Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Intervista alla serie

Dr. Grigori Melnik è un esperto dirigente tecnologico con più di 25 anni di esperienza nel guidare l’innovazione e la crescita dei prodotti in aziende come Microsoft, Splunk, MongoDB, Tricentis e Cribl. Ha guidato trasformazioni di piattaforme, lanciato prodotti che definiscono categorie e scalato team in ogni fase di crescita. Il Dr. Melnik detiene un dottorato in Informatica presso l’Università di Calgary e porta ad Amperity una passione per l’eccellenza nell’ingegneria, l’innovazione dell’AI e la costruzione di organizzazioni di prodotto ad alto impatto.

Amperity è un’azienda tecnologica che offre una piattaforma di Customer Data Cloud basata sull’intelligenza artificiale progettata per unificare i dati dei clienti frammentati in profili attendibili, identificare opportunità ad alto valore e attivare campagne su tutti i canali. Le sue soluzioni si concentrano sulla risoluzione delle identità, sull’ingestione dei dati e sull’attivazione in tempo reale, consentendo ai marchi di integrare diverse fonti di dati, eseguire analisi guidate dall’AI e inviare pubblico target a sistemi downstream. L’azienda enfatizza la flessibilità supportando connessioni dirette con piattaforme di warehouse di dati principali e mantenendo la conformità con standard di sicurezza chiave come SOC 2, GDPR e HIPAA.

Ha guidato la strategia di prodotto e tecnologia in aziende come Tricentis, MongoDB e Codility prima di unirsi ad Amperity. Come hanno plasmato queste esperienze il suo approccio alla costruzione e alla scalabilità di piattaforme guidate dall’AI come Real-Time Profiles?

Per natura, sono un entusiasta dei problemi irrisolti. In Amperity, facciamo esattamente questo. Le mie esperienze in organizzazioni precedenti hanno plasmato il mio modo di pensare alla scalabilità delle piattaforme mentre si soddisfano le esigenze degli utenti. Queste lezioni includono l’importanza della flessibilità, dell’integrazione senza attrito attraverso gli ecosistemi e della forte governance dei dati.

Queste lezioni hanno plasmato direttamente il nostro approccio a Real-Time Profiles. Abbiamo costruito appositamente la capacità di porre fine al più antico compromesso dell’industria – velocità vs precisione – unificando l’identità storica con lo streaming sub-secondo in un’unica architettura governata. Abbiamo assicurato che la piattaforma semplifichi i modelli operativi dei clienti, anziché complicarli. Abbiamo esteso la nostra fondazione di identità basata sull’AI per unificare i dati in tempo reale e storici all’interno di un’unica architettura, utilizzando un unico grafo di identità, un unico livello di controllo di accesso e una coerenza e tracciabilità costanti.

Quale gap specifico o domanda di mercato ha motivato Amperity a sviluppare Real-Time Profiles e come ridisegna l’equilibrio tra velocità dei dati e precisione?

La maggior parte delle piattaforme di Customer Data (CDP) costringe i team a scegliere tra agire rapidamente su dati superficiali, basati solo su eventi, o agire con precisione su profili che sono fuori sincrono di ore o giorni. I Real-Time Profiles di Amperity rimuovono questo compromesso unendo continuamente i segnali live con la storia completa del cliente, in modo che i marchi possano riconoscere un individuo nel momento esatto dell’interazione e rispondere con contesto. Il risultato è che i dati sono completi e aggiornati, pronti per alimentare la personalizzazione in-session e i viaggi attivati da eventi con un impatto aziendale reale.

Unendo batch e streaming in un unico profilo, andiamo oltre il “veloce ma parziale” o “completo ma in ritardo”. È una vista del cliente unica e continuamente aggiornata che consente ai team di marketing e di servizio di orchestrare le prossime azioni migliori alla velocità dell’intento senza sacrificare la precisione.

Posso chiederle di guidarmi attraverso le basi tecniche dell’unificazione dei dati storici e di streaming in un unico profilo del cliente continuamente aggiornato?

Abbiamo costruito un flusso di dati unificato con tre livelli coordinati: ingestione di eventi JSON grezzi da qualsiasi fonte, elaborazione continua in un motore di flusso di dati distribuito e un archivio di profili live che supporta ricerche millisecondi tramite il nostro Profile API. Ogni nuovo clic, prenotazione o modifica della fedeltà viene riconciliato con lo stesso grafo di identità basato sull’AI che governa le nostre pipeline batch, il che significa nessun modello di identità separato, nessuna manutenzione doppia, nessun drift dello schema.

Criticamente, “identità in movimento” collega ogni evento al profilo cucito in modo duraturo man mano che arriva. Ciò consente l’arricchimento immediato degli attributi, la segmentazione continua e l’attivazione attivata da eventi utilizzando viaggi o API, preservando al tempo stesso la tracciabilità, i controlli di accesso e l’auditabilità su carichi di lavoro sia analitici che operativi.

Molte aziende lottano per operativizzare la personalizzazione in tempo reale. Quali sono le sfide più grandi che vede le aziende affrontare e come Amperity le affronta?

I consumatori si aspettano ora che ogni interazione con un marchio rifletta una comprensione in tempo reale delle loro intenzioni, preferenze e storia, istantaneamente. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni è vincolata da sistemi di dati frammentati e insight ritardati, il che rende difficile per loro rispondere nel momento giusto. Il risultato è spesso una personalizzazione che sembra generica o fuori sincrono con le esigenze del cliente.

Colmare questo divario richiede più della semplice tecnologia più veloce; richiede un approccio unificato ai dati e alla decisione. In Amperity, ci siamo concentrati sul risolvere quel problema sistemico abilitando i marchi a unire la conoscenza storica e il contesto live in modo che ogni interazione possa essere tempestiva, rilevante e collegata al percorso completo del cliente. Con Real-Time Profiles, i marchi possono alimentare la personalizzazione in-session e i viaggi attivati da eventi dalla stessa fonte di verità governata, trasformando momenti come l’abbandono del carrello, i cambiamenti del livello di fedeltà o il check-in in proprietà in azioni tempestive e rilevanti.

Come l’integrazione di AI e machine learning migliora la precisione o le capacità predittive di Real-Time Profiles?

L’AI è la spina dorsale delle nostre capacità di risoluzione delle identità, il che significa che gli eventi live sono collegati alla persona giusta con il contesto giusto, come il valore di vita, il consenso e la fedeltà, entro millisecondi. Quel cucito preciso eleva ogni decisione downstream: i segmenti si riconteggiano man mano che i dati cambiano, gli attributi del profilo si arricchiscono istantaneamente e i viaggi si attivano in base al cliente completo, non a eventi isolati.

Guardando avanti, Real-Time Profiles gettano le basi per agenti AI che operano con contesto live ragionando su profili in evoluzione, surfaced insights e attivando autonomamente le prossime azioni migliori in tutta la pila. La combinazione di identità risolta dall’AI e contesto di streaming è ciò che sblocca la vera personalizzazione one-to-one su larga scala.

Dalla sua prospettiva, come le norme sulla privacy e la governance dei dati influiscono sulla costruzione di sistemi di personalizzazione in tempo reale?

Estendendo il nostro Customer Data Cloud esistente nello streaming, manteniamo un unico archivio di profili governato per casi d’uso sia analitici che operativi. Quella coerenza aiuta a garantire la conformità e l’auditabilità mentre abilita attivazioni sub-secondo.

Altrettanto importante, Real-Time Profiles abilitano i marchi a fare affidamento sui propri dati di prima parte come fondamento attendibile per la personalizzazione. Ogni segnale in tempo reale è collegato ai dati del cliente verificati e basati sul consenso, in modo che i marchi possano agire con fiducia che le loro informazioni e attivazioni siano allineate con le aspettative di privacy e gli standard normativi. Le stesse politiche e controlli che governano i profili storici governano gli aggiornamenti live, dando ai marchi immediatezza mentre preservano la fiducia e la forte postura di sicurezza necessaria per una personalizzazione significativa e conforme.

Con l’aumento dell’AI generativa, come Amperity si sta preparando per un futuro in cui il contenuto personalizzato potrebbe essere generato e consegnato autonomamente in tempo reale?

L’AI generativa è solo buona quanto i dati che la alimentano. I Real-Time Profiles forniscono il contesto live e risolto dall’identità necessario in modo che i sistemi generativi possano adattare il contenuto a chi è il cliente e a cosa sta facendo proprio in questo momento. La nostra architettura posiziona gli agenti AI per ragionare su profili in continua evoluzione e attivare le prossime azioni migliori, collegando insight ad attivazione in modo automatico.

Mentre la generazione di contenuti diventa più autonoma, il fattore di blocco si sposterà da “possiamo crearlo?” a “dovremmo crearlo adesso per questo cliente, data la sua storia e la sua intenzione attuale?” I nostri profili in tempo reale e consapevoli dell’identità rispondono a questo con precisione e governance, abilitando esperienze sicure, rilevanti e misurabili.

Quali settori o verticale vede beneficiare maggiormente da questa tecnologia nel breve termine e perché?

Mentre tutti i marchi di consumo traggono beneficio dalla personalizzazione in tempo reale, viaggi, compagnie aeree, retail e servizi finanziari vedono guadagni immediati perché le finestre di intenzione sono brevi e il contesto conta. Pensiamo agli upgrade al check-in, al re-prezzo degli abbandoni, all’ordine personalizzato e ai bundle, o alle offerte di carte allineate al comportamento on-site.

Questi settori già operano percorsi omnichannel con alte poste per la tempistica, la rilevanza e la velocità e la precisione del servizio. Unificando l’identità storica e i segnali live, convertono momenti fugaci in entrate e fedeltà, trasformando l’engagement in conversioni in tempo reale.

Come Chief Product Officer, come misura il successo di una release come Real-Time Profiles al di là delle prestazioni tecniche – in termini di adozione degli utenti o impatto aziendale?

Misuriamo il successo in base agli esiti dei clienti e all’adozione, inclusi tempi di valore più rapidi per la personalizzazione in-session, tassi di conversione e coinvolgimento più elevati e metriche di servizio migliorate in tutti i punti di contatto. I nostri clienti hanno guidato risultati come conversioni personalizzate del 2x più elevate, milioni di nuovi prospetti ad alto valore identificati al di fuori dei programmi di fedeltà e esperienze di servizio più rapide e personalizzate.

Operativamente, cerco anche segnali di semplificazione come meno strumenti da mantenere una maggiore allineamento tra team di marketing, dati e servizio. Quando lo stesso profilo alimenta sia l’analisi che l’attivazione senza richiedere integrazioni o pipeline di dati duplicate, si vede un’adozione duratura e un ritorno sull’investimento dei dati del cliente che si accumula.

Infine, come vede l’evoluzione del ruolo del CPO mentre l’AI diventa centrale per l’engagement del cliente e le strategie di crescita aziendale?

Il moderno CPO deve essere l’integratore del prodotto, dei dati e degli esiti di go-to-market – possedendo il cosa e il perché del prodotto che trasforma i segnali in valore. Nel mondo dell’AI, il CPO deve anche possedere il come – come l’intelligenza è incorporata in ogni flusso di lavoro, interazione e decisione. Ciò richiede anche l’architettura per l’identità, la governance e l’azione in tempo reale in una soluzione coerente in modo che i team possano consegnare esperienze alla velocità del cliente.

Ciò significa mescolare la gestione della produzione con la scienza dei dati, l’infrastruttura, il marketing, il successo del cliente e la governance dell’AI etica per garantire che la differenziazione dell’azienda non provenga solo dalle funzionalità, ma da sistemi di apprendimento che si adattano continuamente agli utenti e ai mercati. Stiamo passando da roadmap a cicli di rinforzo – il nostro successo non è più sulla consegna di rilasci, ma sull’accelerazione dei cicli di sperimentazione, apprendimento e raffinamento che rafforzano sia il prodotto che la relazione con il cliente.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Amperity.