Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Série d’entretiens

Dr. Grigori Melnik est un dirigeant expérimenté dans le domaine de la technologie, avec plus de 25 ans d’expérience dans la conduite de l’innovation et de la croissance des produits dans des entreprises telles que Microsoft (MSFT ), Splunk, MongoDB (MDB ), Tricentis et Cribl. Il a dirigé des transformations de plateformes, lancé des produits définissant des catégories et fait évoluer des équipes à tous les stades de la croissance. Dr. Melnik est titulaire d’un doctorat en informatique de l’Université de Calgary et apporte à Amperity une passion pour l’excellence en ingénierie, l’innovation dans l’IA et la construction d’organisations de produits à forte incidence.

Amperity est une entreprise de technologie qui propose une plateforme de cloud de données client alimentée par l’IA, conçue pour unifier les données client fragmentées en profils fiables, identifier les opportunités à forte valeur et activer les campagnes sur tous les canaux. Ses solutions se concentrent sur la résolution d’identité, l’ingestion de données et l’activation en temps réel, permettant aux marques d’intégrer diverses sources de données, d’effectuer des analyses pilotées par l’IA et d’envoyer des audiences ciblées aux systèmes en aval. L’entreprise met l’accent sur la flexibilité en soutenant les connexions directes avec les principales plates-formes d’entrepôt de données et en respectant les normes de sécurité clés telles que SOC 2, RGPD et HIPAA.

Vous avez dirigé la stratégie produit et technologique dans des entreprises comme Tricentis, MongoDB et Codility avant de rejoindre Amperity. Comment ces expériences ont-elles façonné votre approche de la construction et de la mise à l’échelle de plateformes alimentées par l’IA comme les profils en temps réel ?

Par nature, je suis un enthousiaste des problèmes non résolus. Chez Amperity, nous faisons exactement cela. Mes expériences dans des organisations précédentes ont façonné ma façon de penser à la mise à l’échelle des plateformes tout en répondant aux besoins de ses utilisateurs. Ces leçons incluent l’importance de la flexibilité, de l’intégration sans friction à travers les écosystèmes et d’une solide gouvernance des données.

Ces leçons ont directement façonné notre approche des profils en temps réel. Nous avons conçu cette fonctionnalité pour mettre fin au plus ancien compromis de l’industrie — vitesse vs. précision — en unifiant l’identité historique avec le streaming en temps réel dans une architecture unique et gérée. Nous nous sommes assurés que la plateforme simplifie les modèles d’exploitation des clients, plutôt que de les compliquer. Nous avons étendu notre fondation d’identité alimentée par l’IA pour unifier les données en temps réel et historiques dans une seule architecture, en utilisant un seul graphique d’identité, une seule couche de contrôle d’accès et une traçabilité cohérente.

Quel écart spécifique ou demande du marché a motivé Amperity à développer les profils en temps réel, et comment redéfinit-il l’équilibre entre vitesse et précision des données ?

La plupart des plates-formes de données client (CDP) obligent les équipes à choisir entre agir rapidement sur des données superficielles ou agir avec précision sur des profils qui sont hors délai. Les profils en temps réel d’Amperity éliminent ce compromis en joignant en continu les signaux en temps réel avec l’historique complet du client, de sorte que les marques puissent reconnaître un individu au moment exact de l’engagement et répondre avec du contexte. Le résultat est des données complètes et actuelles, prêtes à alimenter la personnalisation en session et les parcours déclenchés par événement avec un impact commercial réel.

En résumé, en combinant le traitement par lots et le streaming en un seul profil, nous allons au-delà de « rapide mais partiel » ou « complet mais en retard ». Il s’agit d’une vue client unique et constamment mise à jour qui permet aux marketeurs et aux équipes de service d’orchestrer les meilleures actions suivantes à la vitesse de l’intention sans sacrifier la précision.

Pouvez-vous nous guider à travers les fondements techniques de l’unification des données historiques et de streaming en un seul profil client mis à jour en continu ?

Nous avons construit un flux de données unifié avec trois couches coordonnées : l’ingestion d’événements JSON bruts à partir de n’importe quelle source, le traitement continu dans un moteur de flux de données distribué et un magasin de profils en temps réel qui prend en charge les recherches en millisecondes via notre API de profil. Chaque nouveau clic, réservation ou changement de fidélité est réconcilié avec le même graphique d’identité alimenté par l’IA qui régit nos pipelines par lots, ce qui signifie qu’il n’y a pas de modèle d’identité distinct, pas de maintenance double, pas de dérive de schéma.

De manière critique, « l’identité en mouvement » relie chaque événement au profil durable et cousu au fur et à mesure qu’il arrive. Cela permet l’enrichissement instantané des attributs, la segmentation continue et l’activation déclenchée par événement à l’aide de parcours ou d’API, tout en préservant la traçabilité, les contrôles d’accès et l’auditabilité sur les charges de travail à la fois analytiques et opérationnelles.

De nombreuses entreprises ont du mal à exploiter la personnalisation en temps réel. Quels sont les plus grands défis auxquels les marques sont confrontées, et comment Amperity les aborde-t-elle ?

Les consommateurs s’attendent maintenant à ce que chaque interaction avec une marque reflète une compréhension en temps réel de leur intention, de leurs préférences et de leur historique, instantanément. Cependant, la plupart des organisations sont contraintes par des systèmes de données fragmentés et des connaissances retardées, ce qui rend difficile pour elles de répondre dans l’instant. Le résultat est souvent une personnalisation qui semble générique ou déconnectée des besoins du client.

Combler ce fossé nécessite plus que de la technologie plus rapide ; cela exige une approche unifiée des données et de la prise de décision. Chez Amperity, nous nous sommes concentrés sur la résolution de ce problème systémique en permettant aux marques de rassembler les connaissances historiques et le contexte en temps réel afin que chaque interaction puisse être opportune, pertinente et connectée au parcours complet du client. Avec les profils en temps réel, les marques peuvent alimenter la personnalisation en session et les parcours déclenchés par événement à partir de la même source de vérité gérée, transformant des moments comme l’abandon de panier, les changements de niveau de fidélité ou les vérifications sur place en actions opportunes et pertinentes.

Comment l’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique améliore-t-elle la précision ou les capacités prédictives des profils en temps réel ?

L’IA est la colonne vertébrale de nos capacités de résolution d’identité, ce qui signifie que les événements en temps réel sont liés à la bonne personne avec le bon contexte, tel que la valeur à vie, le consentement et la fidélité, en millisecondes. Cette couture précise élève chaque décision en aval : les segments se recalculent à mesure que les données changent, les attributs de profil s’enrichissent instantanément et les parcours se déclenchent en fonction du client complet, et non d’événements isolés.

En regardant vers l’avenir, les profils en temps réel posent les fondements pour que les agents IA opèrent avec un contexte en temps réel en raisonnant sur des profils en constante évolution, en mettant en évidence les connaissances et en déclenchant des actions suivantes à travers la pile. La combinaison de l’identité résolue par l’IA et du contexte de streaming est ce qui débloque une véritable personnalisation one-to-one à grande échelle.

Dans votre perspective, comment les réglementations en matière de confidentialité et la gouvernance des données entrent-elles en jeu dans la construction de systèmes de personnalisation en temps réel ?

En étendant notre Customer Data Cloud existant vers le streaming, nous maintenons un seul magasin de profils géré pour les cas d’utilisation à la fois analytiques et opérationnels. Cette cohérence aide à garantir la conformité et la traçabilité tout en permettant des activations en temps réel.

Aussi important, les profils en temps réel permettent aux marques de s’appuyer sur leurs propres données de première partie comme fondement fiable pour la personnalisation. Chaque signal en temps réel est connecté à des données client vérifiées et basées sur le consentement, de sorte que les marques puissent agir avec confiance que leurs connaissances et activations sont conformes aux attentes de confidentialité et aux normes réglementaires. Les mêmes politiques et contrôles qui régissent les profils historiques régissent les mises à jour en temps réel, donnant aux marques de l’immédiateté tout en préservant la confiance et la posture de sécurité solide nécessaire à une personnalisation significative et conforme.

Avec l’émergence de l’IA générative, comment Amperity se prépare-t-elle à un avenir où le contenu personnalisé pourrait être généré et livré en temps réel de manière autonome ?

L’IA générative n’est que aussi bonne que les données qui l’alimentent. Les profils en temps réel fournissent le contexte en temps réel nécessaire pour que les systèmes génératifs puissent adapter le contenu à qui est le client et ce qu’il fait actuellement. Notre architecture positionne les agents IA pour raisonner sur des profils en constante évolution et déclencher des actions suivantes, reliant l’insight à l’activation de manière automatique.

À mesure que la génération de contenu devient plus autonome, le facteur limitant passera de « pouvons-nous le créer ? » à « devrions-nous le créer maintenant pour ce client, compte tenu de son historique et de son intention actuelle ? » Nos profils en temps réel, sensibles à l’identité, répondent à cela avec précision et gouvernance, permettant des expériences sûres, pertinentes et mesurables.

Quels secteurs ou verticaux voyez-vous bénéficier le plus de cette technologie à court terme, et pourquoi ?

Alors que toutes les marques de consommation bénéficient de la personnalisation en temps réel, les voyages, les compagnies aériennes, la vente au détail et les services financiers voient des gains immédiats car les fenêtres d’intention sont courtes et le contexte compte. Pensez aux mises à niveau lors de la vérification, au re-prix des réservations abandonnées, à la personnalisation de la commande et des offres de cartes alignées sur le comportement sur site.

Ces verticaux opèrent déjà des parcours omnicanals avec des enjeux élevés pour la synchronisation, la pertinence et la rapidité du service, ainsi que pour la précision. En unifiant l’identité historique et les signaux en temps réel, ils transforment des moments fugaces en revenus et en fidélité, transformant l’engagement en conversions en temps réel.

En tant que Chief Product Officer, comment mesurez-vous le succès d’une version comme les profils en temps réel au-delà de la performance technique — en termes d’adoption par les utilisateurs ou d’impact commercial ?

Nous mesurons le succès en fonction des résultats des clients, y compris un temps de retour sur investissement plus rapide pour la personnalisation en session, des taux de conversion et d’engagement plus élevés, et des métriques de service améliorées sur tous les points de contact. Nos clients ont obtenu des résultats tels que des conversions personnalisées deux fois plus élevées, des millions de nouveaux prospects à forte valeur identifiés en dehors des programmes de fidélité et des expériences de service plus rapides et plus personnelles.

Sur le plan opérationnel, je regarde également les signaux de simplification comme moins d’outils à maintenir, une alignement plus étroit entre les équipes marketing, données et service. Lorsque le même profil alimente à la fois l’analyse et l’activation sans nécessiter de duplications d’intégration ou de pipelines de données, vous voyez une adoption durable et un retour sur investissement croissant dans les données client.

Enfin, comment voyez-vous l’évolution du rôle du Chief Product Officer à mesure que l’IA devient centrale dans les stratégies d’engagement client et de croissance des entreprises ?

Le CPO moderne doit être l’intégrateur du produit, des données et des résultats de lancement sur le marché – en possédant le « quoi » et le « pourquoi » du produit qui transforme les signaux en valeur. Dans le monde de l’IA, le CPO doit également posséder le « comment » – comment l’intelligence est intégrée dans chaque flux de travail, interaction et décision. Cela nécessite également de concevoir pour l’identité, la gouvernance et l’action en temps réel dans une solution cohérente afin que les équipes puissent livrer des expériences à la vitesse du client.

Cela signifie combiner la gestion de production avec la science des données, l’infrastructure, le marketing, la réussite client et la gouvernance éthique de l’IA pour garantir que la différenciation de l’entreprise ne provienne pas seulement des fonctionnalités, mais de systèmes d’apprentissage qui s’adaptent continuellement aux utilisateurs et aux marchés. Nous passons des feuilles de route aux boucles de renforcement – notre succès ne consiste pas à lancer des versions, mais à accélérer les cycles d’expérimentation, d’apprentissage et de raffinement qui renforcent à la fois le produit et la relation client.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Amperity.