Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Interview-Serie

Dr. Grigori Melnik ist ein erfahrener Technologie-Manager mit mehr als 25 Jahren Erfahrung in der Förderung von Produktinnovationen und Wachstum bei Unternehmen wie Microsoft (MSFT ), Splunk, MongoDB (MDB ), Tricentis und Cribl. Er hat Plattform-Transformationen geleitet, kategorie-definierende Produkte lanciert und Teams in allen Wachstumsstadien skaliert. Dr. Melnik hält einen Ph.D. in Informatik von der University of Calgary und bringt zu Amperity eine Leidenschaft für technische Exzellenz, AI-Innovationen und den Aufbau von hochwirksamen Produktorganisationen.

Amperity ist ein Technologie-Unternehmen, das eine AI-gestützte Customer-Data-Cloud-Plattform anbietet, die darauf ausgelegt ist, fragmentierte Kunden-Daten in vertrauenswürdige Profile zu vereinen, hochwertige Chancen zu identifizieren und Kampagnen über alle Kanäle zu aktivieren. Ihre Lösungen konzentrieren sich auf Identitätslösung, Daten-Einbindung und Echtzeit-Aktivierung, was es Marken ermöglicht, diverse Datenquellen zu integrieren, AI-gesteuerte Analysen durchzuführen und gezielte Zielgruppen an nachgelagerte Systeme zu senden. Das Unternehmen betont Flexibilität, indem es direkte Verbindungen zu großen Data-Warehouse-Plattformen unterstützt und die Einhaltung wichtiger Sicherheitsstandards wie SOC 2, DSGVO und HIPAA sicherstellt.

Sie haben die Produkt- und Technologie-Strategie bei Unternehmen wie Tricentis, MongoDB und Codility geleitet, bevor Sie zu Amperity kamen. Wie haben diese Erfahrungen Ihre Herangehensweise an den Aufbau und die Skalierung von AI-gesteuerten Plattformen wie Real-Time-Profils geprägt?

Ich bin von Natur aus ein Enthusiast für ungelöste Probleme. Bei Amperity tun wir genau das. Meine Erfahrungen in vorherigen Organisationen haben mich gelehrt, wie wichtig Flexibilität, reibungslose Integration über Ökosysteme hinweg und starke Daten-Governance sind.

Diese Lektionen haben unsere Herangehensweise an Real-Time-Profils direkt geprägt. Wir haben die Fähigkeit entwickelt, das älteste Kompromiss der Branche – Geschwindigkeit vs. Genauigkeit – zu beenden, indem wir historische Identität mit Unter-Second-Streaming in einer einzigen, verwalteten Architektur vereinen. Wir haben sichergestellt, dass die Plattform die Betriebsmodelle der Kunden vereinfacht, anstatt sie zu komplizieren. Wir haben unsere AI-gesteuerte Identitäts-Fundierung erweitert, um Echtzeit- und historische Daten innerhalb einer einzigen Architektur zu vereinen, mit einem Identitäts-Graphen, einer Zugriffskontroll-Schicht und konsistenter Linie und Prüfbarkeit.

Welche spezifische Lücke oder Marktnachfrage hat Amperity dazu veranlasst, Real-Time-Profils zu entwickeln, und wie definiert es das Gleichgewicht zwischen Daten-Geschwindigkeit und -Genauigkeit neu?

Die meisten Customer-Data-Plattformen (CDPs) zwingen Teams, zwischen schnellem Handeln auf Basis von oberflächlichen, ereignis-basierten Daten oder genauen Handlungen auf Basis von Profilen, die Stunden oder Tage alt sind, zu wählen. Amperitys Real-Time-Profils entfernen diesen Kompromiss, indem sie kontinuierlich Live-Signale mit der vollständigen Kunden-Historie verbinden, sodass Marken einen Einzelnen im exakten Moment der Interaktion erkennen und mit Kontext reagieren können. Das Ergebnis ist Daten, die vollständig und aktuell sind, bereit, um In-Session-Personalisierung und Ereignis-Trigger-Journeys mit echtem Geschäftseinfluss zu betreiben.

Indem wir Batch- und Streaming-Daten in einem Profil kombinieren, gehen wir über “schnell, aber unvollständig” oder “vollständig, aber spät” hinaus. Es handelt sich um eine einzige, kontinuierlich aktualisierte Kunden-Ansicht, die es Marketings- und Service-Teams ermöglicht, nächste Schritte auf die Geschwindigkeit der Absicht ohne Genauigkeits-Opfer zu orchestrieren.

Können Sie uns durch die technischen Grundlagen der Vereinigung von historischen und Streaming-Daten in ein einziges, kontinuierlich aktualisiertes Kunden-Profils führen?

Wir haben einen einheitlichen Daten-Fluss mit drei koordinierten Schichten aufgebaut: Einbindung von rohen JSON-Ereignissen aus jeder Quelle, kontinuierliche Verarbeitung in einem verteilten Daten-Fluss-Engine und einem Live-Profilspeicher, der Millisekunden-Lookups über unsere Profil-API unterstützt. Jedes neue Klicken, Buchen oder Treue-Änderung wird gegen den gleichen AI-gesteuerten Identitäts-Graphen abgestimmt, der unsere Batch-Pipelines regiert, was bedeutet, dass es kein separates Identitäts-Modell, keine doppelte Wartung, keine Schema-Drift gibt.

Kritisch ist, dass “Identität in Bewegung” jedes Ereignis an das dauerhafte, genähte Profil bindet, wenn es eintritt. Dies ermöglicht die sofortige Anreicherung von Attributen, kontinuierliche Segmentierung und Ereignis-Trigger-Aktivierung mithilfe von Journeys oder APIs, während Linie, Zugriffskontrollen und Prüfbarkeit über analytische und operative Workloads hinweg erhalten bleiben.

<strong)Viele Unternehmen kämpfen darum, Echtzeit-Personalisierung zu operationalisieren. Welche sind die größten Herausforderungen, denen Marken gegenüberstehen, und wie löst Amperity sie?

Verbraucher erwarten jetzt, dass jede Marken-Interaktion ein Echtzeit-Verständnis ihrer Absicht, Vorlieben und Geschichte widerspiegelt, sofort. Doch die meisten Organisationen sind durch fragmentierte Daten-Systeme und verzögerte Einblicke eingeschränkt, was es ihnen schwer macht, im Moment zu reagieren. Das Ergebnis ist oft Personalisierung, die sich generisch oder unabhängig von Kunden-Bedürfnissen anfühlt.

Die Überbrückung dieser Lücke erfordert mehr als nur schnellere Technologie; es erfordert einen einheitlichen Ansatz für Daten und Entscheidungen. Bei Amperity haben wir uns darauf konzentriert, dieses systemische Problem zu lösen, indem wir es Marken ermöglichen, historisches Wissen und Live-Kontext zusammenzubringen, sodass jede Interaktion zeitlich, relevant und mit der Kunden-Reise verbunden sein kann. Mit Real-Time-Profils können Marken In-Session-Personalisierung und Ereignis-Trigger-Journeys aus der gleichen verwalteten Wahrheitsquelle betreiben, was Momente wie Warenkorb-Abandon, Treue-Änderungen oder Check-ins in zeitlich relevante Aktionen umwandelt.

Wie verbessert die Integration von AI und maschinellem Lernen die Präzision oder Vorhersage-Fähigkeiten von Real-Time-Profils?

AI ist das Rückgrat unserer Identitätslösung-Fähigkeiten, was bedeutet, dass Live-Ereignisse mit dem richtigen Kontext, wie Lebenszeit-Wert, Zustimmung und Treue, innerhalb von Millisekunden verknüpft werden. Diese präzise Verknüpfung hebt jede nachgelagerte Entscheidung: Segmente werden neu berechnet, wenn sich die Daten ändern, Profil-Attribute werden sofort angereichert, und Journeys werden auf Basis des vollständigen Kunden, nicht isolierter Ereignisse, ausgelöst.

Auf lange Sicht legen Real-Time-Profils die Grundlage für AI-Agents, die mit Live-Kontext arbeiten, indem sie über sich entwickelnde Profile nachdenken, Erkenntnisse aufdecken und automatisch nächste Schritte auslösen. Die Kombination aus AI-gelöster Identität und Streaming-Kontext ist es, was wahre Ein-zu-Ein-Personalisierung im großen Maßstab ermöglicht.

Aus Ihrer Sicht, wie spielen Datenschutz-Regulierungen und Daten-Governance bei der Entwicklung von Echtzeit-Personalisierung-Systemen eine Rolle?

Indem wir unsere bestehende Customer-Data-Cloud in Streaming erweitern, behalten wir einen verwalteten Profil-Speicher für analytische und operative Anwendungsfälle bei. Diese Kohärenz hilft dabei, Einhaltung und Prüfbarkeit sicherzustellen, während sie Unter-Second-Aktivierungen ermöglicht.

Genau so wichtig ist es, dass Real-Time-Profils Marken ermöglichen, auf ihre eigene First-Party-Daten als vertrauenswürdige Grundlage für Personalisierung zu vertrauen. Jedes Live-Signal ist mit verifizierten, Zustimmung-basierten Kunden-Daten verbunden, sodass Marken mit Vertrauen handeln können, dass ihre Einblicke und Aktivierungen mit Datenschutz-Erwartungen und regulatorischen Standards übereinstimmen. Die gleichen Richtlinien und Kontrollen, die historische Profile regieren, regieren Live-Aktualisierungen, was Marken Unmittelbarkeit verschafft, während sie das Vertrauen und die starke Sicherheits-Haltung benötigen, um bedeutsame, konforme Personalisierung zu ermöglichen.

Wie bereitet sich Amperity auf eine Zukunft vor, in der personalisierte Inhalte autonom generiert und in Echtzeit geliefert werden könnten?

Generative AI ist nur so gut wie die Daten, die sie antreiben. Real-Time-Profils bieten den notwendigen Live-, Identitäts-gelösten Kontext, sodass generative Systeme Inhalte anpassen können, um zu wissen, wer der Kunde ist und was er gerade tut. Unsere Architektur ermöglicht es AI-Agents, über kontinuierlich sich entwickelnde Profile nachzudenken und nächste Schritte automatisch auszulösen, was Insight zu Aktivierung automatisch verbindet.

Wenn Inhalts-Generierung autonomer wird, wird der entscheidende Faktor von “Können wir es erstellen?” zu “Sollten wir es jetzt für diesen Kunden erstellen, angesichts seiner Geschichte und aktuellen Absicht?” wechseln. Unsere Echtzeit-, Identitäts-Profile beantworten dies mit Präzision und Governance, was sichere, relevante und messbare Erfahrungen ermöglicht.

Welche Branchen oder vertikalen Bereiche sehen Sie als diejenigen, die in naher Zukunft am meisten von dieser Technologie profitieren werden, und warum?

Während alle Consumer-Marken von Echtzeit-Personalisierung profitieren, sehen Reise-, Fluggesellschaften-, Einzelhandels- und Finanzdienstleistungs-Unternehmen unmittelbare Gewinne, da Intent-Fenster kurz sind und Kontext wichtig ist. Denken Sie an Upgrades bei der Eincheckung, Neupreisung abgebrochener Buchungen, personalisierte Sortierreihenfolge und Pakete oder Karten-Angebote, die an On-Site-Verhalten ausgerichtet sind.

Diese vertikalen Bereiche operieren bereits Omnichannel-Journeys mit hohen Einsätzen für Timing, Relevanz und Service-Geschwindigkeit und -Genauigkeit. Indem sie historische Identität und Live-Signale vereinen, können sie flüchtige Momente in Umsatz und Treue umwandeln und Engagement in Konversionen in Echtzeit umwandeln.

Als Chief Product Officer, wie messen Sie den Erfolg einer Veröffentlichung wie Real-Time-Profils jenseits der technischen Leistung – in Bezug auf Benutzer-Adoption oder Geschäftseinfluss?

Wir messen Erfolg anhand von Kunden-Ergebnissen und -Adoption, einschließlich schnellerer Zeit bis zum Wert für In-Session-Personalisierung, erhöhter Konversions- und Engagement-Raten und verbesserter Service-Metriken über alle Touchpoints hinweg. Unsere Kunden haben Ergebnisse wie 2-mal höhere Konversionen aus personalisierten Journeys, Millionen neuer hochwertiger Prospekte, die außerhalb von Treue-Programmen identifiziert wurden, und schnellere, persönlichere Service-Erfahrungen erzielt.

Operativ achte ich auch auf Vereinfachungssignale wie weniger Tools zur Wartung, engerer Ausrichtung zwischen Marketing-, Daten- und Service-Teams. Wenn das gleiche Profil sowohl Analytics als auch Aktivierung ohne doppelte Integrationen oder Daten-Pipelines antreibt, sehen Sie dauerhafte Adoption und kumulativen Return on Customer Data.

Schließlich, wie sehen Sie die Rolle des CPO sich entwickeln, wenn AI zentral für Kunden-Engagement und Unternehmens-Wachstums-Strategien wird?

Der moderne CPO muss der Integrator von Produkt, Daten und Go-to-Market-Ergebnissen sein – Eigentümer des Was und Warum des Produkts, das Signale in Wert umwandelt. In der Welt von AI muss der CPO auch das Wie besitzen – wie Intelligenz in jeden Workflow, jede Interaktion und jede Entscheidung eingebettet wird. Es erfordert auch die Architektur für Identität, Governance und Echtzeit-Aktion in einer kohärenten Lösung, sodass Teams Erfahrungen im Tempo des Kunden liefern können.

Dies bedeutet, Produktions-Management mit Data-Science, Infrastruktur, Marketing, Kunden-Erfolg und ethischer AI-Governance zu kombinieren, um sicherzustellen, dass die Differenzierung des Unternehmens nicht nur aus Funktionen, sondern aus Lern-Systemen resultiert, die sich kontinuierlich an Benutzer und Märkte anpassen. Wir wechseln von Roadmaps zu Verstärkungs-Schleifen – unser Erfolg besteht nicht darin, Veröffentlichungen zu versenden, sondern darin, Experimentier-, Lern- und Verfeinerungs-Zyklen zu beschleunigen, die sowohl das Produkt als auch die Kunden-Beziehung stärken.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Amperity besuchen.