10 משימות שלקוחות Pushwoosh מעבירים ל-ManyMoney (כולל פרומפטים)

אם אתם עדיין משתמשים ב-AI רק כדי לכתוב קופי לקמפיינים, הגיע הזמן לעלות רמה באוטומציה. 🤖🚀

עברנו על מאות בקשות אמיתיות שלקוחות Pushwoosh שלחו ל-ManyMoney, סוכן השיווק ה-AI שלנו. ספוילר: כתיבת קופי כמעט לא הופיעה ברשימה. מה שהם מעבירים לסוכן זו עבודת התפעול: לבנות journeys ולדבג אותם, למדוד השפעה, להוציא דוחות. בדיוק סוג העבודה שצוותי growth רזים, כמו ברוב הסטארטאפים הישראליים, לא מספיקים לעשות בעצמם.

הנה 10 שימושים אמיתיים של AI בשיווק שאפשר לאמץ כבר לקמפיין הבא. לכל אחד יש משימה, הפרומפט המדויק לסוכן שיווק ה-AI והתוצאה. העתיקו כל פרומפט והריצו אותו בחשבון שלכם.

מה סוכן שיווק AI יודע לעשות?

רוב כלי ה-AI בשיווק נותנים לכם הצעות ומשאירים לכם את כל השאר. סוכן שיווק AI עובד עם הדאטה האמיתי שלכם: הוא קורא את ה-journeys, הסגמנטים, התגים, האירועים והסטטיסטיקות של ההודעות, ואז בונה בעצמו את הסגמנט, עורך את טיוטת ה-journey או מוציא את הדוח.

אבל גם ברוב סוכני ה-AI צריך קודם להכניס את הדאטה: לחבר מקורות, להעלות קובצי export, להסביר איך הקמפיינים שלכם בנויים. ManyMoney מדלג על השלב הזה. הוא מובנה בתוך Pushwoosh, כך שהדאטה וההקשר כבר שם מהפרומפט הראשון.

לצוותי growth ו-CRM בסטארטאפים ובחברות SaaS ישראליות, שבונים מוצר לשוק הגלובלי מהיום הראשון, זה ההבדל המעשי: לא צריך פרויקט אינטגרציה או אנליסט שיכין את הדאטה לפני שאפשר לשאול שאלה. פותחים את הסוכן ושואלים.

כדי לנסות, פתחו את כפתור ה-AI Assistant ב-Control Panel (👉🏻לחצו כאן כדי להתחבר).

תארו את המשימה בשפה פשוטה, ועוזר ה-AI יכול:

• לבנות ולערוך journeys — מטיוטה ראשונה ועד תיקונים ב-flow שכבר רץ.
• ליצור סגמנטים מתיאור בשפה חופשית, ולגלות למה סגמנט מסוים חוזר ריק.
• להגדיר presets להודעות push, email, SMS ו-LINE.
• להוציא סטטיסטיקות ודוחות delivery לקמפיינים ול-journeys.
• לאבחן תקלות לפני ואחרי ההשקה — הגדרות journey, תגים, רישום מכשירים, לוגים של שליחה.
• לענות על שאלות מוצר על סמך התיעוד.

ManyMoney עובר על כל שלב ב-journey ומציע תיקונים לתנאים שהיו מונעים מהקהל להיכנס

היכנסו ל-Pushwoosh והפעילו את מצב Full Automation

שימושים של AI בשיווק להשראה: אילו משימות צוותים מעבירים ל-ManyMoney

עברנו על שיחות אמיתיות של לקוחות Pushwoosh עם ManyMoney: יותר מ-100 שיחות. הדפוס היה ברור:

• 26% עסקו ב-journeys: בנייה, בדיקה ותיקון
• 16% היו ניתוח ביצועים: holdouts, דוחות, בדיקות מדדים
• רק 5% ביקשו קופי

היחס הזה אומר הרבה. לצוותים כבר יש מספיק הודעות. מה שהם מעבירים ל-AI זה ניהול הקמפיינים — לוודא שההודעות מגיעות לאנשים הנכונים ועושות את העבודה.

אז אם ה-AI אצלכם עדיין רק כותב כותרות ל-push, אתם משאירים את החלק הכי שימושי על השולחן.

הנה 10 המשימות שחזרו הכי הרבה, עם פרומפטים שאפשר להעתיק ולהריץ כבר היום 👇🏻

לא חייבים להתחיל מהראשונה. ההמלצה שלנו לפי סוג החברה:

• B2B SaaS וסטארטאפים: התחילו במשימות 1–4. מסעות onboarding ו-activation הם המקום שבו journey שבור פוגע הכי מהר בשיפור retention באפליקציה ובצמצום churn.
• E-commerce ו-D2C: משימות 7 ו-8. סגמנטים מדויקים והעדפות ערוץ הם הבסיס לאוטומציית שיווק ל-e-commerce, משחזור עגלות נטושות ועד קמפיינים עונתיים.
• FinTech ו-HealthTech: משימות 5 ו-10. כשהודעות transactional חייבות להגיע, צריך לדעת גם שהן עובדות וגם למה הודעה מסוימת לא הגיעה.

בונים ומתקנים journeys

ב-journeys ניהול קמפיינים עם AI מחזיר את ההשקעה הכי מהר. ל-flow רב-שלבי יש עשרות הגדרות: חוקי כניסה, השהיות, פיצולים, יעדים. ערך שגוי 1 יכול לחתוך לכם את הקהל בשקט, ולא תשימו לב עד שהסטטיסטיקות יחזרו ריקות.

ManyMoney קורא, בודק ומתקן את ה-journeys שכבר רצים אצלכם, לפני שזה קורה.

1. בדיקת journey לפני השקה

מקרה לקוח: שירות mobility בנה journey רב-שלבי של lifecycle ורצה בדיקה אחרונה לפני העלייה לאוויר.

בדוק את ה-journey "[שם ה-journey]" לפני ההשקה.
עבור על כל שלב, הראה לי את מפת ההסתעפויות, ומצא תנאים שימנעו מהקהל להיכנס.

מה ManyMoney עושה: הוא עבר על ה-journey שלב אחר שלב, שרטט את מפת ההסתעפויות ומצא תאריך שפג תוקפו בתנאי הכניסה. הקהל המרכזי, הסגמנט הגדול ביותר ב-flow, לא היה נכנס אף פעם. ManyMoney הציע את התיקון ובדק את ה-journey שוב אחרי העריכה.

מה מקבלים: השקה שבורה שנתפסת לפני השליחה, ולא שבוע אחר כך מתוך עמוד סטטיסטיקות ריק.

2. טיוטת journey מהתגים שבאמת קיימים אצלכם

מקרה לקוח: אפליקציית מנויים הייתה צריכה flow תזכורות למשתמשים שהמנוי שלהם עומד להסתיים.

צור טיוטת journey שמזכירה למשתמשים שהמנוי שלהם מסתיים בקרוב.
השתמש רק בתגים שקיימים בפרויקט הזה.
השאר אותו במצב Draft ותאר מה כל בלוק עושה.

מה ManyMoney עושה: הוא בודק אילו תגים ואירועים הפרויקט באמת אוסף, בונה מהם את ה-flow ושומר אותו כטיוטה עם הערה קצרה על כל בלוק.

מה מקבלים: journey שאפשר לבדוק ב-Customer Journey Builder לפני שמשהו עולה לאוויר, בלי תגים מומצאים שנשברים ביום הראשון.

3. הוספת יעדי המרה וקבוצת ביקורת

מקרה לקוח: journey רץ כבר שבועות, ואף אחד לא יודע להגיד אם הוא עובד.

הוסף יעדי המרה וקבוצת ביקורת של 10% ל-journey "[שם ה-journey]".
הראה לי קודם את התוכנית.
בצע שינויים רק אחרי שאאשר.

מה ManyMoney עושה: הוא מגדיר אילו אירועים ייחשבו כהמרות ואיפה תשב קבוצת הביקורת, מחכה לאישור שלכם, ורק אז מחיל את השינויים.

מה מקבלים: journey שמדווח תוצאות מול baseline. מגדירים יעדי המרה פעם אחת, ולכל דוח עתידי יש למה להשוות.

4. מעקב אחרי משתמש: למה הוא עבר את כל ה-journey

מקרה לקוח: אפליקציית edtech הריצה journey של “עדכנו את האפליקציה”. משתמשים שעדיין היו עם הגרסה הישנה היו אמורים לצאת ממנו, אבל הם המשיכו עד הסוף.

עקוב אחרי המשתמש [ID] ב-journey "[שם ה-journey]" שלב אחר שלב והסבר למה הוא הגיע לסוף.

מה ManyMoney עושה: הוא עקב אחרי משתמשים אמיתיים בכל שלב ומצא את הסיבה: התג של גרסת האפליקציה הגיע אחרי שה-journey כבר בדק אותו. ManyMoney הוסיף Time Delay לפני הבדיקה ובדיקה שנייה אחריה. אחרי שהתיקון עלה לאוויר הוא מדד את התוצאה: בערך משתמש 1 מתוך 5 יוצא עכשיו כמו שצריך.

מה מקבלים: באג לוגי שנמצא על דאטה אמיתי ונסגר בשיחה 1.

📖 עוד על דיבוג flows: אנליטיקס ל-journeys: איך מוצאים ומתקנים נשירה

מודדים מה עובד

רוב הדשבורדים נותנים לכם מספרים. ואז מישהו עדיין צריך להבין מה הם אומרים.

לכן אנליטיקס הוא הדבר השני הכי נפוץ שלקוחות Pushwoosh מעבירים ל-ManyMoney. אנליסטים מקבלים הכי הרבה מאנליטיקס שיווקי עם AI כשהשאלה מדויקת: שאלה חדה נכנסת, תשובה מוכנה לפגישה יוצאת.

5. בדיקת incrementality מול קבוצת ביקורת

מקרה לקוח: צוות CRM רצה לדעת אם ה-journey של ה-lifecycle באמת הביא יותר פעולות יעד, או שהוא רק לקח קרדיט על משתמשים שהיו ממירים בכל מקרה.

נתח את ה-journey "[שם ה-journey]" מקצה לקצה והשווה בין הנמענים לקבוצת הביקורת ב-[פעולת יעד].
תגיד לי אם יש lift.

מה ManyMoney עושה: הוא השווה את מי שקיבל את ה-journey מול ה-holdout בפעולת היעד. התשובה הייתה לא נעימה: אין lift משמעותי.

מה מקבלים: החלטה לעצור את ה-journey או לבנות אותו מחדש, על בסיס incrementality מדודה ולא על בסיס open rates. תשובה לא נעימה עדיין זולה יותר מעוד רבעון של שליחת flow שלא מזיז כלום.

📖 למה holdouts חשובים: מדידת ההשפעה של הודעות עם קבוצת ביקורת

6. הופכים דוח שבועי לפרומפט 1 שחוזר על עצמו

מקרה לקוח: אנליסטית בנתה ידנית את אותו דוח שבועי: מדדים לכל שליחה חד-פעמית ולכל journey. מקרה קלאסי לדיווח שיווקי עם AI.

בנה טבלה של מדדים לכל השליחות החד-פעמיות וה-journeys עבור [תקופה].
ייצא אותה ל-CSV.

מה ManyMoney עושה: הוא בנה את הדוח, ואז תיקן את מדד ה-”sent” אחרי שהאנליסטית השוותה אותו למספרים שלה. בסוף הוא נתן לה 2 פרומפטים מוכנים להרצת הדוח לכל תקופה.

מה מקבלים: דיווח שיווקי עם AI הופך מטלה שבועית לפקודה אחת.

מכירים את הקהל: segmentation של משתמשים עם AI

segmentation מבוסס AI עובד הכי טוב כשאפשר לתאר קהל כמו שהייתם מסבירים אותו לעמית, בלי לבנות מחדש את לוגיקת הפילטרים ידנית.

לקוחות Pushwoosh משתמשים כאן ב-ManyMoney ל-2 משימות: בניית סגמנטים משפה חופשית ואיסוף הדאטה שהסגמנטים האלה תלויים בו.

7. בונים סגמנט משפה חופשית, ומתקנים סגמנט שמראה 0

מקרה לקוח: סגמנטים מורכבים לוקח זמן לבנות ידנית. ולדבג אותם כשהספירה חוזרת 0 לוקח עוד יותר.

צור סגמנט: נרשמו ב-3 החודשים האחרונים, רשומים לאימייל, פתחו אימיילים, אף פעם לא ביצעו רכישה.
אחר כך הראה לי את התנאים שנשמרו.

למה הסגמנט "[שם הסגמנט]" מראה 0?
מצא את התנאי שמסנן את כולם.

מה ManyMoney עושה: בראשון הוא מתרגם את התיאור לתנאי סגמנט ומראה לכם מה נשמר. בשני הוא עובר על התנאים אחד אחד עד שהוא מוצא את זה שמוציא את כולם.

מה מקבלים: מרעיון לקהל מאומת בשיחה 1, בלי לנחש איזה חוק AND/OR שבר את הספירה.

8. נותנים למשתמשים לסגמנט את עצמם עם סקר in-app

מקרה לקוח: אפליקציית retail רצתה לדעת דרך איזה ערוץ הלקוחות מעדיפים לשמוע ממנה: SMS, מסנג’ר או אימייל.

צור הודעת in-app ששואלת את המשתמשים איזה ערוץ תקשורת הם מעדיפים, עם בחירה מרובה.
כתוב כל תשובה לתג.

מה ManyMoney עושה. הוא בנה את הודעת ה-in-app עם השאלה, יצר את התגים והאירועים וחיבר ביניהם, כך שכל תשובה מפעילה אירוע שכותב תג.

מה מקבלים: העדפת הערוץ הופכת לסגמנט שאפשר לטרגט מיד. המשתמשים מסגמנטים את עצמם, ואתם מפסיקים לנחש באיזה ערוץ להשתמש.

לצוותים שמשלמים על כל הודעת SMS, זה גם כלי תקציבי: אתם יודעים מראש מי בכלל רוצה לקבל SMS, לפני שאתם שולחים לכולם.

פרסונליזציה ולוקליזציה

פרסונליזציה נהיית קשה יותר עם כל תנאי חדש וכל שפה חדשה: כל אחד מהם מכפיל את הקופי שצריך לכתוב ולתחזק.

לקוחות Pushwoosh מעבירים ל-ManyMoney את שני החלקים של העבודה הזאת: להתאים את ההודעה הנכונה לכל משתמש, ולשמור על הטקסט מסונכרן בכל גרסאות השפה.

9. שולחים הודעות לפי דאטה של המשתמש, בכל שפה

מקרה לקוח: אפליקציית תזונה רצתה לדחוף משתמשים שציון הבריאות הכולל שלהם יורד. ההודעה הייתה צריכה לציין את הסיבה האמיתית: קלוריות, צעדים או חלבון.

משתמשים שהציון שלהם יורד מתחת ל-[סף] צריכים לקבל הודעה לפי הסיבה: [סיבה A], [סיבה B] או [סיבה C].
מצא את האירוע הנכון וכתוב גרסה לכל סיבה.

מה ManyMoney עושה. הוא מצא את האירוע שמכיל את הציון ואת הסיבה שלו, כתב גרסת הודעה לכל סיבה וליטש את הטון בשפת האפליקציה עד שזה נשמע נכון.

לשינויים בתוכן קיים, פרומפט 1 מכסה את כל השפות:

החלף את הטקסט בתבנית "[שם התבנית]" בטקסט הזה.
אל תיגע בעיצוב.
עשה את אותו הדבר בכל גרסאות השפה.

מה מקבלים: מרעיון לקופי מוכן בשיחה 1. שימו לב: presets רב-לשוניים מכסים push, email, SMS ו-LINE. הודעות WhatsApp צריכות presets נפרדים לכל שפה — חשוב לזכור את זה אם WhatsApp הוא הערוץ המרכזי שלכם.

📖 עוד על טרגוט לפי שפה: הודעות מותאמות שפה

שומרים על הסטאפ בריא

חלק מהשאלות שגוזלות הכי הרבה זמן בצוות שיווק נשמעות פשוטות: “למה ה-push הזה לא הגיע?” התשובה בדרך כלל יושבת בלוגים ובדאטה של מכשירים שמשווקים כמעט לא פותחים.

לשאלות כאלה יש ב-Pushwoosh מצב ייעודי, Troubleshoot with ManyMoney AI. הוא בודק את הסטאפ בשבילכם וחוזר עם אבחנה בפחות מדקה.

10. מגלים למה push לבדיקה לא הגיע

מקרה לקוח: צוות שולח push לבדיקה. שום דבר לא מופיע בטלפון. זה הטוקן, הסביבה או ההגדרות? לפני שפותחים טיקט, שואלים:

בדוק למה ה-push לבדיקה לא הגיע למכשיר שלי: תסתכל על רישום המכשיר ועל לוג השליחה.

מה ManyMoney עושה. במצב troubleshooting הוא בודק את רישום המכשיר, לוגי ה-tracking, התגים והגדרות האפליקציה. אבחון מלא לוקח בדרך כלל 10–30 שניות. אם התיקון משנה משהו בחשבון שלכם, ManyMoney שואל לפני שהוא מבצע אותו. אם הסיבה נמצאת מחוץ למה שהוא רואה, הוא מנסח טיקט לתמיכה עם כל מה שמצא.

מה מקבלים: סיבה ספציפית ותוכנית תיקון, לא צ’קליסט גנרי. ואתם מקבלים אותם לפני שהתקלה הופכת לשרשור עם התמיכה.

איך צוותים כותבים פרומפטים שעובדים

לפרומפטים החזקים ביותר במדגם שלנו יש 3 הרגלים משותפים. אף אחד מהם לא דורש כישורי prompt engineering.

מתחילים עם ManyMoney

כבר עובדים עם Pushwoosh? פתחו את AI Assistant ב-Control Panel והפעילו Full Automation כדי שהסוכן יוכל לבצע שינויים בחשבון. אחר כך בחרו משימה 1 מהרשימה.

חדשים ב-Pushwoosh? הירשמו והריצו את הפרומפטים האלה על הפרויקט שלכם.