בלעדי לכלכליסט
סקויה משקיעה 6 מיליון דולר במערכת החיזוי של CB4
המשקיעה הראשונה בווטסאפ, גוגל ויוטיוב, מהמרת על חברת CB4 מהרצליה של פרופ' עירד בן־גל וד"ר גונן זינגר. החברה פיתחה טכנולוגיה לחיזוי תהליכים שונים - מתקלות ברשתות סלולר ועד מכירות בתחום הקמעונאות
סקויה, קרן ההון סיכון שמאחורי השקעות ענק כמו ווטסאפ, גוגל, יוטיוב ודרופבוקס, משקיעה לבדה 6 מיליון דולר בחברה הישראלית הצעירה CB4 של מומחי מדעי המחשב פרופ' עירד בן־גל וד"ר גונן זינגר.
CB4 היא חברה רווחית ומשרתת בישראל לקוחות עסקיים רבים כמו סופרפארם ודלק-מנטה, ואת הגיוס ביצעה כדי להרחיב את פעילותה לארה"ב ולגייס שם אנשי מכירות. בחודשים הקרובים יעבור המנכ"ל יוני בן־שאול, יוצא חברת הבינה העסקית פנורמה, להקים את המשרד של החברה בסן פרנסיסקו, ויגייס במקום אנשי הנהלה ומכירות. בהמשך יצטרף אליו פרופ' בן־גל וד"ר זינגר יישאר בראש הפעילות הישראלית.
מימין: פרופ' עירד בן-גל, ד"ר גונן זינגר ויוני בן-שאול צילום: עמית שעל
חברת CB4 משלבת בין כמה דיסיפלינות: בינה עסקית, סטטיסטיקה ודחיסת מידע ליצירת תוכנה המסוגלת לנתח בדיוק מירבי את דפוסי ההתנהגות של מכירות של מוצרים ולייצר חיזוי ותובנות באופן אוטומטי ובשפה טבעית. היא חלק מטרנד טכנולוגי שנולד מכוח המחשוב החזק האצור כיום במחשבים ומפיתוח אלגורתמים מתוחכמים של דחיסת מידע ופענוח תבניות ברמת הפרט, טרנד המכונה חיזוי גרנולרי: היכולת לנתח התנהגויות של פרטים בודדים במצבים שונים וללמוד מהם לעתיד. "אם עד היום היה ניתן לנתח פלחי אוכלוסיות כמו לקוחות בני 35 ומעלה שגרים בתל אביב', הרי שהחיזוי הסטטיסטי היום הוא כל כך משוכלל עד כי נוכל לנתח את התנהגות כל לקוח בנפרד, לספק תובנות עליו ועל לקוחות בעלי דפוסי התנהגות דומים ללא ביצוע הכללות", אומר ל'כלכליסט' יוני בן שאול, מנכ"ל החברה.
CB4 מסתכלת על ההתנהגות הפרטנית ומסיקה: מה הסיכוי שתזמין קפה? מה הסיכוי שתנטוש את חברת הסלולר שלך? מה הסיכוי שתאריך את המנוי למגזין האהוב עליך? סקויה התלהבה לא רק בגלל יכולת הניתוח והחיזוי הגרנולרי של החברה הישראלית, אלא בגלל יכולתה לרתום כמעט כל גורם לחישוב התחזית, כולל רכיבים מעולם שבו עצמים הופכים ליותר חכמים בזכות רכיבי מחשוב שמוכנסים לתוכם, מיקום המשתמש, דפוסי התנהגות ברשת החברתית והשימוש בטלפון הנייד. כיום CB4 היא חברה רווחית בעלת מודל עסקי יציב המבוסס על שירות כתוכנה (SaaS), הגובה תשלום מעסקים לפי תשלום חודשי או שנתי. בניסויים שערכה לאחרונה היא העלתה לטענתה את מכירות לקוחותיה הרשתות במיליוני שקלים לרבעון.
מסלולר לרשתות קמעונאיות
את החברה ייסדו שני המומחים לכריית מידע וניתוח נתונים, פרופ' עירד בן-גל, ראש החוג להנדסת תעשייה וניהול באוניברסיטת תל אביב, וד"ר גונן זינגר, ראש המחלקה להנדסת תעשיה וניהול במכללת אפקה להנדסה. האלגוריתמים המיוחדים שפיתחו יודעים לא רק לבצע ניתוח עצמאי של נתונים בלי יותר מדי מעורבות של מתכנתים, אלא גם לייצר מודלים מכל סוג של נתונים תוך מעקב אחר הפרט הבודד, בין אם מדובר בניתוח של דנ"א, של מערכת תקשורת או אשכול של שרתי תוכנה. כל הנתונים הללו נדחסים באמצעות אלגוריתם מיוחד, בכדי שיתפסו נפח קטן יותר ויעברו במהירות ברשת. מדובר בדרך כלל בעשרות מיליוני מודלים סטטיסטיים ללקוח, עניין שפעם היה דורש מחשוב בנפח אדיר, ואילו כיום מתאפשר לאחסון קל בזכות האלגוריתמים של CB4. "אנחנו יכולים להגיד לא רק מי יצרוך חלב, אלא גם כמה חלב הוא ישתה ובאילו ימים", אומר בן-גל.
מהי הסטיה של האנטנה? CB4 יודעת צילום: cc-by TheBusyBrain
את שני האקדמאיים בתחילת דרכם העסקית איתרה סלקום וביקשה מהם למצוא מודל שיאפיין את הצריכה הסלולרית כפי שהיא מתחלקת בין אנטנות שונות. מהמודל ניתן היה להסיק, למשל, כמה פעמים בשבוע ישנה תנועת נוסעים גדולה בכבישים בטווח הקליטה ומהי רמת העומס בקניון הסמוך, מגמה שמשליכה על רמת השימוש באנטנה. כיום מגלות חברות כמו סלקום או נוקיה סימנס באמצעות טכנולוגיה שכזו סטיות מהדפוסים הרגילים, ויכולות כך לנטר בזמן אמת ירידה באיכות השירות.
למרות ש- CB4 יכולה לנתח כל סוג של נתונים, מכרה הזהב הנוכחי שלה הוא הסקטור הקמעונאי, הכולל רשתות שיווק, פארם, חנויות נוחות ודלק. במקומות כאלה מנתחת CB4 את מכירות כל אחד מהמוצרים בכל אחד מהסניפים ולאורך זמן, לנתח את תבנית המכר של כל אחד מהמוצרים תוך שקלול משתנים שונים כמו כמות, מיקום,מלאי, מידע על מבצעים, מידע מהרשת החברתית והתנהגות המתחרים. לאחר מכן מפיקה החברה דו"ח מפורט למנהל הסניף או מנהל המכר הארגוני ובו היא משרטטת תבניות דומות בין סניפים שונים, וממליצה המלצות שונות ומפורטות. המלצה כזו יכולה להיות, למשל, הכנסת מוצר שמופיע בסניף מסוים לסניף אחר, תוך חיזוי מידת ההצלחה שלו ותרומתו למכירות. מנהל מכירות בנקודת מכירה מקבל מ- CB4 כעשר עד תריסר המלצות בחודש והטכנולוגיה שלה מסייעת לו למדוד את השיפור בעקבות היישום.
לדברי בן-שאול, החברה הוכיחה בפני מנהל חנות, שחשב שמוצר אינו נמכר בסניף בגלל מחירו הגבוה, שהסיבה לכך נעוצה למעשה בבעיות תפעוליות של אספקת מלאי ומיקומו, כפי שהשתקפו בתבניות שלה. במקרה אחר, היא הוכיחה ששילוב של העלאת מחירו של מוצר בשילוב עם קמפיין פרסומי, הביאה לעלייה של 15% במכירתו. "לא תמיד אנחנו יכולים להסביר את הנתונים שאנחנו מוצאים", אומר בן-שאול, שנמנע מלהיכנס להסברים לקשרים שהוא מוצא.
