top of page

Tapas Blog

ממשיכות לחקור את עולם הרכב החשמלי בישראל Yafit Ben Haim, ושמחות לשתף בתובנות חדשות מדי חודש. אז הרבה זמן לא ניפגשנו... 

בזמן הזה עברנו הרבה - מלחמה, אי וודאות, שינויים. אבל החיים ממשיכים, והשוק הישראלי עובר שינויים. אז מה רואים בסקירה החצי שנתית של 2025?

מסתמן שינוי דרמטי במגמות - אחרי ש-2024 הייתה שנת צמיחה לרכב החשמלי, מחצית 2025 מביאה איתה כיוון חדש ומפתיע.

רכבי הפלאג אין PHEV מזנקים: מ-3% ל-10% במחצית הראשונה

הרכבים החשמליים המלאים: ירידה מ-26% ל-17%, אבל עדיין שומרים על מקום משמעותי.

ובמאי 2025 - לראשונה בישראל רכבי פלאג-אין עקפו רכבים חשמליים מלאים 

ובמימד הגיאוגרפי שלנו? מפתיע לגלות שרמלה מובילה עם 6.7% חדירה, ואחריה אשקלון 

אז כניראה שהישראלים מחפשים את פתרון הביניים המושלם - חשמל לעיר וביטחון של בנזין לנסיעות ארוכות.

ree

השנה האחרונה חיברה אותי למושג שכבר שנים הינו חלק ממני ולאחרונה הבנתי את העומק שלו.

טאפאס (בסנסקריט - מסתבר שיש שפה כזו) היא אש פנימית. להט. משמעת. ביוגה זו היכולת להופיע שוב ושוב על המזרן – גם כשקשה, גם כשאין תוצאה מיידית. זו עשייה שקטה, עקבית, עם כוונה.

וכמה שזה דומה לעבודה עם דאטה.

גם בדאטה אין קסמים. יש פעולות קטנות ונכונות שחוזרות שוב ושוב: לחדד שאלה עסקית, לבנות מדד טוב יותר, לחלץ ערך גם כשאין דאטה מושלם. יש אש שקטה של עשייה.


ופתאום הכל התחבר.


השם Data Tapas לא נבחר בזמנו מתוך עולמות היוגה אבל פתאום אני מבינה כמה הוא מדויק:

הבעיה שאני רואה בארגונים: “עד שלא נסיים את המעבר למערכת החדשה, לא ניתן לעשות כלום.”

ואז כל הלהט בארגון נכבה. כולם מחכים למשהו גדול שיגיע.


אבל אם מתחילים מלחשוב מה הכי מעניין את המנכל. איזה שאלות הוא היה רוצה לקבל עליהן מענה כל בוקר. גם אם המענה יהיה חלקי כי עוד אין מערכת שלמה - פשוט מתחילים להראות תשובה שנבנית , שתגרום לו לזרז את ההטמעה כי הוא יהיה להוט לתשובה המלאה...

תכלס יש את ה-Roadmap הגדול - שדרוג CRM, בניית מודל נתונים, הטמעת מערכת BI, הטמעת יכולות AI, הסבות וכו וכו...

ובמקביל מעצבים Tapas שיוצרים להט - תשובות (גם אם חלקיות) לשאלות שהמנכל הולך איתן לישון: איזה פעילויות מכירות באמת מביאות לקוחות? / איך אנחנו בעצם משווים לתחרות? / מה מאפיין את הלקוחות בסיכון ?

כל Tapas יוצר להט נוסף, הוכחה שהכיוון נכון, ותשוקה לתשובה המלאה.


אני מלווה ארגונים בתוכנית הגדולה וגם בחשיבה על ה-Tapas שיוצרים להט - ואני תמיד מתחילה בלחשוב: מה השאלה שהמנכל שלכם הכי רוצה תשובה עליה מחר בבוקר?

ree

קראתי מאמר מרתק מ CB Insights על סוכני ה AI העתידיים ותפקידם בשינוי מסע הלקוח. מצד אחד, זה מרגיש כמו חזון אחרית הימים - סוכני AI אוטונומיים שמקבלים החלטות רכישה בשמנו ומבצעים אותן באופן עצמאי. מצד שני, בהתחשב במהפכת ה AI שכבר עברנו בשנים האחרונות, מי יודע לאן נגיע בשנים הקרובות?

העולם כבר השתנה. חברות ענק כמו OpenAI, אמזון, אפל וגוגל משקיעות מיליארדים בפיתוח סוכני AI  שיכולים לבצע משימות מורכבות באופן עצמאי. אנחנו כבר רואים את הניצנים הראשונים עם כלים כמו Operator של OpenAI, Rufus של אמזון, וה-Customer Support Assistant של וולמארט.

ארגונים שלא רוצים להישאר מאחור חייבים להתחיל להיערך כבר היום - במיוחד בתחום הדאטה, שעומד להיות המשאב האסטרטגי החשוב ביותר בעידן החדש. הנה מה שארגונים צריכים לעשות כבר עכשיו:


  1. אסטרטגיית איסוף וניהול דאטה
מה צריך לעשות?
  • פיתוח יכולת מקיפה לאיסוף נתוני first-party data
  • הקמת מאגר מרכזי שמאחד נתונים מכל נקודות המגע עם הלקוח
  • יצירת פרופילי לקוחות עשירים שמשלבים היסטוריית רכישות, העדפות והתנהגות
  • התאמת תשתיות טכנולוגיות לאיסוף נתונים בזמן אמת

למה זה קריטי?  
חברות עם גישה ישירה לנתוני עסקאות יהיו בעמדת יתרון. כשסוכני AI יקבלו החלטות עבור צרכנים, היכולת להזין אותם במידע עשיר ומדויק על המוצרים והשירותים שלכם תקבע האם תופיעו בהמלצות.

  1. יכולות אנליטיות מתקדמות
מה צריך לעשות?
  • פיתוח יכולות ניתוח מתקדמות להבנת דפוסי צריכה והתנהגות לקוחות
  • הטמעת מערכות חיזוי לזיהוי צרכים עתידיים של לקוחות
  • בניית מודלים שמנבאים ערך לקוח לאורך זמן
  • השקעה בפלטפורמות אנליטיות שיכולות לעבד ולנתח נתונים בהיקפים גדולים

למה זה קריטי? 
סוכני AI ישתמשו במידע היסטורי וניתוחים מתקדמים כדי לחזות מה הלקוחות צריכים. ארגונים עם יכולות אנליטיות חזקות יוכלו לספק תובנות מדויקות יותר שישפיעו על החלטות הסוכנים.

  1. שיתוף והנגשת מידע
מה צריך לעשות?
  • פיתוח ממשקי API פתוחים שיאפשרו לסוכני AI לגשת למידע שלכם
  • יצירת תיעוד עשיר של מוצרים ושירותים במבנה שסוכני AI יכולים לעבד בקלות
  • שיתוף מידע שקוף על איכות מוצרים, קיימות ועמידה בסטנדרטים
  • בניית תשתית שמאפשרת תקשורת דו-כיוונית עם סוכני AI

למה זה קריטי? 
המאמר מציין במפורש שחברות יצטרכו לשתף מידע עם סוכני AI כדי להישאר רלוונטיות. אם המידע שלכם לא נגיש או לא מובנה בצורה שסוכנים יכולים להבין, הם פשוט יתעלמו מהמוצרים שלכם.
 
  1. אסטרטגיות שותפות מתקדמות
מה צריך לעשות?
  • יצירת שותפויות עם מפתחי סוכני AI מובילים
  • שיתופי פעולה עם חברות בעלות נתונים משלימים
  • פיתוח אסטרטגיות הצעת ערך ייחודיות לסוכני AI
  • השקעה בפיתוח סוכני AI פנימיים שיתקשרו עם סוכני הלקוח

למה זה קריטי? 
המאמר חוזה ש"מספר מצומצם של סוכני AI יהיו בעלי מערכת היחסים עם הלקוח". חברות שלא יבנו שותפויות עם מובילי השוק עלולות להישאר מחוץ למעגל ההמלצות.
 
בואו ננסה להמחיש עם דוגמא מענף הרכב בעידן של סוכני AI
כיום, תהליך רכישת רכב מתחיל בדרך כלל עם הצרכן שמחפש מידע, מבקר באולמות תצוגה, ולבסוף מקבל החלטה. אבל איך זה ייראה בעידן של סוכני AI?
הסוכן האישי של הלקוח ינתח את דפוסי הנסיעה שלו, צרכי המשפחה המשתנים, ונתונים פיננסיים. הוא יזהה שהגיע הזמן להחליף רכב, יבצע מחקר מקיף על האפשרויות, וימליץ על 1-2 דגמים אופטימליים. הוא אפילו ינהל משא ומתן על המחיר וידאג לכל הניירת.

מה צריכות חברות רכב לעשות היום כדי להיערך לעתיד הזה?
  1. איסוף וניהול דאטה:
    • הטמעת טכנולוגיות IoT ברכבים לאיסוף נתוני נהיגה ותחזוקה
    • בניית מערכת לאיחוד נתונים מסוכנויות, מרכזי שירות ויישומי נהיגה
    • פיתוח פרופילי לקוח מקיפים שכוללים העדפות נהיגה והיסטוריית תחזוקה
  2. יכולות אנליטיות:
    • פיתוח מודלים לחיזוי צרכי תחזוקה ומועד אופטימלי להחלפת רכב
    • ניתוח תקלות ברכבים לשיפור אמינות ושביעות רצון לקוחות
    • מעקב אחר ביצועי דגמים שונים בתנאי נהיגה מגוונים
  3. שיתוף והנגשת מידע:
    • פיתוח API שיאפשר לסוכני AI לקבל נתונים מדויקים על מפרטי רכב ועלויות תחזוקה
    • שיתוף מידע שקוף על פליטות, בטיחות ואמינות
    • יצירת קטלוג דיגיטלי מפורט עם מאפיינים טכניים במבנה סטנדרטי
  4. שותפויות אסטרטגיות:
    • יצירת קשרים עם פלטפורמות AI מובילות כמו OpenAI, Google או Amazon
    • שיתופי פעולה עם חברות ביטוח ופיננסים להצעת חבילות אטרקטיביות
    • פיתוח תשתית שתאפשר לסוכני AI להזמין נסיעת מבחן או לבצע רכישה בשם הלקוח
 
העתיד שבו סוכני AI מנהלים את תהליך הקנייה עבור צרכנים אולי נראה רחוק, אבל הטכנולוגיה מתקדמת במהירות. ארגונים שלא מתחילים להיערך עכשיו דרך איסוף וניתוח נתונים, שיפור יכולות אנליטיות, הנגשת מידע ובניית שותפויות אסטרטגיות עלולים למצוא את עצמם לא רלוונטיים כאשר סוכני AI יקחו את השליטה במסע הלקוח.

כפי שהמאמר מדגיש, "first-party transaction data will shape the future of AI-driven personalization" -  נתוני first party data יעצבו את עתיד הפרסונליזציה המונעת מ- AI  
השאלה היא: האם הדאטה שלכם מוכנה?

ree

bottom of page