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

Dr. Grigori Melnik est un cadre supérieur 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, Splunk, MongoDB, 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 croissance. Le Dr Melnik détient 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 Customer Data Cloud alimentée par l’IA, conçue pour unifier les données client fragmentées en profils fiables, identifier des opportunités à forte valeur et activer des 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 des sources de données diverses, de réaliser 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 prenant en charge les connexions directes avec les principales plates-formes d’entrepôt de données et en respectant les normes de sécurité clés telles que SOC 2, GDPR 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 Real-Time Profiles ?

Par nature, je suis un enthousiaste des problèmes non résolus. Chez Amperity, nous faisons exactement cela. Mes expériences dans les 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 de Real-Time Profiles. Nous avons conçu cette fonctionnalité pour mettre fin au compromis le plus ancien de l’industrie — vitesse vs précision — en unifiant l’identité historique avec le streaming en temps réel dans une seule architecture gérée. Nous nous sommes assurés que la plateforme simplifie les modèles de fonctionnement 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 et une auditabilité cohérentes.

Quel écart spécifique ou quelle demande du marché a motivé Amperity à développer Real-Time Profiles, et comment redéfinit-elle l’équilibre entre la vitesse des données et la précision ?

La plupart des Customer Data Platforms (CDP) obligent les équipes à choisir entre agir rapidement sur des données superficielles, basées uniquement sur des événements, ou agir avec précision sur des profils qui sont obsolètes de plusieurs heures ou jours. Les Real-Time Profiles d’Amperity éliminent ce compromis en joignant en continu les signaux en direct 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 des événements avec un impact commercial réel.

En faisant disparaître le traitement par lots et le streaming en un seul profil, nous allons au-delà de « rapide mais partiel » ou de « complet mais en retard ». Il s’agit d’une vue client unique, mise à jour en continu, 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 provenant de n’importe quelle source, le traitement continu dans un moteur de flux de données distribué et un magasin de profils en direct qui prend en charge les recherches à la milliseconde 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 cousu en dur au fur et à mesure de son arrivée. Cela permet l’enrichissement instantané des attributs, la segmentation continue et l’activation déclenchée par des événements 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 opérationnaliser 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 désormais à ce que chaque interaction avec une marque reflète une compréhension en temps réel de leurs intentions, de leurs préférences et de leur historique, instantanément. Pourtant, la plupart des organisations sont contraintes par des systèmes de données fragmentés et des informations retardées, ce qui rend difficile pour elles de réagir dans l’instant. Le résultat est souvent une personnalisation qui semble générique ou déconnectée des besoins du client.

Combler cet écart 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 direct afin que chaque interaction puisse être opportune, pertinente et connectée au parcours complet du client. Avec Real-Time Profiles, les marques peuvent alimenter la personnalisation en session et les parcours déclenchés par des événements à partir de la même source de vérité gérée, transformant les moments tels que l’abandon de panier, les changements de niveau de fidélité ou les arrivées 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 de Real-Time Profiles ?

L’IA est la colonne vertébrale de nos capacités de résolution d’identité, ce qui signifie que les événements en direct 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, Real-Time Profiles 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 des informations et en déclenchant des actions suivantes à travers la pile de manière autonome. 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 assurer la conformité et l’auditabilité tout en permettant des activations en temps réel de moins d’une seconde.

De même, Real-Time Profiles 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 informations et activations sont conformes aux attentes et aux normes de confidentialité. Les mêmes politiques et contrôles qui régissent les profils historiques régissent les mises à jour en temps réel, donnant ainsi aux marques l’immédiateté tout en préservant la confiance et une posture de sécurité solide nécessaire à une personnalisation significative et conforme.

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

L’IA générative n’est que aussi bonne que les données qui l’alimentent. Les Real-Time Profiles fournissent le contexte en direct et résolu par l’identité nécessaire, de sorte que les systèmes génératifs puissent adapter le contenu à qui est le client et à ce qu’il fait à l’instant présent. Notre architecture positionne les agents IA pour raisonner sur des profils en constante évolution et déclencher les meilleures actions suivantes, reliant ainsi 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 et 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 ?

Même si 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 l’enregistrement, 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 omnicanal avec des enjeux élevés pour le moment, la pertinence et la rapidité du service, ainsi que la précision. En unifiant l’identité historique et les signaux en direct, ils transforment les 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 Real-Time Profiles au-delà de la performance technique — en termes d’adoption par les utilisateurs ou d’impact commercial ?

Nous mesurons le succès par les résultats des clients et l’adoption, y compris un temps de retour sur investissement plus rapide pour la personnalisation en session, des taux de conversion et d’engagement plus élevés, ainsi que des métriques de service améliorées sur tous les points de contact. Nos clients ont généré 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 personnalisées.

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

Enfin, comment voyez-vous l’évolution du rôle du CPO à mesure que l’IA devient centrale dans l’engagement client et les stratégies 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 workflow, interaction et décision. Cela nécessite également d’architecturer 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 s’assurer que la différenciation de l’entreprise ne provient 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 livrer des versions mais à accélérer les cycles d’expérimentation, d’apprentissage et d’affinement qui renforcent à la fois le produit et la relation client.

Je vous remercie pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Amperity.