ग्रिगोरी मेलनिक, चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर, अम्पेरिटी – इंटरव्यू सीरीज

डॉ. ग्रिगोरी मेलनिक एक अनुभवी प्रौद्योगिकी कार्यकारी हैं जिनके पास माइक्रोसॉफ्ट, स्प्लंक, मोंगोडीबी, ट्राइसेंटिस और क्रिबल जैसी कंपनियों में उत्पाद नवाचार और विकास को बढ़ावा देने का 25 से अधिक वर्षों का अनुभव है। उन्होंने प्लेटफ़ॉर्म परिवर्तन का नेतृत्व किया है, श्रेणी परिभाषित उत्पादों को लॉन्च किया है, और विकास के हर चरण में टीमों को स्केल किया है। डॉ. मेलनिक के पास कंप्यूटर विज्ञान में कैलगरी विश्वविद्यालय से पीएचडी है और अम्पेरिटी में इंजीनियरिंग उत्कृष्टता, एआई नवाचार और उच्च प्रभाव वाले उत्पाद संगठनों के निर्माण के लिए जुनून लाते हैं।

अम्पेरिटी एक प्रौद्योगिकी कंपनी है जो एक एआई-संचालित ग्राहक डेटा क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती है जो विभिन्न ग्राहक डेटा को एकीकृत करती है, उच्च मूल्य वाले अवसरों की पहचान करती है और सभी चैनलों में अभियानों को सक्रिय करती है। इसके समाधान पहचान समाधान, डेटा अंतर्ग्रहण और वास्तविक समय सक्रियण पर केंद्रित हैं, जिससे ब्रांड विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत कर सकते हैं, एआई-संचालित विश्लेषण कर सकते हैं और नीचे की प्रणालियों में लक्षित दर्शकों को भेज सकते हैं। कंपनी प्रमुख डेटा वेयरहाउस प्लेटफ़ॉर्म के साथ सीधे कनेक्शन का समर्थन करके लचीलापन पर जोर देती है और एसओसी 2, जीडीपीआर और हिप्पा जैसे प्रमुख सुरक्षा मानकों के साथ अनुपालन बनाए रखती है।

आपके पास ट्राइसेंटिस, मोंगोडीबी और कोडिलिटी जैसी कंपनियों में उत्पाद और प्रौद्योगिकी रणनीति का नेतृत्व करने का अनुभव है trước अम्पेरिटी में शामिल होने का। इन अनुभवों ने रियल-टाइम प्रोफाइल जैसे एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म के निर्माण और स्केलिंग के लिए आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया है?

मैं स्वभाव से ही असुलझे समस्याओं का उत्साही हूं। अम्पेरिटी में, हम ठीक यही करते हैं। मेरे पिछले संगठनों में अनुभव ने मुझे सिखाया है कि प्लेटफ़ॉर्म को स्केल करते समय उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को कैसे पूरा किया जाए। इन सबक में लचीलापन, पारिस्थितिकी तंत्र में घर्षण रहित एकीकरण और मजबूत डेटा शासन शामिल हैं।

वे सबक सीधे तौर पर हमारे रियल-टाइम प्रोफाइल के दृष्टिकोण को आकार देते हैं। हमने उद्योग के सबसे पुराने समझौते – गति बनाम सटीकता – को समाप्त करने के लिए ऐतिहासिक पहचान को सब-सेकंड स्ट्रीमिंग के साथ एक ही नियंत्रित वास्तुकला में एकीकृत करने की क्षमता बनाई है। हमने सुनिश्चित किया है कि प्लेटफ़ॉर्म ग्राहकों के ऑपरेशन मॉडल को जटिल बनाने के बजाय सरल बनाता है। हमने अपने एआई-संचालित पहचान आधार को वास्तविक समय और ऐतिहासिक डेटा को एक ही वास्तुकला के भीतर एकीकृत करने के लिए विस्तारित किया, एक ही पहचान ग्राफ, एक ही एक्सेस कंट्रोल लेयर और निरंतर वंशावली और ऑडिटेबिलिटी का उपयोग किया।

अम्पेरिटी को रियल-टाइम प्रोफाइल विकसित करने के लिए कौन सा विशिष्ट अंतर या बाजार की मांग प्रेरित करता है, और यह डेटा की गति और सटीकता के बीच संतुलन को कैसे फिर से परिभाषित करता है?

अधिकांश ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म (सीडीपी) टीमों को तेजी से कार्रवाई करने के लिए कम गहरे डेटा या घंटों या दिनों पुराने प्रोफाइल पर सटीक रूप से कार्रवाई करने के बीच चुनने के लिए मजबूर करते हैं। अम्पेरिटी के रियल-टाइम प्रोफाइल उस व्यापार-बंद को दूर करते हैं और पूर्ण ग्राहक इतिहास के साथ लाइव सिग्नल को जोड़ते हैं, ताकि ब्रांड किसी व्यक्ति को सटीक समय पर पहचान सकें और संदर्भ के साथ प्रतिक्रिया कर सकें। परिणाम पूर्ण और वर्तमान डेटा है जो वास्तविक व्यावसायिक प्रभाव के साथ इन-सेशन व्यक्तिगतकरण और इवेंट-ट्रिगर्ड यात्राओं को शक्ति प्रदान करता है।

बैच और स्ट्रीमिंग को एक प्रोफाइल में समेटकर, हम “तेज़ लेकिन आंशिक” या “पूर्ण लेकिन देर से” से आगे बढ़ते हैं। यह एक ही निरंतर अद्यतन ग्राहक दृष्टिकोण है जो विपणन और सेवा टीमों को इरादे की गति से अगली सर्वश्रेष्ठ कार्रवाई को समन्वयित करने की अनुमति देता है बिना सटीकता का बलिदान किए।

क्या आप हमें ऐतिहासिक और स्ट्रीमिंग डेटा को एक ही निरंतर अद्यतन ग्राहक प्रोफाइल में एकीकृत करने के तकनीकी आधार के माध्यम से चल सकते हैं?

हमने तीन समन्वित परतों के साथ एक एकीकृत डेटा प्रवाह बनाया है: किसी भी स्रोत से कच्चे जेसन इवेंट्स का अंतर्ग्रहण, वितरित डेटा प्रवाह इंजन में निरंतर प्रसंस्करण और हमारे प्रोफाइल एपीआई के माध्यम से मिलीसेकंड लुकअप का समर्थन करने वाला लाइव प्रोफाइल स्टोर। हर नया क्लिक, बुकिंग या लॉयल्टी परिवर्तन हमारे बैच पाइपलाइनों को नियंत्रित करने वाले उसी एआई-संचालित पहचान ग्राफ के खिलाफ सुलह किया जाता है, जिसका अर्थ है कोई अलग पहचान मॉडल नहीं, कोई दोहरी रखरखाव नहीं, कोई स्कीमा ड्रिफ्ट नहीं।

गंभीर रूप से, “पहचान में गति” प्रत्येक घटना को जैसे ही यह आती है उसे स्थायी रूप से सिले हुए प्रोफाइल से जोड़ती है। यह विशेषताओं के तत्काल समृद्धि, निरंतर सेगमेंटेशन और घटना ट्रिगर्ड सक्रियण को सक्षम बनाता है, साथ ही विश्लेषणात्मक और परिचालन कार्यभार दोनों में वंशावली, एक्सेस कंट्रोल और ऑडिटेबिलिटी को बनाए रखता है।

कई उद्यम वास्तविक समय व्यक्तिगतीकरण को संचालन करने के लिए संघर्ष करते हैं। आप ब्रांडों को जो सबसे बड़ी चुनौतियां देखते हैं, और अम्पेरिटी उन्हें कैसे संबोधित करता है?

उपभोक्ताओं को अब हर ब्रांड इंटरैक्शन में वास्तविक समय में उनके इरादे, प्राथमिकताओं और इतिहास की समझ की अपेक्षा होती है। फिर भी, अधिकांश संगठन विभिन्न डेटा प्रणालियों और देरी से अंतर्दृष्टि से जकड़े हुए हैं, जो उन्हें समय पर प्रतिक्रिया देना मुश्किल बना देता है। परिणाम अक्सर व्यक्तिगतीकरण होता है जो सामान्य या ग्राहक की जरूरतों के साथ तालमेल नहीं बैठता है।

इस अंतर को पाटने के लिए तेजी से प्रौद्योगिकी से अधिक एकीकृत दृष्टिकोण की आवश्यकता है; अम्पेरिटी में, हमने उस प्रणालीगत समस्या का समाधान करने पर ध्यान केंद्रित किया है ताकि ब्रांड ऐतिहासिक ज्ञान और लाइव संदर्भ को एक साथ ला सकें ताकि हर इंटरैक्शन समय पर, प्रासंगिक और ग्राहक की पूरी यात्रा से जुड़ा हो। रियल-टाइम प्रोफाइल के साथ, ब्रांड एक ही नियंत्रित स्रोत से इन-सेशन व्यक्तिगतकरण और घटना ट्रिगर्ड यात्राओं को शक्ति प्रदान कर सकते हैं, जो कार्ट छोड़ने, लॉयल्टी टियर परिवर्तन या संपत्ति में चेक-इन जैसे क्षणों को समय पर, प्रासंगिक कार्रवाई 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 के साथ सही संदर्भ के साथ जुड़े हुए हैं, जैसे कि लाइफटाइम मूल्य, सहमति, और लॉयल्टी के भीतर मिलीसेकंड। वह सटीक सिलाई हर नीचे के फैसले को बढ़ाती है: सेगमेंट डेटा परिवर्तन के रूप में पुनर्गणना करते हैं, प्रोफाइल विशेषताएं तुरंत समृद्ध होती हैं, और यात्राएं पूर्ण ग्राहक के आधार पर ट्रिगर करती हैं, न कि अलग-अलग घटनाओं पर।

आगे देखते हुए, रियल-टाइम प्रोफाइल वास्तविक एक-से-एक व्यक्तिगतीकरण को स्केल पर अनलॉक करने के लिए एआई एजेंटों के लिए लाइव संदर्भ पर कारण देने के लिए आधार तैयार करते हैं, अंतर्दृष्टि को सतह पर लाते हैं और स्वायत्त रूप से स्टैक भर में अगली सर्वश्रेष्ठ कार्रवाई को ट्रिगर करते हैं। एआई-निर्धारित पहचान और स्ट्रीमिंग संदर्भ का संयोजन वास्तव में व्यक्तिगतीकरण को संभव बनाता है।

गोपनीयता नियमन और डेटा शासन वास्तविक समय व्यक्तिगतीकरण प्रणालियों के निर्माण में आपके दृष्टिकोण से कैसे कारक हैं?

हमारे मौजूदा ग्राहक डेटा क्लाउड को स्ट्रीमिंग में विस्तारित करके, हम विश्लेषणात्मक और परिचालन दोनों उपयोग के मामलों के लिए एक ही नियंत्रित प्रोफाइल स्टोर बनाए रखते हैं। वह सुसंगतता अनुपालन और ऑडिटेबिलिटी सुनिश्चित करने में मदद करती है जबकि सब-सेकंड सक्रियण को सक्षम बनाती है।

उतना ही महत्वपूर्ण है, रियल-टाइम प्रोफाइल ब्रांडों को व्यक्तिगतीकरण के लिए अपने स्वयं के पहले पार्टी डेटा पर भरोसा करने के लिए सशक्त बनाते हैं। हर रियल-टाइम सिग्नल सत्यापित, सहमति-आधारित ग्राहक डेटा से जुड़ा होता है, ताकि ब्रांड आत्मविश्वास के साथ कार्रवाई कर सकें कि उनके अंतर्दृष्टि और सक्रियण गोपनीयता अपेक्षाओं और नियामक मानकों के साथ संरेखित हैं।

जनरेटिव एआई के उदय के साथ, अम्पेरिटी वास्तविक समय में व्यक्तिगत सामग्री को स्वायत्त रूप से उत्पन्न और वितरित करने के लिए भविष्य की तैयारी कैसे कर रहा है?

जनरेटिव एआई उतना ही अच्छा है जितना डेटा जो इसे ईंधन देता है। रियल-टाइम प्रोफाइल आवश्यक लाइव, पहचान-निर्धारित संदर्भ प्रदान करते हैं, ताकि जनरेटिव सिस्टम सामग्री को उस समय और क्या कर रहे हैं इसके आधार पर ग्राहक के अनुरूप बना सकें। हमारी वास्तुकला एआई एजेंटों को निरंतर विकसित हो रहे प्रोफाइल पर कारण देने और अगली सर्वश्रेष्ठ कार्रवाई को स्वचालित रूप से ट्रिगर करने के लिए स्थिति में रखती है, अंतर्दृष्टि को सक्रियण से जोड़ती है।

सामग्री पीढ़ी अधिक स्वायत्त होती जा रही है, गेटिंग फैक्टर “क्या हम इसे बना सकते हैं?” से “क्या हमें इसे अभी इस ग्राहक के लिए बनाना चाहिए, उनके इतिहास और वर्तमान इरादे को देखते हुए?” में बदल जाएगा। हमारे रियल-टाइम, पहचान-जागरूक प्रोफाइल उस प्रश्न का उत्तर सटीकता और शासन के साथ देते हैं, सुरक्षित, प्रासंगिक और मापने योग्य अनुभवों को सक्षम बनाते हैं।

आप किन उद्योगों या ऊर्ध्वाधरों को इस प्रौद्योगिकी से निकट भविष्य में लाभान्वित होते हुए देखते हैं, और क्यों?

जबकि सभी उपभोक्ता ब्रांड वास्तविक समय व्यक्तिगतीकरण से लाभान्वित होते हैं, यात्रा, विमान, खुदरा, और वित्तीय सेवाएं तुरंत लाभ देखती हैं क्योंकि इरादे की खिड़कियां छोटी होती हैं और संदर्भ महत्वपूर्ण होता है। सोचें चेक-इन पर अपग्रेड, छोड़ी हुई बुकिंग को फिर से मूल्य निर्धारण, व्यक्तिगत क्रम और बंडल, या कार्ड ऑफ़र जो साइट पर व्यवहार के साथ संरेखित होते हैं।

इन ऊर्ध्वाधरों में ओम्नीचैनल यात्राओं का संचालन करने के लिए उच्च दांव होते हैं जिसमें समयबद्धता, प्रासंगिकता और सेवा की गति और सटीकता के लिए उच्च दांव होते हैं। ऐतिहासिक पहचान और लाइव सिग्नल को एकीकृत करके, वे क्षणभंगुर क्षणों को राजस्व और वफादारी में परिवर्तित करते हैं, जो वास्तविक समय में जुड़ाव को रूपांतरण में बदलते हैं।

चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर के रूप में, आप तकनीकी प्रदर्शन से परे रियल-टाइम प्रोफाइल जैसी रिलीज की सफलता को कैसे मापते हैं – उपयोगकर्ता अपनाने या व्यावसायिक प्रभाव के संदर्भ में?

हम ग्राहक के परिणामों और अपनाने से सफलता को मापते हैं, जिसमें इन-सेशन व्यक्तिगतकरण के लिए तेजी से समय-समय पर मूल्य, रूपांतरण और जुड़ाव दर में वृद्धि, और सभी टचपॉइंट्स में सेवा मेट्रिक्स में सुधार शामिल है। हमारे ग्राहकों ने व्यक्तिगत यात्राओं से 2x उच्च रूपांतरण, लॉयल्टी कार्यक्रमों के बाहर नए उच्च मूल्य वाले प्रोस्पेक्ट की पहचान की है, और तेजी से और अधिक व्यक्तिगत सेवा अनुभव प्राप्त किए हैं।

संचालन रूप से, मैं सरलीकरण संकेतों की भी तलाश करता हूं, जैसे कि कम उपकरणों को बनाए रखने और विपणन, डेटा और सेवा टीमों के बीच तंग संरेखण। जब एक ही प्रोफाइल विश्लेषण और सक्रियण दोनों को शक्ति प्रदान करता है बिना दोहरे एकीकरण या डेटा पाइपलाइनों की आवश्यकता के, तो आप दृढ़ अपनाने और ग्राहक डेटा पर दोहराया रिटर्न देखते हैं।

अंत में, एआई ग्राहक जुड़ाव और उद्यम विकास रणनीतियों में केंद्रीय होते जा रहा है के रूप में, आप सीपीओ की भूमिका को कैसे विकसित होते हुए देखते हैं?

आधुनिक सीपीओ को उत्पाद, डेटा और जाने के बाजार के परिणामों का एकीकरण करना चाहिए – जो उत्पाद का क्या है और क्यों यह संकेतों को मूल्य में बदलता है। एआई की दुनिया में, सीपीओ को यह भी मालिक होना चाहिए – कैसे बुद्धिमत्ता हर कार्य प्रवाह, इंटरैक्शन और निर्णय में निहित है। यह पहचान, शासन और वास्तविक समय की कार्रवाई के लिए एक सुसंगत समाधान के लिए वास्तुकला की आवश्यकता है ताकि टीमें ग्राहकों की गति से अनुभव प्रदान कर सकें।

इसका अर्थ है उत्पादन प्रबंधन को डेटा विज्ञान, बुनियादी ढांचे, विपणन, ग्राहक सफलता और नैतिक एआई शासन के साथ मिलाना ताकि कंपनी का अंतर उत्पाद की विशेषताओं से नहीं बल्कि उपयोगकर्ताओं और बाजारों के लिए सीखने वाली प्रणालियों से आता है जो निरंतर रूप से अनुकूलन और परिपक्वता के चक्र को तेज करती हैं जो उत्पाद और ग्राहक संबंध दोनों को मजबूत बनाती हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें अम्पेरिटी पर जाना चाहिए।