שימוש בביג דאטה בפיתוח אפליקציות

ביג דאטה בפיתוח אפליקציות: מאחורי המסך הקטן מתנהל ניסוי ענק

אם לרגע נעצור ונחשוב על זה, חיי היומיום שלנו רצופים באפליקציות. הבנק, התחב"צ, הקניות בסופר, תור לרופא, תשלום בארנונה, אפילו הקפה בדרך למשרד – הכל עובר דרך מסך קטן אחד. על פניו, זה נראה כמו סיפור על פיתוח אפליקציות נוח וחכם. לחיצה, החלקה, אולי אזהרה קטנה על עוגיות, וזהו. מאחורה? מתרחש עולם אחר לגמרי.

מאחורי כל הקלקה כזו עומד מנוע עצום של נתונים – ביג דאטה – שמנתח, מודד, משווה, חוזה. לפעמים בשקט, לפעמים באגרסיביות. המפתחים כבר מזמן לא מדמיינים את המשתמש "הממוצע". הם מדברים על אירועים, פרופילים, קהלים, מודלים. הקוד מהווה רק חצי מהסיפור. החצי השני – זה הדאטה.

והשאלה המעניינת היא לא רק "איך זה עובד", אלא גם מה זה עושה לאופן שבו אנחנו חושבים על פיתוח אפליקציות בכלל. האם המפתח הופך למדען ניסויים? האם המוצר מתעצב לפי דוחות אנליטיים? ואיפה עובר הקו בין חוויה מותאמת לבין מניפולציה?

מה קורה באמת כשמדברים על "שימוש בביג דאטה בפיתוח אפליקציות"

קל לזרוק באוויר את הביטוי "ביג דאטה". נשמע מרשים, אולי קצת מאיים, אבל בפועל – לא תמיד ברור מה זה אומר ביום־יום של צוות פיתוח. אז בואו רגע נפשט: ביג דאטה, בהקשר של פיתוח אפליקציות, הוא פשוט כל הנתונים שנצברים מכל פעולה שהמשתמש עושה – ובקצב ובכמות שכבר אי אפשר לנהל באקסל או בדוחות ידניים.

כל פעם שמישהו פותח את האפליקציה, סוגר, מחפש, משאיר עגלה, לוחץ על "המשך עם גוגל", משנה הגדרות, צופה במסך ומיד יוצא – הכל נרשם. לא תמיד בשם, לעיתים כזיהוי אנונימי, אבל נרשם. מאות אלפי פעמים ביום, לפעמים מיליונים. זהו החומר הגולמי שממנו בונים את דור האפליקציות הבא.

לא רק כמות: האיכות החדשה של דאטה

הטעות הנפוצה היא לחשוב שביג דאטה הוא פשוט "עוד הרבה נתונים". אבל מה שמשנה את פיתוח האפליקציות כיום הוא לא רק הכמות, אלא העומק והקישוריות. אפליקציית תחבורה, למשל, כבר לא מסתפקת בזה שאתם קונים כרטיס. היא יודעת באיזו שעה אתם נוטים לנסוע, מאיזה אזור, באיזו תדירות אתם מאחרים, איך זה משתלב עם מזג האוויר ואפילו עם עומסים בכבישים.

כשהכל נכנס לאותו מאגר, ואלגוריתמים יודעים למצוא דפוסים, פתאום אפשר לשאול שאלות חדשות: מי צפוי לנטוש את האפליקציה בשבוע הקרוב? איזה מסך מתסכל משתמשים? באיזה שלב בתהליך הרכישה הכי הרבה ישראלים אומרים לעצמם "עזוב, לא עכשיו"?

במילים אחרות, שימוש בביג דאטה בפיתוח אפליקציות הוא בעצם המעבר ממוצר שנבנה לפי תחושת בטן, למוצר שנבנה לפי דפוסים אמיתיים מהשטח. וזה נשמע אולי טריוויאלי, אבל בפועל – זה משנה את כל התהליך.

פיתוח אפליקציות כמעבדה מתמדת

פעם, גרסה חדשה של אפליקציה הייתה אירוע. "העלינו גרסה", היו אומרים בגאווה. היום, גרסה היא תחנה אחת במעבדה שלא מפסיקה לעבוד. מפתחים מעלים פיצ'ר קטן – כפתור חדש, מסך רישום מקוצר, הצעה מותאמת אישית – ומיד בודקים: מה קרה? כמה אנשים לחצו? כמה נטשו? האם זמן השימוש עלה או ירד?

זה המקום שבו ביג דאטה הופך לכלי עבודה יומיומי. בעזרת A/B טסטים, אנליטיקות בזמן אמת, ומערכות שמיועדות במיוחד לפיתוח אפליקציות מבוסס ביג דאטה, אפשר לנסות רעיונות בלי "להתחתן" איתם. המשתמשים, מבחינת הארגון, הופכים – מבלי לשים לב – להיות חלק מניסוי מתמשך. לפעמים זה טוב: האפליקציה משתפרת, מתעדנת, לומדת. לפעמים זה גם קצת מטריד.

הצד האנושי של הגרף

יש רגע כזה, לא מאוד מדובר, שבו מפתח צעיר מסתכל על דשבורד מרשים – עלייה של 3.7% בהשלמת תהליך הרשמה – ופשוט שוכח שמאחורי הגרף יש אנשים. כל אחוז כזה הוא מאות, לפעמים אלפי משתמשים. כל שינוי קטן בתהליך הוא החלטה שמשפיעה על החוויה שלהם, על הזמן שלהם, ולא פעם על הכסף שלהם. פיתוח אפליקציות מבוסס דאטה דורש גם תוספת של משהו שלא מופיע בשום דשבורד: אחריות.

כשהדאטה נכנס עמוק לחוויית המשתמש

בואו ניקח דוגמה פשוטה: אפליקציית קניות. שתי דקות בפנים, וכבר נדמה שהמערכת "יודעת" מה אנחנו אוהבים. הצעות למוצרים משלימים, תזכורות לקנייה חוזרת של פריטים, מבצעים "שמתאימים בדיוק לך". מבחוץ זה נראה כמו קסם. מבפנים – זה ביג דאטה בעבודה.

מהמלצה גנרית לאפליקציה שמרגישה "שלי"

ככל שהנתונים נאספים לאורך זמן, פיתוח אפליקציות עובר ממצב של "רוב המשתמשים עושים X" למצב של "המשתמש הזה נוטה לעשות Y". זו קפיצה משמעותית: במקום להציג לכולם אותו דף בית, אפשר ליצור חוויות שונות למשתמש חדש, ללקוח ותיק, למי שנוטה לקנות רק במבצעים, למי שממש לא אוהב הודעות פוש.

הקסם הזה, כשנעשה טוב, מרגיש פשוט נוח. האפליקציה חוסכת לנו זמן, מנחשת איפה נרצה להיות עוד רגע, מציעה לנו קיצורי דרך. אבל אותו מנגנון בדיוק יכול גם ללחוץ יותר מדי: הצעות חוזרות, פושים תוקפניים, תחושה שהמערכת "יודעת עליי יותר מדי".

מה קורה כשהמודל טועה?

חשוב לזכור: גם המודלים הכי מתוחכמים של ביג דאטה טועים. הם עושים הכללות, מפספסים הקשרים, לפעמים פשוט מסיקים מסקנות שגויות. למשל, משתמש שנכנס כמה פעמים לאפליקציה בשעות הלילה כי היה לו לילה קשה עם תינוק חדש – פתאום מסווג כמי ש"אוהב להיות מחובר בלילה" ומתחיל לקבל הצעות בשעות לא רלוונטיות.

בפיתוח אפליקציות חכמות באמת, לוקחים בחשבון גם את זה: בונים מנגנונים לתיקון, נותנים למשתמשים אפשרות "לאמן" את האפליקציה, להגדיר גבולות. שימוש אחראי בביג דאטה לא מסתפק בלדעת, הוא כולל גם היכולת להגיד: "פה עדיף לא לגעת".

ישראל, סטארט־אפ ניישן, והמירוץ אחרי דאטה באפליקציות

ישראל אוהבת להגדיר את עצמה כ"סטארט־אפ ניישן". זה יפה, אבל בשנים האחרונות אפשר להגיד גם: Data Nation. כמעט כל סטארט־אפ שני ששומעים עליו היום מתאר את עצמו כ"חברת דאטה" גם אם המוצר הוא כביכול "סתם אפליקציה".

פינטק, סייבר, בריאות דיגיטלית, תחבורה חכמה – בכל התחומים האלה, פיתוח אפליקציות לא מתחיל משאלה "מה המסך הראשון?", אלא משאלה אחרת לגמרי: "איזה דאטה אנחנו צריכים כדי שהמוצר יעבוד?". לפעמים זאת שאלה מקצועית; לפעמים זאת גם שאלה רגולטורית, משפטית, אתית.

בין חדשנות ישראלית לרגישות לפרטיות

המציאות המקומית מייצרת צירוף מעניין: מצד אחד, חברות ישראליות קטנות וזריזות שמחפשות להוכיח את עצמן באמצעות אינובציה מהירה – הרבה ניסוי וטעייה, הרבה איסוף מידע. מצד שני, רגולטורים, רשות הגנת הפרטיות, חקיקה הולכת ומתהדקת, וגם משתמשים שכבר מתחילים לשאול שאלות קשות: "למה אתם צריכים את הנתונים האלה?", "למה האפליקציה מבקשת גישה כזו עמוקה?".

זה לא תמיד מאבק חזיתי, אבל זה כן דיאלוג שנוכח מאוד. מי שעוסק היום בפיתוח אפליקציות מבוססות ביג דאטה בישראל, נדרש לא רק ליכולת טכנולוגית, אלא גם לרגישות תרבותית – להבין איפה ישראלי "זורם" עם איסוף נתונים, ואיפה הוא מרגיש שעברו את הגבול.

הזדמנות ליתרון תחרותי

באופן מפתיע, דווקא הרגישות הזו יכולה להפוך ליתרון. אפליקציה שמשתמשת בביג דאטה אבל מדברת על זה בצורה שקופה, מסבירה מה אוספת ולמה, נותנת כלים לשליטה – יכולה לזכות באמון נדיר. בזמן שחברות אחרות "דוחפות" הסכמות ארוכות באותיות קטנות, מפתחים ישראלים חכמים יכולים להפוך את הדיאלוג על דאטה לחלק מהמותג. וזה אולי נשמע קצת נאיבי, אבל במציאות שבה משתמשים יותר חשדנים, זה חלק חשוב מהמשחק.

איך מדברים דאטה בשפה של מוצר? השכבה שבין המתכנת לאנליסט

אחד האתגרים הכי מעניינים בעידן של ביג דאטה הוא דווקא לא טכנולוגי, אלא אנושי: איך מתרגמים גרפים, מודלים וטריליוני אירועים לשפה שמישהו בצוות המוצר יכול לקבל לפיה החלטות?

בפיתוח אפליקציות מודרני, נולדה דמות חדשה יחסית: האנליסט/ית מוצר. מי שיושב/ת באמצע – בין המתכנתים, למנהלי המוצר, לשיווק, לפעמים גם להנהלה. אנשים שיודעים לקרוא דאטה, אבל גם לשאול: "אז מה זה אומר על המשתמש?", "איך זה אמור להשפיע על חוויית הפתיחה של האפליקציה?", "האם כדאי לנו בכלל לרדוף אחרי המדד הזה?".

לא כל מה שנמדד – חשוב

כשיש יכולת למדוד כמעט הכל, הפיתוי הוא למדוד… כמעט הכל. זמן שהייה, מספר הקלקות, מספר מסכים, אחוז נטישה בכל שלב. אבל בפועל, אחד הסודות של פיתוח אפליקציות חכם מבוסס דאטה הוא לדעת גם מה לא למדוד, או לפחות לא להתאהב בכל גרף. ארגון שבוחר לעצמו 3–4 מדדים משמעותיים באמת – כאלה שמייצגים ערך אמיתי עבור המשתמשים – עובד בדרך כלל טוב יותר מארגון שחי תחת עשרים KPI שונים שאין להם סיפור מאחד.

במובן הזה, ביג דאטה מחזיר אותנו לדיון כמעט פילוסופי: מה אנחנו מנסים לעשות כאן? למכור עוד קצת? לצמצם נטישה? או אולי לבנות מוצר שבאמת משפר חיים באיזושהי צורה? התשובה לשאלה הזו משפיעה ישירות על האופן שבו מנצלים את הנתונים.

כמה תובנות פרקטיות, בלי להפוך את זה ל"מדריך קשיח"

להתחיל בשאלה ולא בגרף: במקום לחפש "מה הנתונים מספרים לנו", שווה להתחיל בשאלה אנושית: למה משתמשים נוטשים אחרי המסך השלישי? למה הם לא חוזרים אחרי שבוע? ואז לבדוק אם הדאטה מאשר או מפריך את ההשערות. זה נשמע הבדל קטן, אבל הוא מונע מצב שבו גרף מקרי הופך למדיניות.

לזכור שמשתמשים משתנים לאורך זמן: מה שעבד בזמן הקורונה, לאו דווקא יעבוד בעידן שאחריה. מה שעובד בגילאי 20–25 לא יעבוד באותה צורה בגילאי 45+. ביג דאטה טוב לא רק כי הוא גדול, אלא כי הוא מאפשר לעקוב אחרי שינויים לאורך זמן – אם באמת מסתכלים.

לתת מקום גם לאינטואיציה: כן, גם בעידן דאטה. לפעמים מפתח/ת או מנהל/ת מוצר רואה משהו בשטח שלא מופיע עדיין במספרים. "משהו מרגיש לא נכון כאן", "החיפוש מסורבל מדי". כשהתרבות הארגונית בריאה, הדאטה בא לתמוך בשיחה הזו, לא לסתום אותה. פיתוח אפליקציות חכם יודע לשלב בין בטן לבין טבלאות.

שאלות ותשובות על פיתוח אפליקציות מבוסס ביג דאטה

שאלה: האם כל אפליקציה באמת צריכה ביג דאטה, או שזה סתם באזז?

תשובה: לא כל אפליקציה צריכה תשתית ביג דאטה בסדר גודל של חברת ענק. אבל כמעט כל אפליקציה רצינית מרוויחה מאיסוף וניתוח נתונים – גם אם זה מתחיל בקטן: איזה מסך הכי משומש, איפה אנשים נתקעים, מה משפיע על חזרה לאפליקציה. הנקודה היא לא "להתפאר ב-Big Data", אלא להשתמש בדאטה כדי לקבל החלטות פחות עיוורות.

שאלה: איפה עובר הגבול בין התאמה אישית לבין חדירה לפרטיות?

תשובה: הגבול הזה לא מוגדר תמיד בחוק, אלא הרבה פעמים בתחושת הבטן של המשתמש. אם שימוש בביג דאטה בפיתוח אפליקציות גורם למישהו להרגיש שמסתכלים עליו יותר מדי מקרוב – כנראה שעברת קו. הדרך הנכונה היא שקיפות: להסביר אילו נתונים נאספים, למה, מה מקבלים בתמורה, ואיך אפשר להגביל או למחוק אותם. זה לא רק "קומפליינס", זו גם דרך לבנות אמון.

שאלה: האם ביג דאטה מחליף את התפקיד של המפתח/ת האנושיים?

תשובה: ממש לא. אם כבר, הוא משנה את התפקיד. מפתחים היום צריכים לחשוב לא רק על "איך הקוד עובד", אלא גם על "איך מודדים את מה שקורה". הם מוסיפים לוגים, מגדירים אירועים, מתכננים את נקודות המדידה. הם גם לומדים לשתף פעולה עם אנליסטים ואנשי מוצר. זה לא פחות מתכנות – זו שכבה נוספת של חשיבה.

שאלה: עד כמה אפשר לסמוך על תחזיות שמבוססות על ביג דאטה?

תשובה: תחזית היא תמיד הימור מושכל. ביג דאטה פשוט מגדיל את כמות העבר שממנו לומדים. מודל חיזוי נטישה, למשל, יכול להיות מדויק מאוד, אבל הוא עדיין מגדיר הסתברות, לא גורל. הטעות המסוכנת היא להתייחס לתחזיות כאל אמת מוחלטת. בפיתוח אפליקציות אמין, משתמשים במודלים כעוד כלי – בודקים אותם, מעדכנים, ולא מפסיקים להפעיל שיקול דעת.

שאלה: איך מתחילים? זה לא פרויקט ענק מדי לסטארט־אפ קטן?

תשובה: זה יכול להיות ענק, אבל לא חייב. אפשר להתחיל מרמת "אנליטיקה בסיסית": כמה משתמשים, איפה הם נוטשים, מאיזה משפך הגיעו. בהמשך, כשמבשילים – אפשר להוסיף שכבות של ביג דאטה, מודלים מתקדמים, פרסונליזציה. פיתוח אפליקציות מבוסס ביג דאטה הוא מסע; לא חייבים להתחיל מהפסגה.

טבלת סיכום – ביג דאטה ופיתוח אפליקציות: על מה דיברנו בעצם?

מחשבה אחרונה: האפליקציה כסיפור מתגלגל, לא כפרויקט סגור

אם מנסים לסכם את כל הסיפור הזה במשפט אחד, אולי אפשר לומר כך: שימוש בביג דאטה בפיתוח אפליקציות הופך את המוצר מדבר "גמור" לדבר "חי". האפליקציה לומדת, משתנה, מגיבה. לפעמים זה עובד נפלא, לפעמים זה צורם. מה שקובע את האיזון הוא לא רק כמה דאטה יש, אלא איך משתמשים בו, באיזה טון, עם כמה כבוד למי שנמצא בצד השני של המסך.

בסופו של דבר, מאחורי כל "משתמש פעיל יומי" עומד אדם: מישהו שממהר לרכבת, מישהי שמנסה לשלם חשבון, הורה שמזמין תור לרופא לילד באמצע הלילה. אם פיתוח אפליקציות יצליח להשתמש בביג דאטה כדי להקל קצת על הרגעים האלה, לעשות סדר במקום בלגן, לתת תחושת שליטה במקום עומס – אז אולי כל הררי הנתונים האלה באמת שווים את זה. ואם לא – תמיד אפשר לחזור להתחלה, לפתוח את המסך הריק, ולשאול עוד פעם: איך בונים פה משהו שהוא קודם כל אנושי.