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

Dr. Grigori Melnik er en erfaren teknologisjef med over 25 års erfaring med å drive produktinnovasjon og vekst i selskaper som Microsoft (MSFT ), Splunk, MongoDB (MDB ), 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 en lidenskap for ingeniør-ekspertise, AI-innovasjon og bygging av høy-impakt produktorganisasjoner til Amperity.

Amperity er et teknologiselskap som tilbyr en AI-drevet Customer Data Cloud-plattform designet for å samle fragmentert kundedata 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 opprettholder overholdelse av 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 man møter behovene til brukerne. Disse leksjonene inkluderer viktigheten av fleksibilitet, friksjonsløs integrasjon på tvers av økosystemer og sterk datagovernance.

Disse leksjonene har direkte formet vår tilnærming til Real-Time Profiles. Vi har bygget denne funksjonaliteten for å avslutte bransjens eldste kompromiss — hastighet vs. nøyaktighet — ved å samle historisk identitet med sanntidsstrømming i en enkelt, styrt arkitektur. Vi har sikret at plattformen forenkler kundenes driftsmodeller, i stedet for å komplisere dem. Vi har utvidet vår AI-drevne identitetsgrunnlag til å samle sanntids- og historisk data innen en enkelt arkitektur, ved å bruke én identitetsgraf, én tilgangskontroll-lag og konsistent linje og overvåkbarhet.

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

De fleste Customer Data Platforms (CDP) tvinger teamene til å velge mellom å handle raskt på overfladisk, hendelsesbasert data eller å handle nøyaktig på profiler som er timer eller dager ut av dato. Amperitys Real-Time Profiles fjerner dette kompromisset ved å kontinuerlig kombinere live-signaler med full kunde-historikk, så merker kan gjenkjenne en person i det eksakte øyeblikket for engasjement og svare med kontekst. Resultatet er data som er fullstendig og oppdatert, klar til å drive in-session personalisering og hendelses-utløste reiser med virkelig forretnings-impakt.

Ved å kollapse batch og strømming inn i én profil, går vi utenfor “rask men delvis” eller “fullstendig men forsinket”. Det er en enkelt, kontinuerlig oppdatert kundevisning som lar markedsførere og serviceteamene koordinere neste beste handlinger i hastigheten til intensjoner uten å ofre nøyaktighet.

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

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-butikk 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” knytter hver hendelse til den varige, sydd profil når den ankommer. Dette muliggjør øyeblikkelig beriking av attributter, kontinuerlig segmentering og hendelses-utløst aktivering ved å bruke reiser eller API-er, samtidig som det bevares linje, tilgangskontroll og overvåkbarhet på tvers av både analytiske og operative arbeidsbelastninger.

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

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

Å brokke dette 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 rettidig, relevant og koblet til kundens fullstendige reise. Med Real-Time Profiles kan merker drive in-session personalisering og hendelses-utløst reiser fra samme styrt kilde av sannhet, og omdanne øyeblikk som handlekurv-forlating, lojalitets-nivå-endringer eller på-eiendom-innsjekking til rettidige, relevante handlinger.

Hvordan integrerer AI og maskinlæring den presisjons- eller prediktive evnen til Real-Time Profiles?

AI er ryggraden i våre identitetsløsnings-kapasiteter, noe som betyr at live-hendelser kobles til riktig person med riktig kontekst, som livstidsverdi, samtykke og lojalitet, innen millisekunder. Den presise syningen høyner hver nedstrøms-beslutning: segmenter reguleres når data endres, profil-attributter berikes øyeblikkelig, og reiser utløses basert på fullstendig kunde, ikke isolerte hendelser.

I fremtiden legger Real-Time Profiles grunnlaget for AI-agenter til å operere med live-kontekst ved å granske utviklende profiler, overflate innsikter og autonomt utløse neste beste handlinger på tvers av stakken. Kombinasjonen av AI-løst identitet og strømmende kontekst er det som låser opp sant en-til-en-personalisering i skala.

Hvordan ser du på hvordan personvernregler og datagovernance inngår i å bygge sanntids-personaliseringssystemer?

Ved å utvide vår eksisterende Customer Data Cloud inn i strømming, opprettholder vi én styrt profil-butikk for både analytiske og operative brukssaker. Denne kohesen hjelper med å sikre overholdelse og overvåkbarhet samtidig som det aktiverer under-sekund-aktivering.

Likelynt, Real-Time Profiles gir merker mulighet til å stole på deres egne først-part-data som den pålitelige grunnlaget for personalisering. Hver sanntids-signal er koblet til verifisert, samtykke-basert kundedata, så merker kan handle med tillit til at deres innsikter og aktiveringssaker er i overensstemmelse med personvern-forventninger og regulatoriske standarder. De samme politikker og kontroller som styrer historiske profiler styrer live-oppdateringer, og gir merker øyeblikkelighet samtidig som de opprettholder tillit og en sterk sikkerhetspostur som trengs for meningsfull, overholdelig personalisering.

Hvordan forbereder Amperity seg på en fremtid hvor personlig innhold kan 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 i stand til å granske kontinuerlig utviklende profiler og utløse neste beste handlinger, og brokke innsikt til aktivering automatisk.

Som innholdsgenerering blir mer autonom, vil avgjørelsesfaktoren skifte fra “kan vi lage det?” til “bør vi lage det nå for denne kunden, gitt deres historikk og nåværende intensjoner?” Våre sanntids-, identitets-bevisste profiler svarer på det med presisjon og styring, og muliggjør trygge, relevante og målbare erfaringer.

Hvilke industrier eller vertikaler ser du som vil dra størst nytte av denne teknologien på kort sikt, og hvorfor?

Mens alle forbruker-merker drar nytte av sanntids-personalisering, 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, personlig sortering og pakker, eller kort-tilbud som er tilpasset på-eiendom-atferd.

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

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

Vi måler suksess ved kunde-resultater og tilpasning, inkludert raskere tid-til-verdi for in-session-personalisering, økt konverterings- og engasjerings-rater, og forbedret servicemålinger på tvers av alle berøringsflater. Våre kunder har drevet resultater som 2x høyere konverteringer fra personaliserte reiser, millioner av nye høyverdi-prospekter identifisert utenfor lojalitets-programmer, og raskere, mer personlig servicemålinger.

Operativt ser jeg også etter forenklingssignaler som færre verktøy å vedlikeholde, tettere tilknytning mellom markedsføring-, data- og servicelag. Når samme profil driver både analytikk og aktivering uten å kreve duplikate-integreringer eller datapipelines, ser du varig tilpasning og komponerende avkastning på kundedata.

Til slutt, hvordan ser du på hvordan rollen til CPO utvikler seg når AI blir sentral i kunde-engasjement og bedrifts-vækst-strategier?

Den moderne CPO må være integratoren av produkt, data og markedsmålinger — eier av hva og hvorfor produktet omgjør signaler til verdi. I AI-verdenen må CPO også eie hvordan — hvordan intelligensen er integrert i hver arbeidsflyt, interaksjon og beslutning. Det krever også å bygge for identitet, styring og sanntids-aksjon i én samlet løsning, så lag kan levere erfaringer i hastigheten til kunden.

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 går fra veikart til forsterknings-løkker — vår suksess handler ikke om å utgi utgivelser, men om å akselerere sykluser av eksperimentering, læring og forbedring som styrker både produktet og kunde-relasjonen.

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