グリゴーリ・メルニク、アンパーティのチーフプロダクトオフィサー – インタビューシリーズ

グリゴーリ・メルニク博士は、25年以上の経験を持つシーズンドテクノロジー専門家で、Microsoft (MSFT ) 、Splunk、MongoDB (MDB ) 、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。彼はプラットフォームの変革を牽引し、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させてきました。メルニク博士は、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、アンパーティーでは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への情熱を持ちます。

Amperityは、AIを活用した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企業です。このプラットフォームは、断片化されたカスタマーデータを信頼できるプロファイルに統合し、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、アイデンティティの解決、データの取り込み、リアルタイムの活性化に焦点を当て、ブランドがさまざまなデータソースを統合し、AIを活用した分析を実行し、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、SOC 2、GDPR、HIPAAなどの重要なセキュリティ基準に準拠しています。

トライセントリス、MongoDB、コディリティなどの企業で製品およびテクノロジー戦略を牽引した経験を活かし、アンパーティーでのリアルタイムプロファイルのようなAI駆動型プラットフォームの構築と拡大にどのように取り組んでいますか。

私は、解決されていない問題に対する熱心な人です。アンパーティーでは、まさにそのことを行っています。以前の組織での経験は、プラットフォームの拡大と同時にユーザーのニーズを満たす方法について私に教えてくれました。そうした教訓には、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、リアルタイムプロファイルへのアプローチを形作りました。業界で最も古い妥協、すなわち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秒ストリーミングを単一の、管理されたアーキテクチャに統合することを目指しました。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のではなく、複雑にするのではなく、簡素化するように設計されています。リアルタイムデータと歴史データを単一のアーキテクチャ内で統合するために、AIを活用したアイデンティティ基盤を拡大し、一つのアイデンティティグラフ、一つのアクセス制御レイヤー、そして一貫した連携と監査可能性を実現しました。

リアルタイムプロファイルの開発を促した特定のギャップや市場のニーズは何ですか。リアルタイムプロファイルは、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しますか。

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動作するか、または数時間または数日遅れのプロファイルで正確に動作するかを選択することを強制します。アンパーティーのリアルタイムプロファイルは、そのトレードオフを排除し、ブランドが正確な時期に個人の顧客を認識し、コンテキストで応答できるようにします。結果は、完全で最新のデータとなり、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現し、ビジネスに実際的な影響を与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、「迅速だが部分的」または「完全だが遅い」という概念を超越します。マーケティングチームとサービスチームが、正確性を犠牲にすることなく、顧客の意図のスピードで次のベストアクションをオーケストレートできる、単一の継続的に更新される顧客ビューを提供します。

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合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合データフローを構築しました。任意のソースからの生JSONイベントの取り込み、分散データフローエンジンの継続的な処理、ミリ秒単位の検索をサポートするリアルタイムプロファイルストアを通じて、Profile APIを介してアクセスできます。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のと同じAIを活用した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、プロファイルに到着するたびにすべてのイベントを耐久性のあるステッチされたプロファイルに結び付けることです。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、ジャーニーまたはAPIを介したイベントトリガーの活性化が可能になり、分析と運用の両方のワークロードで連携、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パーソナライゼーションを実現するのに苦労しています。ブランドが直面している最大の課題は何ですか。アンパーティーはそれらをどのように解決していますか。

消費者は、すべてのブランドとのやり取りにおいて、リアルタイムで自分の意図、好み、歴史を反映した理解を期待しています。ただし、多く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、瞬間的に対応することが困難です。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られることがあります。

そのギャップを埋めるには、テクノロジーを高速化するだけでなく、データと意思決定に対する統合されたアプローチが必要です。アンパーティーでは、ブランドが歴史的な知識とリアルタイムのコンテキストを統合し、すべてのやり取りがタイムリーで関連性があり、顧客の全体的なジャーニーに接続されるようにすることに重点を置いています。リアルタイムプロファイルを使用すると、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、管理された単一の真実源から提供できます。そうすることで、カートの放棄、ロイヤルティ階層の変更、またはオンプレミスのチェックインなどの瞬間を、リアルタイムで収益とロイヤルティに変えることができます。

AIと機械学習の統合は、リアルタイムプロファイルの精度または予測能力をどのように高めますか。

AIは、私たちのアイデンティティ解決の背骨です。つまり、ライブイベントは、ライフタイムバリュー、同意、ロイヤルティなどのコンテキストで、正しい人物に正しいコンテキストでミリ秒単位で結び付けられます。その正確なステッチングにより、ダウンストリームのすべての決定が向上します。セグメントはデータの変更に応じて再計算され、プロファイル属性は瞬時にエンリッチされ、ジャーニーは完了した顧客ではなく、孤立したイベントに基づいてトリガーされます。

将来を見ると、リアルタイムプロファイルは、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。ライブコンテキストで動作するAIエージェントは、進化するプロファイルを推論し、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することができます。AIを解決した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、実際的な1対1のパーソナライゼーションを可能にします。

リアルタイムパーソナライゼーションシステムを構築する上で、プライバシーの規制とデータガバナンスはどのように関連していますか。

ストリーミングを既存のカスタマーデータクラウドに拡張することで、分析と運用の両方のユースケースに1つの管理されたプロファイルストアを維持します。その一貫性は、コンプライアンスと監査可能性を確保しながらサブ秒の活性化を可能にします。

同様に重要なのは、リアルタイムプロファイルは、ブランドがパーソナライゼーションの信頼できる基盤として自身のファーストパーティーデータに依存できるようにします。すべてのリアルタイムシグナルは、検証された、同意に基づく顧客データに接続されるため、ブランドは洞察と活性化がプライバシーの期待と規制基準に合致していることを自信を持って行動できます。歴史的なプロファイルを管理するのと同じポリシーとコントロールが、ライブ更新を管理し、有意義でコンプライアントなパーソナライゼーションに必要な信頼とセキュリティポストを維持するために機能します。

生成的なAIが台頭する中で、アンパーティーはリアルタイムでパーソナライズされたコンテンツを自律的に生成および配信する将来にどのように準備していますか。

生成的なAIは、提供されるデータの質に依存します。リアルタイムプロファイルは、生成システムが現在の顧客のアイデンティティと現在の行動に合わせてコンテンツをカスタマイズできる、必要なライブ、アイデンティティ解決コンテキストを提供します。私たちのアーキテクチャは、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、次のベストアクションを自動的にトリガーできるように設計されています。コンテンツの生成がより自律的になるにつれて、制限要因は「生成できるか」ということから「今この顧客に生成するべきか、顧客の歴史と現在の意図を考慮して」ということに移ります。リアルタイム、アイデンティティ認識プロファイルは、その質問に精度とガバナンスで答えることができます。そうすることで、安全で関連性があり、測定可能な体験を可能にします。

どの業界または垂直市場がこのテクノロジーから近い将来に最も利益を得ると考えていますか。なぜですか。

すべての消費者向けブランドがリアルタイムパーソナライゼーションから利益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、意図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並び順とバンドル、またはサイトの行動に合わせたカード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、サービス速度と精度の点で高い利害関係を持つオムニチャネルジャーニーを運用しています。歴史的なアイデンティティとライブシグナルを統合することで、瞬間的な瞬間を収益とロイヤルティに変えることができます。そうすることで、エンゲージメントをリアルタイムでコンバージョンに変えることができます。

チーフプロダクトオフィサーの立場から、リアルタイムプロファイルのようなリリースの成功を、技術的なパフォーマンスを超えて、ユーザーの採用またはビジネスへの影響という観点からどのように測定しますか。

顧客の成果と採用率、インセッションパーソナライゼーションの時間短縮、エンゲージメント率とコンバージョン率の向上、すべてのタッチポイントでのサービスメトリックの向上を測定します。私たちの顧客は、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人の新しい高価値のリードの特定、サービス体験の高速化などの成果を達成しています。

運用面では、ツールの簡素化やマーケティング、データ、サービスチームの緊密な連携などのシグナルも注目しています。同じプロファイルが分析と活性化の両方を提供し、重複した統合やデータパイプラインを必要としない場合、耐久性のある採用と顧客データへの投資収益が見られます。

最後に、AIが顧客エンゲージメントと企業成長戦略の中心になるにつれて、CPOの役割はどのように進化すると思いますか。

現代のCPOは、製品、データ、市場戦略の成果の統合者でなければなりません。AIの世界では、CPOは「どう」という質問にも答えなければなりません。つまり、どのようにしてインテリジェンスをすべてのワークフロー、インタラクション、意思決定に組み込むか。アイデンティティ、ガバナンス、リアルタイムのアクションを1つのまとまりのあるソリューションにアーキテクチャする必要があります。そうすることで、チームは顧客のスピードでエクスペリエンスを提供できます。

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、顧客サクセス、倫理的なAIガバナンスをプロダクションマネジメントと組み合わせることが必要です。会社の差別化は、機能だけではなく、ユーザーと市場に適応する学習システムから生まれる必要があります。ロードマップから強化ループへの移行 – 私たちの成功はリリースの出荷ではなく、製品と顧客関係の両方を強化する実験、学習、改良のサイクルを加速することです。

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