מי מאיתנו לא אוהב לעשות שופינג? בגדים, גאדג'טים, מוצרי חשמל – You Name It…
ובכל שנה בחודש נובמבר – כשמתחילה חגיגת הקניות האמיתית,
יש לכולנו יכולת ליהנות ממחירים מוזלים על כל הקניות הללו, ולהרגיש ש"עקצנו את המערכת"…
העניין הוא, שלמול כל ההזדמנויות הללו, רוב האנשים עדיין רגילים לעשות קניות בצורה מאוד מסוימת.
כזו – שלא מאפשרת להם באמת ליהנות ממחירי ההזדמנות.
בפוסט נדבר על דרך קצת שונה לביצוע רכישות – דרך שנועדה לזהות ולנצל הזדמנויות מעניינות,
שיכולות לחסוך לכולנו הרבה מאוד כסף (שלא לדבר על הספורט הלאומי – להתרברב על מחיר נמוך ששילמנו…)
אני עושה את זה פחות או יותר מאז שאני זוכר את עצמי…
בין אם במציאת טיסות במחירי בדיחה (מישהו אמר טיסה ב-5 יורו?…),
גאדג'טים או מוצרים אחרים בהזדמנות (אוזניות פרימיום בחצי מחיר);
ובעוד שאין ספק שנחמד לחסוך כמה גרושים – מה שבאמת מניע אותי לחפש את ההזדמנות המנצחת היא פשוט תחושת הפיצוח…
והדבר אולי הכי חשוב כאן, הוא שמעבר לעולם הצריכה, הדרך הזו יכולה ללמד אותנו לא מעט על תהליכים בהם אנחנו נתקלים ביומיום בתור אנליסטים;
במיוחד – על החשיבות של עבודה מסודרת, מחקר שוק, איסוף נתונים חדשים ומציאת Benchmarks (אמות מידה) בתהליכי קבלת ההחלטות.
איך מזהים הזדמנות מנצחת?
טוב, אז נתחיל בשבירת מיתוס:
למצוא "הזדמנות מהסרטים" – זה לרוב לא משהו שפשוט קורה שניה לאחר שקמנו בבוקר;
בשביל למצוא הזדמנויות באמת מעניינות נדרש לעבוד…
מה בדיוק כוללת "העבודה" הזו?
ובכן, המפתח לזיהוי הזדמנות מנצחת מתחילה קודם כל בתהליך מסודר.
הנה מבנה כללי לתהליך כזה:
- הגדרת המטרה – מה רוצים להשיג ובאיזו מסגרת משאבים.
- איסוף נתונים רלוונטיים – וזיהוי Benchmark (אמת מידה) לטיב ההזדמנות או המדד שנרצה לשפר.
- זיהוי וניצול הזדמנויות, או לחילופין – שיפור המדד.
הגדרת המטרה
בעולם הצרכנות – המטרה לכאורה פשוטה: לקנות בזול…
אבל המציאות יכולה להיות מעט יותר מורכבת, מאחר ולמציאת הזדמנויות ממש טובות יש גם מחיר:
לוקח זמן עד שמגיעים אליהן!
המשמעות היא השקעת זמן ואנרגיות בתהליך המחקר.
חשוב להבין זאת – ולוודא שהשקעת הזמן תהיה שווה לנו את התועלת של החלטה טובה יותר/ מחיר נמוך יותר.
לדוג': ישנו דגם של אוזניות מסוימות ששמתי עליו את העין כבר לפני מספר שנים.
רק כעת הגיעה ההזדמנות שלי לרכוש אותן בחצי מחיר. בינתיים התפשרתי על אוזניות פחות טובות…
דוגמה נוספת – והפעם מהעולם האנליטי:
יש לנו משימה דחופה להוציא נתונים מדויקים בשביל לקבל החלטה עכשיו;
האם יש לנו את הפריווילגיה להיכנס לדקויות של 100% דיוק ומקרי קצה? ברור שלא.
ברור שקיים תווך שלם בין דחיית סיפוקים והחלטה שקולה לחלוטין מצד אחד,
לבין תשלום מחיר גבוה עבור תועלת "כאן ועכשיו".
לכן – נדרש להבין לא רק את המטרה עצמה…
אלא גם את מסגרת המחירים (זמן, כסף, אנרגיות) שאנחנו מוכנים להשקיע בשביל להשיג את המטרה.
איסוף נתונים רלוונטיים בתור צרכנים
לאחר שמיפינו את המטרה וקבענו את מסגרת האילוצים, השלב הבא הוא לאסוף נתונים רלוונטיים.
או במילים אחרות: להבין איזה דאטה קיים זמין לנו לטובת הפתרון האנליטי – ולהשלים אותו במידה ונדרש.
השלב הראשון כאן יהיה לרוב מחקר שוק/תהליך עבודה, שמטרתו להבין "מי נגד מי", ואילו נתונים זמינים לנו ו/או רלוונטיים על מנת לקבל החלטה.
בעולם הצרכנות המטרה היא להבין מהם סוגי המוצרים העיקריים,
מה ההבדלים ביניהם ברמת תכונות ורמות המחיר השונות – ואילו מהתכונות קריטיות עבורנו או פחות.
בהיבט הזה, כאן ישנן 2 גישות עיקריות:
- גישת ה-20:80.
- גישת "ההזדמנות המנצחת".
גישת ה-20:80 מכוונת לתהליך יחסית מהיר;
כזה, שמצד אחד לא יצריך מאיתנו השקעה גבוהה מדי של משאבי חיפוש,
ומצד שני ייתן לנו פתרון (מחיר) "מספיק טוב".
בעולם הצרכנות, הגישה הזו תכלול כניסה לאתרי השוואות מחירים – וזיהוי המוצר/חנות עם המחיר הנמוך ביותר, או קרוב לזה. (במידה ואנו מעדיפים חנות מוכרת/קרובה/אמינה מעבר למחיר הזול ביותר).
גישת ה-20:80 אמורה לתת לנו כיוון ראשוני טוב לגבי מחיר.
אבל זה "מה שכולם מכירים",
ולכן ברוב המקרים הגישה הזו אמנם תמקד אותנו על מחירים "יחסית זולים",
אבל לא בהכרח הכי זולים…
וכאן נכנסת לתמונה גישה "ההזדמנות המנצחת"…
הגישה הזו מצריכה מאיתנו להתעמק קצת יותר במקורות נתונים רלוונטיים – ופחות טריוויאליים.
למה הכוונה מקורות נתונים פחות טריוויאליים?
אז חשוב להבין שלא כל החנויות מופיעות באתרי השוואת מחירים;
לעיתים אתרים כאלה דורשים מהחנויות כסף, השקעת זמן בקידום וכו'.
בנוסף, כדאי להכיר שישנן חנויות יבואן, אתרים של מועדוני לקוחות וכיו"ב.
ולעיתים דווקא בחנויות כאלו יש מבצעים מטורפים שבכלל לא מגיעים לקהל הרחב.
ואיך אפשר לאתר את החנויות הללו בלי לעבור דרך אתרי השוואת מחירים?
התשובה היא לרוב – דרך חיפוש בעמודים 2-4 בגוגל…
ומדוע?
כי לאור התנועה הרבה שיש באתרי השוואת המחירים – הם אלה שנוטים להופיע בעמוד התוצאות הראשון…
בצורה הזו אפשר לזהות מהו ה-Benchmark ("אמת המידה") של מחיר "נורמלי" למוצר מסוים,
ולהעריך גם מהו "מחיר מציאה" עבורו.
לכן, ההמלצה שלי היא להתחיל כל תהליך רכישת מוצר מסוימת (או משימה אנליטית במסגרת התפקיד) –
באיסוף הנתונים הרלוונטיים וזיהוי ה-Benchmark הראשוני.
אגב – דיסקליימר חשוב: עשויות להיות חנויות שלא נמצאות באתרי השוואת מחירים לאור דירוג נמוך, או אמינות נמוכה.
לכן חשוב להבין שקיים תמיד היבט מסוים של סיכון ברכישה מחנות שלא מכירים.
זה נכון בכלל עם מקורות מידע חדשים – ובפרט עם חנויות, ולכן חשוב להיזהר ולבדוק טוב טוב לפני שקונים.
איך נראה שלב איסוף הנתונים במשימות אנליטיות?
בעולם האתגרים האנליטיים, תהליך איתור הנתונים לא בהכרח יכלול איסוף נתונים חדשים לחלוטין;
יותר סביר, שנבצע מחקר לגבי הנתונים הקיימים בחברה שלנו –
מה זמין, מה מדויק, ומה רלוונטי לצורך המשימה האנליטית הספציפית.
בנוסף, בהחלט ייתכן שיהיו חסרים לנו נתונים מסוימים בשביל לתת את התשובה המלאה שביקשו מאיתנו;
ובמקרה הזה – אפשר לפצל את המשימה למה שאפשר לתת כרגע,
ואילו נתונים נדרש להתחיל לאסוף בשביל לתת מענה מלא יותר בעתיד.
לכן – קריטי לזכור:
איכות ההחלטות שנוכל לקבל (בתור צרכנים או בתור חברה) – תלויה בראש ובראשונה במידע הזמין שעומד לרשותנו.
אם אין מידע כזה – קריטי להתחיל לאסוף אותו!
המיומנות שעלינו לפתח כאנליסטים היא מצד אחד להיות מסוגלים "לעבוד עם מה שיש" בשביל לתת פתרון ראשוני מהיר ו"מספיק טוב";
ולאחר מכן, במידת הצורך גם ליצור גם תהליך שיפור של איסוף נתונים נוספים שיאפשרו לנו לתת פתרון מדויק יותר בעתיד.
זיהוי הזדמנויות
לאחר שהבנו מהו ה-Benchmark לערך המדד שנראה להשיג, השלב הבא הוא לבצע פעולות בשביל להשיג את היעד הזה.
(לדוג': מחיר מציאה למוצר מסוים, יחס המרה "טוב" ממשתמשים חדשים באפליקציה שלנו ללקוחות משלמים וכיו"ב)
בעולם הצרכנות כאמור – יש לנו 2 אפשרויות:
- לרכוש עכשיו – במחיר הכי טוב שאפשר (מחיר 20:80);
- או לעקוב אחרי רמות המחיר באופן שוטף – ולנצל הזדמנות ברגע שנזהה אותה – למול ה-Benchmark.
וכמובן, שבתקופות של סיילים כמו ב-Black Friday ישנו ריכוז של הזדמנויות כאלו.
(אבל לא בהכרח, ולא תמיד המבצעים יצדיקו את ההמתנה להזדמנות, כאן ה-Benchmark בא לידי ביטוי)
איך מזהים הזדמנויות בתור אנליסטים?
לעומת עולם הצרכנות, במסגרת העבודה כאנליסטים –
כמעט תמיד פחות יהיה מדובר בניצול הזדמנות (אלא אם כן מדובר בתחום ההשקעות),
אלא יותר בתהליך מסודר ומובנה להשגת המטרה ("להנדס את ההזדמנות…").
אם ניקח דוגמה לאתגר של שיפור אחוזי המכירה למשתמשים באפליקציה.
במקרה הזה, עלינו "ליצור את ההזדמנות" בשביל לשפר את המדד, ולא להמתין שתגיע.
למה הכוונה "ליצור את ההזדמנות"?
ברגע שזיהינו את ה-Benchmark הרלוונטי למהו יחס המרה "טוב",
עלינו להציב את היחס הזה בתור מדד ברור שאותו נרצה לשפר, ונחשוב על פעולות יזומות לשיפור שלו.
ואיך אפשר לזהות פעולות לשיפור המדד הרלוונטי?
התשובה היא – ניסויים (A/B Testing), כאשר בכל ניסוי נשווה 2 גרסאות של פיצ'רים במוצר, קהל היעד, מסר שיווקיו וכיו"ב.
במסגרת הניסוי נאסוף נתונים התנהגותיים לגבי המדד הרלוונטי, ונבין מה עובד יותר טוב.
כאשר נבצע מספיק ניסויים כאלה – ניצור שיפור במדד הרלוונטי.
נניח שאנחנו עובדים בסטאראפ של אבטחת מידע, במודל עסקי של מנוי תקופתי מתחדש.
נשאלת השאלה – איזה מסלול יכניס לנו יותר כסף:
- מנוי חודשי ב-10$?
- מנוי שנתי ב-50$?
לכאורה, ברור שעדיף למכור מנויים חודשיים ב-10$, הרי זה אומר 120$ בשנה מול 50$ בשנה.
העניין הוא, שקיים כאן היבט נוסף של אחוז הלקוחות המחדשים (או לחילופין: אחוז הנטישה).
אם מתוך 1000 לקוחות שנרשמו למסלול החודשי רק 10% (100 לקוחות) ימשיכו לכל השנה –
ההכנסה תהיה 21k $ :
900 משתמשים ישלמו 10$ לחודש אחד בלבד, ועוד 100 ישלמו 10$ למשך 12 חודשים);
ומולם, אם יהיו 600 נרשמים למסלול השנתי –
זה אומר הכנסה של 30k $ – כמעט 50% יותר מאשר במסלול החודשי.
ממצא כזה אפשר לבחון רק אם נציע במקביל את שני המסלולים,
נאסוף את הנתונים הרלוונטיים,
ננתח אותם אחד מול השני –
ונבין מה עובד יותר טוב.
את זה נדרש לתכנן מראש ולממש בצורה נכונה ומדויקת.
לסיכום
הקו המקשר בין צרכנות נבונה לבין היותנו אנליסטים –
היא בעצם ההסתכלות התהליכית והאנליטית בשני ההיבטים;
כלומר – הגדרת היעד, איסוף הנתונים וקבלת החלטה בהתבסס עליהם.
בתור צרכנים – ננסה תחילה להבין מה בדיוק אנחנו רוצים לרכוש;
לאחר מכן נאסוף נתונים בשביל להבין מהו מחיר טוב.
ולבסוף – נעקוב אחרי התפתחות המחיר בשוק בשביל לרכוש במחירי הזדמנות.
בכובע שלנו כאנליסטים – התהליך יהיה דומה:
תחילה נמפה את המטרה, ונכמת אותה למדד;
לאחר מכן נאסוף נתונים בשביל לקבל אמת מידה (Benchmark) למהו ערך "טוב" לאותו המדד – שאותו נקבע כיעד.
ולבסוף – ניצור תהליך של ביצוע פעולות מובנות.
(במסגרת ניסוי של שיפור או חידוד הפיצ'רים במוצר/ קהל היעד/ ההצעה השיווקית או היבטים נוספים ).
כך, נוכל להסיק דרך הנתונים החדשים שנאסוף – מה עובד טוב יותר או טוב פחות, ונוכל לשפר את המדד הרצוי.
אז בפעם הבאה שתרצו לרכוש מוצר מסוים, תזכרו:
בשביל למצוא את ההזדמנויות הכי טובות – צריכים לחזור לשיטות העבודה האנליטיות שאנחנו כ"כ אוהבים:
תהליך עבודה מסודר, מדדים ברורים, ואיסוף נתונים.
ולבסוף – כדאי גם לזכור, שלא על כל דבר צריכים לעשות פרויקט – לפעמים צריכים לעשות גם דברים ספונטניים…
בהצלחה בתפקיד וגם בלצוד את הסיילים!
אייל
מועדון הנתונים