Whisperr – ქართული AI სტარტაპი, რომელიც მომხმარებლების შენარჩუნების პროცესს ინოვაციური მიდგომით ამარტივებს
You're reading 91 Georgia, an international franchise of 91 Media.
თანამედროვე ციფრულ სამყაროში მომხმარებლის მოპოვებაზე მნიშვნელოვანი და ხშირად უფრო რთული მისი შენარჩუნებაა. ციფრულ ეკოსისტემაში, სადაც კონკურენცია განსაკუთრებით მაღალია, ბიზნესმა შესაძლოა სულ რაღაც ერთ დღეში ასეულობით მომხმარებელი დაკარგოს.
ბაზრის დინამიკა გვაჩვენებს, რომ კომპანიების უმეტესობა მომხმარებლის დაკარგვაზე რეაგირებას მხოლოდ მაშინ იწყებს, როდესაც შედეგი უკვე მიღებულია: გაუქმებულია გამოწ᳥რა, შეწყვეტილია პროდუქტის გამოყენება ან არჩეულია კონკურენტი.
სწორედ ამ გამოწვევის საპასუხოდ შეიქმნა Whisperr, რომლის მიზანი ამ პროცესებში წინასწარ, ადრეულ ეტაპზე ჩართვაა.
Whisperr მომხმარებლის შენარჩუნების, ე.წ. Retention ავტონომიური AI პლატფორმაა. ის ბიზნესს ეხმარება დროულად დააფიქსიროს კონკრეტული მომხმარებელის მხრიდან სერვისისადმი ლოლიალურობის კლება. ასახოს სისტემაში მომენტი, როცა მომხმარებელი აღარ იყენებს პროდუქტს ან სერვისს ჩვეული სიხშირით, აწყდება გადახდის შეფერხებას ან სხვაგვარად მიანიშნებს, რომ შესაძლოა მალე სრულად შეწყვიტოს მისით სარგებლობა. პლატფორმა რეალურ დროში აანალიზებს მომხმარებლის ქცევას, განსაზღვრავს რისკის დონეს, იღებს გადაწყვეტილებას ჩარევის საჭიროებაზე, არჩევს ოპტიმალურ დროსა და არხს, ქმნის პერსონალიზებულ გზავნილს და შემდგომ აკვირდება შედეგებს. ეს პროცესი ხუთ ძირითად ნაბიჯად იშლება: აღმოჩენა, გადაწყვეტა, ტექსტის დაწერა, გაგზავნა, შესწავლა.
Whisperr-ის მთავარი ამოცანაა, მომხმარებლის შენარჩუნება აღარ იყოს მხოლოდ პერიოდული კამპანიებისა და დაგვიანებული რეაგირების ერთობლიობა. ის უნდა გარდაიქმნას უწყვეტ, ყოველდღიურ პროცესად, რომელიც თითოეული მომხმარებლის რეალურ ქცევას ეფუძნება.
Whisperr-ის შექმნის, მისი განვითარების, ბაზარზე პოზიციონირების და სამომავლო გეგმების შესახებ 91 სტარტაპის დამფუძნებელს და აღმასრულებელ დირექტორს, ირაკლი ელიაშვილს ესაუბრა:
"დღეს ბაზარზე მომხმარებლის ჩართულობისა (Customer Engagement) და მარკეტინგული პროცესების ავტომატიზაციის (Marketing Automation) უამრავი ძლიერი პლატფორმა არსებობს. ისინი კომპანიებს სეგმენტირების, შეტყობინებების გაგზავნისა და ავტომატური კამპანიების აწყობის ინსტრუმენტებს სთავაზობს, თუმცა ამ სისტემების სამართავად ადამიანური რესურსი კვლავ აუცილებელია – სპეციალისტმა უნდა შეამჩნიოს პრობლემა, შექმნას სეგმენტი, დაწეროს ტექსტი, შეარჩიოს დრო, გაუშვას ეს ტექსტი და გააანალიზოს შედეგები. მიუხედავად იმისა, რომ ბოლო წლებში ამ ხელსაწყოებს AI ფუნქციებიც დაემატა, უმეტესწილად ის მხოლოდ ტექსტის ან რეკომენდაციის შეთავაზებით შემოიფარგლება, საბოლოო გადაწყვეტილებასა და შესრულებაზე კი ისევ ადამიანია პასუხისმგებელი. სწორედ ამ ოპერაციული ბარიერის გადალახვაა Whisperr-ის მთავარი კონკურენტული უპირატესობა. Whisperr-ის შემთხვევაში AI მხოლოდ რეკომენდაციას არ გვთავაზობს – ის მოქმედებს. სისტემა თავად იღებს გადაწყვეტილებას წინასწარ განსაზღვრული წესებისა და შეზღუდვების ფარგლებში. ჩვენი მთავარი კონკურენტული უპირატესობა უბრალოდ უკეთესი შეტყობინების დაწერა კი არ არის, არამედ ის, რომ Whisperr მომხმარებლის შენარჩუნების სრულ ოპერაციულ ციკლს აერთიანებს ერთ სისტემაში და მნიშვნელოვნად ამცირებს ადამიანის მიერ ყოველდღიურად შესასრულებელი სამუშაოს მოცულობას".
პრაქტიკაში Whisperr-თან თანამშრომლობა ბიზნესის სპეციფიკის გაცნობით იწყება. კომპანია Whisperr-ს აწვდის ინფორმაციას თავისი პროდუქტის, მომხმარებელთა ტიპების, კომუნიკაციის სტილის, მომხმარებელთა დაკარგვის, ე.წ. Churn-ის ნიშნებისა და იმ წესების შესახებ, რომლებიც სისტემამ უნდა დაიცვას.
ამის შემდეგ ხდება სისტემის (SDK-ის ან API-ის) ინტეგრაცია. სისტემა თავად აანალიზებს ბიზნესკონტექსტს, ამოწმებს კოდის ბაზას და შემდგომ ავტომატურად ინტეგრირდება, რაც ადამიანურ რესურსს – დროსა და ენერგიას ზოგავს. პლატფორმა რეალურ დროში იღებს მომხმარებლის ქცევით მონაცემებს – ავტორიზაციას, კონკრეტული ფუნქციის გამოყენებას, კალათის მიტოვებას, გადახდის შეფერხებასა თუ აქტივობის შემცირებას. ინტეგრაციის დასრულებისთანავე, ადამიანური რესურსით კამპანიებისა და სეგმენტების აწყობის საჭიროება ქრება: სისტემა ავტომატურად აფასებს მომხმარებლის ქცევას, ამოიცნობს მაღალი რისკის შემთხვევებს და მყისიერად რეაგირებს.
შესაბამისად, იცვლება გუნდის როლიც: ყოველდღიური ოპერაციული სამუშაოს ნაცვლად, მარკეტინგისა და CRM-ის სპეციალისტები სტრატეგიულ პრიორიტეტებსა და სისტემის მუშაობის ჩარჩოებს განსაზღვრავენ. მარტივად რომ ვთქვათ, ბიზნესის ადამიანური რესურსი კამპანიების ხელით მართვიდან პროცესების ზედამხედველობაზე გადადის.
როგორც ირაკლი ელიაშვილი განმარტავს, სისტემა მოქმედებს არა თვითნებურად, არამედ ბიზნესის მიერ დაწესებული მკაცრი წესებისა და ჩარჩოების ფარგლებში:
"ჩვენ არ გვჯერა ავტონომიურობის, რომელსაც საზღვრები არ აქვს. სწორედ ადამიანი განსაზღვრავს ბიზნესის მიზნებს, ბრენდის ხმას, ე.წ. Tone of Voice-ს, დაშვებულ თუ აკრძალულ ფორმულირებებს, საკომუნიკაციო არხებს, შეტყობინებების სიხშირეს, უმოქმედობის საათებს (Quiet Hours), შეთავაზებების ლიმიტებსა და სამართლებრივ შეზღუდვებს. Whisperr მხოლოდ ამ წინასწარ დადგენილ ჩარჩოში მოქმედებს. ამასთან, ადამიანს ნებისმიერ მომენტში აქვს შესაძლებლობა, შეაჩეროს სისტემა, გათიშოს ცალკეული სტრატეგია, შეცვალოს საზღვრები ან გადახედოს შედეგებს. განსაკუთრებით საწყის ეტაპზე, კომპანიას შეუძლია შეინარჩუნოს უფრო მაღალი კონტროლი და შეტყობინებები წინასწარ დაამტკიცოს, სანამ პლატფორმა სრულ ავტონომიურ რეჟიმზე გადავა. AI-ის ავტონომიურობა მთავრდება იქ, სადაც კომპანიის სტრატეგიული, ეთიკური, სამართლებრივი და ბრენდის იმიჯიდან გამომდინარე პასუხისმგებლობა იწყება. Whisperr-ის მიზანი არა ბიზნესის მენეჯმენტის ჩანაცვლება, არამედ იმ განმეორებადი ოპერაციული გადაწყვეტილებების საკუთარ თავზე აღებაა, რომელთა ხელით შესრულებაც ათასობით მომხმარებლისთვის ადამიანს პრაქტიკულად არ შეუძლია".
Whisperr-ის შემთხვევაში სამიზნე აუდიტორია მკაფიოდ არის განსაზღვრული: ის იმ ბიზნესებზეა მორგებული, რომელთა ფინანსური სტაბილურობა პირდაპირ უკავშირდება მომხმარებლის გრძელვადიან ლოიალობას. როგორც ირაკლი ელიაშვილი აღნიშნავს, პლატფორმა ყველაზე ეფექტიანად იმ კომპანიებში მუშაობს, სადაც პროცესების ავტომატიზაცია ადამიანური რესურსის დეფიციტს ავსებს.
"ჩვენი მთავარი მომხმარებელია ბიზნესი, რომლის შემოსავალიც მომხმარებლის განმეორებით აქტივობაზეა დამოკიდებული. ეს შეიძლება იყოს SaaS კომპანია, subscription მოდელზე მომუშავე აპლიკაცია, e-commerce ბრენდი, ციფრული კონტენტის წევრობის მოდელი, ფინტექ-პროდუქტი თუ მობილური თამაში. საუკეთესო შესაბამისობა გვაქვს კომპანიებთან, რომლებსაც უკვე ჰყავთ მომხმარებლების მნიშვნელოვანი ბაზა და აქვთ შესაბამისი მონაცემები, თუმცა retention-ის პროცესი ან საერთოდ არ იმართება, ან რამდენიმე სხვადასხვა ინსტრუმენტსა და ადამიანურ რესურსზეა დამოკიდებული", – განმარტავს Whisperr-ის დამფუძნებელი.
ხშირად ტექნოლოგიურ სამყაროში ყველაზე წარმატებული პროდუქტები იქმნება არა ბაზრის კვლევების, არამედ იმ რეალური, ყოველდღიური გამოცდილების გაანალიზების შედეგად, რომლებსაც დამფუძნებლები საკუთარ პროფესიულ საქმიანობაში აწყდებიან. Whisperr-ის ისტორიაც სწორედ ასეთია.
"განათლებით ფიზიკოსი და მათემატიკოსი ვარ. ნიუ-იორკის უნივერსიტეტი (NYU) დავამთავრე, თუმცა ჩემი პროფესიული გზა ეტაპობრივად პროდუქტის, ოპერაციების, მომხმარებლის გამოცდილებისა (UX) და ბიზნესის ზრდის მიმართულებით განვითარდა. წლების განმავლობაში ვმუშაობდი ციფრული პროდუქტების შექმნასა და გუნდების მართვაზე, რის შემდეგაც Hotcard-ში COO-სა და Head of Product-ის პოზიცია დავიკავე. Hotcard-მა მომცა შესაძლებლობა, პროდუქტის მართვის სრული ციკლი დამენახა – მომხმარებლის მოზიდვიდან და ტექნოლოგიური განვითარებიდან დაწყებული, ფინანსური შედეგებითა და retention-ით დამთავრებული. სწორედ იქ მივხვდი, რომ წარმატებული პროდუქტი მხოლოდ ახალი ფუნქციების დამატება არ არის – მთავარი გამოწვევა ისაა, რამდენად დიდხანს ინარჩუნებ მომხმარებელს და რამდენად ხშირად იღებს ის რეალურ ღირებულებას. მომხმარებლებს ეფექტიანად ვიძენდით, თუმცა მათი აქტიურობის შენარჩუნება ბევრად უფრო რთული აღმოჩნდა. გვქონდა მონაცემებიც და სხვადასხვა ხელსაწყოც, მაგრამ რეალური სამუშაო კვლავ ხელით სრულდებოდა – ყოველ კვირას საათებს ვხარჯავდით სეგმენტების შექმნაზე, კამპანიების წერასა და შედეგების ანალიზზე. ხშირად, სანამ პრობლემას აღმოვაჩენდით და რეაგირებას მოვახდენდით, მომხმარებლების მნიშვნელოვანი ნაწილი უკვე დაკარგული გვყავდა", – განმარტავს ირაკლი ელიაშვილი.
სწორედ ამ გამოწვევებთან გამკლავების პროცესში გაჩნდა Whisperr-ის იდეა, რომელიც თავდაპირველად დამოუკიდებელ სტარტაპად მოიაზრებოდა. მიზანი Hotcard-ის შიდა ოპერაციული პრობლემის გადაჭრა იყო. პირველი ხედვაც მარტივი იყო: სისტემას ავტომატურად უნდა შეემჩნია არააქტიური მომხმარებელი და მისთვის შეტყობინება გაეგზავნა.
თუმცა, განვითარების პროცესში გუნდი მივხვდა, რომ რეალური შესაძლებლობა გაცილებით მასშტაბური იყო.
"პრობლემის გადაჭრა მხოლოდ შეტყობინების გაგზავნაში არ მდგომარეობდა. საჭირო იყო გადაწყვეტილების სრული ციკლის ავტომატიზაცია – როდის ჩავერიოთ, ვისთან, რა გზავნილით, რომელ არხზე და რა ვისწავლოთ მიღებული შედეგიდან. ასე გადაიქცა შიდა ავტომატიზაციის ინსტრუმენტი დამოუკიდებელ, გლობალურ AI-პროდუქტად. შესაბამისად, Whisperr ჩემი პროფესიული გზის ბუნებრივ გაგრძელებად იქცა. მან ერთიანობაში მოიყვანა ტექნოლოგიური აზროვნება, პროდუქტის მართვა, ოპერაციული გამოცდილება და ის კონკრეტული გამოწვევა, რომლის წინაშეც საქმიანობისას პირადად აღმოვჩნდი", – ამბობს Whisperr-ის აღმასრულებელი დირექტორი.
ტექნოლოგიური პროდუქტის შექმნისას, იდეიდან რეალობამდე მიმავალი გზა უამრავი გამოწვევით არის სავსე. Whisperr-ის გუნდისთვის საწყისი ეტაპი არა მხოლოდ ტექნიკურ გამოწვევებთან გამკლავებას, არამედ საკუთარი ხედვის გადაფასებასა და ბაზრის რეალურ საჭიროებებზე მორგებას ნიშნავდა.
"პირველი გამოწვევა ტექნოლოგიური ხასიათის იყო: მომხმარებლის ქცევის რეალურ დროში დამუშავება და სხვადასხვა სისტემის ერთიან ციკლად დაკავშირება გაცილებით რთულია, ვიდრე უბრალოდ AI-ის საშუალებით ტექსტის გენერირება. მეორე გამოწვევა ნდობა იყო. კომპანიამ Whisperr-ს არა მხოლოდ მონაცემებზე წვდომა უნდა მისცეს, არამედ მომხმარებელთან კომუნიკაციის გარკვეული პასუხისმგებლობაც უნდა გადააბაროს. ამისთვის მხოლოდ კარგი დემოვერსია არ არის საკმარისი – საჭიროა გამჭვირვალე გადაწყვეტილების ლოგიკა, კონტროლის მექანიზმები და გაზომვადი შედეგები. მესამე გამოწვევა ფოკუსს უკავშირდება. AI პროდუქტებში ძალიან მარტივია, ერთდროულად ყველაფრის გაკეთება სცადო. ჩვენ მოგვიწია ზუსტად განგვესაზღვრა, ვის ვემსახურებით და რომელი პრობლემის გადაწყვეტა შეგვიძლია დღეს ყველაზე კარგად.
ამ გამოცდილებამ ჩვენი სტრატეგია უფრო პრაქტიკული გახადა. თავდაპირველად უფრო მასშტაბურ პლატფორმაზე ვფიქრობდით. ახლა გაცილებით მკაფიოდ ვამბობთ, რომ Whisperr პირველ ეტაპზე შექმნილია ზრდის ეტაპზე მყოფი subscription, SaaS და ციფრული ბიზნესებისთვის, რომლებსაც მომხმარებლის შენარჩუნების პრობლემა აქვთ, მაგრამ არ ჰყავთ დიდი lifecycle ან CRM გუნდი. ასევე მივხვდით, რომ სწრაფი საერთაშორისო გაფართოება მხოლოდ ტექნოლოგიის არსებობას არ ნიშნავს. საჭიროა ადგილობრივი და საერთაშორისო პრაქტიკისა და ქეისების შესწავლა, მომხმარებლის ნდობა და დადასტურებული ინტეგრაციის პროცესი".
ნებისმიერი სტარტაპის წარმატების მიღმა, ტექნოლოგიასთან ერთად, ყოველთვის დგას გუნდი – ადამიანები, რომელთაც საერთო ხედვა აერთიანებთ. ირაკლი ელიაშვილთან ერთად Whisperr-ის თანადამფუძნებლები არიან გიორგი ჯღენტი – Cursor-ის ერთადერთი ოფიციალური წარმომადგენელი საქართველოში და დავით გუჯეჯიანი, რომელსაც პროდუქტის არქიტექტურისა და სკალირებადი ბექენდ პროცესების აწყობის მრავალწლიანი გამოცდილება აქვს.
"Whisperr-ის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა ის არის, რომ გუნდის ბირთვს ერთად მუშაობის გამოცდილება უკვე ჰქონდა. ჩვენ არ ვართ გუნდი, რომელიც მხოლოდ კონკრეტული სტარტაპის იდეის გარშემო შემთხვევით შეიკრიბა. ჩვენი ძირითადი წევრები Hotcard-ის შექმნასა და განვითარებაზე ერთად მუშაობდნენ და უკვე გავლილი გვაქვს პროდუქტის გაშვების, მომხმარებლების მოზიდვის, ტექნიკური პრობლემების, ოპერაციული ზრდისა და რთული გადაწყვეტილებების მიღების გამოცდილება. გუნდში ასევე გვყავს ახალგაზრდა ანალიტიკოსები და სტაჟიორები, რომლებმაც მონაცემთა ანალიზის მიმართულებით შესაბამისი მომზადება გაიარეს და აქტიურად არიან ჩართულები კვლევაში, go-to-market პროცესებსა და საორგანიზაციო ამოცანებში. ჩვენთვის გუნდის მთავარი ღირებულებებია პასუხისმგებლობა, სწრაფად სწავლის უნარი და პრობლემის ბოლომდე მიყვანა. AI-სტარტაპში კონკრეტული ტექნოლოგიის ცოდნა მნიშვნელოვანია, მაგრამ კიდევ უფრო მნიშვნელოვანია უნარი, სწრაფად შეისწავლო ახალი მიმართულება და მიღებული ცოდნა რეალურ პროდუქტად გარდაქმნა", – აღნიშნავს ირაკლი ელიაშვილი 91-თან საუბრისას.
იდეიდან რეალურ, წარმატებულ პროდუქტამდე მიმავალ გზაზე Whisperr-მა უკვე მნიშვნელოვანი ეტაპები გაიარა. Whisperr-ის ძირითადი ტექნოლოგიური არქიტექტურა უკვე შექმნილია – პირველი საპილოტე ინტეგრაცია 19 კომპანიაში დაინერგა და ჯამში 200 000 მომხმარებლის ქცევით მონაცემზე მუშაობს. ამ გარემოში სისტემა უკვე ახორციელებს პერსონალიზებულ ჩარევებს, ყოველგვარი ხელით აწყობილი კამპანიების გარეშე.
ამ ეტაპზე სტარტაპის გუნდის მთავარი ფოკუსი არის ინტეგრაციის გამარტივებაზე, ახალი საპილოტე პარტნიორების დამატებაზე, გადაწყვეტილებების გამჭვირვალობასა და პირველ განმეორებად Case Study-ებზე. Whisperr-ს მხარს უჭერენ ისეთი საერთაშორისო ვენჩურული ფონდები და აქსელერატორები, როგორებიცაა 500 Global / 500 Eurasia და Antler. პარალელურად, Whisperr ემზადება უფრო მასშტაბური საჯარო გაშვებისთვის და პროდუქტის Product Hunt-ზე წარსადგენად.
ბაზრის ათვისებას Whisperr ეტაპობრივად გეგმავს. პირველ რიგში, გუნდის მიზანია საქართველოში ძლიერი პრეცედენტები შექმნას, პარალელურად კი კომპანია ცენტრალური და აღმოსავლეთ ევროპის, ბალტიისპირეთისა და საერთაშორისო SaaS კომპანიების მიმართულებით მუშაობს. შემდეგი ნაბიჯი დასავლეთ ევროპის ბაზრის უფრო სისტემური და აქტიური ათვისება იქნება. ასევე იგეგმება საერთაშორისო seed-რაუნდის მომზადება.
"ჩვენი მთავარი პრიორიტეტი მხოლოდ კაპიტალის მოზიდვა არ არის. მომდევნო 18-24 თვის განმავლობაში მაქსიმალურ ყურადღებას დავუთმობთ პროდუქტსა და იმ საფუძვლის შექმნას, რომელზეც შესაძლებელი იქნება თავისი დარგის განმსაზღვრელი, ე.წ. Category-defining კომპანიის აშენება. ჩვენი გრძელვადიანი ხედვაა, რომ Whisperr გახდეს ავტონომიური customer retention-ის სტანდარტი – სისტემა, რომელიც ბიზნესს მხოლოდ პრობლემის შესახებ კი არ ატყობინებს, არამედ დროულად და პასუხისმგებლობით მოქმედებს მის გადასაჭრელად", – ირაკლი ელიაშვილი.
ინტერვიუს ბოლოს, 91-ის კითხვაზე, თუ რა განსაზღვრავს დღეს ტექნოლოგიური, განსაკუთრებით კი AI სტარტაპის წარმატებას, ირაკლი ელიაშვილი გვპასუხობს, რომ თანამედროვე სამყაროში მხოლოდ ინოვაციური ტექნოლოგია საკმარისი აღარ არის – მთავარი ღირებულება მის პრაქტიკულ გამოყენებასა და მომხმარებლის ნდობაშია.
"დღეს AI ტექნოლოგიაზე წვდომა აღარ წარმოადგენს ცალკეულ კონკურენტულ უპირატესობას. თითქმის ნებისმიერ გუნდს შეუძლია გამოიყენოს ძლიერი მოდელი და რამდენიმე კვირაში შთამბეჭდავი დემოვერსია შექმნას. ნამდვილი განსხვავება სწორედ იქ იწყება, სადაც ეს დემო რეალურ ბიზნესპროცესად უნდა იქცეს. ჩემი აზრით, წარმატებას რამდენიმე ფუნდამენტური ფაქტორი განსაზღვრავს:
რეალური და ძვირადღირებული პრობლემის არჩევა: პროდუქტი უნდა აგვარებდეს იმ გამოწვევას, რომლის გადაჭრისთვისაც მომხმარებელი მზად არის შეცვალოს თავისი ჩვეული ქცევა და გადაიხადოს ღირებულება.
მომხმარებელთან სიახლოვე: AI სტარტაპები ხშირად თავად მოდელზე უფრო მეტს საუბრობენ, ვიდრე მომხმარებელზე. საბოლოო ჯამში კი მომხმარებელს არ აინტერესებს, რომელი კონკრეტული მოდელი გამოიყენე – მას მხოლოდ მიღებული შედეგი აინტერესებს.
ნდობა: განსაკუთრებით ავტონომიური AI პროდუქტების შემთხვევაში, საკმარისი არ არის უბრალოდ თქვა, რომ სისტემა ჭკვიანია. მკაფიოდ უნდა აჩვენო, რატომ მიიღო მან ესა თუ ის გადაწყვეტილება, რა საზღვრებში მოქმედებს და როგორ არის შესაძლებელი მისი გაკონტროლება.
დისტრიბუცია: ტექნოლოგია მარტივად და სწრაფად კოპირდება, მაგრამ მომხმარებლებთან ურთიერთობები, წარმატებული case study-ები, ბრენდი და ბაზარზე წვდომა გაცილებით რთულად იქმნება.
დაბოლოს, წარმატებას განსაზღვრავს გუნდის შესრულების უნარი – თუ რამდენად სწრაფად შეუძლია მას მომხმარებლის უკუკავშირის მიღება, შეცდომების აღიარება და პროდუქტის უწყვეტ რეჟიმში გაუმჯობესება".
