לדעת איך להשתפר

זה לא הרצון להשתפר, זה גם לא השיפור עצמו. זה לדעת קודם כל איך להשתפר כדי להבין בדיוק מה לשפר. זה תהליך של משוב, שיפור ושוב משוב. ככה לעולם לא נשארים מאחור ולא מפספסים אף מטופל או טיפול. ככה מרוויחים יותר, בפחות. בסעיף זה נציג 2 מודלים משלימים - הראשון, סביבה סוציו-טכנולוגית במתכונת מעגל חשמלי של זרימת ידע, והשני - גלגל תנופה בשוק דיגיטלי מחובר. לאחר מכן נציג את תת-מערכת ניתוח הנתונים ונבחן את התוצאות.

בתחום החישוביות של מדעי המחשב, מעגל דיגיטלי (Digital circuit) בו סדרה של שערים שכל אחד מהם מייצג תהליך חישובי של פונקציה. עיקרו של תהליך הנדסי זה הוא יצירת מעגל חשמלי המוזן משערי ידע המופעלים בידי שחקנים שונים, בעוד המעגל מבצע בקרה על כיוון זרימת המידע בין השערים באופן בו המידע הפרטי אינו נגלה אך משפיע בצורה רציפה וכך תורם לשיכלול של הידע המזין את המעגל.

גלגל תנופה דיגיטלי

פייזליפט היא מודל מעגל לשיפור רציף בעלת תפיסה חדשנית המנסה לחבר את כל הקצוות, את כל הנקודות. ככל שיש יותר מידע ממגוון מקורות ופעילויות, כך השיפור משמעותי ונכון יותר. התאמה בזמן אמת של תצוגה ושיווק על-בסיס אינטגרציה ואנליטיקה בשוק דיגיטלי מחובר בו פעילות התוכן והפרסום של המותג בפייסבוק, גוגל, יוטיוב ואחרים מסונכרנת מול הפעילות בפייזליפט (משתמשים ומרפאה).

במאמרי "הטכנולוגיה לא תבוא להציל אותנו, מעצמנו" (2019) הצגתי את "המחולל הקיבוצי עבור משוב רב-סוכני בגלגל תנופה של מפעל ניסיוני על פני קווי מוצר". בגלגל תנופה אוסף של שירותים לכאורה מנותקים מזינים ומוזנים בנתונים האחד מהשני במודל תהליכי מבוקר של שיפור רציף, לרוב באמצעות מתווך צד שלישי. כך למשל, חנות הקניות המקוונת אמזון מתבססת על תשתיות הפיתוח בענן שאמזון מציעה למיליוני ארגונים בעולם (AWS). אלו, בתורם, משפרים את מעגל הפיתוח המשפיע על כל יתר הפעילויות שמציעה אמזון. למשל, אלקסה, הסוכנת הדיגיטלית של אמזון, לומדת ומשתפרת הודות לגלגל תנופה זה.

ניתוח נתונים

בשלב זה מופעלת בפייזליפט תת מערכת דו"חות בסיסית שתכליתה איתור קורלציות (מתאמים) בין פעילות, פרופיל ותוכן. כך למשל, יחס המרה בין מבקרים, אלו ששיחקו בסימולטור, מי הם היו, מהיכן הגיעו ומה חיפשו, אילו נתונים הזינו לסימולטור ובאילו תוצאות התעניינו. כמה מהם השאירו פרטים, וכמה מתוכם הפכו למטופלים.

מדי יום הרופא או מנהלת המרפאה יכולים להפיק דו"חות ולאתר צווארי בקבוק, היכן המרפאה הייתה פחות יעילה, עבור אילו טיפולים ובעיות בחתך קבוצות גיל, ישובים ומגדר המרפאה לא השיגה את יעדיה.

בשלב זה הפלט הוא לקובץ אקסל בלבד וללא גרפים אך ניתן להתרשם מהפשטות בה ניסינו להציע את ניתוח הנתונים, על בסיס התנסות מעשית במרפאות. התפיסה שהובילה את הפיתוח היא Keep it simple stupid, או, אם האדם הפשוט לא יכול לתפעל ולהבין, אז מדובר בכישלון.

תוצאות הניסויים בשתי מרפאות שונות מאוד בהתנהלותן הדגימה שגם כאשר המרפאה התבססה על פעילות אורגנית וגם כאשר היא התבססה על שיווק אגרסיבי ממומן, הצלחנו להגיע לבין 50-90 אחוזי המרה למטופלים מבין אלו ששיחקו עם הסימולטור או הגיעו לספריה הדיגיטלית ממקור חיצוני כמודעה פרסומית או חיפוש בגוגל.

זאת לעומת פחות מ-20 אחוז בשיטות אחרות. כמובן שלתפיסת המותג ולמסרים השיווקיים יש השפעה, אך זו משתפרת בעצמה הודות לפייזליפט.