Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Intervju-serie

Dr. Grigori Melnik er en erfaren teknologisjef med mer enn 25 års erfaring med å drive produktinnovasjon og vekst i selskaper som Microsoft, Splunk, MongoDB, Tricentis og Cribl. Han har ledet plattformstransformasjoner, lansert kategori-definerende produkter og skalert lag over hver vekstfase. Dr. Melnik har en ph.d. i datavitenskap fra University of Calgary og bringer til Amperity en lidenskap for ingeniør-excellence, AI-innovasjon og bygging av høy-impakt produktorganisasjoner.

Amperity er et teknologiselskap som tilbyr en AI-drevet Customer Data Cloud-plattform designet for å samle fragmentert kundedata inn i pålitelige profiler, identifisere høyverdi-muligheter og aktivere kampanjer på tvers av alle kanaler. Deres løsninger fokuserer på identitetsløsning, datainnsamling og sanntidsaktivering, som gjør det mulig for merker å integrere ulike datasources, utføre AI-drevne analyser og sende målrettede publikum til nedstrøms-systemer. Selskapet legger vekt på fleksibilitet ved å støtte direkte forbindelser med store datawarehouse-plattformer og opprettholde samsvar med nøkkel-sikkerhetsstandarder som SOC 2, GDPR og HIPAA.

Du har ledet produkt- og teknologistrategi i selskaper som Tricentis, MongoDB og Codility før du ble med i Amperity. Hvordan har disse erfaringene formet din tilnærming til å bygge og skale AI-drevne plattformer som Real-Time Profiles?

Jeg er av naturen en entusiast for uløste problemer. Hos Amperity gjør vi nettopp det. Mine erfaringer i tidligere organisasjoner har formet hvordan jeg tenker om å skale plattformer samtidig som jeg møter behovene til brukerne. Disse lektene inkluderer viktigheten av fleksibilitet, friksjonsløs integrasjon på tvers av økosystemer og sterk datastyring.

Disse lektene har direkte formet vår tilnærming til Real-Time Profiles. Vi har bygget evnen til å avslutte bransjens eldste kompromiss – hastighet vs. nøyaktighet – ved å samle historisk identitet med under-sekund strømming i en enkelt, styrt arkitektur. Vi har sikret at plattformen forenkler kundens driftsmodeller, snarere enn å komplisere dem. Vi har utvidet vår AI-drevne identitetsgrunnlag til å samle sanntids- og historisk data innen en enkelt arkitektur, med en identitetsgraf, ett tilgangskontroll-lag og konsistent avstamning og granskbarhet.

Hva er den spesifikke gap eller markedets etterspørsel som motiverte Amperity til å utvikle Real-Time Profiles, og hvordan definerer det balansen mellom datas hastighet og nøyaktighet?

De fleste Customer Data Platforms (CDP) tvinger teamene til å velge mellom å handle raskt på overflatiske, hendelse-baserte data eller å handle nøyaktig på profiler som er timer eller dager gamle. Amperitys Real-Time Profiles fjerner dette valget ved å kontinuerlig kombinere live-signaler med full kunde-historie, så merker kan gjenkjenne en person i det eksakte øyeblikket for engasjement og respondere med kontekst. Resultatet er data som er fullstendig og oppdatert, klar til å drive in-session personliggjøring og hendelse-utløste reiser med virkelig forretnings-impakt.

Ved å kollapse batch og strømming inn i en profil, flytter vi oss bort fra “rask men delvis” eller “fullstendig men forsinket”. Det er en enkelt, kontinuerlig oppdatert kundevisning som lar markedsførere og serviceteamene orchestrere neste beste handlinger på hastigheten av intensjoner uten å ofre nøyaktighet.

Kan du gå oss gjennom de tekniske underbygningene av å samle historisk og strømmende data inn i en enkelt, kontinuerlig oppdatert kundeprofil?

Vi bygget en samlet datastrøm med tre koordinerte lag: innsamling av rå JSON-hendelser fra enhver kilde, kontinuerlig prosessering i en distribuert datastrøm-motor og en live-profil-lagring som støtter millisekund-søk via vår Profil-API. Hver ny klikk, bestilling eller lojalitetsendring blir forsonet mot den samme AI-drevne identitetsgrafen som styrer våre batch-pipelines, noe som betyr ingen separat identitetsmodell, ingen dobbel vedlikehold, ingen skjemadrift.

Kritisk, “identitet i bevegelse” binder hver hendelse til den varige, sydd profilen når den ankommer. Dette muliggjør den øyeblikkelige berikingen av attributter, kontinuerlig segmentering og hendelse-utløst aktivering ved hjelp av reiser eller API-er, samtidig som det bevares avstamning, tilgangskontroll og granskbarhet på tvers av både analytiske og operative arbeidsbelastninger.

Mange bedrifter sliter med å operasjonalisere sanntids-personliggjøring. Hva er de største utfordringene du ser at merker møter, og hvordan adresserer Amperity dem?

Forbrukerne forventer nå at hver merke-interaksjon skal reflektere en sanntids-forståelse av deres intensjoner, preferanser og historie, øyeblikkelig. Likevel er de fleste organisasjonene begrenset av fragmenterte datasystemer og forsinkede innsikter, som gjør det vanskelig for dem å respondere i øyeblikket. Resultatet er ofte personliggjøring som føles generisk eller utenfor sync med kundens behov.

Å brokke denne gapet krever mer enn raskere teknologi; det krever en samlet tilnærming til data og beslutning. Hos Amperity har vi fokusert på å løse dette systemiske problemet ved å aktivere merker til å bringe sammen historisk kunnskap og live-kontekst, så hver interaksjon kan være tidlig, relevant og koblet til kundens fullstendige reise. Med Real-Time Profiles kan merker drive in-session personliggjøring og hendelse-utløst reiser fra samme styrt kilde av sannhet, og omdanne øyeblikk som handle-forlating, lojalitets-nivå-endringer eller på-eiendom-check-in til tidlige, relevante handlinger.

Hvordan integrerer AI og maskinlæring nøyaktigheten eller prediktive evner av Real-Time Profiles?

AI er ryggraden av våre identitetsløsningsevner, som betyr at live-hendelser kobles til riktig person med riktig kontekst, som levetid-verdi, samtykke og lojalitet, innen millisekunder. Den presise syingen hever hver nedstrøms-beslutning: segmenter beregnes på nytt når data endres, profil-attributter berikes øyeblikkelig, og reiser utløses basert på fullstendig kunde, ikke isolerte hendelser.

Ser fremover, legger Real-Time Profiles grunnlaget for AI-agenter til å operere med live-kontekst ved å granske over utviklende profiler, overflate-innsikter og autonomt utløse neste beste handlinger på tvers av stakken. Kombinasjonen av AI-løst identitet og strømmende kontekst er hva låser opp sanntids-personliggjøring på enkeltperson-nivå.

Fra din perspektiv, hvordan spiller personvernregulerings- og datastyring en rolle i å bygge sanntids-personliggjørings-systemer?

Ved å utvide vår eksisterende Customer Data Cloud inn i strømming, opprettholder vi en styrt profil-lagring for både analytiske og operative brukstilfeller. Denne samlingen hjelper med å sikre samsvar og granskbarhet samtidig som det aktiverer under-sekund-aktivering.

Like viktig, Real-Time Profiles gir merker mulighet til å stole på deres egne først-part-data som den pålitelige grunnlaget for personliggjøring. Hver sanntids-signal er koblet til verifisert, samtykke-basert kundedata, så merker kan handle med tillit til at deres innsikter og aktiveringer er i samsvar med personvern-forventninger og regulatoriske standarder. De samme politikene og kontrollene som styrer historiske profiler styrer live-oppdateringer, og gir merker øyeblikkelighet samtidig som det bevares tillit og sterk sikkerhetspostur nødvendig for meningsfull, samsvarlig personliggjøring.

Med oppblomstringen av generativ AI, hvordan forbereder Amperity seg på en fremtid hvor personliggjort innhold kunne bli autonomt generert og levert i sanntid?

Generativ AI er bare like god som dataene som driver den. Real-Time Profiles gir den nødvendige live, identitets-løste konteksten, så generative systemer kan tilpasse innhold til hvem kunden er og hva de gjør akkurat nå. Vår arkitektur stiller AI-agenter til å granske over kontinuerlig utviklende profiler og utløse neste beste handlinger, og brokke innsikt til aktivering automatisk.

Når innholdsgenerering blir mer autonom, vil porterfaktoren skifte fra “kan vi lage det?” til “bør vi lage det nå for denne kunden, gitt deres historie og nåværende intensjoner?” Våre sanntids-, identitets-bevisste profiler besvarer dette med presisjon og styring, og muliggjør trygge, relevante og målbare opplevelser.

Hvilke industrier eller vertikaler ser du som fordeler mest fra denne teknologien på kort sikt, og hvorfor?

Selv om alle forbruker-merker fordeler seg fra sanntids-personliggjøring, ser reise, flyselskaper, detaljhandel og finansielle tjenester umiddelbare gevinster fordi intensjons-vinduer er korte og kontekst teller. Tenk på oppgraderinger ved innsjekking, om-prising av forlatt bestillinger, personliggjort sortering og pakker eller kort-tilbud som er tilpasset på-eiendom-atferd.

Disse vertikalene opererer allerede omnikanal-reiser med høye innsatser for tid, relevans og servicehastighet og nøyaktighet. Ved å samle historisk identitet og live-signaler, konverterer de flyktige øyeblikk til inntekt og lojalitet, og omdanner engasjement til konverteringer i sanntid.

Som Chief Product Officer, hvordan måler du suksessen til en utgivelse som Real-Time Profiles utenom teknisk ytelse — i termer av bruker-adoptsjon eller forretnings-impakt?

Vi måler suksess basert på kunde-resultater og adopsjon, inkludert raskere tid-til-verdi for in-session personliggjøring, økt konverterings- og engasjements-rater, og forbedret service-målinger på tvers av alle berøringspunkter. Våre kunder har drevet resultater som 2x høyere konverteringer fra personliggjorte reiser, millioner av nye høyverdi-prospekter identifisert utenfor lojalitetsprogrammer, og raskere, mer personlig service-erfaringer.

Operativt ser jeg også etter forenklingssignaler som færre verktøy å vedlikeholde, tettere tilknytning mellom markedsføring-, data- og serviceteam. Når samme profilen driver både analytikk og aktivering uten å kreve dobbelte integrasjoner eller datapipelines, ser du varig adopsjon og kumulativ avkastning på kundedata.

Til slutt, hvordan ser du på utviklingen av rollen som CPO når AI blir sentral for kunde-engasjement og bedrifts-vækst-strategier?

Den moderne CPO må være integratoren av produkt, data og markedsførings-resultater – eier av hva og hvorfor av produktet som omdanner signaler til verdi. I AI-verdenen må CPO også eie hvordan intelligensen er innbygget i hver arbeidsflyt, interaksjon og beslutning. Det krever også å arkitekturere for identitet, styring og sanntids-handling i en samlet løsning, så teamene kan levere opplevelser i kundens hastighet.

Dette betyr å blande produksjonsstyring med data-vitenskap, infrastruktur, markedsføring, kunde-suksess og etisk AI-styring for å sikre at selskapets differensiering ikke bare kommer fra funksjoner, men fra lærings-systemer som kontinuerlig tilpasser seg brukere og markeder. Vi flytter oss fra veikart til forsterknings-løkker – vår suksess er ikke bare om å utgi utgivelser, men om å akselerere sykluser av eksperimentering, læring og forbedring som styrker både produktet og kunde-forholdet.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Amperity.