샌디프 메논, Auxia의 CEO & 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

샌디프 메논, Auxia의 CEO & 공동 창립자는 글로벌 기술 및 마케팅 리더십에서 20년 이상의 경험을 가지고 있습니다. Auxia를 2022년에 설립하기 전에 그는 구글에서 9년 이상 근무했으며, 결제 마케팅 부사장으로서 차세대 억 万 사용자 프로그램과 같은 이니셔티브를 주도했습니다. 그는 또한 안드로이드, 크롬, 크롬 OS, 구글 플레이와 같은 다양한 부서에서 마케팅 리더십 역할을 수행했습니다. (GOOGL )

Auxia는 기업 팀이 개인화된 1:1 고객 여정을 대규모로 오케스트레이션할 수 있는 AI 기반 마케팅 플랫폼입니다. 규칙 기반 캠페인에 의존하는 대신 Auxia는 AI 에이전트를 사용하여 모든 터치 포인트에서 고객 여정을 개인화합니다. Auxia는 첫 번째 데이터 소스와 무결하게 통합되고, ML 파이프라인을 자동화하며, 메시지, 타이밍 및 시퀀싱을 최적화하여 참여도와 수명 가치를 최대화합니다.

구글에서 성공적인 경력을 쌓은 후 Auxia를 설립했습니다. 시장에서 어떤 특정한 간격이나 문제를 보았나요?

구글에서 실제 개인화를 경험했을 때 얼마나 강력한지 보았습니다. 그러나 더 넓은 시장에서 기업들이 마케팅 스택이 단편화되어 있고, 12~14개의 다른 솔루션을 관리해야 하는데, 이들이 서로 통신하지 않는다는 것을 보았습니다. 고객 데이터를大量으로 수집했지만 이를 의미 있는 실시간 개인화로 변환하지 못했습니다.

기본적인 간격은 기존 플랫폼이 AI 이전 시대에 구축되었다는 것입니다. 정적 규칙과 기본 세분화를 사용했지만, 실제로는 실시간 고객 상호작용에 대한 지능형, 적응형 시스템이 필요했습니다. 우리는 구글과 메타와 같은 회사에서 사용하는 것과 같은 AI 기반 개인화를 모든 규모의 비즈니스에 제공할 수 있는 기회를 보았습니다. 이를 위해 대규모 내부 데이터 과학 팀을 구축할 필요가 없습니다.

Auxia의 설립 팀에는 구글, 메타, 리프트의 전 리더들이 있습니다. 이러한 경험은 Auxia의 아키텍처와 에토스를 어떻게 형성했나요?

우리는 모두 개인화를 대규모로 경험했습니다. 구글 페이 팀에서 특히, 우리는 초기에 변환 모델과 같은 변革적 기술에 노출되었습니다. 메타와 리프트에서 온 공동 설립자는 고객 데이터를 사용하여 실제로 유용한 것을 만드는 시스템을 구축했습니다. 우리는 모두 AI가 고객 경험을 개선하고 마케팅 팀이 직면한 일부 가장 어려운 문제를 해결하는 방법을 보았습니다.

우리는 기회를 보았습니다. 구글에서 개발한 지식을 사용하여 모든 규모의 기업에 제공할 수 있는 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 데이터 스택의 현대화와 스노플레이크, 빅쿼리, 데이터브릭스와 같은 플랫폼의 등장으로, 기업은 데이터를 하나의 중앙 위치에 통합하여 활성화할 수 있게 되었습니다.

대부분의 개인화 도구는 규칙 기반 시스템과 단순한 세그먼트를 사용합니다. Auxia는 동기화된 AI 에이전트를 사용합니다. 이러한 에이전트가 어떻게 협력하고 시간이 지남에 따라 발전하는지 설명해 주세요.

대부분의 도구는 반응적이지 않고 지능형이 아닙니다. Auxia에서는 실시간으로 모든 터치 포인트에서 고객 여정을 개인화할 수 있는 동기화된 AI 에이전트 시스템을 구축했습니다.

각 에이전트는 전문적인 역할을 수행합니다. 의사 결정 에이전트는 사용자의 모든 이전 데이터와 선호도에 따라 최선의 행동을 결정합니다. 분석 에이전트는 현재 캠페인에서 무엇이 잘 작동하는지 분석하여 영향과 개선 기회를 강조합니다. 콘텐츠 에이전트는 모든 데이터와 통찰력을 사용하여 마케팅 팀이 승인할 수 있는 새로운 메시지 또는 크리에이티브 변형을 제공합니다.

이 에이전트가 강력한 이유는 서로 협력한다는 것입니다. 모든 상호작용에서 학습하고 적응합니다. 마케터는 높은 수준의 목표를 설정하고 에이전트가 복잡성을 처리합니다. 에이전트는 스스로 최적화되는 시스템으로, 매일 더好的 결과를 도출하기 위해 발전합니다.

Auxia는 2.6억 개의 이벤트를 일일 처리하고 1초당 6,500개의 쿼리를 처리합니다. 이러한 실시간 확장성을 가능하게 한 인프라 혁신은 무엇인가요?

처음부터 규모가 중요하다는 것을 알았습니다. 하이퍼 개인화는 밀리초 안에 결정할 수 있을 때만 작동합니다. 구글과 같은 회사에서 많은 것을 배웠습니다. 이러한 인프라를 구축하는 데 1년 이상이 걸렸습니다.

우리의 아키텍처는 클라우드 네이티브, 이벤트 주도형이며, 높은 처리량의 스트리밍을 최적화했습니다. 우리는 기술의 발전을 기반으로 하고 있으며, 현대적인 데이터 스택과 클라우드 데이터 웨어하우스, CRM 및 기타 마케팅 플랫폼과 직접 통합할 수 있습니다. 이를 통해 첫날부터 규모를 구축하고, 대량의 첫 번째 파티 고객 신호를 처리할 수 있습니다.

Auxia의 모델 실험 프레임워크는 전통적인 A/B 테스트와 어떻게 다른가요? Auxia의 ML 기반 접근법을 사용하여 어떤惊嘆的 통찰력을 얻었나요?

전통적인 A/B 테스트는 매우 제한적입니다. 한 번에 몇 가지 변형만 테스트할 수 있으며, 통계적으로 유의미한 결과를 얻기 위해 몇 주 또는 몇 개월이 걸릴 수 있습니다. Auxia에서는 실험을 지속적이고 지능형으로 재구성했습니다. 모델 기반 프레임워크를 사용하여 마케터는 많은 자기 최적화 모델을 실행하고 동시에 수백 가지 변형을 테스트할 수 있습니다.

예를 들어, 이메일을 통해 제공 및 보상 캠페인에서 마케터는 이전에는 2~3개의 다른 제공 변형을 테스트했을 것입니다. Auxia를 사용하면 마케터는 수백 가지 다른 변형을 설정할 수 있으며, 각 사용자에게 최적의 변형을 예측하고 랭크할 수 있습니다.

Auxia의 플랫폼은 대규모 내부 데이터 과학 팀의 의존성을 제거하도록 설계되었습니다. 전통적인 마케팅 팀이 Auxia의 도구를 사용하여 기술적인 역할을 맡았나요?

우리가 Auxia를 시작한 주요 이유 중 하나는 마케팅 팀이 엔지니어 또는 데이터 과학자에게 의존하지 않고 개인화를 구현할 수 있도록 하는 것이었습니다. Auxia를 사용하면 마케터는 몇 주 내에 새로운 캠페인을 시작하고 데이터를 가져와 결과를 해석할 수 있습니다. Auxia의 분석 에이전트를 사용하여 마케터는 복잡성을 추상화하여 마케팅 워크플로우와 경험을 개선할 수 있습니다.

구글의 차세대 억 万 사용자 이니셔티브를 이끌었을 때, 기술 수용과 마케팅에서 에이전트 AI의 평행선을 보는 데 어떤 차이가 있나요?

차세대 억 万 사용자 이니셔티브에서 우리는 새로운 인터넷 사용자들이 기존 사용자와 다르게 제품과 상호작용한다는 것을 인식했습니다. 이러한 사용자들을 위해 빌드하고, 인터페이스를 단순화하고, 접근성과 강화를 보장하는 것이 중요했습니다.

마케팅에서 에이전트 AI의 경우에도 비슷한 추세가 나타납니다. 마케터는 SQL이나 데이터 과학을 배우지 않아도 개인화를 구현할 수 있습니다. 에이전트는 기술적인 간격을 메우고, 복잡한 기능을 즉시 사용할 수 있게 합니다.

현재 AI 개인화에 대한 가장 큰 오해는 무엇이며, Auxia는 이를 어떻게 해결합니까?

AI 개인화에 대한 가장 큰 오해는 이를 채택하면 마케팅 팀의 전략적 영향력이 감소하거나 통제력을 잃을 것이라는 것입니다. AI는 복잡성을 처리하고, 패턴을 찾고, 실시간으로 신호를 감지하는 데 탁월합니다. 그러나 AI는 맥락, 공감, 전략적 판단을 제공할 수 없습니다.Auxia는 마케팅 팀이 이러한 강점을 발휘할 수 있도록 지원합니다.

50명 이상의 산업 리더의 지원과 2,350만 달러의 자금 조달을 받은 Auxia는 향후 12~18개월 동안 어떤 분야에 중점을 둘 계획인가요?

우리는 세 가지 분야에 중점을 둘 계획입니다. 첫째, 우리는 고객에게 예외적인 가치를 제공하기 위해 경험을 개선하기 위해 노력할 것입니다. 둘째, 우리는 마케터의 워크플로우를 지원하는 에이전트 기능을 확장할 것입니다. 마지막으로, 우리는 시장에 대한 확장에 중점을 둘 것입니다.

마케팅을 넘어서서 기업 응용 프로그램에서 에이전트 AI의 다음 전선에 대해 가장 흥奮하는 것은 무엇인가요?

Auxia에서 가장 흥奮하는 것은 이러한 기술이 사람들의 일에 실제적인 영향을 미치고 있다는 것입니다. 에이전트 AI는 사람들의 강점을 보완하여 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다. 마케팅, 판매, 고객 성공, 엔지니어링 등 모든 분야에서 이러한 기술을 적용할 수 있습니다.

우리는 이러한 기술이 사람들의 일에 실제적인 영향을 미치고 있다는 것을 보며, Auxia는 이러한 미래를 구축하고 있습니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Auxia를 방문할 수 있습니다.