Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Interview Series

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, Splunk, MongoDB, Tricentis en Cribl. Hij heeft platformtransformaties geleid, categorie-definiërende producten gelanceerd en teams geschaald over elke fase van groei. 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 aanbiedt dat is ontworpen om gefragmenteerde klantgegevens te verenigen in vertrouwde profielen, hoge-waardekansen te identificeren en campagnes te activeren over alle kanalen. De oplossingen van het bedrijf richten zich op identiteitsresolutie, gegevensinname en real-time-activatie, waardoor merken diverse gegevensbronnen kunnen integreren, AI-gedreven analyses kunnen uitvoeren en gerichte publiek naar downstream-systemen kunnen verzenden. Het bedrijf benadrukt flexibiliteit door directe verbindingen met grote datawarehouse-platforms te ondersteunen en voldoet aan belangrijke beveiligingsnormen zoals SOC 2, GDPR en HIPAA.

U heeft product- en technologie-strategie geleid bij bedrijven als 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 te schalen?

Van nature ben ik een enthousiasteling voor onopgeloste problemen. Bij Amperity doen we precies dat. Mijn ervaringen bij eerdere organisaties hebben mijn denkwijze beïnvloed over het schalen van platforms terwijl ik tegelijkertijd de behoeften van de gebruikers moet vervullen. Deze lessen omvatten de belangrijkheid van flexibiliteit, wrijvingsloze integratie over ecosystemen en sterke gegevensbeheer.

Die lessen hebben mijn aanpak voor Real-Time Profiles rechtstreeks beïnvloed. We hebben de mogelijkheid speciaal gebouwd om de oudste compromis in de industrie te beëindigen – snelheid versus nauwkeurigheid – door historische identiteit te verenigen met sub-seconde-streaming in een enkele, beheerde architectuur. We hebben ervoor gezorgd dat het platform de operationele modellen van klanten vereenvoudigt, in plaats van ze te compliceren. We hebben onze AI-gepowerde identiteitsbasis uitgebreid om real-time- en historische gegevens binnen een enkele architectuur te verenigen, met één identiteitsgrafiek, één toegangscontrolelaag en consistente afkomst en auditeerbaarheid.

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

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 te ondersteunen met echte zakelijke impact.

Door batch- en streaming-profielen samen te voegen, gaan we verder dan “snel maar gedeeltelijk” of “compleet maar laat”. Het is een enkel, voortdurend bijgewerkt klantbeeld dat marketeers en serviceteams in staat stelt om de volgende beste acties te orkestreren op het moment van intentie zonder nauwkeurigheid op te offeren.

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

We hebben een verenigde gegevensstroom gebouwd met drie gecoördineerde lagen: 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 met hetzelfde AI-gepowerde identiteitsgrafiek dat onze batch-pijpleidingen beheert, wat betekent dat er geen apart identiteitsmodel, geen dubbele onderhoud, geen schemaverschuiving is.

Critisch 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 lineage, toegangscontrole en auditeerbaarheid over zowel analytische als operationele workloads behouden blijven.

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 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.

Het overbruggen van die kloof vereist meer dan snellere technologie; het vereist een verenigde aanpak van gegevens en besluitvorming. Bij Amperity hebben we ons gericht op het oplossen van dat systemische probleem door merken in staat te stellen 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 van dezelfde beheerde bron van waarheid aandrijven, waardoor momenten zoals winkelwagenverlating, loyaliteitsniveaus of in-checkins worden omgezet in tijdige, relevante acties.

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

AI is de ruggengraat van onze identiteitsresolutiecapaciteiten, 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 te redeneren over evoluerende profielen, inzichten te onthullen en autonomously next-best acties over de stack te activeren. De combinatie van AI-gepowerde 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 beheerde profielopslag voor zowel analytische als operationele use-cases. Die coherentie helpt ervoor zorgen dat we voldoen aan de regelgeving en auditeerbaarheid, terwijl we sub-seconde-activaties mogelijk maken.

Net zo 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-signaal is verbonden met geverifieerde, toestemmingsgebaseerde klantgegevens, zodat merken met vertrouwen kunnen handelen dat hun inzichten en activaties in overeenstemming zijn met privacyverwachtingen en regelgevingsnormen. Hetzelfde beleid en controle dat historische profielen beheert, beheert live-updates, waardoor merken onmiddellijkheid behouden terwijl ze het vertrouwen en de sterke beveiligingshouding behouden die nodig zijn 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 geleverd?

Generatieve AI is alleen zo goed als de gegevens die het aandrijven. Real-Time Profiles bieden de benodigde live, identiteits-geresolveerde context, zodat generatieve systemen inhoud kunnen afstemmen op wie de klant is en wat hij op dit moment doet. Onze architectuur positioneert AI-agents om te redeneren over voortdurend evoluerende profielen en next-best acties te activeren, waardoor inzicht wordt omgezet in activering op een automatische manier.

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

Welke industrieën of verticale sectoren ziet u het meest profiteren van deze technologie op korte termijn, en waarom?

Terwijl alle consumentenmerken profiteren van real-time personalisatie, zien reis-, luchtvaart-, retail- en financiële dienstverlening onmiddellijke voordelen omdat intentievensters kort zijn en context belangrijk is. Denk aan upgrades bij inchecken, herprijsstelling van verlaten boekingen, gepersonaliseerde sorteervolgorde en bundels, of kaanaanbiedingen afgestemd op het gedrag op de site.

Deze verticale sectoren 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 het succes van een release zoals Real-Time Profiles buiten technische prestaties – in termen van gebruikersadoptie of zakelijke impact?

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 conversiepercentages vanuit gepersonaliseerde reizen, miljoenen nieuwe high-value prospects geïdentificeerd buiten loyaliteitsprogramma’s en snellere, meer persoonlijke servicervaringen.

Operationeel kijk ik ook uit naar vereenvoudigingssignalen zoals minder tools om te onderhouden, strakkere afstemming tussen marketing-, data- en serviceteams. Wanneer hetzelfde profiel zowel analytics als activatie aandrijft zonder dat dubbele integraties of datapipelines nodig zijn, zie je duurzame adoptie en een toenemend rendement 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 eigenaar zijn van het hoe – hoe intelligentie wordt geïntegreerd in elke workflow, interactie en beslissing. Het vereist ook het ontwerpen van identiteit, governance en real-time-actie in één coherente oplossing, zodat teams ervaringen kunnen bieden op het tempo van de klant.

Dat betekent het combineren van productiebeheer met datawetenschap, infrastructuur, marketing, klantensucces en ethische AI-governance om ervoor te zorgen dat het onderscheid van het bedrijf niet alleen komt van functies, maar van learnsysteemen die voortdurend aanpassen aan gebruikers en markten. We bewegen ons van roadmaps naar versterkingsloops – ons succes is niet alleen het uitbrengen van releases, maar 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, moeten bezoeken Amperity.