חברת oolo מציעה פתרון מבוסס בינה מלאכותית לזיהוי אירועים חריגים במידע העסקי של חברות מדיה, הבנת הגורמים העומדים מאחוריהם, הערכת ההשפעה שלהם על התוצאות העסקיות, והכוונה לפתרון הנכון.
oolo היא המיזם השני של צמד היזמים יובל ברנר (CEO) ורועי יניב (CTO). ברנר ויניב הבינו כי קיים צורך בכלי מתקדם המשמש חברות מדיה לניטור אוטומטי של מידע על נתוני ההכנסות, לאחר שצברו ידע ניסיון רבים במסגרת המיזם הראשון שלהם, חברת קרמבולה, שפיתחה פתרון לשילוב מיטבי של מודעות באתרי תוכן, ונמכרה לאחרונה לקבוצת Fire-Arc.
במהלך פיתוח המערכת של קרמבולה, נחשפו ברנר ויניב לאתגרים המורכבים העומדים בפני חברות מדיה בניטור מידע על הכנסות מערוצים שונים, והבינו את הצורך בפתרון שיאפשר ניטור אוטומטי של כמויות גדולות של נתונים, יחסוך זמן יקר שמושקע בניטור ידני, ימנע הפסדי הכנסות עקב אי זיהוי של תקלות בזמן סביר, ויאפשר זיהוי הזדמנויות להגדלת הרווחים. זיהוי צורך זה, והשאיפה לפיתוח פתרון יעיל, היוו את הבסיס להקמת oolo.
הגידול בכמויות הנתונים שנשמרות על ידי ארגונים לצורך קבלת החלטות עסקיות, מביא יותר ויותר חברות לאמץ כלי ניטור אוטומטיים, מבוססי בינה מלאכותית, לזיהוי חריגות בנתונים וזאת כדי לספק תמיכה בצוותים השונים - תפעול, פיננסים, שיווק ועוד.
כלים אלה, ברובם, נוצרו לשימוש גנרי כך שיתאימו לסוגי נתונים שונים של תעשיות שונות, אך לא בהכרח באופן מיטבי לכל תחום ותחום, על ייחודיות הדאטה שבו. בשל כך, ישנם תחומים מסוימים שהידע המקצועי העמוק הנדרש בהם מרתיע ארגונים מלהסתמך על כלים אוטומטיים גנריים שאינם מדויקים מספיק, ובהם מלאכת הניטור עדיין מתבצעת ברובה על ידי גורם אנושי. המשמעות היא שעבור רוב התחומים, ובפרט עבור עולם המדיה, פוטנציאל העוצמה האמיתי של מערכות AI אינו ממומש במלואו.
התאמה של מערכות אלה לתחום ספציפי היא תהליך מורכב ויקר, שרוב החברות אינן מסוגלות או מעוניינות לעשות בעצמן. השווי הנוכחי של תעשיית המדיה הבינלאומית, הכוללת את עולם אתרי האינטרנט והאפליקציות, מגיע למעל 333 מיליארד דולר ורובו מגיע מהכנסות ממודעות פרסום. צוותי התפעול בתעשייה, שעובדים ומתמודדים עם סביבה דינמית ומורכבת ביותר, עדיין לא מסתמכים על כלים מתקדמים כדי לקבל תמונה ברורה של הסיכונים וההזדמנויות העסקיות בזמן אמת.
הדרך לשינוי גישה עוברת ב-oolo
oolo, שהוקמה לפני שנתיים וחצי, נוקטת גישה שונה, ומתמקדת במתן פתרון לצוותים התפעוליים בתעשיית המדיה. הפתרון של oolo מבוסס על היכרות מעמיקה עם הנתונים בתעשייה זו, והמערכת עוצבה בהתאם למאפיינים הייחודיים של נתונים אלה, לאחר מיפוי עמוק של המורכבויות וההשפעות ההדדיות שבין נקודות המידע הרבות.
"לכולם ברור שהניטור הידני בעולם המדיה הוא תהליך לא אפקטיבי, וללא ספק העבודה הידנית תיעלם מעולם זה בשנים הקרובות, ואת מקומה יתפסו מערכות חכמות ומהירות הרבה יותר", מסביר יובל ברנר, מנכ"ל ומייסד שותף ב- oolo. "אנחנו מתכוונים להיות אלה שמובילים את השינוי הזה בשוק, וזאת מכיוון שהמערכת שלנו מותאמת ספציפית לעולם זה".
המערכת של oolo סורקת כמות עצומה של נתונים, מנתחת אותם על פי ההקשרים השונים שבדאטה ומציגה למשתמשים מספר מצומצם של התראות ממוקדות על בעיות שדורשות תיקון. במקביל, היא חושפת הזדמנויות עסקיות רלוונטיות. "מדובר בשינוי משמעותי מול המציאות הנוכחית, שבה הצוותים התפעוליים מקבלים מדי יום עשרות התראות בנוגע לנתונים שלהם וצריכים לנתח אותן ידנית, כאשר הרוב המכריע הוא חסר משמעות עבורם", מוסיף ברנר.
כבר בשלב הקמתה, החליטו ב-oolo שהמערכת לא תשמש רק ככלי מחקרי שמהותו ניתוח נתונים, אלא גם ככלי עסקי, המזהה את החריגות, מתרגם אותן למשמעות עסקית וממקד את ההתראות והטיפול בהתאם. כדי לבצע זאת, הפתרון של oolo מבוסס בין היתר על יכולות חיזוי של הכנסות ממודעות פרסום בערוצים ומיקומים שונים, שבשלב זה הן מדויקות ב-30% יותר מאשר התחזיות של Google עצמה.
השימוש במערכת האוטומטית של oolo מבטיח למשתמשים שהם יהיו מעודכנים בכל רגע נתון לגבי כל בעיה שעולה מהנתונים, שאיתור הבעיות יהיה מוקדם ככל הניתן, ושיתקבלו התראות ממוקדות ורלוונטיות בלבד.
oolo צומחת וגדלה בקצב מהיר וצוותים רבים בחברות מדיה שונות כגון Voodoo ו-Major League Baseball משתמשים ב-oolo ככלי אסטרטגי שנועד לשפר את התוצאות העסקיות שלהם.
_______________________________________
לפרטים נוספים: oolo.io
