יש רגע כזה כמעט בכל צוות מוצר: רעיון לפיצ’ר נשמע מעולה, כולם נדלקים, ואז מגיעה השאלה המעצבנת אבל החשובה באמת: מאיפה אנחנו יודעים שמישהו באמת צריך את זה?
בשנת 2026, כשה-AI כבר מזמן חצה את השלב של “עוזר לכתיבת מסמכים” והפך למערכת שמסוגלת לדמות שיחות מורכבות, תהליכי קבלת החלטות והתנהגות משתמשים לאורך זמן, נכנס למרכז הבמה כלי עבודה שמגדיר מחדש את שלב ה-Discovery: Synthetic Users.
הבטחה מפתה: במקום לחכות שבועות לגיוס משתמשים, לקבוע ראיונות, לתמלל, לנתח ולהתווכח על מסקנות אפשר להריץ מחקר תוך שעה, לדמות פרסונות, לעשות ראיונות עומק וירטואליים, ולבחון פיצ’רים לפני שכתבתם אפילו שורת קוד.
אבל כדי שזה יהיה יתרון תחרותי ולא אשליה מסוכנת צריך להבין מה זה באמת, מתי זה עובד, ואיך עושים את זה נכון.
מה זה בעצם Synthetic Users?
Synthetic Users הם משתמשים מדומים שנוצרים בעזרת מודלי AI: פרופילים שמנסים לחקות קהלי יעד, התנהגות, העדפות, שפה, התנגדויות והחלטות. ההבדל הגדול לעומת פרסונה קלאסית הוא שהם לא רק מסמך סטטי. אפשר לדבר איתם, לשאול שאלות, להציג להם מסכים, לקבל תגובות, ולנהל איתם שיחה שמדמה ראיון משתמש.
חשוב לדייק: זה לא משתמש אמיתי. זה מודל סטטיסטי שמייצר תשובות שנשמעות אנושיות. ולכן השאלה היא לא אם זה מחליף מחקר משתמשים, אלא באיזה חלקים של ה-Discovery זה יכול לקצר דרך בלי לחרב לכם את ההחלטות.
למה זה מעניין דווקא למקצוענים
אם אתם מנהלי מוצר עם ניסיון, אתם כבר מכירים את שני הכאבים הבאים:
-
עלות זמן: Discovery אמיתי לוקח זמן. גם כשעושים אותו Lean.
-
עלות טעות: פיצ’ר שנכנס לרודמאפ תופס צוות, תשומת לב, חובות תחזוקה, וגורר עוד קצת התאמות לנצח.
Synthetic Users נכנסים בדיוק פה: הם מאפשרים חזרות גנרליות על החלטות מוצר לפני שהמציאות מתחילה לגבות ריבית.
אז למה לא כולם עושים את זה כל הזמן
כי יש כאן מלכודת: AI יודע להישמע משכנע גם כשהוא טועה. אם תבנו משתמשים סינתטיים מתיאור קצר בלבד אתם עלולים לקבל תוצאות יפות, עקביות, ובעיקר לא מחוברות לחיים.
המסקנה: הערך האמיתי הוא לא לעשות מחקר במקום מחקר, אלא להאיץ חשיבה, לחדד השערות, ולחשוף פערים לפני שהשקעתם.
איפה Synthetic Users נותנים ערך אמיתי ב-Discovery
1) סינון רעיונות מהיר
יש לכם 10 רעיונות. אתם צריכים לבחור 2 ל-MVP.
במקום לשבת רק עם דעות, מריצים עשרות שיחות קצרות עם 3 עד 5 פרסונות סינתטיות שונות ומחפשים.
א. מה לא ברור בפיצ’ר.
ב. איפה זה נחמד אבל לא כואב.
ג. אילו התנגדויות חוזרות על עצמן.
ד. איזה ערך נתפס כחזק ביותר.
2) ניסוח בעיה לפני פתרון
PM מנוסה יודע שהרבה פיצ’רים נכשלים כי הם פותרים פתרון, לא בעיה.
Synthetic Users יכולים להיות כלי שמכריח אתכם להישאר בשאלות בעיית משתמש.
א. מתי זה קורה לך.
ב. איך פתרת עד היום.
ג. מה המחיר של לא לפתור.
ד. מה הכי מפחיד אותך בשינוי.
3) בדיקת מסרים ו Positioning מוקדם
לפני UI, לפני קוד, אפילו לפני אפיון מלא.
א. מה גורם למשתמש להגיד אה, זה בשבילי.
ב. מה נשמע כמו Buzzword.
ג. אילו הבטחות נשמעות לא אמינות.
ד. מה חסר בהסבר כדי שיבינו תוך 10 שניות.
4) חשיפת מקרי קצה וסיכונים
כאן יש יתרון מפתיע: AI טוב בלייצר וריאציות.
כשמבקשים ממנו לשחק משתמש חרדתי, רגולטורי, אדמיניסטרטור, משתמש כבד, משתמש מזדמן, משתמש סקפטי אתם יכולים לקבל רשימה מעולה של מה עלול להתפוצץ עוד לפני פיתוח.
איפה זה מסוכן או פשוט לא מתאים
-
כשצריך אמת מהשטח: צרכים אמיתיים, תקציבים, תהליכי עבודה, פוליטיקה ארגונית זה מגיע מאנשים, לא מסימולציה.
-
כשיש תלות בהקשר: מוצר רפואי, פיננסי, בטיחותי, רגולטורי אתם חייבים מחקר אמיתי.
-
כשאתם בונים על מספרים: Synthetic Users לא מחליפים אנליטיקס, ניסויי A B, נתוני שימוש אמיתיים.
-
כשאין לכם עוגנים: אם אין לכם שום ראיון, שום תמליל, שום תובנה קיימת, אתם עלולים לבנות משתמשים שמייצגים בעיקר את ההנחות שלכם.
איך עובדים נכון: מסגרת עבודה פרקטית
שלב 1: מגדירים מטרה חדה
לא בוא נעשה סינתטי, אלא מטרה אחת ברורה, למשל:
א. לבחור בין 3 כיווני פתרון.
ב. לחדד את הצעת הערך.
ג. לבדוק התנגדויות.
ד. לייצר שאלות לראיונות אמיתיים.
שלב 2: בונים פרסונות סינתטיות עם עוגנים אמיתיים
הכלל: ככל שהקלט עשיר יותר בנתונים אמיתיים כך הסימולציה שווה יותר. דוגמאות לעוגנים:
א. ציטוטים אמיתיים מתמיכה או מכירות.
ב. תיאור תהליך עבודה אמיתי.
ג. מגבלות: זמן, סמכויות, מדיניות ארגונית, כלים קיימים.
ד. Job to be Done ברור.
שלב 3: מריצים ראיונות בשיטה ולא באלתור
כמו במחקר רגיל:
א. שאלות פתוחות קודם.
ב. אחר כך הצגת קונספט.
ג. ואז בדיקת נכונות לשינוי.
ד. ולבסוף חשיפת Tradeoffs: על מה היית מוותר כדי לקבל את זה.
טיפ למקצוענים: הריצו את אותו סט שאלות על 3 פרסונות שונות ובדקו איפה יש הסכמה ואיפה יש פער. פערים הם אזורי אי ודאות שדורשים משתמשים אמיתיים.
שלב 4: Red Team לתוצאות
בכוונה מנסים לשבור את המסקנות.
א. מה אם המשתמש לא מבין את המונחים.
ב. מה אם הארגון לא מאפשר את זה.
ג. מה אם הערך קיים אבל לא מספיק גדול כדי להצדיק שינוי הרגל.
ד. מה הוכחה שהיינו צריכים כדי להאמין לזה.
שלב 5: מחברים לעולם האמיתי
הפלט הסופי לא צריך להיות החלטנו כי הסינתטיים אמרו
הוא צריך להיות:
א. השערות מדויקות יותר.
ב. ניסוח טוב יותר לבעיה.
ג. רשימת התנגדויות.
ד. ותכנון מחקר קטן עם משתמשים אמיתיים כדי לאמת את 2 עד 3 הנקודות הקריטיות.
שניהם יחד זה הסיפור האמיתי
הגישה הבוגרת היא לא לבחור בין מחקר אמיתי לבין סימולציה, אלא לבנות Discovery דו מסלולי:
א. Synthetic Users בשביל מהירות, וריאציות, ושיפור שאלות.
ב. משתמשים אמיתיים בשביל אמת, הקשר, והחלטות סופיות.
מה עוד הרבה אנשים שוכחים להזכיר?
1) Governance ואבטחת מידע
אם אתם מזינים לפרומפטים מידע על לקוחות, תמלילים רגישים, או תוצרים פנימיים תתייחסו לזה כמידע ארגוני לכל דבר
מה מותר להדביק לכלי חיצוני.
איך מטשטשים פרטים מזהים.
איפה מאחסנים תוצרים.
מי ניגש לתובנות.
2) הטיות מובנות
Synthetic Users יכולים להחזיר לכם תשובות סטנדרטיות שמייצגות ממוצע, או גרוע מכך סטריאוטיפים. לכן חשוב להגדיר מראש
מה אנחנו לא מניחים.
אילו קהלים עלולים להיות לא מיוצגים.
ואיפה חייבים בדיקת אמת.
3) מדדי איכות לתהליך עצמו
כדי שזה יהיה כלי עבודה ולא גימיק, הגדירו KPI פנימי
א. כמה זמן קיצרתם בשלב ה Discovery.
ב. כמה פעמים זיהיתם התנגדות לפני פיתוח.
ג. כמה רעיונות ירדו מהפרק מוקדם.
ד. ואילו החלטות אומתו אחר כך במציאות.
לסיכום: Discovery על סטרואידים זה לא קסם, זה שיטה
Synthetic Users יכולים להיות מכפיל כוח אמיתי למנהלי מוצר מנוסים, במיוחד כשמשתמשים בהם עם עוגנים, ביקורת, ונחיתה חזרה לשטח.
הם לא מחליפים משתמשים. הם מחליפים חלק מהבזבוז בדרך אל המשתמשים.
ואם אתם רוצים להפוך את זה ליכולת מקצועית
בקורס ניהול מוצר של ג’ון ברייס, מסלול מקצועי למתקדמים, אתם לא רק לומדים Frameworks של Product Discovery ו-Product Delivery, אלא גם מתרגלים איך לשלב כלי GenAI בתהליך העבודה בצורה חכמה: ניסוח בעיות, חידוד השערות, שיפור מסמכי אפיון, בניית ניסויים, וקיצור זמן החלטה בלי לפגוע באיכות.
אם אתם כבר בתוך התעשייה ורוצים להישאר רלוונטיים כשהמתודולוגיה משתנה זה בדיוק המקום להפוך AI במוצר למיומנות שאתם באמת שולטים בה.
