פרק מספר 495 של רברס עם פלטפורמה, שהוקלט ב-14 במאי 2025 - אורי ורן מארחים את
יובל מחברת
Voyantis כדי לדבר על איך עושים דמוקרטיה ב-Machine Learning. 🎗️
00:27 יובל ו-
Voyantis(רן) קצת לפני זה -
יובל: קצת עליך, קצת על החברה, לפני שנצלול פנימה.
- (יובל) אז אני יובל - אני בן 29, נשוי לנועה, שאני מאוד מאוד אוהב, ובעצם בתחום הפיתוח כבר בקרוב ל-10 שנים האחרונות.
- ובתפקיד האחרון שלי, הנוכחי שלי, אני בעצם ראש צוות ה-ML Engineering ב-Voyantis.
- עכשיו בגדול, לפעמים קשה קצת להבין אולי מה זה ML Engineering. אני אוהב להסתכל על זה כבעצם “ה-Engineers שמביאים את Machine Learning ל-Production”.
- זאת אומרת, הרבה פעמים Data Scientist-ים עושים . . . מאמנים מודלים, בונים דברים מאוד מאוד מסובכים במחברות ובכל אמצעי שעומד לרשותם - ובעצם אנחנו מביאים את זה ל-Production, מביאים את זה לשטח.
(אורי) ב-Scale, ב-Durability, ב . . .
- (יובל) . . . שומרים על זה מכל משמר, כמו שמערכת Production צריכה להיות.
(רן) כן, היום הגבולות כבר אולי מטושטשים, אבל לפחות פעם הייתה את הסטיגמה ש-Data Scientist כותב למחברת ו-ML Engineer כותב למחלקה, כותב Class-ים . . . אז כמובן שהיום כולם עושים הכל וזה הגבולות שמטושטשים, אבל בכל אופן יש איזשהו ערך להתמחות הזאת. (אורי) אולי נשמע קצת על מה עושה
Voyantis בימים אלה? זה יוסיף לנו Context . . .
- (יובל) זה יוסיף לנו Context, זה חשוב מאוד - עושים דברים מעניינים.
- אז Voyantis - מה שאנחנו עושים זה בעצם עוזרים לחברות להתמקד ביוזרים הכי רווחיים שלהם, בכל נקודה במה שנקרא “User Life Cycle”.
- עכשיו, אולי מילה על ה-User Life Cycle - אנחנו בעצם נוטים לחלק את זה לארבע תחנות, של יוזר בעצם בחברה, באפליקציה, בעצם במוצר.
- אז השלב הראשון זה שלב ה-User Acquisition, שזה בעצם השלב שבו יוזרים מגיעים מקמפיינים ממומנים - מ-Meta, מ-Google - ובעצם נכנסים למערכת.
- השלב השני הוא בעצם שלב האקטיבציה (Activation), שבעצם זה השלב שבו יוזר הופך להיות יוזר שהוא משלם.
- השלב השלישי זה בעצם שלב ה-Upsell, fשבעצם אנחנו רוצים להציע ליוזר עוד שירותים - ולגבות עליהם עוד קצת כסף . . .
- (רן) . . . למקסם את ה-Revenue . . .
- (יובל) בדיוק.
- והשלב הרביעי זה Retention - כשבעצם היוזר מחליט לעזוב.
- עכשיו, אנחנו בעצם בכל אחת מהתחנות האלה עוזרים לחברות להתמקד ביוזרים הכי טובים והכי רווחיים עבורן - ואנחנו עושים את זה על ידי שימוש בדאטה של החברות עצמן.
- זאת אומרת, אנחנו בעצם שואבים מתוך החברות, מתוך ה-Database-ים של החברות, דאטה אנונימי על היוזרים שלהן.
- את הדאטה הזה אנחנו מכניסים לתוך מערכות של Voyantis, לומדים על הדאטה הזה ובונים מודלים - ובעזרת המודלים מייצרים פרדיקציות (Predictions), ובעזרת הפרדיקציות האלה אנחנו עושים, אנחנו פועלים.
(רן) אז הקטגוריה אני מניח מוכרת, יש לא מעט חברות בתחום. אחת הבולטות זו Google , נגיד עם
Google Analytics - מוצר מאוד מאוד ותיק, לא מתמחה באף אחד מהתחומים אבל הוא כן מוכר.
Mixpanel . . . יש חברה שבה אני עבדתי,
AppsFlyer, שהיא בתחום הזה ויש לא מעט אחרות.אבל אתה אומר שבעצם הגישה שלכם, אולי בשונה מכל האחרות שהזכרתי עד עכשיו, זה לא להתחבר ל-App ולא להתחבר ל-website אלא להתחבר ל-Backend, זאת אומרת להתחבר . . . אפילו לא זה - אפילו ל-Database-ים, ולשאוב משם את האינפורמציה. ואחד האתגרים שקיימים שם זה שלכל חברה יש דאטה אחר, בסכימה (Scheme) אחרת, בסמנטיקה שונה . . . איך מפיקים מזה תובנות? על זה אנחנו בעצם נדבר היום.
- (יובל) נכון. אז כמו שאתה אומר - זה באמת תחום שהוא סופר-קשה, ובאמת אנחנו החלטנו ככה “להיכנס לתוך השוחות” ולתאקל את הדבר הזה.
- ואיך שאנחנו עושים את זה, זה בגדול על ידי צוותי Business שבעצם אחראים על לקוח.
- זאת אומרת, מגיע איזשהו לקוח שרוצה לקבל את השירותים של Voyantis, אז יש צוותי Business, שזה בין היתר CSM למיניהם ובנוסף גם Data Analyst ו Data Scientist.
- ובעזרת כל הצוותים האלה אנחנו בעצם מתחילים “להביא את הדאטה הביתה” - לעשות איתו עיבודים, להתחיל לייצר פרדיקציות ולהתחיל בעצם לפעול.
(רן) כן, אז מין סוג של Concierge - מגיע לקוח ומטפלים בו יפה יפה עד שהדאטה שלו מיושר ומהודק, וזה נשמע כמו הרבה עבודה . . . זאת אומרת, אנחנו רוצים לראות שה-Unit Economy הוא רווחי, וזה אני מניח שאחד האתגרים. אז אם הייתם משתמשים ב-
Google Analytics ו-Google פשוט אומרת לכם “פשוט תשים את ה-Script הזה באתר שלכם, אנחנו ניקח את זה מפה”, והם שמים, כנראה, אפס כוח אדם על הסיפור הזה, אז אצלכם יש לא מעט כוח אדם שצריך להתעסק ב-Onboarding של לקוח חדש - ואני מניח שלא רק Onboarding. זאת אומרת, יש לו מוצרים חדשים, יש לו Usage Pattern משתנה . . . זאת אומרת, זו החזקת-ידיים שצריכה להימשך לכל אורך החיים של הלקוח.
- (יובל) לגמרי. ובאמת, כל לקוח הוא באמת כל כך שונה מלקוח האחר שלצידו, וזה בעצם מה שהאתגר הגדול אצלנו
- ואנחנו זיהינו באמת שהתהליך הזה לוקח המון המון זמן.
- (יובל) אז עכשיו אולי רק מילה על תהליך ה-Onboarding בעצם של לקוח למערכת שלנו. אז בגדול, כל לקוח מתחיל בעצם באיזשהו תהליך של KYC, Know Your Customer, ששם אנחנו בעצם, צוותי ה-Business, שזה באופן ספציפי האנליסטים וה-CSM-ים - הם בעצם ככה לומדים את הלקוח, לומדים את הדאטה שלו, לומדים בעצם איך הדאטה . . . איך הוא נמצא בטבלאות, בכל טבלה, ובעצם מה יכולים למצוא שם.
(רן) כן - ואני אזכיר שכל לקוח זה משהו אחר . . . זאת אומרת, הם עושים מה שבא להם - אתם לא מכתיבים להם שום סכמה, שום דבר, כל לקוח . . . (אורי) זה לא רק שהסכמה שונה - ה-Business Logic הוא שונה . . .
- (יובל) וזה בעצם למה . . . אני טיפה ארחיב על תפקיד האנליסט, כי אמרתי פה “אנליסט” ואני חושב שהרבה פעמים לאנשים יכולה לקפוץ איזושהי תמונה לראש .
