מה קורה כשמוצר שהגיע ל-Product-Market Fit פתאום מאבד רלוונטיות בגלל שינוי תרבותי עמוק? בפרק השבוע, רן ארז מארח את ליאור סאסי, מנהלת מוצר בחברת Lightricks, לשיחה מעמיקה על אחד האתגרים הכי מעניינים בעולמות ה-AI והקריאייטיב. ליאור משתפת במסע שעברה עם המוצר שלהם, פלטפורמה שמאפשרת ליוצרי וידאו ופרסומות לייצר סטוריבורדים בעזרת AI, ואיך צוות המוצר הבין שהדרך שבה יוצרים חושבים, פועלים ומייצרים תוכן השתנתה לגמרי.

דרך שילוב חכם בין כלים כמו FullStory, ניתוח דאטה מסורתי, ושיחות עומק עם פרטנרים מהתחום (כולל ארי פולמן ולקוחות כמו מקאן), ליאור וצוותה גילו תופעה מרתקת: יוצרי תוכן החלו לתפוס את הבינה המלאכותית לא כעוזר טכני, אלא כשותף קריאטיבי. פתאום ה"סדר" וה"תהליך הלינארי" שאפיינו את עולם הווידאו התחלפו בזרימה ספונטנית, מעגלית וחופשית. התובנה הזו שינתה לגמרי את כיוון הפיתוח, מפרויקט של שיפור חוויית השימוש, לפרויקט של שינוי פרדיגמה.

אבל מה עושים עם התובנה הזאת בפועל? ליאור מספרת על סדנה פנימית שערכו בלייטריקס, בה כל הצוות התבקש ליצור בעצמו טריילר, כדי להרגיש "על הבשר" איך נראית עבודה יצירתית בעידן החדש. המשוב שנוצר מהחוויה הזו לא רק שינה את המוצר, אלא גם את הדרך שבה הצוות חושב.

ליאור תעביר הרצאה גם בכנס PMLive ב־29.6 באוניברסיטת תל אביב – אנחנו נהיה שם, ואתם גם מוזמנים להירשם כאן!

קוד הנחה פעיל עד 18.6: productivy10x

See omnystudio.com/listener for privacy information.

איך ניגשים לשיפור פיצ'ר קיים עם עומק חדש? איך בודקים אם פיצ'ר באמת משפיע על מטריקות עסקיות? ולמה חשוב דווקא להסתכל על יוזרים שלא מצליחים?

כשענבל הורן נכנסה למאנדיי, היא התחילה לעבוד על אזור מאוד בוגר במוצר, פיצ'ר ה־Updates, שנראה על פניו כמפוצח: 70% מהמשתמשים השתמשו בו באופן קבוע. אבל כשהיא והצוות התחילו לחקור את הנתונים לעומק הם גילו שהתמונה הרבה פחות ורודה - רק 30% מהמשתמשים ביצעו פעולה אחת של תקשורת בחודש, ולזה הייתה השפעה ישירה על האדופשן והנטישה של המוצר.

בפרק ענבל משתפת בדרך שהם עברו, איך מצאו את הקשר הישיר בין פיצ'ר התקשורת לבין מדדים עסקיים כמו Time to Adoption ו־Retention, איך הצליחו להוכיח סיבתיות ולא רק קורלציה, ואיך כל זה עזר להם לבחור איפה בדיוק להתמקד.

בפרק רן ארז וענבל מדברים גם על מודל הקרחון, שמתאר שלוש שכבות של יוזרים: אלה שפשוט לא גילו את הפיצ'ר (Discovery), אלה שכן מכירים אבל מנהלים את התקשורת שלהם מחוץ ל־Monday, ואלה שלא יכולים להשתמש בו בכלל - לרוב בגלל מגבלות רגולציה או אבטחת מידע. לכל שכבה כזו נבנתה אסטרטגיה שונה – משיפורים בממשק, דרך אינטגרציות עם Slack ו־Email, ועד בנייה של יכולות הרשאות מתקדמות שיצרו Trust ואפשרו שימוש חדש בפיצ'ר.

ענבל תרצה גם בכנס PMLive ב־29.6 באוניברסיטת תל אביב – אנחנו נהיה שם, ואתם גם מוזמנים להירשם כאן!

See omnystudio.com/listener for privacy information.

איך הופכים רעיון טכנולוגי שאפתני לפיצ'ר אמיתי שמשתלב בתוך מוצר מורכב ובאמת מייצר ערך? בפרק הזה ליאת פלד, VP Product פנגו, מספרת לרן ארז על הדרך שעברה עם הצוות שלה כדי לפתח את פיצ'ר סריקת השלטים, כזה שמזהה מתוך תמונה של שלט חניה האם מותר להחנות, מתי ואיפה. זה נשמע פשוט, אבל מאחורי הקלעים עומדים אין ספור אתגרים: מאי-ודאות טכנולוגית, דרך בחירה מדויקת של Use case אחד מתוך אינסוף תרחישים, ועד להחלטה מודעת לא לנסות לפתור את כל הבעיה אלא רק את החלק שהכי חשוב למשתמשים.

ליאת משתפת על הפיצ’ר הקודם שנכשל, על הניסיונות שפגשו את מגבלות המציאות, ועל ההזדמנות שנוצרה כשהעירייה שינתה את חוקי המשחק. היא מדברת על תהליך קבלת ההחלטות: איך לצמצם בלי לפגוע בחוויית המשתמש, איך למדוד ערך גם כשאין פעולה ישירה באפליקציה, ולמה לפעמים “חוסר הצלחה” בהאקתון דווקא פותח דלת לרעיון שעובד.

See omnystudio.com/listener for privacy information.