מקומות 17-11משימור לקוחות אופטימלי ועד שיפור והוזלת טיפולי פוריות
מקומות 17-11
משימור לקוחות אופטימלי ועד שיפור והוזלת טיפולי פוריות
לסטמפלי מומחית בשימור לקוחות, מערכת הפענוח של Aidoc היא להיט רפואי, סנטריקל הופכת את עבודתם של אנשי מכירות ושירות למשחק, דסי מספקת בינה מלאכותית מזורזת, Mesh מחליפה את כרטיסי האשראי הארגוניים, ווקה מקצרת דרמטית את זמן השליפה של מידע ו-AIVF הבינה שילדים זה בוננזה
מקום 11: Stampli
- תחום: תוכנה ארגונית
- הקמה: 2015
- מייסדים: עופר ואייל פלדמן
- עובדים: 200
- גיוסים: 87 מיליון דולר מ־Insight, Nextworld Capital Upwest, Hillsven, Bloomberg Beta, SignalFire
הצלחה עם קבלות
מערכת ניהול החשבוניות של סטמפלי יעילה כל כך, עד ששיעור שימור הלקוחות שלה הוא יותר מ־100%
אפשר לקרוא ל־Stampli "אחותה הקטנה של Tipalti", המגה־יוניקורן של חן עמית ואורן זאב שהוערך בגיוס ההון האחרון ב־8.5 מיליארד דולר. אחת לכמה זמן קורה שקרב הענקים על שיבוש תחום מסוים מתחולל ברובו בתוך הסטארט־אפ ניישן הישראלי. כך היה במקרה של טאבולה ואאוטבריין, שכמעט והתמזגו בשלב מסוים (וכיום נסחרות בנפרד בוול סטריט) — וכך קורה כעת גם בדוגמה של סטמפלי וטיפלתי, שמשבשות יחד ובנפרד את עולם ניהול החשבוניות והתשלומים לספקים. ההבדל העיקרי ביניהן הוא נקודת המוצא: טיפלתי יצאה לדרך מוקדם יותר, כחברת פינטק שעסקה בתשלומים, בעוד סטמפלי החלה את דרכה כעבור חמש שנים, והחלה דווקא בעולם של אוטומציה ומעקב בטיפול בחשבוניות. בעבר הפעילויות שלהן השלימו זו את זו, אבל היום הן מתחרות ראש בראש.
הפלטפורמה שבנתה סטמפלי מכוונת בעיקר לשוק החברות הבינוניות והקטנות, ונועדה לאפשר להן לייעל את תהליך הטיפול בחשבוניות ותשלומים לספקים. לא מדובר רק בפעולה עצמה, אלא בהפיכת התהליך כולו למובנה, כך שאנשי הכספים והחשבונות יכולים לברר את כל הפרטים הנדרשים לביצוע התשלום באמצעות פלטפורמת שיתוף, מבלי לנדנד לאנשים שונים בארגון. המערכת של סטמפלי, בדומה לאלו של מתחרותיה, היא "דביקה" מאוד: אחרי שהיא מוטמעת בארגון מסוים קשה לעבור למערכת אחרת. התוצאה היא ששיעור השימור שלה (Net Retention) גבוה מ־100%, כיוון שלאחר שהיא מתחילה לעבוד בארגון מסוים, מספר המשתמשים בה נוטה לגדול, מה שמאפשר לה לחייב את הלקוח בסכומים גבוהים יותר.
7 צפייה בגלריה
איל (מימין) ועופר פלדמן. קרב ענקים מול Tipalti, הישראלית גם היא
(צילום: באדיבות stampli)
בשנה החולפת עשתה סטמפלי קפיצת מדרגה: הוספת פיצ'רים של תשלומים ואימוץ מודל SAAS אפשרו לחברה להכפיל את כמות הלקוחות, כך שהיקף החשבוניות שעבר דרכה בשנה האחרונה הגיע ל־40 מיליארד דולר ב־9 מיליון חשבוניות. כדי לשמר ואף להאיץ את הצמיחה הזו סטמפלי מתרחבת כעת באגרסיביות בכל הנוגע לכוח האדם: אם בסוף 2020 היו בה 88 עובדים, היום יש כבר 200 והיד עוד נטויה. 80 מעובדי החברה פועלים ממשרדיה בתל אביב והיתר מפוזרים בחו"ל, לאחר שמייסדי החברה ומנהליה, האחים אייל ועופר פלדמן, גייסו בשנה האחרונה לא פחות מ־50 אנשי מכירות.
חרף התחרות הביתית מול טיפלתי, המודל האמיתי לחיקוי של סטמפלי הוא BILL.COM האמריקאית, מחלוצות התחום שהוקמה ב־2006 והונפקה בנאסד"ק ב־2019, כשגם היום, אחרי הנפילות במניות הטכנולוגיה, היא נסחרת בשווי של 20 מיליארד דולר.
מקום 12: AIdoc
- תחום: הלת'־טק
- הקמה: 2016
- מייסדים: אלעד וולך, גיא ריינר, מיכאל ברגינסקי
- עובדים: 300
- גיוסים: 140 מיליון דולר מ־General Catalyst, Magma Square Peg, Microsoft, TLV Partners, Emerge, Maor Investments
רואים שקוף
המכה שהקורונה הנחיתה על בתי החולים הפכה את מערכת הפענוח של Aidoc ללהיט רפואי
כמו בחברות טכנולוגיה רבות אחרות, גם ב־Aidoc מהלך העסקים מתחלק ללפני הקורונה ואחריה. לפני המגפה ששיתקה את בתי החולים, הפתרון של מייסדיה לפענוח מהיר ואוטומטי של בדיקות רדיולוגיה באמצעות בינה מלאכותית היה בגדר מדע בדיוני. אבל השיתוק שבתי החולים חוו ב־2020, והמחסור החמור בעובדים שנוצר במהלך הקורונה ונשאר עם דעיכתה, הפכו את Aidoc ללהיט בקרב מנהלי בתי חולים.
כמו חברות רבות בתחום הרפואי, Aidoc ניצלה את התקופה והשלימה שני גיוסי הון גדולים שנועדו לתמוך במאמצי השיווק ולנצל את המומנטום. בשנה וחצי האחרונות היא מוכרת את הפתרונות שלה ליותר מאלף בתי חולים, והפלטפורמה של החברה כבר הגיעה לקו המיליון סריקות.
בתקופה האחרונה החברה ביססה את מעמדה בשוק האמריקאי, שבו הרדיולוגים אינם מועסקים על ידי בתי החולים כמו בישראל, אלא על ידי מגה־קבוצות עצמאיות שמבצעות סריקות ומגישות את החשבונות לחברות הביטוח: Aidoc כבר עובדת עם שלוש קבוצות הרדיולוגים הגדולות ביותר בארצות הברית.
אחד הקשיים המרכזיים בהחדרת מערכות פענוח באמצעות בינה מלאכותית הוא מציאת מודל עסקי נכון והשתלבות חלקה במערכים הקיימים של בתי החולים. לא כל החברות הצליחו בכך: אחת הדוגמאות הזכורות היא זברה מדיקל, חלוצה ישראלית בתחום, שנמכרה באקזיט מאכזב בשנה שעברה. הפתרון לאתגר הזה עובר בפלטפורמה רחבה ככל הניתן, שגם מערכות AI אחרות יכולות להתממשק אליה — וזה מה ש־Aidoc מאפשרת היום. המודל העסקי מבוסס על מנוי שנתי SAAS, שמחייב פר מודול, ומקבל אישור FDA בהתאם לסוג הבדיקה, כמו למשל אבחון דימום בראש או תסחיף ריאתי.
בניגוד ל־VIZ.ai הישראלית שפועלת בתחום דומה, Aidoc עוד לא הפכה ליוניקורן, אך אם הדברים יימשכו בקצב הנוכחי היא בהחלט תגיע לשם בשנה הקרובה: כל הסימנים מאותתים על כך שתחום הרדיולוגיה הופך לפורץ דרך משמעותי בכל הקשור לאימוץ כלי בינה מלאכותית במערכות הבריאות.
מקום 13: Centrical
- תחום: HR־טק
- הקמה: 2013
- מייסד: גל רימון
- עובדים: 150, מהם כ־80 בישראל
- גיוסים: 66 מיליון דולר מ־Intel Capital, JVP, Aleph Citi Ventures, 2B Angels, C4 Ventures, CE Ventures
לשחק עם העובדים
סנטריקל הופכת את עבודתם של אנשי מכירות ושירות למשחק, ומסייעת למנהליהם לאמן אותם להצלחה
בניגוד לרוב החברות המקומיות, סנטריקל לא נוסדה בידי צוות של יזמים צעירים בוגרי יחידה טכנולוגית בצה"ל: מאחורי החברה עומד יזם אחד, גל רימון, שהקים את החברה ב־2013 (אז בשם גיים אפקטיב) כשהגיע למסקנה שהדרך הנכונה ליצירת מוטיבציה ולחיבור של אנשים למשימות וליעדים היא דרך משחוק של התהליך. המערכת שפיתחה סנטריקל מתמקדת בשיפור הביצועים של עובדים במערכי מכירות ובמוקדי שירות, ומלווה את העובד מיומו הראשון בעבודה: היא מתחברת למערכות הארגון, בונה פרופיל ביצוע של כל עובד מול משימותיו, מנתחת פערי ביצוע ומספקת לעובד הצעות לשיפור ביצועיהם באמצעות הדרכה ממוקדת שמתקנת ליקויים ושגיאות — וכל זאת בסביבת משחוק (Gamification), שמספקת לעובד תמריצים ומוטיבציה להצליח. במקביל, המערכת מנגישה את המידע למנהלים וממליצה להם באופן פרואקטיבי כיצד לסייע לעובד ולאמן אותו להצלחה.
בשנה האחרונה רשמה סנטריקל קפיצה משמעותית עם שורה של לקוחות מובילים ובהם בריטיש טלקום, קוקה־קולה, BMW ואופיס דיפו. בתקופה זו החברה הכפילה את הכנסותיה, והיא צופה צמיחה דומה גם ב־2022. החברה ממקדת את מאמצי המכירות שלה גם מחוץ לארצות הברית, קוצרת הצלחה בדרום אמריקה, ומקימה פעילויות באנגליה ובאוסטרליה.
מקום 14: Deci
- תחום: בינה מלאכותית
- הקמה: 2019
- מייסדים: ד"ר יונתן גייפמן, פרופ' רן אל יניב, יונתן אליעל
- עובדים: 200
- גיוסים: 30 מיליון דולר מ־Insight, Vintage, Fort Ross Ventures Samsung Next, Square Peg, Emerge
בינה מלאכותית מזורזת
הפלטפורמה של דֶסִי מיועדת לחברות שבונות מוצר המשתמש בבינה מלאכותית, ומאיצה את תהליך לימוד המידע של המערכות שלהן
שמה של Deci מגיע מהמלה הלטינית Decimus, "עשירית". זו המטרה הצנועה של חברת הסטארט־אפ שהקימו קבוצת מדענים מהטכניון: להפוך את הבינה המלאכותית למהירה פי עשרה חישובית, ולעשות זאת בעשירית מהעלות המקובלת. מדובר באחת מחברות בעלות הפיתוח הטכנולוגי העמוק ביותר ברשימה, עולם שמכונה דיפ־טק. מעבר למייסדים, החברה מעסיקה קבוצה של פרופסורים ובעלי תואר דוקטור במתמטיקה ומחשבים.
דֶסִי הוקמה על ידי יונתן גייפמן, ד"ר לבינה מלאכותית, ופרופ' רן אל־יניב, המנחה שלו בדוקטורט; אליהם הצטרף יונתן אליעל, שעימו שירת גייפמן בחיל האוויר. הרעיון לחברה נולד אצל גייפמן במהלך תקופה שעשה בגוגל במסגרת הדוקטורט, שם נתקל בעלויות התופחות לממדים אדירים של כוח החישוביות הנדרש לבניית מודלים של בינה מלאכותית. כדי לפתור בעיה זו ולזרז את תהליך האימון של המודלים בתחומים שונים, דסי יצרה פלטפורמת פיתוח שמיועדת לחברות הייטק שרוצות לבנות מוצר המשתמש בבינה מלאכותית. למשל, עבור חברה בתחום הרכב האוטונומי, שכבר צברה או רכשה מספיק דאטה (ע"ע דאטהג'ן), הכלים של דסי יקצרו את תהליך זיהוי התמרורים.
בשנה האחרונה דסי כבר החלה לרשום מכירות ובנתה שדרה ניהולית שכוללת בכירים שהגיעו מגוגל, טראקס הישראלית וגם מ־8200. היא מעסיקה 47 עובדים וצופה להכפיל את כוח האדם בשנה הקרובה, לאחר שבסוף 2021 השלימה גיוס של 21 מיליון דולר בהובלת אינסייט.
דסי אינה לבדה בשוק: בשנה האחרונה כל קרן השקעות גדולה הימרה על סטארט־אפ בתחום. הזרמת ההון מהווה הוכחה לקיום הצורך בפתרונות מהסוג שמפתחת דסי, אך גם מאותתת על התחרות הקשה בענף. נוכח הדמיון בין אופי הפעילות והמודל העסקי של דסי לאלו של הסטארט־אפ הישראלי גרנולייט, שנמכר לאחרונה לאינטל ביותר מחצי מיליארד דולר, ייתכן שגם דסי תימכר בשלב מוקדם יחסית לשחקניות גדולה בתחום. אם צריך לסמן הרי של־DECI יש היום שיתופי פעולה עם HP, אינטל, AMD ואנבידיה.
מקום 15: Mesh Payments
- תחום: פינטק
- הקמה: 2018
- מייסדים: עודד זהבי, ערן קטוני
- עובדים: 118 בישראל ובארה"ב
- גיוסים: 63 מיליון דולר מ־Tiger Global, Alpha Wave ,TLV Partners, Entreé Capital, Meron Capital
כרטיס אדום לכרטיסים
Mesh מחליפה את כרטיסי האשראי הארגוניים במערכת לניהול תשלומים
השנה היוצאת היתה לא רק שנת הסייבר אלא גם שנת הפינטק. מה שהתחיל בקורונה הפך כבר לשטף שלא ניתן לבלום: בכל מקום שבו ניתן לבצע מעבר לתשלום דיגיטלי, נכנסו חברות סטארט־אפ למלא את החלל. אחת מאלה היא Mesh Payments, שעל מייסדיה נמנה עודד זהבי — מי שהיה מנכ"ל פייפאל בישראל ומבין את עולם התשלומים דרך עיניה של ענקית התשלומים האמריקאית.
Mesh מחליפה את כרטיסי אשראי הארגוניים, שאין עליהם שליטה או מידע בזמן אמת, באמצעות מערכת המאפשרת למנהלי כספים לרכז ולנהל את כל תשלומי החברה במקום אחד. החברה מספקת פתרון מלא ופשוט לשימוש שמאפשר ניהול של כל תהליכי התשלומים של החברה — מאישור תשלום ועד לעדכון התשלומים באופן אוטומטי במערכת ה־ERP. בנוסף, Mesh מספקת מידע בזמן אמת וכלים שעוזרים לאנשי הכספים להבין כל תשלום ולעשות אופטימיזציה, שחוסכת לארגון הרבה מאוד הוצאות מיותרות. החברה מספקת פתרון מלא המתאים לסוגי תשלום בודדים, תשלומי SaaS, ניהול תשלומי נסיעות ועוד מגוון סוגי תשלומים נוספים.
בשנה האחרונה Mesh רשמה גידול משמעותי בהכנסותיה, שמוערכות כיום בעשרות מיליוני דולרים, והיא ממשיכה בקצב הצמיחה המרשים. מתחילת השנה היא הכפילה את מספר העובדים, שעומד כיום על 118. בין לקוחותיה של Mesh אפשר למצוא כמה מהחברות הצומחות ביותר בעולם, ובהן מאנדיי, ריסקיפייד, Hippo, Sezzle ו־Snyk.
מקום 16: Weka
- תחום: בינה מלאכותית
- הקמה: 2013
- מייסדים: לירן צביבל, עמרי פלמון, מאור בן דיין
- עובדים: 250, בישראל ובארה"ב
- גיוסים: 140 מיליון דולר מ־Hitachi, Gemini, Cisco, HP, Nvidia, Norwest, Qualcomm Ventures, Ibex, Moretech
מאיצים את הזמן
הטכנולוגיה של ווקה קיצרה לאחד הלקוחות את זמן השליפה של מידע משבועיים לארבע שעות. לא מפתיע שהיא סגרה יעדי מכירות של רבעון שלם בתוך שבועיים
כמעט עשור נדרש לחברת הדיפטק Weka כדי להשלים את פיתוח המערכת המורכבת שלה לאחסון נתונים, אבל בסוף 2021 היא החלה "להתפוצץ". בדצמבר 2021 אנשי החברה הסולידיים לא הצליחו להתאפק ופרסמו ציוץ שבישר כי היא סגרה יעדי מכירות של רבעון שלם בתוך שבועיים בלבד, כולל עסקת ענק בת שמונה ספרות. החברה יותר מהכפילה את הכנסותיה ב־2021, והשנה קצב הצמיחה רק צפוי להתגבר.
המערכת של ווקה מאפשרת גישה ושליפה מהירה מאוד של נתונים, ובכך מאפשרת פעילות של אפליקציות רבות. לפי שעה היא ממקדת את עיקר מאמציה בתחומי הבינה המלאכותית, הפיננסים והגנומיקה — כולם שווקים גדולים מאוד, אבל כאלה שגם מאפשרים לווקה להציג בקלות את השינוי המתרחש כתוצאה מהשימוש. המספרים לא דורשים בחינה מעמיקה: כך, למשל, אחד הלקוחות הסתייע בתוכנה של ווקה והוריד את זמן השליפה ממערכת המידע משבועיים לארבע שעות.
מנוע הצמיחה המרכזי של החברה טמון בהסכמי OEM שהיא חתמה עם חברות הענק בתחום אחסון, ובראשן היטאצ'י ו־HP, שנמנות עם משקיעיה הבולטים. דרך חברות אלה מגיעים פתרונות האחסון של החברה הישראלית לחברות גדולות בשוק — אבל ישנם גם לקוחות, כמו טסלה, שמעדיפים לקנות את הטכנולוגיה באופן ישיר.
לא קשה לזהות קווי דמיון בין ווקה למלאנוקס, שהפכה לאחד האקזיטים הגדולים שיצאו מישראל, לא לפני שנסחרה בוול סטריט. גם ווקה נמצאת על המסלול הנכון של צמיחה ולקוחות גדולים ויציבים, מהסוג שמשקיעים בנאסד"ק אוהבים לראות את שמותיהם בתשקיפים. אם הכל אכן יתקדם בקצב הנוכחי, לא מן הנמנע כי התחנה הראשונה של החברה תהיה הנפקה בטווח של שנתיים־שלוש מהיום.
מקום 17: AIVF
- תחום: הלת'־טק
- הקמה: 2018
- מייסדים: דניאלה גלבוע, פרופ' דניאל זיידמן
- עובדים: 25
- גיוסים: 10 מיליון דולר מקרנות הון סיכון אמריקאיות, פרופ' דן אריאלי ואדם נוימן
ילדים זה בוננזה
AIVF משפרת את סיכויי ההצלחה של טיפולי פוריות ומוזילה אותם משמעותית
מדי שנה, מיליוני נשים בעולם עוברות טיפולי פוריות, בתהליך שאינו קל או פשוט. היכולת לקצר את סבבי ההפריה או להשיג מידע טוב יותר על סיכויי הצלחתם הוא אחד הגביעים הקדושים של עולם הרפואה. זה האתגר שמפצחת AIVF, שנוסדה ב־2018 על ידי דניאלה גלבוע, אמבריולוגית בכירה ומנכ"לית החברה, ופרופ' דניאל זיידמן, רופא מומחה נודע להפריה חוץ־גופית. AIVF פיתחה מערכת חדשנית לטיוב הפריה חוץ־גופית באמצעות בינה מלאכותית: הטכנולוגיה של החברה מאפשרת לאמוד את טיבם של עוברים שהופרו במבחנה בתהליכי הפריה חוץ־גופית, לפני החזרתם לרחם האישה, על מנת לשפר את סיכויי קליטת העובר ברחם והצלחת ההיריון.
מדי שנה מבוצעים בעולם כ־3 מיליון טיפולי הפריה, כאשר בעשור האחרון נרשמה עלייה חדה בביקוש לטיפולים כאלה. הביקוש העולמי השנתי עומד על 25–30 מיליון טיפולים, שהוא רחוק מאוד מהיקף הטיפולים שיחידות ההפריה יכולות להציע. נוסף על כך, הסטטיסטיקה היא שכיום נדרשים בממוצע חמישה מחזורי הפריה עד להגעה מוצלחת ללידה; כיוון שעלותו של כל טיפול כזה בארצות הברית היא כ־20 אלף דולר, מדובר בהוצאה של לפחות 100,000 דולר לילד — סכום שמשפחות רבות לא יכולות לעמוד בו. מדי שנה מתבצעים 2.7 מיליון סבבי הפריה חוץ־גופית, אך נולדים רק 400 אלף תינוקות.
7 צפייה בגלריה
אריאלי (מימין), גלבוע וזיידמן. המערכת מדויקת ב־48% יותר מרופא אנושי, ומהירה ממנו פי 60
(Credit: Eyal Toueg)
הפתרון של AIVF מאפשר הגדלה ניכרת במספר המטופלות שזוכות לטיפול מוצלח, והנגשת הטיפולים לציבורים נרחבים. באמצעות אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה, המערכת שפיתחה החברה מפחיתה משמעותית את מספר הניסיונות הדרושים להשגת היריון, ומשפרת באופן ניכר את שעורי ההצלחה של הטיפולים. המערכת של AIVF הוטמעה במחלקות הפריה חוץ־גופית מובילות באירופה ובארצות הברית, והציגה שיפור ניכר בשיעורי ההצלחה של הטיפולים. במחקר קליני גדול שנערך באחת היחידות הטובות ביותר בארצות הברית, נמצא כי המערכת מהירה פי 60 ומדויקת ב־48% יותר בהשוואה ליכולתם של טובי האמבריולוגים באותה יחידה לזהות עוברים שצפוי שיובילו להיריון.
באפריל אשתקד קיבלה AIVF אישור CE (המקבילה האירופאית של ה־FDA), שסלל את דרכה לשוק האירופי, הנחשב לגדול בעולם, עם יותר ממיליון טיפולים ב־1,200 מרפאות, והיקף כספי שנאמד ב־4.5 מיליארד דולר.
AIVF גייסה עד כה 35 מיליון דולר מקרנות הון סיכון אמריקאיות מובילות. על משקיעיה נמנים פרופ' דן אריאלי והיזם והמשקיע אדם נוימן (WeWork).
