Skip to Content Contact Us
דף הבית » בלוג » גיוס משמעותי מאוד לסטארט אפ הישראלי Placer.ai!
Blog Banner 2

גיוס משמעותי מאוד לסטארט אפ הישראלי Placer.ai!

משה רדמן

מאי 2, 2021

קודם כמה מילים על החברה:
בגדול מדובר בחברה שמספקת מידע וניתוחים על תנועות ומגמות של מבקרים במרכזים מסחריים, חנויות, קניונים, מרכזי תיירות וכדומה. אם לפשט את זה ומבלי להיכנס לפרטים הטכניים מדובר בסוג של SimilarWeb עם קצת Google analytics למרחב הפיזי.
אז מעבר לכך שמדובר בגאווה ישראלית ושאפו וכו׳, חשוב לבחון את התחום בו החברה עוסקת והתרומה של התחום הזה לחיזוק ושיפור חווית הרכישה במרחבים הפיזיים. אם נסתכל על ה-funnel המלא של לקוח בעולם של Omnichannle מלא, הרי שאפשר לחלק אותו בגדול לשלושה חלקים:
1. תנועה ופעילות במרחב הדיגיטלי (רשתות חברתיות, מדיה דיגיטלית, אתר איקומרס וכו׳) שלנו ושל המתחרים, כולל כמובן עסקאות אונליין
2. תנועה במרחב הפיזי בסביבות מסחריות
3. פעולות (עסקאות בעיקר) במרחב הפיזי
את החלק הראשון (תנועות ופעילות במרחב הדיגיטלי) אנחנו יודעים למדוד בצורה לא רעה כבר דיי הרבה שנים – אילו מודעות משתמשים ראו, מה עובד, מה פחות, CTRים, עלות לקליק, אחוזי המרה באתר, עלות לרכישה באתר וכו׳ וכו׳. גם עבור עצמנו באמצעות גוגל אנליטיקס, מיקס פאנל, פייסבוק אנליטיקס ועוד, וגם מול מתחרים באמצעות סימילרוואב, אלקסה, SEMRUSH ואחרים.

את החלק השלישי (פעילות במרחב הפיזי) ידענו למדוד מעולה עד כה רק כלפי עצמו ורק בעסקאות מזוהות (המתקדמים ממש ידעו גם בעסקאות לא מזוהות על ידי בדיקת טוקנים של אשראי וכו׳ – אבל לא נכנס לזה), משמע – אם הלקוח ביצע רכישה והוא חבר מועדון אז ידענו לומר מתי לפני כן הוא ביקר ברשת, באיזה סניף, אילו מוצרים הוא רכש, העדפות וכדומה (מדהים ד״א שיש עד היום אחוז עצום מהקמעונאים שלא מנתחים ו/או משתמשים במידע הזה, אבל זה דיון אחר). ובכל מקרה לא ידענו למדוד את החלק השלישי בהצלבה עם החלק הראשון (המרחב הדיגיטלי), אותם Offline Conversion נכספים… אותו מודל שיוך שמחבר עבורנו את הפעילות הדיגיטלית לעסקה פיזית בקופה לא נמדד טוב למרות ניסיונות חוזרים ונשנים כבר לא מעט זמן. היו וישנם ניסיונות רבים מצד גוגל ופייסבוק למצוא פתרון הולם לנושא (הן כמובן בעלות אינטרס אדיר לפתור את זה, שכן כך הן יוכלו להראות למפרסמים ששקל שמושקע אצלהן בפרסום מניב לא רק X הכנסות באונליין, אלא גם Y הכנסות באופליין), אך ללא הצלחה. לשמחתי הייתה ועדיין יש לי את הזכות ללוות מקרוב מאוד סטארט אפ ישראלי מצליח בשם Weezmo שמספק מענה בדיוק למקטע הזה ומספק תוצאות מדהימות עם פריסה ברשתות מובילות בעולם (וולגרינס, פיצה האט, טאקו בל ועוד) ובארץ (סופר פארם, H&M, פקטורי 54, ג׳פניקה, איקאה, מקדונלדס ועוד), אך באופן כללי המרחב הזה עוד שיפור, עוד שחקנים ועוד מודעות.

את החלק השני (תנועה במרחב הפיזי בסביבות מסחריות) חברות ידעו למדוד בצורה מאוד שטחית ובעיקר כלפי עצמן, קמעונאים ״מביני עניין״ כן מקפידים כבר כמה שנים טובות למקם מצלמות או גלאים בסניפים על מנת לספור כניסות ולחשב אחוזי המרה לחנות (כמה עסקאות מתוך כמה ביקורים בחנות) ולעיתים אפילו מפות חום, אך המערכות הללו הן לרוב ״טיפשות״ ולא מאפשרות להבין: 1. חד חד ערכיות של משתמש (אם עובד יצא ונכנס 10 פעמים או לקוח יצא ונכנס 4 פעמים הם יספרו לרוב כאנשים שונים) 2. התנהגות בתוך החנות (מה ה-Flow שהלקוח עבר בחנות, אירועים מעודדי המרה וכו׳) 3. מה אחוז הכניסה לחנות מלכתחילה – כמה עברו ליד החנות ובמרכז / קניון בכלל? 4. מהם המאפיינים של מי שנכנס ומי שלא נכנס (מגדר, העדפות, סוציו אקונומי, גיל וכו׳) אז חלק גדול מתוך המקטע הזה פותרת Placer.ai, גם ברמתו של הקמעונאי הבודד וגם ברמתם של יצרנים ומקבלי החלטות שלא צריכים מידע על סניף או פאנל ספציפי אלא מידע יותר אגריגטורי. נניח שחברה היא יצרנית מזון והיא יודעת שבסופר מרקטים בעיר מסוימת היה גידול בכניסות של 20% אבל היא הגדילה מכירות רק ב-6%, האם היא יכולה להסיק מסקנות מכך? ברור! אם חברת חיתולים הגדילה מכירות בשכונה מסוימת בחודש מסוים ב-10%, זה דבר טוב או רע? תלוי… אם היקף הלידות בשכונה גדל באותה תקופה ב-5% אז כנראה שכן, 10% כנראה שלא ממש, 20% כנראה שממש לא…

אם אני קמעונאי אופנה שהמכירות שלו בקניון מסוים בחודש מסוים גדלו ב-20% ביחס לשנה שעברה, האם זה טוב או רע? תלוי… אם באותה תקופה הטראפיק בקניון גדל ב-40% אז כנראה שזה דיי רע, בטוח? ומה אם מתוך ה-40% גידול בטראפיק רק 12% היו נשים וכל השאר היו גברים וקהל היעד שלי הוא נשים? אולי בכל זאת טוב… מאמין שהנקודה הובהרה אז נתקדם – לאן זה מוביל אותנו? למציאות בה קמעונאים יכולים להתחיל לחשוב במונחים של Funnel מלא – שמתחיל מראיה רחבה של השוק שלהם, המתחרים, מתקדם לראייה של פעילות הדיגיטל והפרסום שלהם וממשיך בניתוח התנהגות סביב הנכסים הפיזיים שלהם ועד הקופה עצמה, כיף שחברות ישראליות מובילות נמצאות בלא מעט נקודות בתהליך הזה – Weezmo, Placer, סימילארווב, Appsflyer, דאטורמה ואחרות. האם זה מושלם? רחוק מזה… האם ״בעיית השיוך (The attribution problem) תפתר כתוצאה מכך? ממש לא (זו בעיה שרק תלך ותחמיר ככל שהממשק בין לקוח לצרכן יהיה יותר רב ערוצי וככל שהפרטיות תוקשח)

אבל זו התקדמות וזו סוגיה ונושא שקמעונאים, באשר הם, צריכים להידרש אליה ולבנות מולה תוכנית פעולה – איך מודדים, מה חשוב למדוד, איך מתייחסים לנתונים וכו׳. מ-CPG’s, יצרנים ויבואנים שצריכים להבין טוב יותר מי רוכש את המוצרים שלהם, כמה הם מהווים מתוך קהל היעד? מה המגמות אצל המתחרים וכו׳ ועד קמעונאי מזון, אופנה, פארם וכו׳ – כולם. תחום האנליזה וניתוח התנהגות לקוחות הוא תחום מעניין ורחב ששווה לעקוב אחריו, הוא לכאורה הגיע לבגרות כלשהי אבל הלכה למעשה עדיין רחוק מאוד ממנה (אפילו ענקיות כמו סימילארווב או Google Analytics עוד מזייפות לא מעט בנתונים, מביאות נתונים רק של דסקטופ בחלק מהמקרים, נתקלות בבעיות ב-Cross Devices וכו׳)

קראו עוד מתוך הכתבה באתר TechCrunch»

קראו ועקבו גם בלינקדאין »

Back top top