אייל דוד: [17:01] זה מתחיל להיות מורכב. מורכב, וזהו, גם זה היה עולה לך, גם חסכתם המון כסף כנראה במהלך הזה, מן הסתם, אבל גם כאילו עכשיו להפוך באמת בסקייל לחברה,

אורלי עמרני: [17:14] רוב האנשים האלה ישבו בארץ, איך זה היה נראה לי? כן, רוב האנשים ישבו בארץ. כאילו זה גם לעשות גיוסים כאלה בארץ, כאילו זה היה מסובך מאוד. זה היה, וללמד אותם את זה, בסוף אני חושבת שבעיקר, אגב, הרבה, זה מצחיק, כי אני כל הזמן משהו שהוא, בסוף אומרים כן, ברור שזה הרבה פחות אנשים, הרבה יותר קל, הרבה יותר מהיר, וכולי, אבל בסוף אני רק חושבת על כמות הטעויות האנושיות. עכשיו, אתה עובד עם אנטרפרייז, הם מגלים לך טעות במסמך, אוי ואבוי, אתה לא רציני, אתה מצטייר כלא רציני, אתה לא יכול לעבוד עם חברות כאלה, וכל שני וחמישי טעות אחרת במסמך. וזה דבר שקרה, אתה אומר. ברור, שמישהו עובד מעניין. מה היה אחוז הטעות? מדדתם אותו בטח? אפילו לא ידענו למדוד, תאמין לי כמה. כי כל שני וחמישי גילינו איזה משהו אחר באיזה מסמך, באיזה טעות זה. עכשיו, בסוף, כשאתה עושה מכונה, גם יש טעות בהתחלה, אבל אז אתה מתקן, אתה לפחות גומר עם זה. כאילו, אתה מתקן משהו אחד, הוא לא חוזר. כאילו, אתה מגלה עוד דברים, ועד היום אנחנו עושים עכשיו ולידציות ב-AI עכשיו, מריצים כדי לגלות טעות, אבל לפחות אני יודעת שברגע שאני מתקנת טעות, אני מתקנת אותה. זה לא עכשיו טמפלייט שנגעתי והרסתי משהו אחר. נו, את צוטה, כן, אני מבין ממש.

אייל דוד: [18:16] אז שנייה לפני זה, אז כאילו, באמת, יש גם את הצד השני של AI שבטח הכנסתם, כאילו,

שכבות ה-AI: יצירת המסמך, איכות הראיות ו-unstructured data

אורלי עמרני: [18:24] איפה עוד זה בא לידי ביטוי היום בחברה? איפה עוד ייעלתם בעצם? אז זה היה, הבטתי, יש כמה רמות של ייעול. זאת אומרת, קודם כל, באמת היצירה עצמה של המסמך.

אייל דוד: [18:34] הדבר השני, שהיא גם קשורה הרבה פעמים למסמכים, זה אפילו האיכות שלהם, מה זאת אומרת? פעם, יש הרבה... כשאת אומרת מסמך, זה בעצם, אני מבין שיש טמפלטים שהם עבדו לפני, ממש מסמך הגנה.

אורלי עמרני: [18:44] אבל היה גם איזשהו אאוטפוט ללקוח? כאילו, זה שני סוגי המסמכים? יש מסמך אחד שאותו מגישים ל-issuer כדי שיקרא, ובשאיפה ההודי בצד השני שקורא את זה בשלוש דקות, ולך תבין אם הוא בכלל יודע אנגלית, אמור לאשר או לא לאשר. אבל, ויש כאילו את ה-hub ל-customer, שיכול באמת לראות מה קורה, להבין את הסטטיסטיקות שלו, להבין מה קורה ומה צריך את הדאטה האלה להביא וכולי. אז בעצם הייעול היה, אם נחזור רגע לאיזה דברים, קודם כל, זה באמת היצירה עצמה של המסמך. דבר נוסף זה אפילו האיכות מהבחינה של, יש הרבה evidence, הרבה ראיות. למשל, אם לקוח דיבר עם ה-support ואמר להם, תקשיבו, זה לא מוצא חן בעיניי, ואז אמר, לא קיבלתי, אתה כנראה מבין שיש לך case טוב. אבל זה משהו שהוא unstructured, זאת אומרת, איך עכשיו תמונות, צילום שקיבלת את הזה, אגב, הרבה delivery systems מביאים לך תמונה, ממש. אז הרבה מאוד דברים שעד עכשיו היה קשה לעשות מהם אקסטרקט ולהבין אותם בצורה אוטומטית, אלא אם כן בן אדם היה רואה ותוקע את התמונה בפנים, עכשיו AI יכול לעזור. אז אם הלכת לדורדאש, אז יש לי תמונה אולי מיקום, ואני יכול בעצם להצליב את זה. תמונה של האוכל ליד הדלת. כן, זה מה שאמרת, בדיוק. כן, כן, ממש. אז בעצם היכולת של באמת לקחת unstructured data, בין אם זה images או בין אם זה באמת communication, שיחות שנעשו, ובעצם להוציא מזה את מה שצריך ולהוכיח, זה בסוף משפר את היכולת שלי לזכות במסה. זאת אומרת, ברור שמה שהייתי עושה פעם ידנית, אם מישהו עכשיו עובר ידנית אחד-אחד ומוציא, הוא עדיין יכול לעשות את זה. אבל זה לא אפשרי בסקייל. אז גם לא לאותו מרצ'נט, אני לא מדברת עלינו כקרוס-מרצ'נט. אני אומרת... טוב, נו, אז יאללה, תספרי.

צוואר הבקבוק: שירות שלא מסתקיל

אייל דוד: [20:32] אז הגעת בעצם, הגעת לאירוע שכזה. שוב, הייתה כנראה צמיחה אדירה בעצם אחרי קורונה, בגלל זה החברה בעצם צמחה ככה נורא מהר, רצו בעצם כמה שיותר לקוחות, כמה שיותר זה, והגענו בעצם לצוואר בקבוק. אוקיי, איך את מגדירה את הבעיה? שוב, אמרת, את יכולת להסתכל בעצם או על לשפר את מה שקורה או לפתוח את היריעה בעצם, אז איך זה היה? אז בעצם אני חושבת שכשהגעתי,

אורלי עמרני: [20:57] אני חייבת להגיד שבהתחלה הסתכלתי כזה, אתה יודע, הסתכלתי, הסתכלתי מהצד, ואמרתי, וחלק מהדברים כבר היו אוטומטיים, זאת אומרת היה, בסך הכל היה כבר את ה-customer hub שהיה כבר, זה היה אוטומטי, הטמפליטים בצורה אוטומטית, כאילו, ג'ינרטו אותם וזה, ואמרתי לעצמי, אוקיי, עשיתם יפה, כאילו, מה קורה, מה צריך אותי, מה אני עושה פה? ואז קצת התחלתי, יאללה, ממש ישבתי, ישבתי עם החבר'ה באופריישנס, איך שהם כאילו עושים את הטמפליטים, אני הבנתי כאילו איזה דברים כשהם עוברים עליהם, כשהם מכירים כל מרצ'נט שעולה ומסתכלים על הפלואו וזה, מה הם עושים, מה הם משנים בטמפלייט בפנים. פשוט הסתכלתי, בחנתי את זה, וכאילו כל הזמן אמרתי, אני, בסדר, אוקיי, בסוף זה כאילו rule-based כזה, זה כאילו, יש לוגיקה, אם הוא פיזיקל גוד, אז זה ברור שאתה צריך להוכיח ממש דליברי, אם זה דיג'יטל גוד, אתה צריך להוכיח provision, כאילו, בסדר, ויש, אני מבינה שיש המון המון המון יוזקייסים, אני מבינה, את המורכבות, אבל... מנוהל, אפשר לדבר על טוב. כן, אבל למה זה לא פשוט משהו שהוא כתוב בקוד, וברור. ואני חושבת שלאט-לאט, כאילו, התחלתי כזה, לא כזה לאט, זה היה די מהר, אבל כאילו, חודש-חודשיים כזה לתוך האירוע, אמרתי, טוב, כאילו... איפה נפל לך האסימון? האמת שדי מהר, כאילו, בסוף, כאילו, אתה יודע, אני ישבתי איתם, ישבתי עם האנשים שעשו את זה, ניסיתי כאילו להבין את המורכבות שזה, יש להם באמת, והם עבדו עם אלף פייפים, אלף דברים, כאילו, וואו, כאילו, אתה יודע, בהתחלה אמרתי, אלוהים שמור, איזה סיוט. ואז אמרתי, למה אני צריכה להיכנס פנימה, כשאני יכולה לא להיכנס, לעלות רגל למעלה ולהגיד, סבבה, לא משנה איזה לוגיקות יש לכם בראש, אני אסדר את זה. אני יודעת לעשות מכונה שתעשה את זה לבד. ואני חושבת שאיך שכאילו, זה היה, כאילו, ישר שטחתי את הרעיון כזה לאיזה מוק כזה, אני ישר אוהבת לצייר, אז עוד לא היה לי את ה-AI שיכול לצייר לי יפה, עשיתי משהו מכוער, אמרתי, כן, מה הבעיה, בוא נעשה ככה וככה, והנה, יש פה כמה לוגיקות. שמתי את הדברים הכי פשוטים ששמעתי עד כה, אמרתי, כל דבר שיבוא אני אוסיף על זה, זה הבסיס. והתחלתי כזה לרוץ בחברה כזה, גם לקבל ביי-אין, בטח כאילו של אנשים שמבינים מאוד טוב את התחום ומכירים. עשינו סדנה, עברנו על, כאילו, בערך כל הארגומנטים האלה, באמת היו מאות של דאטה פוינטס וארגומנטים כדי להבין מה יש להם עכשיו. וכל דבר, כל הזמן חשבתי, האם זה מסתדר לי בתבנית או לא, איך אני מסדרת את זה בתבנית. וזהו, זה הדבר הראשון שעשיתי, אמרתי, זהו, זה הדבר שעושים. עזבו אתכם מכל השאר, את זה. וזה ממש, זה הרמנו את זה, לקח לנו סך הכל, ממש end-to-end, מההתחלה, מההגדרה, עד הסוף, שמונה חודשים, להרים את המכונה החדשה, כאילו מיגרציה גם, שהייתה כאילו לא פשוטה, להעביר את כל הדבר הזה לשם, זה אירוע, אבל טקטקנו את זה יפה,

הרגע שנפל האסימון: לעלות מעל המורכבות במקום לצלול פנימה

שמונה חודשים להרים מכונה חדשה

אייל דוד: [23:53] וזהו, מפה החיים היו טובים יותר. רגע, אז שנייה, שנייה, שנייה. מה היו האתגרים בעצם כשאת ניגשת לדבר כזה? כאילו את מדברת פה בסוף על לקחת סרוויס ולהפוך אותו, to productize it, נכון? להפוך אותו ל-product. אז האתגר, האתגר הכי גדול, אני חושבת, היה ממש,

האתגר האמיתי: לעבוד עם אנשים שכל הידע בראש שלהם

אורלי עמרני: [24:11] בסוף אני צריכה לעבוד עם, כדי שזה יצא טוב, אני צריכה לעבוד עם האנשים שבעצם הידע נמצא אצלם בראש, ואיך אני בעצם מבינה אותו, והם צריכים לאשר לי שמה שאני עושה עכשיו עונה על הצורך. וזה מאוד מאוד מאתגר, כי עם אנשים שאין להם את החשיבה, שהם לא בראש הזה, המיינדסט שלהם הוא לא מיינדסט של מוצר. עכשיו, ברור שיש המון המון המון יוזקייסים, וזה מאוד מורכב,

אייל דוד: [24:39] אבל ברגע שאני באה ומציגה קונספט, ואז הם אומרים, כן, אבל פה יש לי איזה יוזקייס כזה, ופה, פה, ופה, פה, ואי אפשר, זה ספציפית לזה, אני חייב להבין ש... אז זהו, בואי שנייה נסדר, אז אני כנראה מדמיין אותך באיזושהי פגישה, מציגה כביכול כמה באקטים, כמה קטגוריות בעצם, שה-AI בסוף כנראה עשה לך קראנצ'ינג, והגעת למסקנה שזה ארבע קטגוריות, וכאילו בעצם הדיבייט שזה לא הכל נכנס פנימה בעצם. כן, אז כשבעצם באים ויושבים עכשיו,

אורלי עמרני: [25:07] יש ישיבות עבודה, ולא זה עם אנשים, הם אומרים לא, אבל זה לא בדיוק ככה, כי יש מקרים שככה וככה. ואני אומרת, אוקיי, אז תביאו לי את המקרים, אני רוצה לראות אותם, כי בסוף אתה, מה שקורה, תמיד כולם, הם זוכרים איזשהו מקרה, הכל מאוד תיאורטי, אומרים לך, כן, יש מקרים, אוקיי, מה אני עושה עם המשפט הזה, יש מקרים, תביאו את המקרה, נראה לגופו, נטפל בו, נראה איך אפשר להכניס את זה לזה, איך אפשר לשפר את היכולת. וככה מה שעשיתי, בסוף הכרחתי אותם לשבת אחד-אחד על הזה, ולהביא לי יוזקייסים, תביאו לי מקרים. אני מבחינתי כרגע, זה הוויז'ן, וזה מה שהולך לקרות, תביאו יוזקייסים שסותרים, זו המטרה. ואז ככל שהם הביאו יוזקייסים, ואפילו, עשינו חשיבה משותפת, זה היה ממש בריינסטורם, איך אפשר לפתור את זה מוצרית. א', כולם נהנו מזה, כי אתה יודע, גם אנשים שהם לא פרודקט פתאום הם חלק מהתהליך חשיבה. ובסוף הם לקח לי זמן, בסוף הם היו קצת, בהתחלה הם היו כזה, קצת התנגדות כזאת, של כאילו, יואו, אי אפשר, אי אפשר, אבל באיזשהו שלב הם ממש התלהבו מזה, כי כאילו הם ראו שוואלה, איזה כיף, הכל מסתדר כזה פתאום באיזה סדר. וזה, אז היה, הם היו מאוד, כאילו, מרוצים מזה. וזה באמת הייתה הצלחה, אני ממש כאילו, אני לא אגיד לך שלא היו לי חששות בהתחלה, יש משהו מפחיד בזה שאתה בא, אתה יודע, זה תחום שאני גם, אני לא מכירה את כל הדיטיילס של בדיוק את החוקיות, ואת ה... אני מכירה מספיק טוב עכשיו, אבל בהתחלה באתי, לא הכרתי הרבה, למדתי כמה שיכולתי, ובסוף אמרתי, וואלה, אולי זה באמת לא יעבוד. אולי אני עכשיו אעשה נזק לחברה עכשיו, אתה יודע, אני אוריד להם את הריקברי רייט. טוב, זה בסופו של יום, כמו שאמרת, זה לא להוריד פלסטר, נכון? אתם עשיתם, תספרי איזה אולי, איך פתחתם את זה. כן, אז צריך מאוד, כמובן שהייתי מאוד עדינה עם הדבר הזה, זה מאוד הפחיד אותי, ומאוד הייתי צריכה לקבל את הביי-אין כזה של האנשים, גם רונן, שהוא ה-co-founder והוא ממש אקספרט בתחום, היה לי מאוד חשוב כאילו שהוא יראה את זה וכאילו יאתגר אותי בזה, ושאני ארגיש ביטחון בזה שהדבר הזה הולך לעבוד. שוב, בהיבט של הדומיין בעצם, בסופו של יום. בהיבט של האקספרטיז שלו, כן, בהיבט של האקספרטיז, בסוף יאתגר אותי במובן שייתן לי יוזקייסים, כי הוא באמת היה אקספרט, ואם אני אומרת לו, תקשיב, עכשיו זה הולך להיות רק ככה, אי אפשר לעשות בקוד,

ה-buy-in של המנכ"ל ולמה הלכו אול-אין

אייל דוד: [27:10] ספציפית למרצ'נט מסוים משהו, אי אפשר. איך זה יפגוש, כאילו תן לי דוגמאות שזה כאילו ממש... כאילו על אלפייניווס בסוף ניווטתם סתם, אני אומרת, 40-80 אחוז לאזור הזה, וכאילו את כל מה שהוא אדר בעצם, עדיין יכלתם להמשיך לטפל בו כמו פעם? אלפייני.

אורלי עמרני: [27:25] יכולנו, אבל לא רציתי, אנחנו עשינו 100 אחוז מיגרציה בסוף. אולי חוץ מלקוח אחד, הלקוח הראשון, שהוא היה כבר ממש מורכב ועשו לו דברים ידניים, אולי עד היום לדעתי ידניים. קשה לעקור אותו, כן? כן, הוא היחיד, אגב, היחיד, יש לנו מאות מרצ'נטים היום, כאילו כולם העברנו לידיים. אז אוקיי, יאללה, אז בואי תספרי מה קרה כתוצאה מזה, אז אוקיי, fast forward 8 חודשים. אז זה fast forward 8 חודשים, בעצם אמרנו, אוקיי, אנחנו מוכנים, עשינו בדיקות על יבש, זאת אומרת ראינו איך זה מייצר את המסמך הראשון שלנו, עשינו השוואות ידניות, תוכנית מיגרציה. עכשיו, תוכנית מיגרציה, זה לא אז, בוא נגיד, התחלתי את התוכנית מיגרציה עוד לפני שהמוצר היה מוכן, כי זה הדבר בעיניי הכי חשוב, זה להבין איך אני בכלל יודעת שהדבר הזה עובד. אז ממש עשינו תוכנית של, תוכנית בדיקות, איזה דברים בודקים, איזה דברים צריך, מה השלבים בשביל לעשות מיגרציה, קודם כול מרצ'נט אחד, ללקוח אחד שלנו. אז עשינו לו ממש תוכנית ברורה, התנסינו באחד או שניים כזה, ואז, אחרי שהבנו את השלבים, אחרי שהבנו איך אנחנו בודקים את זה, אמרנו, אוקיי, מפה, ובדקנו כמובן שתהיה לנו גם מערכת A/B טסטינג, זאת אומרת, אנחנו נפתח את זה קודם כול 50-50. היה לנו הרבה חשיבה, האם נתחיל עם מישהו קטן יחסית, כדי שנשתפשף עליו, אבל בסוף מישהו קטן ייקח לי שנים עכשיו, זה, אז אמרנו, לא, אנחנו נלך דווקא על הגדול, ניקח סיכון, נפתח שבוע עם מספיק טראפיק, ונזכור גם, הכי גרוע בצ'ארג'בקים, שזה התשובה אחרי 120 יום, כן? אז אתה כאילו פותח טראפיק, מחכה עכשיו 120 יום לראות מה קרה. זה היה מאוד מאתגר, אבל באיזשהו שלב גם עשינו בדיקות גם ידניות, פתחנו מסמכים, אמרנו, אוקיי, זה נראה good enough, אנחנו סומכים על זה. מה, אז תיקחי אותנו קצת לתוצאות, כאילו, מה יצא בדיוק? אז בגדול, האמת היא שעשינו A/B טסט ממש על שני מרצ'נטים גדולים, ראינו שהתוצאות היו פחות או יותר אותו דבר, אולי היה סלייטלי יותר טוב לנו, אבל זה בעיניי לא היה מספיק מובהק, אבל זה מה שהיה חשוב לי. אמרתי, קודם כל, לא להרוס. עכשיו, אחרי שכאילו הצלחנו לעשות את זה, עכשיו יש אפשרות לשפר הרבה יותר. למה יש אפשרות לשפר? כי אני יכולה עכשיו להגיד, אוקיי, עכשיו אני חושבת שאם אנחנו נשים את כל הדוגמה שהייתה לנו, אם יש לי תמונות, את כל התמונות נשים לא בתוך הטקסט, אלא למטה, או בתוך זה למעלה, זה יותר קל להם לקרוא, אז כנראה זה משפר לנו את ההצלחה. ואז ניסינו את זה וזה עבד, ואז קרוס לכולם, בבת אחת, לא צריך לשנות טמפליטים, זה כאילו, המערכת עושה את זה לבד. אוקיי. או לא משנה, שינויים שעכשיו אנחנו עושים לכל דבר, אנחנו מגלים עוד use case שפתאום גילינו על מרצ'נטים שיכולים לעשות, בעצם הם אומרים, אנחנו עושים לפעמים ריפאנד, אבל לא בצורת טרנזקציה, אנחנו מזכים אותך בקרדיט בתוך האפליקציה. עכשיו, ברגע שמרצ'נט עשה ריפאנד, וזה הוכחה לגמרי, אחרת הורידו לו פעמיים את הכסף. עכשיו, זה נניח use case שלא היה לנו, כי אף אחד לא ידע שעשו ריפאנד בקרדיט.

תוכנית מיגרציה, A/B טסטינג והמתנה של 120 יום

התוצאות — ולמה אחרי שלא הרסת אפשר רק להשתפר

אייל דוד: [30:29] זה כמו שאמרת, דברים לא מדידים, אבל שנייה, אנחנו רצים רגע, זה, אני, זהו, אז אני מנסה דקה אבל להבין. אוקיי, עכשיו שמונה חודשים, עברה שנה, אוקיי? מה כן ראיתם כבר בעצם?

אורלי עמרני: [30:45] אז קודם כל באמת התחזוקה הייתה, וואו, משמעותית יותר קלה. כבר באמת לא, אגב, גם ה-issue של כמה זמן לוקח לנו לעלות מרצ'נט לאוויר, הוא היה הרבה פחות issue כבר. זהו, זה גם דבר שלא דיברנו עליו בכלל. נכון, כאילו, יש אגב, כאילו issues אחרים, וכאילו, זה כאילו, אתה מתקדם לאט-לאט לדברים האחרים, אבל בסוף יש issues של איך אתה מספר לו איזה דאטה להביא, ואיזה דאטה אתה צריך, ומה, כדי לעזור לו בסוף להביא תוצאות טובות יותר, וזה גם issue שצריך לפתור, וככה לדבר על זה. רק אצלכם, איך זה עובד?

אייל דוד: [31:21] זה לא משנה, אני איזה... תמיד בעברית, אני אתלבט כבר. כן, זה מדבר, זה פונה לנשים ולגברים כאחד.

אורלי עמרני: [31:29] אז בעצם העלייה לאוויר עברה מחלק שהיה חלק מאוד גדול, שדיברו עליו, על איך מייצרים בכלל את הקונפיגורציה ואת זה, שזה כבר הפך להיות כלום, הקונפיגורציה, ועכשיו החלק שלקח יותר את הפוקוס זה בעצם להגיד להם, אוקיי, קודם כל איזה דאטה אנחנו צריכים שתביאו, איך תביאו אותו, ו... ותגידי עוד שאלה. טוב, אז אני שם בצד. בסדר, הייתה עלייה, אנחנו מבינים. מתקשרים את זה ללקוחות באיזשהו רגע? כי כאילו זה ה-IP שלכם בסוף. זה נכון. אז בוא נגיד ככה, עשינו, בגלל שזה משהו פנימי, לא היה איזה תקשור ללקוחות שאמרו, תקשיבו, עכשיו אתם על מערכת חדשה. כי אתה יודע, אתה אומר, אוקיי, מה עשיתם עד עכשיו? אבל גם פורוורד למכירות וכאלה, זה לא דבר שצריך to brand it, את מלכת הברנדינג. אז מה שבעצם כן עשינו ברנדינג עליו, זה בעצם, ובעיניי הוא באמת היה, כאילו הוא עדיין ייחודי בעיניי בתחום, כל התעשייה התחילה מטיפול ידני, ואחרי זה טיפול סמי-אוטומטי עם טמפליטים. זה מה שעושים כולם היום. אנחנו אמרנו, וזה כן עשינו לזה ברנדינג, אין לנו טמפליטים. אנחנו עושים dynamic document. זאת אומרת, אנחנו בצורה דינמית, כל קייס יש לו את שלו, כל קייס, למה בדיוק היוזר מתלונן, ומה אני יכולה להגיד על הקייס הזה ספציפית. והיכולת שלך לבנות את זה בצורה דינמית, כי טמפלייט מאוד מגביל אותך, אין מה לעשות. אין, אתה בסוף תקוע עם איזשהו משהו. אז זה הדבר שכן עשינו לו ברנד חזק, ה-Dynamic Document, שאגב, גם חיקו אותנו אחרי איזה מתחרים בשוק, כי באמת זה היה חדשני. כי זה משהו של, הדיבור הזה על זה שזה נבנה דינמית לחלוטין, עכשיו, בתחום, בעידן של ה-AI, זה נראה טריוויאלי, אבל לפני שלוש וחצי שנים, או שלוש שנים, זה לא היה. וזה כן עשינו לזה ברנדינג, זאת אומרת, לא סיפרנו שיש לנו מערכת חדשה או זה, אבל פשוט אנחנו עושים דיינמיק דוקיומנט. זה היה... זה מה שחיפשתי לשמוע, בדיוק. וזה בטח התקבל ממש טוב. זה היה לגמרי האלבייטור פיץ' שלנו. כי אלוהים, מה ההבדל ביניכם לזה? אצלנו הכל דינמי, זה טיילור, זה תפור לקייס שלך. זה לא טמפלייט של... כל ילד הוא מיוחד.

"דיינמיק דוקיומנט": הבידול שעשו עליו ברנדינג

אייל דוד: [33:40] כולנו, כן. כולם ילדים של אלוהים. ובעצם עכשיו, אז את אומרת שאתם, אוקיי,

אורלי עמרני: [33:48] פרקתם את הדבר המשמעותי ועכשיו אתם בעצם AI first, כאילו זו הגישה שלכם בעצם? כן, עכשיו אנחנו לגמרי כאילו בהרבה מאוד דברים, בעיקר בדברים החדשים. אני אתן כמה דוגמאות. כי בעצם, נניח, הצ'אלנג' הבא שהיה לנו, זאת אומרת, אחרי שעברנו את המשוכה הזו, זה הבנו שכדי שבעצם הדבר שהכי משפיע בסוף על היכולת שלנו לזכות, זה בסוף איזה מידע ספציפי אנחנו מביאים. כי עם כל הכבוד לטקסטים, בסוף זו הוכחה, אני צריכה להוכיח שהוא קיבל, אני צריכה להוכיח שזה לא פרוד. וכדי להוכיח, יש הרבה מאוד פרטי מידע שנמצאים אצל המרצ'נט, ואני צריכה שהוא יביא לי אותם. ואני חושבת שמצד אחד היה בהתחלה הרבה דיבייט, עד כמה זה משפיע, ואם זה משפיע, ומאוד קשה להעריך את זה. זה מהרבה מאוד דוגמאות שראינו, ואנליזות שעשינו, זאת אומרת, לקחנו מרצ'נטים ורצינו לעזור להם לאפטמז אותם, ועשינו עליהם עבודה, ובסוף אמרנו להם להביא עוד דאטה, וראינו שזה פשוט, זה הדבר, אין פה משהו אחר. והיכולת שלנו עכשיו בעצם לבוא ולהגיד, אוקיי, מרצ'נט עולה, אני מכירה את המרצ'נט טוב, מכירה את הביזנס שלו, ממלא לו ביזנס פרופייל כזה, כי הכל עכשיו אוטומטי. האונבורדינג הזה, האונבורדינג הזה, כן. שהוא כנראה טס עכשיו, נכון? אז האונבורדינג הטכני, זאת אומרת, להעלות אותם, טס. אבל, ואני יכולה, אגב, כל מרצ'נט עכשיו שנכנס, גם עצמאית, היה לנו גם חשיבה בהתחלה על סלף סרב, זה לגמרי אפשרי, זאת אומרת, אני נכנסת, מחברת את ה-PSP, שמה את ה-API key, זה עובד. כן, זה סוג כזה של מוצר שפחות מתחבר לי. לא, בסדר, יש אגב, יש לנו מתחרים שהתחילו מה-SMBs, שבסוף, שופיפיי כזה, שבסוף אתה, שם אתה אומר, כן, אני יכול להעלות את עצמי, אני באה, המתחבר, ה-PSP מתחבר, האירוע עובד. עכשיו, הוא עובד, זה נכון, אבל כדי להביא את האקסטרה מייל של ה-recovery rate, או של היכולת שלנו לזכות, צריך בסוף דאטה. והיכולת שלי להגיד לך בדיוק איזה דאטה אתה צריך להביא, ואיזה דאטה כל קייס צריך ספציפית, זה לא טריוויאלי, ואת זה נניח עכשיו אנחנו ממש רוצים לפתור ב-AI. כי עד עכשיו מה שעשינו, יש לנו מכונה, ויש קונפיגורציה, ואנחנו אומרים, אוקיי, אתה מרצ'נט כזה וכזה, זה מה שאתה מוכר, אלה הדברים שלך, הנה, קח 40 דאטה פוינטס, בהצלחה תביא לנו, יהיה בסדר. ובסוף אנחנו מגלים שהטוויק הקטן הזה עוד כאילו עוד שאלה שאני שואלת אותו עוד איזה דאטה זה מה שעושה את ההבדל. והרבה מאוד פיצ'רים מסביב אם יש לך פתאום צ'ארג'בקים מאותו אחד קונסיסטנט דיספיוטר שכל הזמן זה או צ'ארג'בק מאוד מאוד גדול אם עליו אתה תביא את התמונה.

AI-first: onboarding אוטומטי ולמה הכל מסתכם בדאטה

אייל דוד: [36:17] אז איך זה עובד בעצם כן אני מבין אז איך זה עובד בעצם אתם כאילו זה לא מערכת נכנסים אליה אקטיבית באופן קבוע אז איך.

אורלי עמרני: [36:26] אז כן זהו אז בניגוד להרבה מוצרים אחרים שעשיתי זה בעצם מוצר שבסוף המטרה שלהם זה תנו לי את הכסף לא כזה לא ממש מעניין אותי רוצה את הכסף חזרה. אז אני מסתכלת על ה-customer hub שלנו בסוף יש לי משתמשים בכל ארגון שבדרך כלל נכנסים כדי לעשות שני דברים או כדי להעלות לנו דאטה אם הם לא עושים את זה ב-API. אז שוב זה בדוק כזה איך זה עובד? זהו אז יש לנו כמה דרכים כאילו הדרך כמובן המועדפת עלינו זה שיביאו לנו את זה ב-API ואז זה עובד אוטומטית אבל יש חברות שלא רוצות להשקיע ב-API ואז אנחנו אומרים להם אוקיי יש להם איזשהו process שם עכשיו בשביל CSV והם מעלים לנו אותו כל שבוע על כל הצ'ארג'בקים אתה מכיר? יש אופרציה בצד השני שהם מעלים את הדאטה וזהו ואז אנחנו יכולים לג'נרט הכל וזה עובד. יש עוד דרכים אנחנו יכולים להתחבר להם למערכות, אנחנו עכשיו מתחברים למערכות בילינג, למערכות שהם כאילו CRM ולהביא לבד את הדאטה. זאת אומרת, ואז לא צריך שהם יעשו אינטגרציה אלא אנחנו עושים אינטגרציה. אנחנו מנסים בעצם, המטרה שלי זה כמה שיותר דאטה להביא מהם ושיהיה להם קל להביא.

אייל דוד: [37:32] ממש ברור. וזהו, זה פתאום גם, אני אוהב גם את הפרייסינג של המוצר הזה, כאילו הכל נורא פשוט וזה. זה הכל ווין ווין, שזה הכי כיף, כאילו זה. כן, זה מדהים. רציתי לשאול, בנוסף לזה, ככה, נגענו בזה קצת בהתחלה וכאילו אני קצת סקרן, כי אנחנו דיברנו על זה באמת בשיחת הכנה כזאת שעשינו, עשינו כמה, יש לנו הרבה יותר זמן, מלחמה וזה. אז מה, יש לך איזושהי המלצה למה את עושה או למה את מציעה לעשות כדי להישאר רלוונטיים? לפרודקט או לחברות? אני חושב שתיקחי את זה באופן כללי, כי את גם פירטת את זה עכשיו, שדיברת בעצם מה היו האתגרים שלך, אז את דיברת כאילו על בעצם על, אני אקרא לזה, אני שמעתי את זה, לפחות מהאוזן שלי, כאילו צקצקנים, שכאילו באנו לעשות משהו עכשיו וכאילו היה לך מין בלוק כזה בעצם מכל מיני use cases, סתם, אז אני שמעתי את זה.

איך נשארים רלוונטיים — לפרודקט ולארגון

אורלי עמרני: [38:28] אני חושבת שזה קושי שיש אצל כשאתה בא לארגון שהוא לא פרודקט אוריינטד ושהוא סרוויס אוריינטד, זה state of mind, זה באמת אנשים שקשה להם לחשוב, זה לא בקטע רע או לא התנגדות או דווקא לא רואה בזה צקצוק בקטע של ציפוק, אלא באמת בקטע שהם לא יכולים לחשוב אחרת, הם מכירים את כל הביטס אנד בייטס והם כאילו מרוב שהם טבועים, הם לא רגע יכולים לעלות ולהסתכל על זה מלמעלה, גם בגלל שאין להם את ה... הם לא שפשפו את הסקיל הזה, זאת אומרת בסוף פרודקט זה מה שהוא עושה כל הזמן, אז זה כאילו הוא כבר משופשף וגם יש אנשים שזה הטבע שלהם יותר ויש אנשים שפחות, אז אני חושבת שהקושי הוא קודם כל כי בסוף זה DNA של חברה וזה היה גם אחד האתגרים הכי גדולים, כי בסוף אם ה-DNA של חברה הוא לא DNA מוצרי זה מאוד מאוד קשה. ואני חושבת שבג'אסט כאילו הדבר שהכי כאילו, גם זה מאוד הפחיד אותי בהתחלה להגיע, בגלל הדבר הזה. היו לי גם התנסויות פחות טובות עם חברות שהן לא product oriented וזה לא היה מוצלח. ואני חושבת שבאמת גם אופיר כאילו המנכ״ל שהוא מאוד, הוא בעצמו טכנולוג, ואנשים שהם בסוף זה גם ככה state of mind שלהם והם all in בגישה, ואופיר היה לגמרי all in, נתן לי יד חופשית, עשיתי שם באמת מהפכה מאוד גדולה ואתה יודע, לא היה פחד, אמר בוא, יאללה, העברנו את הטראפיק, עשינו זה, כאילו מאוד הלכנו על זה all in, זה מה שגם אפשר את זה, כי אם היו באמת הפחדים והחששות והיו עוצרים ובואו נעשה A, זה היה יכול לקחת שנים, המיגרציה הזאת. אז אני חושבת ש... נראה לי שאופי, כשתבין שאין דרך אחרת, אמרת את זה מקודם. כן, אבל זה גם state of mind, כאילו יש אנשים שגם כשאתה מבין את זה,

אייל דוד: [40:12] אני מפחד, ואני חושבת שזה הרבה ה-state of mind והאומץ. אבל שוב, אם אנחנו ניקח את זה, נחזיר אותנו רגע, אם אנחנו נחזיר את זה לאיזושהי עצה קונקרטית.

אורלי עמרני: [40:22] עצה לשם מה? להפוך חברה, אני חושבת ש... שוב, יש את החלק של ה-AI וזה, אני חושבת שבחלק של איך להפוך חברה מחברת סרוויס לחברת מוצר, אני חושבת שדבר ראשון שצריך זה פשוט ללכת על זה, לא לאפס, זאת אומרת, אם אתה הולך על זה, אתה צריך לדעת שיש לך את ה-buy-in של המנכ״ל, של מי שצריך, של מי שבסוף כאילו מקבל את ההחלטה הסופית, ללחוץ על הכפתור.

אייל דוד: [40:48] וגם, את השארת הרבה כריות, כאילו בסופו של יום, אפילו אם זה היה מתרסק, השארת כריות כאילו, נכון? כריות באיזה מובן? כי את השארת את זה,

אורלי עמרני: [40:57] אני חשבתי על זה כאילו שאם צריך לחזור אחורה, אז אוקיי. קודם כל פתחתם את זה, החלטתם, עשיתם דיונים על איזה לקוח לפתוח את זה, איך לפתוח את זה. ברור, עושים את זה ריספונסיבל, כי אני לא יכולה להתרסק שם על זה. בדיוק. אגב, יותר מזה, גם יכולנו לחזור אחורה לטמפלטים שהיו קודם. זאת אומרת, ידעתי שיש לי דרך חזרה. זה לא היה כאילו להרוס וזה. זה היה כאילו באמת באחריות. אבל אני חושבת שעדיין ללכת על המהלך הזה, גם ההשקעה וגם ללכת על זה all in, וגם שהארגון הוא לא, כאילו האנשים שסביבך הם פחות אנשים שהם product oriented והרבה יותר מתעסקים בסרוויס הזה שלהם, זה כאילו, הדבר הראשון זה כאילו ה-buy-in שלו. ואגב, גם כשנכנסתי, אני זוכרת, בשיחות בהתחלה אמרתי לו, תקשיב, אם אתה לא בעניין, אני לא באה לשכנע, אני לא, זו מלחמה לא טובה. כאילו, אם אתה רוצה, אני באה לעשות. ומה עוד עבד ברמת הארגון? כאילו, שוב, לארגון כדי להישאר רלוונטי במקרה הזה, מה עוד עבד? אז אני חושבת, אז דבר ראשון זה באמת היה כאילו ה-buy-in שלו, קבלת החלטה, ואגב. ודבר שני, זה בעצם לפחות כאילו מבחינתי, במחלקת הפרודקט, גם באמת להגיד, גם לכל האנשים שהתעסקו בזה ביום-יום, כל הזמן לשמור את אמיתי. בזה זה כלומר, בתחזוקת הטמפלטים את מדברת. כן, זה אנשים שבסוף איתם עבדתי, וגם היה לי חשוב שהם יהיו buy-in, שבסוף הם אלה שעשיתי איתם את הבריינסטורמינג, הבאתי להם רעיונות לפיצ'רים, כי אני גם, לא בגלל שזה, לא בקטע הפוליטי שהם יהיו איתי, אלא באמת, בקטע של... כי זה לא רק דבר אחרת. כן, אני צריכה לדעת שמה שאני חושבת שהוא נכון, הוא באמת נכון. אני צריכה את האישור שלהם. חשבתם על זה טיימליין מההתחלה? איך זה נראה? כן, כן, היה לחץ גם מצד המנכ״ל, אגב. זהו. מתי זה קורה, אגב, כאילו, זרקתי ככה שמונה חודשים, במקרה זה יצא לי בדיוק, לא ברור איך, אבל היה לחץ מאוד גדול לעשות את זה גם קודם, וכמה שיותר מהר לעשות את זה. ובאמת בסוף אני ממש אמרתי להם תקשיבו אני לא מציעה כלום שאתם לא מאשרים, אתם המאשרים שלי, אני צריכה אתכם שתאשרו לי. כאילו אני ממש נתתי להם גם את הכוח

אייל דוד: [43:09] לתת וטו על משהו, על... וכאילו במקרה שלכם זה בסוף כאילו גם העלות של טוקנים ושל הכל עדיין זה לא משנה כי הייתם צריכים לפרוץ וכאילו לעבוד בסקייל הזה. תראה אנחנו עשינו הרבה מאוד דברים שעשינו

מתי AI ומתי לוגיקות: visibility על כל מה שהמערכת עושה

אורלי עמרני: [43:26] גם זה לא היה עדיין AI fully. יש חלקים מאוד מסוימים, יש מודלים מאוד ספציפיים שמשתמשים ב-AI וגם יש היום הרבה חברות שלא רוצות שנשתמש, זאת אומרת יש לנו את היכולת לא להשתמש בזה, זה עדיין לגמרי אוטומטי, עובד על רול-בייסד. כאילו לקוחות את מתכוונת, כדי לא להוציא החוצה בעצם. כן, אז אני חושבת שדווקא יש יתרון בזה שהתחלנו לבנות את זה לפני, כי הבנייה הראשונית היא סוג של רול-בייסד. ולכן ה... וה... את ה-AI הכנסנו ממש במקומות המאוד ספציפיים שהיינו צריכים. ובמודלים ובפרדיקשן, ויש לנו הרבה דברים שעכשיו אנחנו ממש יכולים לקדם בקצב גבוה. אבל בזמנו, עד שהתחלנו, זה היה פחות AI. זה היה לוגיקות וזה, אבל זה היה, והכול זה כאילו סוג, הכול גם, יש לזה UI, הכול נראה בחוץ, אתה יודע, הדבר שהכי חשוב לי זה הוויזיביליטי, כי בסוף אתה צריך להסביר מה אתה עושה, ואתה צריך, וסאפורט צריך אולי לענות על משהו, ויש שאלות, שזה הדבר הזה, הוא לא נמצא איפשהו בקוד, ואף אחד לא יודע מה קורה שם.

אייל דוד: [44:21] וזה משהו שהוא... לאו, יש פה הרבה מחלקות אחרות שגם התעצמו מאוד מהמהלך הזה, נכון? אם דיברת על סאפורט רגע.

אורלי עמרני: [44:28] אז כן, אז אני חושבת שבסוף היכולת שלנו לאפשר, להחצין החוצה את כל מה שאנחנו עושים, את הלוגיקות, ואגב, זה עוד הלוגיקה עוד של המסמך, שזה דברים יותר מורכבים, זה עוד זה, אבל יש לוגיקות אפילו, הדברים יותר, זה אני אומרת לך, בסוף, כל פיימנט סרוויס פרוביידר, למשל, יש לו עולם שלו של מיפויים, לך תבין מה הלייף סייקל שלו ואיך הוא עושה, באמת לוגיקות שרק כאילו הם יודעים איך הם המציאו אותן, לרוב גם אין דוקומנטציה, זה reverse engineering על הקבצים להבין. אז נניח גם את הדבר הזה של המפינג, שבעבר היה, אוקיי, מישהו עכשיו כותב לי את הלוגיקה באיזה אקסל, ומישהו כותב את זה בקוד, והקשר בין האקסל לקוד לא ברור. עכשיו יש מאפר של PSP, שכתבנו פנימית, שעכשיו כל הלוגיקה כתובה בחוץ, זאת אומרת אם אני רוצה לדעת למה עכשיו זה, למה עכשיו החליטו שזה won, אז אני מסתכלת על הלוגיקה ואני רואה למה, כי אני רואה את הלוגיקה שלהם, וזה נותן ויזיביליטי, זה עושה הרבה פחות, נותן לי אפשרות לדבג את עצמי ולהשתפר ולעשות את זה מדויק יותר, וזה באמת זה פשוט וקל. אני מבין, מאוד, כן. מהמם, איזה יופי, ממש סיפור מעניין. עכשיו קדימה, אז מה. עכשיו לתקופה הקרובה כאילו מה המיקוד שלכם? אז בעצם יש לנו, חוץ מזה שאנחנו, יש לנו רודמאפ שלם על איך באמת להשתמש בכל מיני רכיבי AI בשביל לשפר באמת את הריקאברי ואת הפרדיקשן שלנו. דיברת על אג'נטיק קומרס לפני רגע. כן, ברור, חכה, זה דבר אחד, זה כאילו זה הקור, אנחנו צריכים עדיין להשתפר, יש לנו עוד הרבה לאן ללכת ואיך לשפר את זה ואיך לדייק בדיוק את מה שאנחנו צריכים לכל צ'ארג'בק וכולי. אג'נטיק קומרס זה משהו שאנחנו עכשיו ממש עוקבים אחרי זה, כי ברגע שזה יקרה פשוט יהיו צ'ארג'בקים וצריך לטפל בהם. אנחנו ממש כבר ready במובן שאנחנו לפחות מנטרים כרגע את כל הטראפיק להבין האם אג'נט עשה אותו או לא. ובעצם המטרה היא גם באמת להבין, עכשיו בעצם אנחנו צריכים להבין, גם הרבה מאוד מהדברים עדיין לא כתובים, זאת אומרת עוד לא ידוע מי בעצם אחראי על מה, איך אנחנו בעצם גם מבחינת לייביליטי, אבל בסוף זה מכניס עולם שלם של תוכן שאנחנו צריכים לדעת לתמוך בו, זאת אומרת אם האג'נט קנה לי משהו, איך אני יודעת מה ההגדרות של האג'נט ומי הגדיר את ההגדרות ומי אחראי על ההגדרות האלה. ובעצם האם האג'נט קרא את הטרמס אנד קונדישנס או היוזר שלו קרא את הטרמס אנד קונדישנס, ומי אישר, והאם זה שהאג'נט אישר את זה נחשב שהלייביליטי הוא על מי שקנה. אז יש שם עולם. אז אתם מאוד מחכים פה לרגולציה בעצם. אז יש פה גם, אנחנו גם מחכים לרגולציה וזה, אבל ברגע שתהיה רגולציה, יהיה לנו מאוד קל לאדפט, כי אנחנו מביאים כבר עכשיו את הדאטה, כי בסוף מה שחשוב באירוע זה דאטה. זה א', להבין שזה agent, לקחת את כל הדאטה של האג'נט, ומתוך הדאטה שיש לנו נדע כבר לייצר את מה שצריך. כאילו, ברגע שצבעתי אותו, אז אני יודעת לטפל בו.

מה הלאה: roadmap ל-recovery ול-agentic commerce

אייל דוד: [47:24] כן. תחשוב. זה יפה להגיד בסוף מי אחראי על האירוע. וואו, אורלי, אני שמח שחיכינו, כי יצא פרק ממש מעניין בעיניי. איזה כיף. ממש. אני רוצה, אז, טוב, תחזרי בהמשך ותספרי לנו איך הולך. אני חושבת שהטייק-אווי הכי מרכזי שלי,

סיכום: מסרוויס לפרודקט

אורלי עמרני: [47:42] זה בעצם באמת סביב לעשות את, הרבה חברות עכשיו יצטרכו לעשות את השינוי הזה, זה באמת, כאילו, להפוך מסרוויס לפרודקט, אז

אייל דוד: [47:50] לא עשינו פה פלייבוק, אבל כאילו לשמוע על זה חוויה מהצד שלך היה ממש מעניין. תודה. היה לי כיף לדבר על זה. היה לי גם, יאללה. טוב, תודה. ביי ביי. ביי, תודה.