グリゴリー・メルニク、チーフ・プロダクト・オフィサー、Amperity – インタビュー・シリーズ

Dr. グリゴリー・メルニクは、25年以上のキャリアを持つ経験豊富なテクノロジー・エグゼクティブです。Microsoft、Splunk、MongoDB、Tricentis、Criblなどの企業で製品イノベーションと成長を牽引してきました。プラットフォームの変革を導き、カテゴリを定義する製品を立ち上げ、成長のすべての段階でチームを拡大してきました。Dr. メルニクは、カルガリー大学でコンピューター・サイエンスの博士号を取得しており、Amperityにエンジニアリングの優秀性、AIイノベーション、ハイ・インパクトの製品組織の構築に対する情熱をもたらしています。

Amperityは、カスタマー・データ・クラウド・プラットフォームを提供するテクノロジー・カンパニーです。このプラットフォームは、断片化したカスタマー・データを信頼できるプロファイルに統一し、高価値の機会を特定し、すべてのチャネルでキャンペーンを活性化することを目的としています。同社のソリューションは、アイデンティティ・リゾリューション、データ・インジェスト、リアルタイム・アクティベーションに焦点を当てており、ブランドがさまざまなデータ・ソースを統合し、AI駆動の分析を実行し、ターゲット・オーディエンスをダウンストリーム・システムに送信できるようにします。同社は、主要なデータ・ウェアハウス・プラットフォームとの直接接続をサポートすることで柔軟性を重視しており、SOC 2、GDPR、HIPAAなどの重要なセキュリティ・スタンダードに準拠しています。

Tricentis、MongoDB、Codilityなどの企業で製品およびテクノロジー・ストラテジーを牽引した経験を活かし、Amperityに参加する前はどういった経験を積んでいましたか。また、Real-Time ProfilesのようなAI駆動のプラットフォームを構築および拡大するアプローチはどのように変化しましたか。

私は天性、未解決の問題に情熱を傾けています。Amperityでは、まさにそのことを行っています。以前の組織での経験は、プラットフォームを拡大しながらユーザーのニーズを満たす方法について、私の考え方を形作りました。その教訓には、柔軟性、エコシステム全体での無摩擦な統合、強力なデータ・ガバナンスの重要性が含まれます。

これらの教訓は、Real-Time Profilesへのアプローチを直接形作りました。業界で最も古い妥協点であるスピードと精度のトレードオフを終わらせるために、歴史的なアイデンティティとサブ・セカンド・ストリーミングを単一の、ガバナンスされたアーキテクチャに統一する能力を目的として設計しました。プラットフォームは、カスタマーの運用モデルを簡素化することを目的とし、複雑化させるのではなく、設計しました。AI駆動のアイデンティティ・ファウンデーションを拡大して、リアルタイム・データと歴史的なデータを単一のアーキテクチャ内で統一し、1つのアイデンティティ・グラフ、1つのアクセス・コントロール・レイヤー、一貫したライナージュと監査可能性を使用しました。

AmperityがReal-Time Profilesを開発するきっかけとなった具体的なギャップまたは市場のニーズは何ですか。また、データのスピードと精度のバランスをどのように再定義するのですか。

ほとんどのカスタマー・データ・プラットフォーム (CDP) は、チームが浅いイベントのみのデータで迅速に行動するか、または数時間または数日遅れのプロファイルで正確に行動するかを選択することを強制します。AmperityのReal-Time Profilesは、このトレードオフを排除することで、ブランドが正確なコンテキストで関与する瞬間に個々の顧客を認識し、対応できるようにします。結果は、完了し、現在のデータが得られ、イン・セッションのパーソナライゼーションとイベント・トリガーのジャーニーを実力で支えることができます。

バッチとストリーミングを1つのプロファイルに統合することで、「高速だが部分的」または「完全だが遅い」の概念を超越します。単一の、継続的に更新される顧客ビューが得られ、市場がインテントのスピードで次のベスト・アクションを調整できるようになります。

歴史的なデータとストリーミング・データを単一の、継続的に更新される顧客プロファイルに統一する技術的な基盤について説明してください。

3つの調整されたレイヤーを持つ統一されたデータ・フローを構築しました。任意のソースからの生のJSONイベントのインジェスト、分散データ・フロー・エンジンの継続的な処理、およびProfile APIを介したミリ秒単位のルックアップをサポートするライブ・プロファイル・ストアです。新しいクリック、予約、またはロイヤルティの変更は、バッチ・パイプラインを管理する同じAI駆動のアイデンティティ・グラフに対して調整されます。つまり、別のアイデンティティ・モデル、デュアル・メンテナンス、スキーマ・ドリフトはありません。

重要なのは、「アイデンティティ・イン・モーション」が、到着時に毎イベントを耐久性のある、縫い合わされたプロファイルに結び付けていることです。これにより、属性の即時エンリッチメント、継続的なセグメンテーション、およびジャーニーまたはAPIを介したイベント・トリガーのアクティベーションが可能になり、分析および運用ワークロードの両方でライナージュ、セキュリティ、監査可能性が維持されます。

多くの企業はリアルタイムのパーソナライゼーションを運用化するのに苦労しています。企業が直面している最大の課題は何ですか。また、Amperityはこれらの課題に対処するにはどうしていますか。

消費者は、ブランドのすべてのやり取りにおいて、リアルタイムで自分の意図、好み、履歴を理解していることを期待しています。ただし、ほとんどの組織は、断片化されたデータ・システムと遅れた洞察によって制約されており、瞬間に応えることが困難です。結果として、パーソナライゼーションは一般的または顧客のニーズと同期していないように感じることがよくあります。

このギャップを埋めるには、単に高速なテクノロジーだけではなく、データと意思決定に対する統一されたアプローチが必要です。Amperityでは、歴史的な知識とライブ・コンテキストをブランドがまとめることで、システム的な問題を解決することに焦点を当てています。Real-Time Profilesにより、ブランドはイン・セッションのパーソナライゼーションとイベント・トリガーのジャーニーを、同じガバナンスされたソース・オブ・トゥルースから提供できます。カートの放棄、ロイヤルティ・ティアの変更、または施設へのチェックインなどの瞬間を、タイムリーで関連性のあるアクションに変えることができます。

AIとマシン・ラーニングの統合は、Real-Time Profilesの精度または予測能力をどのように高めますか。

AIは、アイデンティティ・リゾリューションの背骨です。つまり、ライブ・イベントは、ミリ秒単位の時間内に、正しい人物と正しいコンテキスト (たとえば、生涯価値、同意、ロイヤルティ) に結び付けられます。その正確な縫い合せは、下流のすべての意思決定を高めます。セグメントはデータの変更に伴って再計算され、プロファイルの属性は即座にエンリッチされ、ジャーニーは完全な顧客に基づいて、孤立したイベントに基づいてトリガーされます。

将来的には、Real-Time Profilesは、ライブ・コンテキストで動作するAIエージェントの基盤を提供します。これにより、進化するプロファイルを推論して洞察を浮き彫りにし、スタック全体で次のベスト・アクションを自律的にトリガーできます。AI解決のアイデンティティとストリーミング・コンテキストの組み合わせが、真の1対1のパーソナライゼーションを実現する鍵です。

リアルタイムのパーソナライゼーション・システムを構築する上で、プライバシー規制とデータ・ガバナンスはどのように役割を果たしますか。

既存のカスタマー・データ・クラウドをストリーミングに拡大することで、分析および運用の両方のユース・ケースに単一のガバナンスされたプロファイル・ストアを維持します。その一貫性は、サブ・セカンド・アクティベーションを可能にする同時に、コンプライアンスと監査可能性を確保するのに役立ちます。

同様に重要なのは、Real-Time Profilesがブランドに、信頼できる基盤として自分のファースト・パーティ・データに依存する力を与えることです。リアルタイムのシグナルはすべて、検証された、同意に基づく顧客データに結び付けられます。つまり、ブランドは、洞察とアクティベーションがプライバシー期待と規制基準に合致していることを確信して行動できます。歴史的なプロファイルと同じポリシーとコントロールがライブ・アップデートを管理するため、ブランドは即時性を保ちながら、有意義なパーソナライゼーションに必要な信頼と強力なセキュリティ・ポストを維持できます。

ジェネレーティブ・AIの台頭に伴い、Amperityは、パーソナライズされたコンテンツがリアルタイムで自律的に生成および配信される将来に向けてどのように準備していますか。

ジェネレーティブ・AIは、提供するデータの質によってのみ優れます。Real-Time Profilesは、ジェネレーティブ・システムが現在行っている顧客のコンテキストに合わせてコンテンツをカスタマイズするために必要な、ライブの、アイデンティティ・リゾリューション済みのコンテキストを提供します。アーキテクチャは、AIエージェントが継続的に進化するプロファイルを推論して次のベスト・アクションをトリガーできるように設計されています。インサイトとアクティベーションのブリッジを自動的に作成します。

コンテンツの生成がより自律的になるにつれて、重要な要素は「生成できるか」から「この顧客にとって今、歴史と現在の意図を考慮して生成するべきか」に移ります。リアルタイムの、アイデンティティ・オーエントのプロファイルは、精度とガバナンスでそれに答えます。安全で関連性のある体験を可能にし、監査可能性を維持します。

どの業界または垂直市場が、近い将来にこのテクノロジーから最も多くのメリットを得ることができるでしょうか。なぜでしょうか。

すべての消費者向けブランドがリアルタイムのパーソナライゼーションからメリットを得ることができますが、旅行、航空、小売、金融サービスなどの業界は、インテントのウィンドウが短く、コンテキストが重要であるため、すぐに利益を得ることができます。チェックイン時のアップグレード、放棄された予約の再価格設定、パーソナライズされたソート順とバンドル、またはサイトでの行動に合わせたカードのオファーなどを考えてみてください。

これらの垂直市場は、すでにタイミング、関連性、サービス・スピードと精度の高いステークを持つオムニチャネル・ジャーニーを運営しています。歴史的なアイデンティティとライブ・シグナルを統一することで、気まぐれな瞬間を収益とロイヤルティに変えることができます。関与を変換します。

チーフ・プロダクト・オフィサーとして、テクノロジーのパフォーマンスを超えて、Real-Time Profilesのようなリリースの成功をどのように測定しますか。ユーザーの採用やビジネスへの影響についてはどうでしょうか。

顧客の成果と採用率、イン・セッションのパーソナライゼーションの時間短縮、すべてのタッチポイントでコンバージョン率と関与の向上、サービス・メトリクスの改善などで成功を測定します。顧客は、パーソナライズされたジャーニーから2倍高いコンバージョン率、ロイヤルティ・プログラムの外で数百万の新しいハイ・バリューのリードの特定、サービス・エクスペリエンスの迅速化とパーソナライゼーションなどの成果を達成しています。

運用面では、ツールの減少や、市場、データ、サービス・チームの緊密な連携などのシンプル化の兆候も探しています。同じプロファイルが分析とアクティベーションの両方を動かす場合、デュアルな統合やデータ・パイプラインを必要とせずに、耐久的な採用と顧客データに対する投資のリターンの増加が見られます。

最後に、AIがカスタマー・エンゲージメントと企業の成長戦略の中心になるにつれて、チーフ・プロダクト・オフィサーの役割はどのように進化するでしょうか。

現代のチーフ・プロダクト・オフィサーは、製品、データ、市場戦略の成果を統合する役割を担う必要があります。AIの世界では、チーフ・プロダクト・オフィサーは、どのようにしてインテリジェンスがすべてのワークフロー、インタラクション、意思決定に組み込まれるかを所有する必要があります。アイデンティティ、ガバナンス、リアルタイム・アクションのための1つのまとまりのあるソリューションをアーキテクチャ化する必要があります。チームが顧客のスピードで体験を提供できるようにします。

これには、データ・サイエンス、インフラストラクチャ、市場戦略、カスタマー・サクセス、倫理的なAIガバナンスの組み合わせが必要です。製品の違いは、機能だけではなく、チームと顧客の関係を強化する学習システムから生じます。ロードマップから強化ループへの移行です。成功は、リリースの出荷だけではなく、実験、学習、改良のサイクルを加速することです。