מהי ארכיטקטורת הדאטה של תחום השיווק וחויית לקוח?

זהו הפוסט השלישי בסדרת פוסטים בנושא Data driven businesses. בפוסט הראשון סקרנו את הסיבה בגינה אנחנו מדברים כ"כ הרבה על דאטה וההקשר הרחב של Data driven Businesses. בפוסט השני עשינו זום אין לצורך, לתועלות, לאף לצעדים הדרושים כדי להפוך ל Data Driven Marketer.

כעת אנחנו רוצים להגיע לשאלת ה"איך": איך צריכה להיראות ארכיטקטורת הדאטה שלנו. מדוע הארכיטקטורה הקיימת (ברוב המקרים) אינה מספקת את הצורך ב" Customer experience view" לשנים הקרובות, וננסה להבין מהן אבני הבניין של ארכיטקטורה זו, מהו הדבק שיאחד בין הדברים ועוד שאלות יותר פרקטיות.

דוגמא אחת נהדרת לארכיטקטורה כזו, בעלת 5 שלבים:

Data architecture

מקור: ChiefMarTech

ארכיטקטורה זו מכילה 5 רכיבים שהם מהווים גם 5 שלבים:

  1. Backbone: זוהי תשתית הנתונים. השלב בו אנו אוספים ואוגרים נתונים (בין אם פנימיים או חיצוניים, מובנים או לא מובנים). יש כאן מספר שינויים עליהם נדבר בהמשך, החשוב שבהם הוא שמקורות המידע ילכו ויתרבו כל הזמן, חלקם לא ישבו פיזית אצלנו, ואנחנו צריכים לפעול כדי לנהל אותם וירטואלית בצורה מרכזית ולחבר אותם חיבורים לוגיים (לאו דווקא פיזיים) לישות אחת כדי להבין יותר טוב את חויית הלקוח הרציפה.
  2. Discover: השלב האנליטי בו אנחנו מייצרים מודלים אנליטיים, עושים סגמנטציות, עושים פרדיקטיב, דיגיטל אנליטיקס וכד'.
  3. Delivery: החלק של קבלת החלטה או "איך הנתונים משפיעים על קבלת ההחלטות בפועל" – ה SHARE של הנתונים בארגון, חשיפה שלהם, שילוב התובנות בתהליכי קבלת החלטות, תכנון מסעות הלקוח… "ניהול התובנות" וגם governance.
  4. Activation: החלק התפעולי – הוצאה לפועל של תהליכים המושפעים מהתובנות – לדוגמה קמפיינים שמערכות מרקטינג אוטומיישן מפעילות, אותם ניסיונות של AB testing שמועלים לאוויר….
  5. Automation: כשעושים "SCALE" לאותם טסטים, עוברים לשלב הסיסטמתי.

בין שלבים אלה קיימים "גשרים" וחיבורים, שגם הם תהליכים בפני עצמם.

מהם השינויים בשכבת ה Backbone, שכבת איסוף וארגון הנתונים?

DW

הדבר הראשון הוא ההבנה שה- Data Warehouse הוא לא מענה מספק עבור הבנת חויית הלקוח, הוא מספק רק חלק מהתמונה, וזה נובע מכמה סיבות:

  • בתחום השיווק / חויית לקוח מתבקשת גישה "חקרנית" (Exploratory) לנתונים. ה- DW הקלאסי נבנה סביב סכימות דאטה מתוכננות היטב שבאות לספק מענה לחקר מבוסס שאילתות 'ידועות מראש'. כאן לא מדובר על שאילתות, אפשר להקביל את זה יותר ל"נבירה" בדאטה כדי למצוא דברים מעניינים, תובנות שעולות, קורלציות, קשרים שלא חשבנו שקיימים.
  • עבור צרכי השיווק (חלק מהם) לעתים המידע הגולמי עדיף ממידע מסוכם ואגרגטיבי.
  • אג'יליות ו Time to market הם קריטיים. DW הוא עדיין תהליך Batchy, והוספת נתונים נוספים אליו לוקחים זמן בשל הצורך לחבר לסכימות המידע.

אפשר להגיד שהDisruptor הראשון ל-DW עבור צרכי השיווק היה מידע דיגיטלי, וזה רק יילך ויתגבר. כיום אנחנו צריכים לכלול גם מידע התנהגותי, מידע המגיע מנכסים דיגיטליים שלנו וחיצוניים, מידע על קהלים חיצוניים, מידע טבלאי ומובנה, לצד מידע לא מובנה ועוד ועוד.

מהם DMPs וכיצד הם מהווים חלק מארכיטקטורת הדאטה שלנו?

ה- DMPs (Data Management Platforms) הם סוג של DW שנבנה ספציפית לטובת ניהול נתוני "אנשים" (לא מזוהים / IPs) – בעיקר cookies, לבנות ממידע זה קהלים, לייצר סגמנטים, וגם להפיץ מסרים לאותם הקהלים תוך הפצתם לגופי מדיה ו DSPs שונים.

DMP

מקור: Yashi.

אותם DMPs מכילים 3 סוגי מידע:

1st Party Data: מידע בבעלותו של הארגון: CRM, DW, מערכות ליבה, נקודות המכירה, וגם מידע מה Owned media, מהאתר, אימיילים, מובייל…. לחברות בתחום B2C הכי קל להתחיל לשפוך מידע זה לתוך DMPs ולהתחיל ליצור קהלים מתוך מידע זה (ה"לבנה" הראשונה). עוד לפני הוספת מידע חיצוני על קהלים נוספים, ניתן לטרגט לקוחות עם מאפיינים שונים בהתבסס על הדאטה שכבר יש לנו.

2nd Party Data: מידע שאנו מקבלים מחברה אחרת, שמהווה שותפת-מידע שלנו (לדוגמה, אם אני חברת אשראי אני יכולה לחבור לרשת שיווק ולעשות שימוש, בהסכמת הלקוחות שלה, במידע הנצבר על לקוחותיה ממועדון הנאמנות שלה). יש כאן בעצם שימוש שלי ב 1st party data של חברה אחרת. כאן ניתן לטרגט ולהגיע לקהלים נוספים בעלי מאפיינים דומים ללקוחות הטובים שלי, ולבצע שילובים מעניין בין 1st party ל 2nd party כמו לדוגמה, להציג את המסר השיווקי ללקוחות שעונים על קריטריונים מסוימים, ובתנאי שהם לא לקוחות כבר של השירות הזה).

3rd Party Data: מידע על קהלים במרחב הדיגיטלי שנצבר על ידי חברות צד שלישי. לדוגמה, לקוחות המחפשים מידע על טיסות ליעד מסוים; אנשים חובבי ספורט המבלים באתרים מסוג זה; אנשים בגילאים מסוימים שאוהבים בישול וגרים באזור ספציפי ועוד ועוד אינסוף חיבורים של קריטריונים שונים שמגדירים קהלים חדשים שיכולים לעניין את המותג שלי.

מימד נוסף בארכיטקטורת הדאטה שלנו הודות להתפתחות תחום ה-IoT והמידע הסנסוריאלי:

Context is King!

טשטוש הגבולות בין העולמות הפיזיים והדיגיטליים כבר מתרחש כיום, הרבה בזכות Internet of things. אינטרנט כבר חיבר בין האנשים, כעת הוא מחבר גם בין מכשירים ודברים שונים, והרבה מהם! יש לזה משמעות עצומה על חיי היום-יום שלנו, על התארגנות ארגונית ועל מאקרו כלכלה בכלל. מגזין "כלכלה דיגיטלית" (אשר הקדיש מהדורה שלמה רק לנושא אינטרנט של הדברים) ציין כי בתקופה הקרובה יצאו לשוק בין 3 ל-5 מיליארד "צרכנים חדשים", אותם נצטרך לשדרג, לתמוך,  להתקין ולתת להם שירות, אשר לא היו קיימים קודם לכן.

Internet of things הנה החוליה החסרה במהפכה הדיגיטאלית, המאפשרת להפוך את חוויית הלקוח לחכמה ורלוונטית. חוויה שהלקוחות כבר מצפים לקבל מנותני השירותים שלהם. מי שלא הבין עדיין כי התחרות האמיתית של בנק, למשל, איננה בנק אחר, אלא חווית השירות של אמזון, Uber ו Airbnb.

לחוויה דיגיטאלית כזאת, מתמשכת וכזאת המטשטשת גבולות במעברים בין מכשירים, מקומות ורגעים שונים במסע הלקוח, קוראים Ambient computing. מדובר בשירות מדויק המבוסס על הפעילות הפרסונלית וההעדפות האישיות של האדם. Internet of things יחבר בין נתונים ו"דברים" ויספק ניתוח מידע ותובנות בזמן אמת, וזה ירגיש מאוד מאוד טבעי ומתבקש.

תחום ה Internet of Things משנה את המציאות שלנו ללא הכר. IoT רלוונטי לכל תעשיה, מגזר ותהליך אישי ועסקי. ניטור וניתוח מתמיד של מידע המתאפשר היום בזכות מיליוני סנסורים, ענן, אנליטיקה דיגיטאלית, מזהה דפוסים שלא היינו ערים להם קודם לכן, מקצר לנו את תהליך קבלת ההחלטות, מציע ומבצע את הדבר המומלץ ביותר עבורי. ועל אף לא מעט אתגרים לא פתורים של התחום, הצדקתו הכלכלית ברורה וקלה להוכחה. אנו צופים בתקופה הקרובה כניסה רחבה של ארגונים לפרויקטי IoT, הן פרויקטים הפונים לקהל הרחב, אשר משדרגים את חווית הלקוח וחדשנות, והן פרויקטים ארגוניים Internet of Corporate Things-, אשר מייעלים תפעול, חוסכים העלויות ומציעים תהליכי עבודה שלא התאפשרו קודן לכן.

לעתים, אותו מידע סנסוריאלי, הוא בדיוק ה"חוליה החסרה" בהבנה של הצורך/ההקשר או במלים אחרות ה “Magic moment” בו נוכל לספק ערך ממשי עבור הלקוחות שלנו.

 

 

 

מהי ארכיטקטורת הדאטה של תחום השיווק וחויית לקוח?

חלק ג' בסדרת פוסטים בנושא טכנולוגיות שיווקיות: מהן העוצמות שטכנולוגיה מביאה כיום לתוך יוזמות השיווק?

 

אחת מהשאלות אשר מנהלי שיווק צריכים לבחון מחדש כל הזמן היא: עד כמה אנחנו יכולים להכיר את הצרכן, כדי להיות מסוגלים לספק לו/ה את המסר הנכון ביותר, בזמן הנכון ביותר: אדם נכון, מסר נכון, זמן נכון. התשובה לשאלה זו תשליך משמעות על נושא הסגמנטציות (אשר משתנה מהותית); צורת המדידה (מ"איים" למערכת יחסים רציפה); ואפילו ההגדרה ל"מה זה סגמנט"? (אני לא אותו ה"אדם" מבחינת ההעדפות שלי כל הזמן, אני יכול להיות 50 סגמנטים שונים במשך 24 שעות)…

תעשיית הפרסום כבר עברה מהפכת אוטומציה וכיום שוק ה Programmatic advertising משנה את התמונה, ולמעשה הפך לברירת המחדל שלהערכתנו תהווה הפלטפורמה לשיווק בכל סוגי המדיה השונים (ולא רק Display ads / באנרים). האם זה טוב או רע? מבחינת אפקטיביות הקמפיינים, זה רק טוב. יכולות הטירגוט של קהל היעד משתפרות מאוד, והפרסום הופך להיות יותר ויותר חכם, ועל הדרך מספק לנו המון תובנות לגבי אנשים, העדפות, אפקטיביות, שימוש במדיה, ועוד הרבה תובנות נוספות שניתן לייצא ממנה, אם רק יודעים איך.

מה טומן העתיד לפלטפורמות פרוגרמטיק? אופטימיזציה, תהליכים יותר חכמים. לא רק אוטומציה של תהליכים (ובדרך ויתור על מתווכים אנושיים) אלא גם שימוש באלגוריתמיקה מתקדמת המועצמת על ידי יכולות של אינטיליגנציה מלאכותית ובתוך כך Machine Learning. לא מדובר כאן רק על אוטומציה של תהליך קיים, אלא על הפיכה של אותו תהליך ליותר שקוף, מדיד וחכם.

התפתחויות נוספות הן בתחום ה Cross-device (מובייל/דסקטופ, וידיאו/תוכן סטטי) והיכולת לזהות שמדובר באותו האדם, יכולות ניהול קהלים יותר טובה (בין אם ממידע פנים ארגוני, מידע משותפים או מספקי צד ג'), אבל ההתקדמות המשמעותית ביותר הנה שפלטפורמות אלה יהפכו להיות ה HUB המרכזי של ארגונים לצריכה ושימוש במדיה. וזה דבר גדול, שיצריך הגדרה מחדש של יחסי הארגון עם סוכנויות פרסום ומדיה ויגדיר מחדש את מאזן הכוחות. הרבה מהכוח יעבור פנימה, לתוך הארגון, שיהיה – אולי לראשונה – הבעלים של הדאטה הפרסומי שלו, ובעל השליטה עם יכולת ניהול מרכזית.

האם Ad blocking משנים תמונת הפרסום?

לאחרונה אנחנו נוכחים לדעת עד כמה אנשים לא אוהבים פרסומות, והם צועקים את זה באופן ברור. האפשרות הטכנולוגית כיום לחסום פרסומות ממחישה זאת: 20% ממשתמשי דסקטופ, 25% ממשתמשי מובייל, ו-40% גידול בשימוש ב ad blockers משנה שעברה. התוצאה: 14% מתקציבי פרסום נחסמו בשנה החולפת – המון כסף שהלך לפח.

וזה לא ממגיע מ"שום מקום". אנשים אכן רוצים שחברות יכירו אותם יותר טוב, ושיספקו להם תכנים מוצרים ושירותים רלוונטיים, אך המצב כיום הפך להיות "מערב פרוע", ללא חוקים, רגולציה וללא שליטה של הצרכן.

אנחנו מאמינים שכל זה יוביל לזהות דיגיטלית, כפי שכבר קיימת כיום לגוגל, פייסבוק וכד', אבל אחת אחידה ומשותפת לכל פלטפורמות הפרסום. לצרכן עצמו תהיה יכולת לשלוט על רמת הפרטיות בו הוא/היא מעוניינים, איזה מידע הוא מאפשר לאסוף לגביו ואיזה לא. (כיום קיימות תכנות פרטיות לכך, כמו Ghostery  שמספקת תכנת user tracking blocking ומאפשרת למשתמש לקבוע בעצמו את רמת הprivacy שלו.

השפעות נוספות של תופעת חוסמי הפרסום הן השקעה גבוהה ב content marketing ובפרסום נייטיב, יותר השקעה בשיווק ב earned media. הדבר יצריך יותר יצירתיות מחברות ומותגים.

כמו כן, במקביל יצמחו ערוצי פרסום נוספים כמו לדוגמה מסייעים אישיים (personal assistants) דוגמת סירי, קורטנה, אלכסה – המסייעים לנו בצורה אינטראקטיבית ועל הדרך יספקו לנו תוכן פרסומי, Search 2.0.

איך אנו מוודאים שהמסר הנכון יגיע ל"אדם הנכון"? בנושא הסגמנטציה יש מפגש של התפתחות ציפיות הצרכנים מחד, והתקדמות טכנולוגית מאידך, שהובילו למצב בו כיום, הסתמכות על סגמנטציה בלבד, כבר אינה מספקת. זה ממש לא מספיק לדעת שמדובר בגבר בסביבות גיל 30 שאוהב בישול מולקולרי, כדאי גם לדעת שלאותו גבר יש זמן חופשי, אירוע כמו יום הולדת ובסופו של דבר להבין האם זה ה"רגע המתאים" להציע לו סדנת בישול מולקולרי. מציאת ה Magic moment או right moment הנו טריקי וחמקמק אבל הוא זה שעושה את כל ההבדל, כמו שאדם סינגולדה, מייסד אאוטבריין, אמר לאחרונה – אני אדם שונה בשעות הבוקר ובשעות הערב, מבחינת ההעדפות והרצונות שלי. אחוזי ההצלחה (על פי מחקר של SAS) עולים בהתאמה – כאשר “Convenient marketing” (שיווק מותאם לקהל המטרה, נשען על סגמנטיות) מקבל כ 20% אחוזי "הצלחה" (לא נתעכב כרגע על מה זו בדיוק הצלחה במחקר זה, מה שמעניין כאן הוא היחסיות), “Appropriate marketing” (שיווק המתחשב בממד הזמן המתאים – right moment marketing) יקבל 40% הצלחה. הבעיה היא שכיום, רוב המודעות הפרסומיות שאנו רואים לא שייכות לא לקטגוריה הראשונה ולא לשנייה, אלא ל “Intrusive marketing” (אין סגמנטציות, אותו המסר לכולם, ללא כל התייחסות לממד הזמן המתאים). אגב, אחוזי ההצלחה כאן – בסביבות 2%.

המרוץ לפלטפורמת השיווק כבר החל

אפשר רק להסתכל לאחור על רצף הרכישות של ספקי טכנולוגיה בשנה האחרונה בתחום ה MarTech ולהבין שהמרוץ לאספקת פלטפורמת שיווק (Marketing hub/marketing cloud) כבר החל, ספקים כמו Adobe, אורקל, יבמ, Salesforce, SAS, כולן מעוניינות להיות אותו Hub והן משקיעות בכך סכומי עתק.

גם חברות ה AdTech מצטרפות למירוץ,וחברות כמו גוגל, פייסבוק, Aol, Yahoo, בונות את פלטפורמות העתיד שלהן, כולן רוצות לספק לנו את אותו Hub שליטה מרכזי.

ואכן, תחום ה MarTech מתחיל לפגוש את תחום ה AdTech ,טכנולוגיות הפרסום והשיווק מתחילות להתאחד באותן פלטפורמות ולהציע לנו יכולות שעד כה לא נראו כלל אפשריות. התוצאה של שוק "מאוחד" זה, בשם המאוד הולם לדעתנו: MadTech!

ה-CMOs? הם גם כן במירוץ לאספקת אותה חויית לקוח אופטימלית, להצטייד בכלים ובשיטות המתאימים, בכ"א מוכן ומיומן לאותו שינוי. בשנים הקרובות עליהם לייצר פלטפורמת שיווק עמידה בפני שינויים תכופים, להתעדכן כל הזמן לגבי טרנדים שיווקיים וטכנולוגיים, לעבוד בשיתוף פעולה מלא עם IT, להיערך למרתון ארוך מצויידים בחשיבה אסטרטגית, תוך ריצה של ספרינטים קצרים והצגת ROI בתצורת נצחונות קטנים כל הזמן.

ניתן לצפות במצגת המלאה כאן.

כותבי המאמר הנם חברי צוות המחקר של STKI for CMOs: עינת שמעוני, גלית פיין ויואב פרידור.

 

 

 

 

חלק ג' בסדרת פוסטים בנושא טכנולוגיות שיווקיות: מהן העוצמות שטכנולוגיה מביאה כיום לתוך יוזמות השיווק?

STKI MARKET PULSE – עדכונים מהירים על קצה המזלג:

הדבר הבא באנליטיקה: Machine intelligence

Machine Intelligence (השילוב בין Machine Learning ובין Artificial intelligence) הנה ההתפתחות הטכנולוגית המעניינת ביותר שתשפיע לא רק על עולם העסקים, אלא על הדרך בה אנחנו כצרכנים ועובדים נחיה את חיינו היום-יומיים. מחשבים כבר למדו לחשוב, לקרוא, להבין, לדבר וללמוד דפוסי התנהגות (כיום עובדים על חוש הריח).

אך היכן נמצא השוק ביחס להתפתחויות טכנולוגיות אלה? טכנולוגיות Machine learning כבר די בשלות, ברמות שונות. ישנן טכנולוגיות בסיסיות אשר זמינות ופותחות החוצה את שירותיהן בתצורת APIs, יש מתקדמות יותר. וישנן גם אפליקציות – וכאן החלק המעניין באמת. במסגרת כנס ביג דאטה ו Machine Learning,Shivon Willis (החוקרת את התחום ב- Bloomberg), יצרה מפת טכנולוגיות מעניינת, אותה היא מחלקת לטכנולוגיות; אפליקציות המיועדות לשינוי חיי אנשים; תעשיות; Enterprises; כלים משלימים ועוד חלקים המרכיבים את ה Eco system הזה, שכמעט כולו מורכב מסטארטאפים. אבל לא רק, גם ספקים כדוגמת מיקרוסופט (יכולות ML ב Azure), אמאזון Machine Learning, היכולות הקוגניטיביות, ספקי אנליטיקה כדוגמת SAS ועוד.

שורה תחתונה: בקרוב כולנו נרגיש את ההשפעה של כלי Machine Learning בתחומים שונים, כאשר בתחומי ה-IT התחום הראשון בו ארגונים יוכלו להתחיל ליהנות מיכולות אלה יהיה תחום האנליטיקה, במיוחד פרויקטים חדשניים באנליטיקה ו – Big data analytics בהם לאנליסטים ו Data Scientists "מתחילים" אין תמיד מספיק ניסיון לדעת איזה מודל אנליטי מתאים לאיזו בעיה עסקית, טכנולוגיות אלה יוכלו לסייע בתהליך חשוב זה ולקצר את עקומת הלמידה, שהנה מאוד משמעותית כיום ומעכבת time to market. אנו ממליצים לחפש יכולות ML בכלי האנליטיקה שארגונים בוחנים כיום.

 Internet of Things

תחום ה Internet of Things מסמל בצורה הטובה ביותר את השינויים המהותיים המתרחשים כיום, הן בהיבטים הטכנולוגיים והן בהיבטים העסקיים. הרעיון של טכנולוגיית Internet of Things איננו רעיון חדש, אך הטכנולוגיה הבשילה, עלויות התקשורת ירדו, רוחב הפס עלה, סנסורים זמינים לכל כיס, והענן מאפשר עיבוד נתונים המגיעים ממיליוני מכשירים משדרים. כל זה משנה את המציאות שלנו ללא הכר. בקרוב לא נשאל אחד את השני איזה אוכל או מוזיקה אתה אוהב, אלא איך אתה חווה את המציאות? כי אנחנו חווים מציאות בצורה שונה.

שעון מעורר המנטר את השינה שלי יצלצל בדיוק בשלב המתאים ביותר להתעוררות, הסנסורים בבית החכם ידליקו את האור (בהדרגה) ויפעילו את מכונת הקפה, ובזכות החיבור ליומן ולפקקים מכשירים אישיים חכמים יציעו לי מתי לצאת מהבית, יתאמו מוזיקה, ידברו עם הרכב… וכמובן, הציפייה לשירות מחובר, רציף, מנותר ופרו-אקטיבי נכנסת במהירות גם לעולם הארגוני. אולם, תחום ה- M2M – Machine-to-Machine קיים כבר היום, מכונת השתייה שידרה למרכז הבקרה שהקולה נגמרה, אבל האדם היה זה שהחליט האם להוציא את משלוח הקוקה קולה כבר עכשיו וכמה בקבוקים צריכים להיות שם. העתיד מדבר על מערכות שייקחו את ההחלטות הללו באופן עצמאי. מכשירים חכמים, המדברים בינם ובין עצמם משדרים לענן, מנתחים את המידע ומחליטים החלטות בכל רגע נתון.

שורה תחתונה: ניטור וניתוח מתמיד של מידע המתאפשר היום בזכות מיליוני סנסורים, ענן, אנליטיקה דיגיטאלית, מזהה דפוסים שלא היינו ערים להם קודם לכן, מקצר לנו את תהליך של קבלת ההחלטות, מציע ומבצע את הדבר המומלץ ביותר עבורי. ולמרות לא מעט אתגרים לא פתורים של התחום, הצדקתו הכלכלית ברורה וקלה להוכחה. אנו צופים בתקופה הקרובה כניסה רחבה של ארגונים לפרויקטי IoT, הן פרויקטים הפונים לקהל הרחב, אשר משדרגים את חווית הלקוח וחדשנות, והן פרויקטים ארגוניים Internet of Corporate Things-, אשר מייעלים תפעול, חוסכים העלויות ומציעים תהליכי עבודה שלא היו אפשריים קודם לכן.

תיבות דואר בענן כמשל לענן – פוטנציאל גדול אך מציאות מורכבת

ככל שהזמן עובר נראה שפתרונות ענן  תופסים תאוצה והופכים להיות "the new normal" במצבים רבים יותר ויותר. מדובר על פתרונות חדשניים, המסייעים בהורדת מאמץ התפעול ותוך תשלום לפי שימוש בפועל. כלומר מדובר על התאמה מיטבית לדרישות הארגון.

אולם, מסתבר שהענן אינו "התשובה לכל שאלה" ויישום פתרון ענן עלול להיות מאתגר במיוחד. לאחרונה אנחנו מקבלים פידבקים מארגונים אשר מתחילים תהליך של העברת תיבות הדואר שלהם מהארגון לענן. באופן כללי הפידבק הנו פידבק טוב. תיבות הדואר בענן בעלות קיבולת גדולה יותר ממה שהיה מקובל בארגון ואין צורך לבנות סביבה ייעודית של ארכיון. הזמינות גבוהה. הביצועים טובים. הארגון מקבל שירותים של גיבוי כחלק מהשירות (ללא התקנה של תוכנה נוספת) ועוד. שירות דואר בענן הנו אחד מהתחומים הטבעיים ביותר במיוחד לחברות חדשות, זאת גם בגלל שבעולם הפרטי מדובר על סטנדרט (gmail, outlook.com וכד').

עם זאת, מתקבלים פידבקים המצביעים על כך שמעבר של ארגון ותיק לענן אינו טריוואלי בלשון המעטה. לדוגמה, אצל לקוח מסוים חלק מהארגון הסתמך על תכונה ישנה של שרת הדואר- עבודה בתצורה של online- כל הבקשות מטופלות מיד על ידי השרת המקומי. אך הסתבר שפתרון הענן תומך רק בתצורה של cached mode והמשמעות היא שהשרת שולח מספר בקשות ביחד ולא מטפל בכל בקשה באופן מידי. לפתרון זה מספר יתרונות ביניהם חסכון בתקשורת אולם טכנולוגיה זו גם גורמת לכך שישנם לעיתים עיקובים של מספר דקות בטיפול בבקשות. ברוב המקרים משתמשי הדואר אינם ערים לכך ועבודתם אינה מושפעת אולם באחד הארגונים תהליך עסקי של שירות הלקוחות הסתמך על כך שנציג שירות הלקוחות מבצע שיחת ועידה עם האחראי עליו ובמקביל שולח לו את המייל הרלוונטי. כל עוד עבדו בשיטה הישנה המייל היה מגיע מיד כאשר עברו לענן היו עיכובים בקבלת המיילים (בגלל המעבר ל-cached mode) כל זאת בזמן שהלקוח ממתין בטלפון. המשמעות היא פגיעה בתהליכי העבודה ומובן שהדבר עורר תרעומת בקרב הגורמים העסקיים.

פידבק נוסף דיבר על מצבים שבהם מגיעים למגבלות בענן. תיבת דואר בענן מוגבלת למשלוח של 30 הודעות מייל בדקה או 10K הודעות ביום. אין אדם שמגיע או אפילו מתקרב למגבלות אלו אולם תיבת דואר מתוך אפליקציה (ERP\CRM) או תיבת דואר ארגונית המספקת הודעות ארגוניות (תקלות בארגון, אירועים חשובים וכד') מגיעה בקלות למגבלות אלו ולכן נדרשת התאמה מיוחדת ושינויים באפליקציה כאשר עוברים לענן.

שורה תחתונה: אין בנאמר כאן משום טענה שהענן אינו אסטרטגי ואינו בשל מיוחד בפעילויות חדשות של הארגון. אולם כאשר מעבירים תהליכים שכבר קיימים בארגון לתוך הענן יש לבצע עבודת הכנה ומיפוי מקיפה בכדי לוודא שתהליכים אלו יתמכו בצורה טובה בענן.

The Israeli Privacy Data Dance – Opportunity or Difficulty?

Israel's Privacy Protection Law states that a citizen's personal data cannot be exported to a country with a lesser level of protection than that guaranteed by Israel. On October 6th, the European Court of Justice (ECJ) decided to invalidate the Safe Harbor Program between the EU and US.  The European Court of Justice held that the U.S.-EU Safe Harbor Program failed to provide adequate protection for EU citizens. Based on that decision, the Information and Technology Authority (ILITA), Israel's data protection authority revoked on October 19th its prior authorization for data transfers from Israel to the U.S. based on the U.S-EU Safe Harbor Program certification.

This may create an opportunity for Israeli companies, since the European Commission's 2011 decision remains in effect, the ECJ decision may create a competitive advantage to companies conducting processing or storage activities in Israel, as these companies can continue to receive data from Europe without the uncertainty now inherent in EU-US data transfers. Consequently, Israeli companies will need to find an alternative legal basis for transferring personal data to the U.S., and could experience an “uncomfortable transition period,” according to Limor Shmerling, ILITA's director of licensing and inspection.  “It's too early to tell how the market will be affected and how practices may need to be changed,” she said, adding that the authority is “considering the implications of the new legal status and will further address the subject accordingly.”

This may also create a challenge for local operators of multi-nationals including large local operations of multi-nationals such as IBM, Intel Corp., Microsoft Corp., Google Inc., Facebook Inc. and Hewlett-Packard Co., as well as Israeli “unicorns” such as Waze, Wix and IronSource., according to a statement by the U.S.-based International Association of Privacy Professionals (IAPP), “the decision could pose a significant barrier to data flow from Israel's surging technology sector,”

“Since the Safe Harbor arrangement is currently invalid under European law, and as long as there is no other valid arrangement or another formal decision of the European Union (EU) with respect to the transfer of data from Europe to destinations in the United States, database owners who wish to transfer personal data from Israel to entities in the United States are therefore required to assess whether they can base the data transfer on another of the derogations determined in the regulations,“ the ILITA said in its decision.

The EU's recognition of U.S. Safe Harbor certification, combined with its 2011 granting of “adequacy” status to Israel under the EU Data Protection Directive, allowed personal data to flow freely between the EU and Israel, and on to U.S. companies on the Safe Harbor certification list.

The Safe Harbor system has been widely used to legitimize the outsourcing of services by EU-based companies and their commercial partners to U.S.-based cloud or software-as-a service (SAAS) providers, and to facilitate intra-group data-sharing among entities with both U.S. and EU operations.  Although this has not had the desired effect in Israel and this new stance by ILITA goes hand in hand with the new Israeli Cloud Banking Regulation 357 stating that core data cannot be in the cloud.

It added, however, that current Israeli business models could be affected, including Israeli companies with European affiliates that previously relied on the Safe Harbor arrangement to transfer data to the U.S., as well as Israeli companies outsourcing storage or processing activities to U.S. service providers or affiliates that include information on European customers, in which case they may need to amend their customer agreements to include authorization for the transfers.

Bottom Line: Know your options and plan accordingly.

STKI MARKET PULSE – עדכונים מהירים על קצה המזלג: