Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Interviewreeks

Dr. Grigori Melnik is een ervaren technisch directeur met meer dan 25 jaar ervaring in het stimuleren van productinnovatie en -groei bij bedrijven zoals Microsoft (MSFT ), Splunk, MongoDB (MDB ), Tricentis en Cribl. Hij heeft platformtransformaties geleid, categorie-definiërende producten gelanceerd en teams geschaald in elke groeifase. Dr. Melnik heeft een Ph.D. in Computer Science van de University of Calgary en brengt naar Amperity een passie voor engineeringsuitmuntendheid, AI-innovatie en het opbouwen van high-impact productorganisaties.

Amperity is een technologiebedrijf dat een AI-gepowered Customer Data Cloud-platform biedt dat is ontworpen om gefragmenteerde klantgegevens te verenigen in vertrouwde profielen, hoge-waardekansen te identificeren en campagnes te activeren over alle kanalen. De oplossingen zijn gericht op identiteitsoplossing, gegevensinname en real-time-activering, waardoor merken diverse gegevensbronnen kunnen integreren, AI-gedreven analyses kunnen uitvoeren en gerichte doelgroepen naar downstream-systemen kunnen sturen. Het bedrijf benadrukt flexibiliteit door directe verbindingen met grote datawarehouse-platforms te ondersteunen en voldoet aan belangrijke beveiligingsstandaarden zoals SOC 2, GDPR en HIPAA.

U hebt product- en technologie-strategieën geleid bij bedrijven zoals Tricentis, MongoDB en Codility voordat u bij Amperity kwam. Hoe hebben deze ervaringen uw aanpak beïnvloed om AI-gedreven platforms zoals Real-Time Profiles op te bouwen en uit te breiden?

Van nature ben ik een enthousiasteling voor onopgeloste problemen. Bij Amperity doen we precies dat. Mijn ervaringen bij eerdere organisaties hebben mij geleerd om over flexibiliteit, wrijvingsloze integratie over ecosystemen en sterke gegevensbeheer na te denken. Deze lessen hebben onze aanpak voor Real-Time Profiles rechtstreeks beïnvloed. We hebben de mogelijkheid speciaal ontwikkeld om de industrie’s oudste compromis – snelheid versus nauwkeurigheid – te beëindigen door historische identiteit met sub-seconde-streaming in één enkel, beheerd architectuur te verenigen. We hebben ervoor gezorgd dat het platform de operationele modellen van klanten vereenvoudigt, in plaats van ze te compliceren. We hebben onze AI-gepowered identiteitsbasis uitgebreid om real-time- en historische gegevens binnen één architectuur te verenigen, met één identiteitsgrafiek, één toegangscontrolelaag en consistente afkomst en controleerbaarheid.

Welke specifieke kloof of marktvraag heeft Amperity ertoe gebracht om Real-Time Profiles te ontwikkelen, en hoe definieert het de balans tussen gegevenssnelheid en -nauwkeurigheid opnieuw?

De meeste Customer Data Platforms (CDP’s) dwingen teams om te kiezen tussen snel handelen op basis van ondiepe, evenement-gebaseerde gegevens of nauwkeurig handelen op basis van profielen die uren of dagen verouderd zijn. Amperity’s Real-Time Profiles verwijderen die compromis door live signalen voortdurend te koppelen aan de volledige klantgeschiedenis, zodat merken een individu op het exacte moment van betrokkenheid kunnen herkennen en reageren met context. Het resultaat is gegevens die compleet en actueel zijn, klaar om in-sessie-personalisatie en gebeurtenis-geactiveerde reizen met echte zakelijke impact te ondersteunen.

Door batch- en streaming-gegevens in één profiel samen te voegen, gaan we voorbij “snel maar partieel” of “compleet maar laat”. Het is één enkel, voortdurend bijgewerkt klantbeeld dat marketeers en serviceteams in staat stelt om next-best-acties op het moment van de intentie te orkestreren zonder nauwkeurigheid op te offeren.

Kunt u ons door de technische ondersteuning van het verenigen van historische en streaming-gegevens in één enkel, voortdurend bijgewerkt klantprofiel leiden?

We hebben een verenigde gegevensstroom met drie gecoördineerde lagen opgebouwd: inname van ruwe JSON-gebeurtenissen van elke bron, continue verwerking in een gedistribueerde dataflow-engine en een live-profielopslag die milliseconde-lookup ondersteunt via onze Profile API. Elke nieuwe klik, boeking of loyaliteitswijziging wordt verzoend tegen hetzelfde AI-gepowered identiteitsgrafiek dat onze batch-pijpleidingen beheert, wat betekent dat er geen apart identiteitsmodel, geen dubbele onderhoud, geen schemaverschuiving is.

Belangrijk is dat “identiteit in beweging” elke gebeurtenis koppelt aan het duurzame, genaaide profiel zodra het arriveert. Dit maakt het mogelijk om attributen onmiddellijk te verrijken, continue segmentatie uit te voeren en gebeurtenis-geactiveerde activering te gebruiken met reizen of API’s, terwijl het afkomst, toegangscontrole en controleerbaarheid over zowel analytische als operationele workloads behoudt.

Veel ondernemingen worstelen met het operationeel maken van real-time-personalisatie. Wat zijn de grootste uitdagingen die u ziet voor merken, en hoe lost Amperity deze op?

Consumenten verwachten nu dat elke interactie met een merk een real-time-begrip van hun intentie, voorkeuren en geschiedenis weerspiegelt, onmiddellijk. Toch worden de meeste organisaties beperkt door gefragmenteerde datasystemen en vertraagde inzichten, waardoor het moeilijk voor hen is om op het moment te reageren. Het resultaat is vaak personalisatie die generisch of niet in overeenstemming met de behoeften van de klant aanvoelt.

Om deze kloof te overbruggen, is meer nodig dan snellere technologie; het vereist een verenigde aanpak van gegevens en besluitvorming. Bij Amperity hebben we ons gericht op het oplossen van dit systemische probleem door merken in staat te stellen om historische kennis en live-context samen te brengen, zodat elke interactie tijdig, relevant en verbonden met de volledige reis van de klant kan zijn. Met Real-Time Profiles kunnen merken in-sessie-personalisatie en gebeurtenis-geactiveerde reizen vanuit dezelfde beheerde bron van waarheid aandrijven, waardoor momenten zoals winkelwagenverlating, loyaliteitsniveauswijzigingen of inchecken op het terrein worden omgezet in tijdige, relevante acties.

Hoe verhoogt de integratie van AI en machine learning de precisie of voorspellende capaciteiten van Real-Time Profiles?

AI is de ruggengraat van onze identiteitsoplossingscapaciteiten, wat betekent dat live-gebeurtenissen worden gekoppeld aan de juiste persoon met de juiste context, zoals levenslange waarde, toestemming en loyaliteit, binnen milliseconden. Die precieze stitching verheft elke downstream-beslissing: segmenten worden opnieuw berekend als gegevens veranderen, profielattributen worden onmiddellijk verrijkt en reizen worden geactiveerd op basis van de complete klant, niet geïsoleerde gebeurtenissen.

Als we vooruitkijken, leggen Real-Time Profiles de basis voor AI-agents om met live-context te opereren door inzichten te genereren, te redeneren over evoluerende profielen en autonomously next-best-acties over de stack te activeren. De combinatie van AI-gepowered identiteit en streaming-context is wat waarheen één-op-één-personalisatie op schaal ontgrendelt.

Vanuit uw perspectief, hoe spelen privacyreglementen en gegevensbeheer een rol bij het opbouwen van real-time-personalisatiesystemen?

Door ons bestaande Customer Data Cloud uit te breiden naar streaming, behouden we één beheerd profielopslag voor zowel analytische als operationele use-cases. Die coherentie helpt ervoor zorgen dat we voldoen aan de regelgeving en controleerbaarheid, terwijl we sub-seconde-activering mogelijk maken.

Even belangrijk is dat Real-Time Profiles merken in staat stellen om te vertrouwen op hun eigen first-party-gegevens als de vertrouwde basis voor personalisatie. Elke real-time-signalen is verbonden met geverifieerde, toestemmingsgebaseerde klantgegevens, zodat merken met vertrouwen kunnen handelen dat hun inzichten en activering overeenkomen met privacyverwachtingen en regelgevingsstandaarden. Hetzelfde beleid en controle dat historische profielen beheert, beheert live-updates, waardoor merken onmiddellijkheid behouden terwijl ze een sterke beveiligingspositie behouden die nodig is voor betekenisvolle, compliant-personalisatie.

Met de opkomst van generatieve AI, hoe bereidt Amperity zich voor op een toekomst waarin gepersonaliseerde inhoud autonoom kan worden gegenereerd en in real-time kan worden geleverd?

Generatieve AI is alleen zo goed als de gegevens die het voeden. Real-Time Profiles bieden de noodzakelijke live, identiteitsopgeloste context, zodat generatieve systemen inhoud kunnen aanpassen aan wie de klant is en wat ze op dit moment doen. Onze architectuur positioneert AI-agents om over voortdurend evoluerende profielen te redeneren en next-best-acties te activeren, waardoor inzicht in activering automatisch wordt overbrugd.

Als inhoudsgeneratie meer autonoom wordt, zal de beperkende factor verschuiven van “kunnen we het creëren?” naar “moeten we het nu creëren voor deze klant, gegeven hun geschiedenis en huidige intentie?” Onze real-time, identiteitsgebaseerde profielen beantwoorden dat met precisie en governance, waardoor veilige, relevante en meetbare ervaringen mogelijk worden.

Welke industrieën of verticale zien u het meest profiteren van deze technologie in de nabije toekomst, en waarom?

Terwijl alle consumentenmerken profiteren van real-time-personalisatie, zien reizen, luchtvaartmaatschappijen, detailhandel en financiële diensten onmiddellijke voordelen omdat intentievensters kort zijn en context belangrijk is. Denk aan upgrades bij inchecken, herprijzen van verlaten boekingen, gepersonaliseerde sorteervolgorde en bundels, of kaanaanbiedingen afgestemd op gedrag op de website.

Deze verticale opereren al omnichannel-reizen met hoge inzet voor timing, relevantie en servicessnelheid en -nauwkeurigheid. Door historische identiteit en live-signalen te verenigen, zetten ze voorbijgaande momenten om in omzet en loyaliteit, waardoor betrokkenheid wordt omgezet in conversies in real-time.

Als Chief Product Officer, hoe meet u de succes van een release zoals Real-Time Profiles buiten technische prestaties – in termen van gebruikersadoptie of bedrijfsimpact?

We meten succes door klantresultaten en adoptie, waaronder snellere tijd-tot-waarde voor in-sessie-personalisatie, verhoogde conversie- en betrokkenheidspercentages en verbeterde servicemetrics over alle touchpoints. Onze klanten hebben resultaten behaald zoals 2x hogere conversie vanuit gepersonaliseerde reizen, miljoenen nieuwe high-waardeprospects geïdentificeerd buiten loyaliteitsprogramma’s en snellere, meer persoonlijke servicervaringen.

Operationeel kijk ik ook naar vereenvoudigingssignalen zoals minder te onderhouden tools en strakkere afstemming tussen marketing-, data- en serviceteams. Wanneer hetzelfde profiel zowel analytics als activering aandrijft zonder dubbele integraties of datapipelines te vereisen, zie je duurzame adoptie en een compenserende retour op klantgegevens.

Tenslotte, hoe ziet u de rol van de CPO evolueren naarmate AI centraal staat in klantbetrokkenheid en ondernemingsgroei-strategieën?

De moderne CPO moet de integrator zijn van product, gegevens en go-to-market-resultaten – eigenaar van het wat en waarom van het product dat signalen omzet in waarde. In de wereld van AI moet de CPO ook het hoe bezitten – hoe intelligentie wordt geïntegreerd in elke workflow, interactie en beslissing. Dit vereist ook het opbouwen van identiteit, governance en real-time-activering in één samenhangende oplossing, zodat teams ervaringen kunnen leveren op het tempo van de klant.

Daarbij moet de CPO productiebeheer combineren met datascience, infrastructuur, marketing, klantensucces en ethische AI-governance om ervoor te zorgen dat het onderscheid van het bedrijf niet alleen afkomstig is van functies, maar van learnsysteemen die voortdurend aanpassen aan gebruikers en markten. We zijn aan het veranderen van roadmaps naar versterkingslussen – ons succes is niet langer afhankelijk van het uitbrengen van releases, maar van het versnellen van cycli van experimenten, leren en verfijning die zowel het product als de klantrelatie versterken.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen Amperity bezoeken op Amperity.