ניהול חברת הייטק לא יכול להסתמך רק על טבלאות

חברות הייטק נוהגות להתבסס על דאטה כדי להתוות את הדרך וככל שהחברה מתבגרת, כך ההתבססות על נתונים הופכת מהמלצה לדת של ממש. שאול אולמרט, מייסד החזירים המעופפים, קורא להבדיל בין מטרה לאמצעים ולהזכיר לסטארט-אפים בתחילת דרכם שגם לדאטה יש מגבלות וכי קיימים עוד משתנים המשפיעים על המשמעות שאנחנו מעניקים לנתונים שונים

ניהול חברת הייטק בימינו הוא הרבה יותר מדע מאשר אמנות. תרבות הניהול שהפכה לנורמה בתעשייה מקדשת הסתמכות על נתונים ולא על אינטואיציה, והפכה את דפוסי הניהול למוכווני יעדים מבוססי מידע. כשצייר מתקין קנבס על חצובה, נעמד מולו ומתחיל לצייר, הוא לא חייב לדעת יותר מדי על הציור שעתיד לצאת בסופו של דבר. הוא יכול פשוט לזרום, לנסות ולראות לאן מוביל אותו המכחול. במקרה הכי גרוע הוא יזרוק את הציור לפח ויתחיל אחד חדש. העלויות והמשמעויות האופרטיביות הכרוכות בכך הן בדרך כלל זניחות ולכן אין מניעה מניסוי וטעייה ואין הכרח בתכנון מראש ובניהול התהליך על פי נתוני שימוש וצריכה. לעומת זאת - כשמדובר בחברה שבה עובדים עשרות, מאות או אלפי עובדים, הפועלת בשוק תחרותי המשתנה בתדירות גבוהה ומנהלת מחזור מכירות גבוה, אין את הלוקסוס לזרום עם התחושות ויש לאמץ ניהול קפדני ומחושב המתבסס על נתונים מדוייקים. מתודולוגיית הניהול הזו אינה בלעדית להייטק, כמובן, אבל בעולם דיגיטלי שבו כל פעולה המתבצעת במוצר שלך נרשמת, ישנה אפשרות לעקוב מקרוב אחר כל שלב בתהליך השימוש, מה שמאפשר רמה גבוהה במיוחד של ניתור ומעקב.

קראו עוד בכלכליסט:

• כשזה מגיע לטראמפ, צנזורה ברשת היא דווקא לא רעיון רע
• שאול אולמרט לא יודע מה עושה חברת החזירים המעופפים
• איך ראיון למתכנת מחו"ל שכנע אותי בדבר היתרונות שבעבודה מהבית

 

״מה שלא מנוטר לא מנוהל״, יגידו מנהלים רבים, המזדרזים להציב בכל פינה במשרד מסכים המציגים בזמן אמת גרפים וטבלאות כדי שכל עובדי המשרד יהיו בכל שנייה עם האצבע על הדופק וידעו מה קורה במערכת. דוחות שימוש אוטומטיים מרכזים כמות בלתי ניתנת לקריאה של נתונים במיני מבנים, מציגים אותם, מנתחים אותם, ומערכות ממוחשבות שולחות התראות כאשר נתוני השימוש חורגים (לטוב או לרע) מהמצופה. חלק ניכר מהעובדים בארגון מבלים את מירב זמנם במעקב וניתוח הנתונים, ומרבית התקשורת הפנימית והדיווחים למשקיעים ושותפים נעשית על בסיס אותם נתונים והצגתם. בארגוני הייטק מודרנים הדאטה הוא המלך. ככל שהחברה מתבגרת, כך ההתבססות על נתונים הופכת מהמלצה לדת של ממש.

 

לסטארט-אפ בתחילת דרכו כמו ״החזירים המעופפים״ יש מעט מאוד דאטה. המוצר טרם הושק, עדיין אין לנו לקוחות או משתמשים, עוד לא הרווחנו אפילו שקל אחד ואנחנו אפילו לא יודעים לנחש כיצד בדיוק ישתמשו במוצר שלנו לכשיושלם הפיתוח שלו. האתגר בשלב הנוכחי של החברה הוא להגדיר מה הם הפרמטרים המהותיים שברצוננו למדוד, כדי שנוכל בעתיד לכוון את ניהול המוצר והשירות שלנו על בסיסם. במילים אחרות: אנחנו צריכים לבנות תזה ראשונית בנוגע לאופן השימוש העתידי במוצר שלנו, להגדיר מה הם הפרמטרים המייצגים את אופן השימוש בו, לוודא שהם נמדדים, נשמרים ומוזנים למערכות ניטור ובקרת הנתונים שבענן ולחכות ליום שבו יתחיל השימוש במוצר ואז נוכל להביט בכל אותם נתונים וללמוד מהם.. בחברה הקודמת בניהולי, פלייבאז, יצאנו לדרך עם מערכת דוחות מרשימה, שלקח לי כמה שעות להציג אותה ואת תוצריה בפני משקיעים עתידיים, אותם ניסיתי להרשים בדבקות שלי לניהול מבוסס נתונים.

 

עם הזמן למדתי שאי אפשר למדוד את הכל בצורה טובה, פשוט אי אפשר לעקוב ולהתמצא בכמויות רבות מדי של נתונים. צריך לבחור מספר מצומצם של פרמטרים קריטיים, להסתפק בהם, ורק עם הזמן לראות אילו פרמטרים קריטיים נוספים להוסיף למערך המדידה.

 

הפרמטרים הללו נקראים בשפה המקצועית KPI (ראשי תיבות של Key Performance Indicators, או בתרגום חופשי: מחווני ביצועים עיקריים). ארגון טוב יודע לעקוב מקרוב אחר המחוונים העיקריים שלו, לבחון במהירות את הגורמים מאחורי כל שינוי בביצועים ולכייל את המערכת בהתאם. בחירה נכונה של המחוונים בהם הארגון מתרכז היא קריטית. בארגון בוגר ובשל, למשל בחברת יוטיוב, כבר יש מערכת מסודרת וצוותים הממוקדים במחוונים שונים. יש להם מנהלים שבוחנים כל הזמן כמה סרטונים חדשים מועלים ומנהלים אחרים שבוחנים מהם זמני הצפייה הממוצעים לכל סרט. כשהמחוונים הללו עולים או יורדים, אותם מנהלים נדרשים לחקור מה הוביל לשינוי וליזום פעולות בהתאם. אצלנו, כאמור, בהינתן כוח אדם מצומצם ומוצר שטרם הבשיל, אנחנו נאחזים במספר מאוד מצומצם של מחוונים, כדי שנוכל להתרכז במה בעינינו הוא קריטי למוצר על מנת שלא נתבלבל ונכלה את זמננו במרדף אחר נתונים בעלי חשיבות משנית.

 

מה שמנהלים נוטים לפעמים לשכוח, הוא שהעולם לא באמת יכול להצטמצם ולהסתדר בטבלאות. המציאות היא כאוטית ומורכבת, וההסתמכות על נתונים היא אמנם הכרחית על מנת לעשות סדר בבלגן ולהתוות איזשהם פסי רכבת שנוכל להיצמד אליהם על מנת להישאר מוכווני מטרה, אך גם לדאטה יש מגבלות.

 

ישנן שאלות חשובות הנוגעות לאופן איסוף הנתונים ומהימנותם. בימים אלו אנחנו שותפים לאופן הניהול מבוסס הנתונים שבעזרתו מנסות הרשויות לקבל אינדיקציות למגמות בהידבקות בנגיף הקורונה. קברניטי הממשלה הגדירו כמה מחוונים עיקריים ביניהםאחוז הנדבקים בין כלל הנבדקים ביום נתון, אחוז החולים הקשים או המונשמים מתוך כלל הנדבקים ועוד. אבל כולנו גם עדים לביקורות שלעיתים הבדיקות נעשות במגזרי אוכלוסיה מסוימים שאינם מייצגים את כלל האוכלוסיה, שבין הבדיקות ישנו אחוז מסוים של בדיקות לא מהימנות ועוד.

 

כל אלו הם קשיים טיפוסיים בניהול מבוסס נתונים: לא תמיד הנתונים מדויקים, לא תמיד ההשוואה בין נתונים היא השוואה מדויקת (השוואה בין תפוחים לתפוחים, כפי שנהוג לומר באנגלית), ולעיתים יש משתנים נוספים המשפיעים על המשמעות שאנחנו מעניקים לנתונים שונים. אתגר נוסף נובע מהתקבעות דפוסי ניהול המסתמכים על נתונים. ארגון טוב יוצר מערך כמעט אוטומטי של ניהול מבוסס נתונים, ולעיתים לוקח זמן רב להבין ולשנות תפיסות קיימות במערך הקיים.

 

בפלייבאז, למשל, בחנו מקרוב את מידת הוויראליות שיש לכל פריט תוכן שנוצר במערכת והגדרנו את איכותו של פריט תוכן על פי מספר האנשים שהגיעו אליו כתוצאה מכך שחלקו אותו ברשתות חברתיות. הנחנו שככל שפריט תוכן יקבל מספר רב יותר של הקלקות מצד משתמשים הנחשפים אליו בפיד שלהם בפייסבוק, כך יש לו פוטנציאל לוויראליות גבוה יותר ומבחינתנו הוא פריט תוכן טוב. לאורך זמן גילינו שמספר ההקלקות כתוצאה מחשיפה בפייסבוק מושפע מהמון פרמטרים, ומשתנה חדשות לבקרים כאשר מנהל מוצר זה או אחר בפייסבוק מחליט לעשות שינויים באלגוריתם שלו, ומכאן שהמחוון שהגדרנו כבר לא מייצג את הערך שלשמו הגדרנו אותו.

 

אבל הכשל הלוגי העיקרי בניהול מוכוון נתונים קשור לבלבול בין מטרה לאמצעים. כאשר אתה כל כך להוט לראות את המחוונים שהגדרת מטפסים כלפי מעלה ומעידים על כך שהביזנס שלך במגמת עלייה, קל לעיתים לעוות, במודע או שלא, את המחוונים כך שיטפסו כלפי מעלה, בלי שהערך שהם מייצגים מטפס יחד איתם. כך למשל אם אתם מביטים השמימה בציפייה לראות עננים שחורים, כי אתם יודעים שענן שחור הוא סימן לגשם, מישהו עוד עלול לטפס על סולם ולצבוע את העננים בשחור. זה יוביל לפתיחת בקבוקי שמפניה בקרב אלו המצפים לגשמי ברכה, אבל בסופו של דבר לא יעלה את כמות המשקעים.

 

דוגמה קונקרטית יותר מנסיוני, שוב מימי פלייבאז, מחזירה אותי אל הימים בהם המחוון העיקרי שנטרנו היה מספר החשיפות של פריטי תוכן אשר נוצרו בעזרת מערכת יצירת התכנים של פלייבאז ושולבו בתוך עמודי תוכן של אתרי אינטרנט מובילים. כל אחד מהאתרים שהיינו בשותפות איתם , הטמיע בתוך חלק מהעמודים שלו פריטי תוכן שנוצרו בעזרת פלייבאז, ובכל פעם שמישהו ביקר בעמוד תוכן של אותו האתר, מונה החשיפות שלנו העלה את מספרו באחת. באחד הימים היינו מודאגים ומתוסכלים עקב ירידה, או צמיחה נמוכה מהצפוי במספר החשיפות וניסינו לחשוב על פתרונות. הצענו להכשיר את צוותי התוכן של השותפים המובילים שלנו על מנת שיהיה להם קל יותר לייצר ולהטמיע תכנים, הצענו להוסיף למוצר כמה תכונות חדשות כדי שתהליך היצירה יהיה קל ומהיר יותר, ועצות נוספות שנועדו להגדיל את השימושיות ובסופו של דבר יבואו לידי ביטוי בעליית המחוון המודד את מספר החשיפות. אבל דבר לא הכין אותנו לעלייה של מאות אחוזים שהגיעה במפתיע יום אחד, וכשירדנו לעומקם של דברים גילינו שהיא מגיעה רובה ככולה ממספר מצומצם של שותפים. כשבדקנו אפילו יותר לעומק, גילינו שאחד מאנשי המכירות החרוצים והיצירתיים שלנו, פנה למספר שותפים ושכנע אותם שכדאי להם להטמיע פריט תוכן שנוצר באמצעות פלייבאז בתחתית כל עמוד תוכן שלהם.

 

התוצאה - מספר החשיפות עלה פלאים. אבל מספר החשיפות בפני עצמו הוא הרי לא המטרה, אלא המחוון שאמור להעיד על השגת המטרה- יותר אינטרקציה עם תכנים, חשיבות גבוהה יותר של תכנים שנוצרו במערכת עבור השותף, וכו׳. כל אלו לא השתנו כמובן כתוצאה מהטמעה מאסיבית ולא מבוקרת בתחתית העמוד, וזו נועדה רק כדי להעלאה מלאכותית של מספר החשיפות, שבפני עצמה אין לה שום ערך עבור הלקוח ושום משמעות עבורנו.

שאול אולמרט מייסד ומנכ"ל החזירים המעופפים צילום: אוראל כהן

 

זוהי דוגמא קלאסית לבלבול בין אמצעי למטרה: מספר החשיפות הוא מחוון, האמור להעיד על רמת שימושיות גבוהה. כשהופכים אותו למטרה אפשר להעלות אותו, אבל לא את הערך שהוא אמור היה לייצג. הערך הזה לא השתנה, כלומר מספר האינטרקציות של משתמשים עם תכנים שנוצרו במערכת שלנו לא עלה. החמאנו למנהל המכירות על המקוריות, אבל חזרנו לחפש פתרונות במקום שבאמת מייצר ערך.

 

ומעבר לכל אלו - נכון שחשוב להיות כל הזמן עם האצבע על הדופק, לנטר ולנתח ולהבין לאן העסק זורם. אבל נכון גם שלפעמים מרוב דאטה לא רואים את היער, וניהול טוב מבוסס לא רק על ניתוח נתונים, אלא גם על קשר רגשי עמוק לעסק, למוצר וללקוחות שלך. מנהל טוב צריך לדעת לקרוא נתונים, לחקור אותם ולנתח אותם, אבל גם לתת כבוד גדול לתחושות בטן. בסופו של דבר התשובות לא תמיד מסתתרות במספרים, לפעמים הן מתחבאות בתחושות. בעסקים שמשרתים מספרים כל כך גבוהים של לקוחות (במקרה של פלייבאז - עשרות אלפי שותפים ולמעלה ממיליארד צרכנים מדי חודש), לא ניתן להבין מה קורה בעסק שלך אם אתה לא נצמד למחוונים עיקריים, מנטר אותם ומנתח אותם ומנסה לטייב אותם על בסיס קבוע. האתגר הוא לזהות את המחוונים הנכונים, לוודא שהם חפים מהשפעות חיצוניות המטילות בספק את מהימנותם ומעל לכל - לזכור שהמחוון כשמו כן הוא - הוא אינדיקציה למשהו, לא הדבר עצמו.