ग्रिगोरी मेलनिक, मुख्य उत्पाद अधिकारी, एम्पेरिटी - साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ. ग्रिगोरी मेलनिक माइक्रोसॉफ्ट, स्प्लंक, मोंगोडीबी, ट्राइसेंटिस और क्रिबल जैसी कंपनियों में उत्पाद नवाचार और विकास को आगे बढ़ाने का 25 से ज़्यादा वर्षों का अनुभव रखने वाले एक अनुभवी तकनीकी कार्यकारी हैं। उन्होंने प्लेटफ़ॉर्म परिवर्तनों का नेतृत्व किया है, श्रेणी-परिभाषित उत्पादों को लॉन्च किया है, और विकास के हर चरण में टीमों का विस्तार किया है। डॉ. मेलनिक ने कैलगरी विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी की है और एम्पेरिटी में इंजीनियरिंग उत्कृष्टता, एआई नवाचार और उच्च-प्रभावी उत्पाद संगठनों के निर्माण के प्रति जुनून लेकर आए हैं।

आमोद-प्रमोद एक तकनीकी कंपनी है जो एक AI-संचालित ग्राहक डेटा क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती है, जिसे खंडित ग्राहक डेटा को विश्वसनीय प्रोफ़ाइल में एकीकृत करने, उच्च-मूल्य वाले अवसरों की पहचान करने और सभी चैनलों पर अभियानों को सक्रिय करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके समाधान पहचान समाधान, डेटा अंतर्ग्रहण और रीयल-टाइम सक्रियण पर केंद्रित हैं, जिससे ब्रांड विविध डेटा स्रोतों को एकीकृत कर सकते हैं, AI-संचालित विश्लेषण कर सकते हैं और लक्षित दर्शकों को डाउनस्ट्रीम सिस्टम पर भेज सकते हैं। कंपनी प्रमुख डेटा वेयरहाउस प्लेटफ़ॉर्म के साथ सीधे कनेक्शन का समर्थन करके लचीलेपन पर ज़ोर देती है और SOC 2, GDPR और HIPAA जैसे प्रमुख सुरक्षा मानकों का अनुपालन सुनिश्चित करती है।

एम्पेरिटी में शामिल होने से पहले, आपने ट्राइसेंटिस, मोंगोडीबी और कोडिलिटी जैसी कंपनियों में उत्पाद और तकनीकी रणनीति का नेतृत्व किया है। इन अनुभवों ने रियल-टाइम प्रोफाइल जैसे एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म के निर्माण और विस्तार के प्रति आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया है?

स्वभाव से, मैं अनसुलझे समस्याओं का शौकीन हूँ। एम्पेरिटी में, हम ठीक यही करते हैं। पिछले संगठनों में मेरे अनुभवों ने उपयोगकर्ताओं की ज़रूरतों को पूरा करते हुए प्लेटफ़ॉर्म को बढ़ाने के मेरे नज़रिए को आकार दिया है। इन सीखों में लचीलेपन का महत्व, विभिन्न पारिस्थितिकी प्रणालियों में निर्बाध एकीकरण और मज़बूत डेटा गवर्नेंस शामिल हैं।

इन सीखों ने रीयल-टाइम प्रोफाइल के प्रति हमारे दृष्टिकोण को सीधे तौर पर आकार दिया है। हमने उद्योग के सबसे पुराने समझौते—गति बनाम सटीकता—को समाप्त करने की क्षमता का निर्माण किया है, जिसमें ऐतिहासिक पहचान को सब-सेकंड स्ट्रीमिंग के साथ एक एकल, नियंत्रित आर्किटेक्चर में एकीकृत किया गया है। हमने यह सुनिश्चित किया है कि प्लेटफ़ॉर्म ग्राहकों के संचालन मॉडल को जटिल बनाने के बजाय उन्हें सरल बनाए। हमने एक पहचान ग्राफ़, एक एक्सेस कंट्रोल लेयर, और सुसंगत वंशावली और ऑडिटेबिलिटी का उपयोग करके, रीयल-टाइम और ऐतिहासिक डेटा को एक ही आर्किटेक्चर में एकीकृत करने के लिए अपनी AI-संचालित पहचान नींव का विस्तार किया है।

किस विशिष्ट अंतराल या बाजार की मांग ने एम्पेरिटी को रियल-टाइम प्रोफाइल विकसित करने के लिए प्रेरित किया, और यह डेटा गति और सटीकता के बीच संतुलन को कैसे पुनर्परिभाषित करता है?

ज़्यादातर ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म (सीडीपी) टीमों को उथले, सिर्फ़ घटनाओं से जुड़े डेटा पर तुरंत कार्रवाई करने या घंटों या दिनों पुराने प्रोफ़ाइल पर सटीक कार्रवाई करने के बीच चुनाव करने पर मजबूर करते हैं। एम्पेरिटी के रीयल-टाइम प्रोफ़ाइल, लाइव सिग्नल को पूरे ग्राहक इतिहास के साथ लगातार जोड़कर इस समझौते को दूर करते हैं, ताकि ब्रांड किसी व्यक्ति को जुड़ाव के सटीक क्षण पर पहचान सकें और संदर्भ के साथ प्रतिक्रिया दे सकें। इसका परिणाम पूर्ण और वर्तमान डेटा होता है, जो वास्तविक व्यावसायिक प्रभाव के साथ सत्र के दौरान वैयक्तिकरण और घटनाओं से प्रेरित यात्राओं को सशक्त बनाने के लिए तैयार होता है।

बैच को संक्षिप्त करके और एक प्रोफ़ाइल में स्ट्रीमिंग करके, हम "तेज़ लेकिन आंशिक" या "पूरी तरह से लेकिन देर से" से आगे बढ़ जाते हैं। यह एक एकल, निरंतर अद्यतन ग्राहक दृश्य है जो विपणक और सेवा टीमों को सटीकता से समझौता किए बिना इरादे की गति से अगली सर्वोत्तम कार्रवाइयों को व्यवस्थित करने में सक्षम बनाता है।

क्या आप हमें ऐतिहासिक और स्ट्रीमिंग डेटा को एकल, निरंतर अद्यतन ग्राहक प्रोफ़ाइल में एकीकृत करने की तकनीकी आधारशिला के बारे में बता सकते हैं?

हमने तीन समन्वित परतों वाला एक एकीकृत डेटा प्रवाह बनाया है: किसी भी स्रोत से कच्चे JSON इवेंट्स का अंतर्ग्रहण, एक वितरित डेटा प्रवाह इंजन में निरंतर प्रसंस्करण, और एक लाइव प्रोफ़ाइल स्टोर जो हमारे प्रोफ़ाइल API के माध्यम से मिलीसेकंड लुकअप का समर्थन करता है। प्रत्येक नए क्लिक, बुकिंग या लॉयल्टी परिवर्तन का मिलान उसी AI-संचालित पहचान ग्राफ़ के साथ किया जाता है जो हमारी बैच पाइपलाइनों को नियंत्रित करता है, अर्थात कोई अलग पहचान मॉडल नहीं, कोई दोहरा रखरखाव नहीं, कोई स्कीमा विचलन नहीं।

महत्वपूर्ण रूप से, "गतिशील पहचान" हर घटना को उसके आगमन पर एक टिकाऊ, सुसज्जित प्रोफ़ाइल से जोड़ देती है। यह विश्लेषणात्मक और परिचालन दोनों कार्यभारों में वंशावली, अभिगम नियंत्रण और लेखापरीक्षा को संरक्षित करते हुए, यात्राओं या एपीआई का उपयोग करके विशेषताओं के त्वरित संवर्धन, निरंतर विभाजन और घटना-ट्रिगर सक्रियण को सक्षम बनाता है।

कई उद्यम रीयल-टाइम पर्सनलाइज़ेशन को लागू करने में संघर्ष करते हैं। आपके अनुसार ब्रांडों के सामने सबसे बड़ी चुनौतियाँ क्या हैं, और एम्पेरिटी उनका समाधान कैसे करती है?

उपभोक्ता अब हर ब्रांड इंटरैक्शन में अपने इरादे, पसंद और इतिहास की तुरंत वास्तविक समय में समझ की उम्मीद करते हैं। फिर भी, ज़्यादातर संगठन खंडित डेटा सिस्टम और विलंबित अंतर्दृष्टि से बंधे होते हैं, जिससे उनके लिए तुरंत प्रतिक्रिया देना मुश्किल हो जाता है। इसका नतीजा अक्सर ऐसा निजीकरण होता है जो सामान्य लगता है या ग्राहकों की ज़रूरतों से मेल नहीं खाता।

इस अंतर को पाटने के लिए तेज़ तकनीक से कहीं ज़्यादा की ज़रूरत है; इसके लिए डेटा और निर्णय लेने के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण की ज़रूरत है। एम्पेरिटी में, हमने ब्रांडों को ऐतिहासिक ज्ञान और जीवंत संदर्भ को एक साथ लाने में सक्षम बनाकर इस प्रणालीगत समस्या को हल करने पर ध्यान केंद्रित किया है ताकि हर बातचीत समय पर, प्रासंगिक और ग्राहक की पूरी यात्रा से जुड़ी हो सके। रीयल-टाइम प्रोफ़ाइल के साथ, ब्रांड सत्य के एक ही नियंत्रित स्रोत से इन-सेशन वैयक्तिकरण और ईवेंट-ट्रिगर यात्राओं को सशक्त बना सकते हैं, कार्ट परित्याग, लॉयल्टी स्तर में बदलाव, या संपत्ति पर चेक-इन जैसे क्षणों को समय पर, प्रासंगिक कार्रवाइयों में बदल सकते हैं।

एआई और मशीन लर्निंग का एकीकरण रियल-टाइम प्रोफाइल की सटीकता या पूर्वानुमान क्षमताओं को कैसे बढ़ाता है?

एआई हमारी पहचान समाधान क्षमताओं की रीढ़ है, जिसका अर्थ है कि लाइव इवेंट सही व्यक्ति से सही संदर्भ में, जैसे कि आजीवन मूल्य, सहमति और वफ़ादारी, मिलीसेकंड के भीतर जुड़ जाते हैं। यह सटीक सिलाई हर डाउनस्ट्रीम निर्णय को बेहतर बनाती है: डेटा में बदलाव के साथ सेगमेंट की पुनर्गणना होती है, प्रोफ़ाइल विशेषताएँ तुरंत समृद्ध होती हैं, और यात्राएँ पूरे ग्राहक के आधार पर शुरू होती हैं, न कि अलग-अलग घटनाओं के आधार पर।

भविष्य में, रीयल-टाइम प्रोफ़ाइल्स, एआई एजेंटों के लिए विकसित हो रहे प्रोफ़ाइलों पर तर्क करके, अंतर्दृष्टि को सामने लाकर, और स्टैक में अगली सर्वोत्तम क्रियाओं को स्वचालित रूप से ट्रिगर करके, लाइव संदर्भ के साथ काम करने की नींव रखती हैं। एआई-समाधानित पहचान और स्ट्रीमिंग संदर्भ का संयोजन ही बड़े पैमाने पर वास्तविक एक-से-एक वैयक्तिकरण को संभव बनाता है।

आपके दृष्टिकोण से, गोपनीयता विनियमन और डेटा प्रशासन वास्तविक समय वैयक्तिकरण प्रणालियों के निर्माण में किस प्रकार कारक बनते हैं?

अपने मौजूदा ग्राहक डेटा क्लाउड को स्ट्रीमिंग में विस्तारित करके, हम विश्लेषणात्मक और परिचालन दोनों उपयोग मामलों के लिए एक नियंत्रित प्रोफ़ाइल स्टोर बनाए रखते हैं। यह सुसंगतता, सब-सेकंड एक्टिवेशन को सक्षम करते हुए अनुपालन और ऑडिटेबिलिटी सुनिश्चित करने में मदद करती है।

उतना ही महत्वपूर्ण, रीयल-टाइम प्रोफाइल ब्रांडों को निजीकरण के विश्वसनीय आधार के रूप में अपने स्वयं के प्रथम-पक्ष डेटा पर भरोसा करने में सक्षम बनाते हैं। प्रत्येक रीयल-टाइम सिग्नल सत्यापित, सहमति-आधारित ग्राहक डेटा से जुड़ा होता है, इसलिए ब्रांड इस विश्वास के साथ कार्य कर सकते हैं कि उनकी अंतर्दृष्टि और सक्रियण गोपनीयता अपेक्षाओं और नियामक मानकों के अनुरूप हैं। ऐतिहासिक प्रोफाइल को नियंत्रित करने वाली वही नीतियाँ और नियंत्रण लाइव अपडेट को नियंत्रित करते हैं, जिससे ब्रांडों को तत्कालता मिलती है और सार्थक, अनुपालन निजीकरण के लिए आवश्यक विश्वास और मजबूत सुरक्षा स्थिति बनी रहती है।

जनरेटिव एआई के उदय के साथ, एम्पेरिटी भविष्य के लिए किस प्रकार तैयारी कर रही है, जहां व्यक्तिगत सामग्री को स्वायत्त रूप से उत्पन्न किया जा सकेगा और वास्तविक समय में वितरित किया जा सकेगा?

जनरेटिव एआई उतना ही अच्छा है जितना कि उसे संचालित करने वाला डेटा। रीयल-टाइम प्रोफाइल आवश्यक लाइव, पहचान-समाधान वाला संदर्भ प्रदान करते हैं, ताकि जनरेटिव सिस्टम ग्राहक की पहचान और वर्तमान में उनके कार्यों के अनुसार सामग्री को अनुकूलित कर सकें। हमारा आर्किटेक्चर एआई एजेंटों को लगातार विकसित हो रहे प्रोफाइल पर तर्क करने और अगली सर्वोत्तम कार्रवाइयों को ट्रिगर करने के लिए तैयार करता है, जिससे अंतर्दृष्टि स्वचालित रूप से सक्रिय हो जाती है।

जैसे-जैसे सामग्री निर्माण अधिक स्वायत्त होता जाएगा, गेटिंग कारक "क्या हम इसे बना सकते हैं?" से बदलकर "क्या हमें इस ग्राहक के लिए, उनके इतिहास और वर्तमान इरादे को देखते हुए, इसे अभी बनाना चाहिए?" हो जाएगा। हमारी वास्तविक समय, पहचान-जागरूक प्रोफाइल सटीकता और शासन के साथ इसका उत्तर देती हैं, जिससे सुरक्षित, प्रासंगिक और मापनीय अनुभव संभव होते हैं।

निकट भविष्य में आप किन उद्योगों या क्षेत्रों को इस प्रौद्योगिकी से सबसे अधिक लाभान्वित होते देखते हैं और क्यों?

जहाँ सभी उपभोक्ता ब्रांड रीयल-टाइम वैयक्तिकरण से लाभान्वित होते हैं, वहीं यात्रा, एयरलाइन, खुदरा और वित्तीय सेवाओं को तत्काल लाभ मिलता है क्योंकि उद्देश्य अवधि छोटी होती है और संदर्भ मायने रखता है। चेक-इन पर अपग्रेड, छोड़ी गई बुकिंग की पुनः कीमत, व्यक्तिगत सॉर्ट ऑर्डर और बंडल, या साइट पर व्यवहार के अनुरूप कार्ड ऑफ़र के बारे में सोचें।

ये वर्टिकल पहले से ही समय, प्रासंगिकता, और सेवा की गति व सटीकता के लिए उच्च दांव के साथ सर्व-चैनल यात्राएँ संचालित करते हैं। ऐतिहासिक पहचान और लाइव संकेतों को एकीकृत करके, वे क्षणभंगुर क्षणों को राजस्व और वफ़ादारी में बदलते हैं, और जुड़ाव को वास्तविक समय में रूपांतरणों में बदल देते हैं।

मुख्य उत्पाद अधिकारी के रूप में, आप तकनीकी प्रदर्शन से परे रियल-टाइम प्रोफाइल जैसी रिलीज़ की सफलता को कैसे मापते हैं - उपयोगकर्ता अपनाने या व्यावसायिक प्रभाव के संदर्भ में?

हम ग्राहकों के परिणामों और उनके द्वारा अपनाए गए प्रयासों के आधार पर सफलता का आकलन करते हैं, जिसमें सत्र के दौरान वैयक्तिकरण के लिए तेज़ समय-से-मूल्य, बढ़ी हुई रूपांतरण और जुड़ाव दर, और सभी टचपॉइंट्स पर बेहतर सेवा मीट्रिक शामिल हैं। हमारे ग्राहकों ने वैयक्तिकृत यात्राओं से दोगुने ज़्यादा रूपांतरण, लॉयल्टी प्रोग्राम के बाहर लाखों नए उच्च-मूल्य वाले संभावित ग्राहकों की पहचान, और तेज़, ज़्यादा व्यक्तिगत सेवा अनुभव जैसे परिणाम प्राप्त किए हैं।

परिचालन के लिहाज से, मैं मार्केटिंग, डेटा और सेवा टीमों के बीच बेहतर तालमेल बनाए रखने के लिए कम टूल्स जैसे सरलीकरण संकेतों पर भी ध्यान देता हूँ। जब एक ही प्रोफ़ाइल बिना किसी दोहराव वाले एकीकरण या डेटा पाइपलाइन की आवश्यकता के एनालिटिक्स और एक्टिवेशन दोनों को संचालित करती है, तो आपको टिकाऊ अपनाने और ग्राहक डेटा पर चक्रवृद्धि रिटर्न देखने को मिलता है।

अंत में, आप सीपीओ की भूमिका को किस प्रकार देखते हैं, क्योंकि एआई ग्राहक जुड़ाव और उद्यम विकास रणनीतियों के लिए केंद्रीय बन गया है?

आधुनिक सीपीओ को उत्पाद, डेटा और बाज़ार में प्रवेश के परिणामों का एकीकरणकर्ता होना चाहिए – उत्पाद के क्या और क्यों का स्वामी होना चाहिए जो संकेतों को मूल्य में बदल देता है। एआई की दुनिया में, सीपीओ को यह भी स्वामी होना चाहिए कि कैसे – बुद्धिमत्ता को प्रत्येक कार्यप्रवाह, अंतःक्रिया और निर्णय में कैसे समाहित किया जाए। इसके लिए एक सुसंगत समाधान में पहचान, शासन और वास्तविक समय की कार्रवाई की वास्तुकला की भी आवश्यकता होती है ताकि टीमें ग्राहक की गति से अनुभव प्रदान कर सकें।

इसका मतलब है कि उत्पादन प्रबंधन को डेटा विज्ञान, बुनियादी ढाँचे, मार्केटिंग, ग्राहक सफलता और नैतिक एआई शासन के साथ मिलाना ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि कंपनी की विशिष्टता केवल सुविधाओं से नहीं, बल्कि उपयोगकर्ताओं और बाज़ारों के अनुसार निरंतर अनुकूलनशील शिक्षण प्रणालियों से आए। हम रोडमैप से सुदृढीकरण चक्रों की ओर बढ़ रहे हैं - हमारी सफलता रिलीज़ की शिपिंग तक सीमित नहीं है, बल्कि प्रयोग, सीखने और परिशोधन के चक्रों को तेज़ करने में है जो उत्पाद और ग्राहक संबंध दोनों को मज़बूत बनाते हैं।

बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं, उन्हें अवश्य आना चाहिए आमोद-प्रमोद.