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Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
Dr. Grigori Melnik은 Microsoft, Splunk, MongoDB, Tricentis, Cribl을 포함한 회사에서 제품 혁신과 성장을 주도하는 25년 이상의 경험을 가진 유능한 기술 이사입니다. 그는 플랫폼 변환을 주도했으며, 카테고리 정의 제품을 출시했으며, 모든 성장 단계에서 팀을 확장했습니다. Dr. Melnik은 캘거리 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했으며, Amperity에 엔지니어링 우수성, AI 혁신, 고영향력 제품 조직 구축에 대한 열정을 가지고 있습니다.
Amperity는 고객 데이터를 하나의 신뢰할 수 있는 프로필로 통합하고, 높은 가치의 기회를 식별하며, 모든 채널에서 캠페인을 활성화할 수 있는 AI 기반 고객 데이터 클라우드 플랫폼을 제공하는 기술 회사입니다. 그들의 솔루션은 身份 확인, 데이터 수집, 실시간 활성화에 중점을 두고 있으며, 브랜드가 다양한 데이터 소스를 통합하고, AI 기반 분석을 수행하며, 다운스트림 시스템에 타겟 오디언스를 보낼 수 있도록 합니다. 이 회사는 주요 데이터 웨어하우스 플랫폼과 직접 연결을 지원함으로써 유연성을 강조하며, SOC 2, GDPR, HIPAA와 같은 주요 보안 표준을 준수합니다.
Tricentis, MongoDB, Codility와 같은 회사에서 제품 및 기술 전략을 이끌었으며, Amperity에 합류하기 전에 Real-Time Profiles과 같은 AI 기반 플랫폼을 구축하고 확장하는 데 이러한 경험들이 어떻게 영향을 미쳤나요?
본질적으로私は未解決問題의 열광자입니다. Amperity에서 우리는 정확히那样합니다. 이전 조직에서의 경험은 플랫폼을 확장하는 동안 사용자의 요구를 충족하는 방법에 대한私の思考을 형성했습니다. 이러한 교훈에는 유연성, 생태계 전반의 마찰 없는 통합, 강력한 데이터 거버넌스의 중요성이 포함됩니다.
이러한 교훈은 직접적으로 우리의 Real-Time Profiles 접근 방식에 영향을 미쳤습니다. 우리는 산업의 가장 오래된 妥協—속도 대신 정확성—을 종료하기 위해 단일, 거버넌스된 아키텍처에서 하위 초 단위 스트리밍과 역사적 身份를 통합한 능력을 목적으로 구축했습니다. 우리는 고객의 운영 모델을 복잡하게 만들기보다는 단순화하는 플랫폼을 보장했습니다. 우리는 실시간 및 역사적 데이터를 단일 아키텍처 내에서 통합하기 위해 우리의 AI 기반 身份 기초를 확장했으며, 하나의 身份 그래프, 하나의 액세스 제어 계층, 일관된 계보 및 감사 가능성을 사용했습니다.
Amperity가 Real-Time Profiles을 개발하도록 동기를 부여한 구체적인 간격 또는 시장 요구는 무엇이며, 이는 어떻게 데이터 속도와 정확성의 균형을 재정의합니까?
대부분의 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 팀이 얕은 이벤트 전용 데이터에 빠르게 행동하거나 몇 시간 또는 며칠이 지난 프로필에 정확하게 행동하도록 강제합니다. Amperity의 Real-Time Profiles은 라이브 신호와 전체 고객 기록을 지속적으로 결합하여 브랜드가 참여의 정확한 순간에 개인을 인식하고 컨텍스트와 함께 응답할 수 있도록 합니다. 결과는 완전하고 최신의 데이터로, 세션 개인화와 이벤트 트리거된 여정을 통해 실제 비즈니스 영향을 미칠 수 있습니다.
배치와 스트리밍을 하나의 프로필로 결합함으로써 우리는 “빠르지만 부분적” 또는 “완전하지만 늦은” 것을 넘어섭니다. 이것은 마케터와 서비스 팀이 의도 속도로 다음 최선의 행동을 조율할 수 있는 단일, 지속적으로 업데이트되는 고객 뷰입니다.
역사적 데이터와 스트리밍 데이터를 단일, 지속적으로 업데이트되는 고객 프로필로 통합하는 기술적 기초를 설명해 주시겠습니까?
우리는 원본에서 아무런 JSON 이벤트를 수집하는 수신, 분산 데이터 흐름 엔진에서 지속적인 처리, Profile API를 통해 밀리초 단위 조회를 지원하는 라이브 프로필 저장소와 같은 3개의 조정된 레이어로 구성된統一データ 흐름을 구축했습니다. 새로운 클릭, 예약 또는 로열티 변경은 우리의 배치 파이프라인을 거버닝하는 동일한 AI 기반 身份 그래프에 대해 조정되므로 별도의 身份 모델, 이중 유지 관리, 스키마 드리프트가 없습니다.
중요的是, “동적인 身份”는 도착하는 모든 이벤트를 내구성 있는縫合プロ필에 연결합니다. 이것은 속성의 즉시 강화, 지속적인 세분화 및 이벤트 트리거된 활성화를 가능하게 하며, 분석 및 운영 워크로드 모두에서 계보, 액세스 제어 및 감사 가능성을 보존합니다.
많은 기업은 실시간 개인화를 운영화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 브랜드가 직면하는 가장 큰 도전은 무엇이며, Amperity는 어떻게 이러한 도전을 해결합니까?
소비자는 이제 모든 브랜드 상호작용이 실시간으로 그들의 의도, 선호도 및 기록을 반영하도록 기대합니다. 그러나 대부분의 조직은 단편화된 데이터 시스템과 지연된 통찰력으로 제한되어 있으며, 이는 그들이 순간에 반응하는 것을 어렵게 만듭니다. 결과는 종종 개인화가 일반적이거나 고객의 요구와 동기화되지 않는 것으로 나타납니다.
이 간격을 연결하려면 더 빠른 기술 이상이 필요합니다. 데이터 및 의사 결정에 대한統一된 접근 방식이 필요합니다. Amperity에서 우리는 역사적 지식과 라이브 컨텍스트를 브랜드가 함께 가져와 모든 상호작용이 시의적절하고 관련성이 있으며 고객의 전체 여정에 연결될 수 있도록 하는 시스템 문제를 해결하는 데 중점을 두었습니다. Real-Time Profiles을 사용하면 브랜드는 동일한 거버넌스된 진실의 원천에서 세션 개인화와 이벤트 트리거된 여정을 구동할 수 있으며, 카트 포기, 로열티 티어 변경 또는 현장 체크인과 같은 순간을 시의적절하고 관련성이 있으며 고객의 요구와 동기화된 행동으로 변환할 수 있습니다.
AI와 기계 학습의 통합은 Real-Time Profiles의 정밀도 또는 예측 능력을 어떻게 향상시킵니까?
AI는 우리의 身份 확인 기능의 백본입니다. 즉, 라이브 이벤트가 올바른 사람에게 올바른 컨텍스트(예: 수명 가치, 동의, 로열티)와 함께 밀리초 내에 연결됩니다. 이러한 정밀한縫合은 모든 다운스트림 결정의 우위를 선점합니다. 세그먼트는 데이터가 변경됨에 따라 재계산되며, 프로필 속성은 즉시 풍부해지고, 여정은 완전한 고객에 따라 트리거됩니다.
향후 Real-Time Profiles은 라이브 컨텍스트에서 작동하는 AI 에이전트의 기초를 마련하여 발전하는 프로필에 대해推論하고, 통찰력을 표면화하며, 스택 전반에 걸쳐 다음 최선의 행동을 자율적으로 트리거합니다. AI 해결 身份와 스트리밍 컨텍스트의 조합은 실제로 1:1 개인화를 가능하게 합니다.
실시간 개인화 시스템을 구축할 때 개인 정보 보호 규정과 데이터 거버넌스가 어떻게 고려되나요?
기존의 고객 데이터 클라우드를 스트리밍으로 확장함으로써 우리는 분석 및 운영 사용 사례 모두에 대해 단일 거버넌스된 프로필 저장소를 유지합니다. 이러한 일관성이 규정 준수 및 감사 가능성을 보장하면서 하위 초 단위 활성화를 가능하게 합니다.
同じ하게 중요하게, Real-Time Profiles은 브랜드가 개인화의 신뢰할 수 있는 기초로 자신의 1차 데이터에 의존할 수 있도록 합니다. 모든 실시간 신호는 검증된, 동의 기반 고객 데이터에 연결되므로 브랜드는 통찰력과 활성화가 개인 정보 보호 기대와 규제 표준과 일치한다는 확신으로 행동할 수 있습니다. 역사적 프로필을 거버닝하는 동일한 정책과 제어가 라이브 업데이트를 거버닝하므로 브랜드는 즉시성을 유지하면서 신뢰와 강력한 보안 태세를 유지할 수 있습니다.
생성 AI의 부상과 함께, Amperity는 개인화된 콘텐츠가 실시간으로 자동 생성되고 전달될 수 있는 미래를 위해 어떻게 준비하고 있나요?
생성 AI는 그것을 구동하는 데이터만큼 좋습니다. Real-Time Profiles은 라이브, 身份 확인된 컨텍스트를 제공하므로 생성 시스템이 고객이 현재 무엇을 하고 있는지에 따라 콘텐츠를 맞춤설계할 수 있습니다. 우리의 아키텍처는 AI 에이전트가 지속적으로 발전하는 프로필에 대해推論하고, 다음 최선의 행동을 트리거하도록 합니다. 이는 통찰력에서 활성화까지 자동으로 연결합니다.
콘텐츠 생성이 더 자율적으로 되는 경우, 결정 요인은 “생성할 수 있는가?”에서 “이 고객에게 지금 생성해야 하는가?”로 변경됩니다. 우리의 실시간, 身份 인식 프로필은 정밀도와 거버넌스를 통해 그 질문에 대답합니다. 이는 안전하고 관련성이 있으며 측정 가능한 경험을 가능하게 합니다.
당사에서는 어떤 산업이나 수직 분야가 이 기술에서 가장 많은 이점을 얻을 것으로 보나요? 왜 그런가요?
모든 소비자 브랜드는 실시간 개인화에서 이점을 얻지만, 여행, 항공, 소매, 금융 서비스와 같은 산업은 즉시적인 이점을 얻습니다. 의도 창은 짧고, 컨텍스트가 중요합니다. 체크인 시 업그레이드, 포기된 예약의 재가치 지정, 개인화된 정렬 및 번들, 또는 사이트 행동과 일치하는 카드 오퍼를 생각해 보십시오.
이러한 수직 산업은 이미 높은 위험과 관련된 타이밍, 관련성 및 서비스 속도와 정확성에 대한 오민채널 여정을 운영합니다. 역사적 身份와 라이브 신호를 통합함으로써, 그들은 순간을 수익과 로열티로, 그리고 실시간으로 전환합니다.
Chief Product Officer로서, 기술적 성능을 넘어 Real-Time Profiles과 같은 릴리스의 성공을 측정하는 방법은 무엇인가요? 사용자 채택 또는 비즈니스 영향과 관련하여?
우리는 고객 결과와 채택, 즉 세션 개인화에 대한 빠른 시간대価, 전환 및 참여 率의 증가, 모든 터치 포인트에서 서비스 메트릭スの 개선을 측정합니다. 우리의 고객은 개인화된 여정에서 2배 더 높은 전환 率, 로열티 프로그램 외부에서 수백만 명의 새로운 고가치 프로스펙트를 식별하고, 더 빠르고 개인화된 서비스 경험과 같은 결과를 이끌어 냈습니다.
운영적으로,私は도구를 유지 관리하는 것이 더 적고, 마케팅, 데이터, 서비스 팀 간의 긴밀한 정렬 신호를 찾습니다. 동일한 프로필이 분석 및 활성화를 구동한다면, 중복 통합이나 데이터 파이프라인이 필요하지 않습니다. 당신은 지속 가능한 채택과 고객 데이터에 대한 복합적인 반환이 보입니다.
마지막으로, 고객 참여와 기업 성장 전략의 핵심이 되는 AI가 되는 경우, CPO의 역할은 어떻게 진화할 것으로 보나요?
현대적인 CPO는 제품, 데이터 및 고도화 결과를 통합해야 합니다. AI 세계에서 CPO는 또한 어떻게 지능이 모든 워크플로우, 상호작용 및 결정에 내장되는지 소유해야 합니다. 이는 身份, 거버넌스 및 실시간 행동에 대한 일관된 솔루션을 아키텍처로 설계하여 팀이 고객의 속도에 따라 경험을 전달할 수 있도록 합니다.
이는 데이터 과학, 인프라, 마케팅, 고객 성공, 윤리적 AI 거버넌스와의 생산 관리를 혼합하여 회사 차별화가 기능에서 오는 것이 아니라 학습 시스템에서 오도록 합니다. 이러한 시스템은 사용자와 시장에 지속적으로 적응하여 제품과 고객 관계를 강화합니다. 우리는 로드맵에서 강화 루프로 이동하고 있습니다. 우리의 성공은 릴리스를 출荷하는 것이 아니라 실험, 학습 및 제품과 고객 관계를 강화하는 반복적인 사이클을 가속화하는 것입니다.
멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 Amperity를 방문해야 합니다.
