מתי הישראלים קונים הכי הרבה? ה-AI כבר יודע לנחש

התייר הישראלי עובר בשנים האחרונות שינוי צרכני משמעותי מעבר לים. לצד העלייה בהיקף הנסיעות והמודעות הגוברת ליוקר המחיה, נכנסת לתמונה טכנולוגיה חדשה שמנסה להשפיע על כל שלב במסע הצרכני - החל מתכנון החופשה, דרך בחירת היעד והקניות ועד לניסיון להחזיר חלק מהכסף לאחר הרכישה.

הבינה המלאכותית הופכת בהדרגה לכלי שמסייע לחברות תיירות, פינטק ותשלומים להבין טוב יותר את התנהגות הצרכן ולספק לו הצעות מותאמות אישית. במקום לפתור בעיות לאחר ביצוע העסקה, המטרה היא לחזות מראש החלטות צרכניות: מתי כדאי לטוס, איפה משתלם יותר לקנות, אילו מבצעים צפויים להגיע ואיך ניתן לצמצם עלויות במהלך השהייה בחו"ל.

אחת הדוגמאות הבולטות לכך היא תחום החזרי המע"מ לתיירים, שבו עדיין קיים פער משמעותי בין הכסף שמגיע לצרכנים לבין הכסף שהם מצליחים לקבל בפועל. על פי הערכות בענף, הצרכן הישראלי משאיר מדי שנה במדינות שונות למעלה ממיליארד שקלים בשל החזרי מע"מ שאינם ממומשים.

להרחבה: ישראלים בחו"ל: זינוק של 100% ברישום להחזרי מע"מ, אך סכומי עתק עדיין לא ממומשים

הסיבות לכך מוכרות: תהליכים בירוקרטיים מורכבים, צורך במילוי טפסים, חוסר היכרות עם הנהלים במדינות שונות ובעיקר תורים ארוכים בדלפקי המכס בשדות התעופה. נוסעים רבים מעדיפים לוותר על ההחזר הכספי במקום להתמודד עם התהליך לאחר יום קניות ארוך.

אלא שהמערכות החדשות המבוססות על שילוב של נתוני עתק ובינה מלאכותית מנסות לשנות את המודל הזה. במקום שהצרכן ייזכר בהחזר המס רק בשלב האחרון של הנסיעה, המערכת יכולה ללוות אותו כבר בזמן הקנייה ולהפוך את התהליך לפשוט ואוטומטי יותר.

האלגוריתם שמזהה את הרגלי הקנייה שלכם

מערכות AI בתחום הצרכנות והתיירות מנתחות כמויות גדולות של מידע: נתוני רכישות קודמים, מגמות מחירים, תנודות בשערי מטבע, עונות תיירות, תקופות סיילים, מיקום גיאוגרפי והרגלי צריכה.

באמצעות המידע הזה ניתן לבנות פרופיל צרכני שמנסה לחזות את הצרכים של המטייל. כך למשל, מערכת יכולה לזהות שמשתמש שנמצא בפריז בתקופת סוף עונה עשוי להתעניין ברכישות אופנה, או שמשתמש אחר שמגיע ליעד מסוים צפוי לחפש מוצרי אלקטרוניקה או קוסמטיקה.

נניח שמשפחה ישראלית מגיעה לפריז לחופשה של חמישה ימים. בעבר, היא הייתה צריכה לחפש בעצמה איפה נמצאות חנויות האאוטלט, לבדוק אם המחירים אכן נמוכים יותר מאשר בישראל, ולברר כיצד לקבל החזר מע"מ. 

• OpenAI חושפת מסמכים: "התביעה של אפל מבוססת על טעויות"
• עוזב את הכיסא בהרצליה: מנכ"ל אפל ישראל עובר להוביל את קבוצת השבבים והב

מערכת מבוססת AI יכולה לזהות את יעד הנסיעה, את הרגלי הקנייה של המשפחה ואת התקופה בשנה, ולהציע לה למשל שבאזור מסוים צפויות הנחות על מותגים שהיא נוהגת לרכוש, או להזכיר לה לבצע את תהליך החזר המע"מ לפני הטיסה חזרה.

במילים אחרות, הבינה המלאכותית עוברת מתפקיד של כלי שמסכם מידע לכלי שמנסה להשפיע על החלטת הקנייה עצמה.

לא רק איפה לקנות - גם מתי

אחד התחומים שבהם הבינה המלאכותית צפויה להשפיע הוא תכנון מוקדם של הוצאות בחו"ל. עד היום רוב הצרכנים קיבלו החלטות על בסיס מידע חלקי: המלצות מחברים, חיפוש ידני בגוגל, השוואת מחירים נקודתית או תחושת בטן. כלי AI מנסים להפוך את התהליך למבוסס יותר על נתונים, באמצעות ניתוח של כמויות מידע גדולות בזמן אמת.

המערכות יכולות לשקלל פרמטרים כמו מגמות מחירים היסטוריות, עונות מכירה, ביקושים ליעדים מסוימים, שערי מטבע, עלויות שילוח ומסים מקומיים, ולספק הערכות לגבי הזמן שבו עשויה להיות כדאיות גבוהה יותר לבצע רכישה.

לדוגמה, מטייל שמתכנן נסיעה לאירופה יכול לקבל המלצה לא רק על יעד זול יותר, אלא גם על תקופה שבה מחירי המלונות, הטיסות או מוצרי הצריכה צפויים להיות נמוכים יותר. בתחום הקניות, האלגוריתם יכול לזהות דפוסים של מבצעים עונתיים ולהתריע בפני המשתמש כי ייתכן שכדאי להמתין לפני רכישה גדולה.

• ישראלים בחו"ל: עלייה חדה ברישום להחזרי מע"מ, אך סכומי עתק עדיין אינם ממומשים
• קיבלתם מכתב מרשות המסים? כך תדעו אם צריך להילחץ - ומה אסור לעשות

השינוי המשמעותי הוא המעבר מחיפוש יזום מצד הצרכן למודל שבו המערכת מזהה עבורו הזדמנויות. במקום שהמשתמש ישאל "איפה הכי זול לקנות מחשב בפריז?" או "מתי יש הנחות באיטליה?", המערכת יכולה להציע את המידע עוד לפני שהשאלה נשאלת.

גם חברות האשראי והפינטק מזהות כאן הזדמנות עסקית. מידע על הרגלי צריכה, יעדי נסיעה ודפוסי רכישה מאפשר להן להציע שירותים מותאמים יותר: התראות על עמלות מטבע, המלצות על אמצעי תשלום, הטבות בבתי עסק רלוונטיים ואפילו ניהול תקציב נסיעה בזמן אמת.

מבחינת הצרכן, מדובר באפשרות להפוך את הנסיעה לחכמה וזולה יותר. מבחינת החברות, מדובר במאבק על נקודת המפגש החשובה ביותר - הרגע שבו מתקבלת החלטת הקנייה.

החתירה של חברות הפינטק לנקודת המפגש עם הצרכן

מבחינת חברות הפינטק והפיננסים, השינוי אינו מסתכם רק בשיפור חוויית המשתמש. המידע שנוצר סביב הרכישות מאפשר לחברות להבין טוב יותר את הלקוחות שלהן ולפתח שירותים חדשים.

אפליקציות תשלום וכרטיסים דיגיטליים יכולים לשלב המלצות מותאמות אישית, התראות על הטבות, מידע על עסקאות והצעות בזמן אמת בהתאם למיקום המשתמש ולהרגלי הצריכה שלו.

מבחינת החברות, מדובר בהזדמנות להגדיל את השימוש באמצעי התשלום שלהן, לחזק את הקשר עם הלקוחות ולהרחיב מקורות הכנסה דרך עמלות סליקה, שיתופי פעולה מסחריים ושירותים פיננסיים נוספים.

הבינה המלאכותית יכולה גם לייעל את תחום החזרי המס עצמו. המערכת יכולה לזהות רכישה בבית עסק זר, לשייך אותה לקטגוריית המע"מ הרלוונטית במדינה ולסייע בהכנת המסמכים הנדרשים, כך שהלקוח יידרש לפחות פעולות ידניות.

החיסכון לצרכן מגיע לצד שאלות חדשות

לצד הפוטנציאל לחיסכון, השימוש הגובר ב-AI בתחום הצרכנות מעלה גם שאלות. ככל שהמערכות אוספות יותר מידע על הרגלי הקנייה של משתמשים, כך גדלה החשיבות של ניהול המידע והגנה על פרטיות הצרכנים.

בנוסף, אותם כלים שמסייעים למצוא עסקה טובה יותר יכולים גם לעודד צריכה מוגברת באמצעות המלצות מותאמות אישית והצעות שמופיעות בדיוק ברגע שבו הצרכן עשוי להיות מוכן לבצע רכישה. 

כך, למשל, נוסע שמתכנן נסיעה ללונדון עשוי לקבל המלצה להשתמש בכרטיס תשלום מסוים או להמיר מטבע בדרך שתפחית עמלות. במקביל, אותה מערכת יכולה גם להציע לו לעצור בחנות מסוימת בגלל מבצע נקודתי או להתריע על הנחה שתפוג בתוך שעות. הגבול בין שירות שנועד לחסוך כסף לבין מערכת שמעודדת רכישות נוספות מיטשטש ככל שההמלצות נעשות מדויקות ואישיות יותר.

המאבק העתידי בתחום הצרכנות הדיגיטלית לא יהיה רק על המחיר הנמוך ביותר, הוא יתמקד ביכולת של חברות להבין את הצרכן, לצפות את הצרכים שלו ולהיות נוכחות בנקודת ההחלטה שבה הוא שולף את הארנק.