Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Wywiad z serii

Dr. Grigori Melnik to doświadczony executive z ponad 25-letnim doświadczeniem w napędzaniu innowacji produktowych i wzrostu w firmach takich jak Microsoft, Splunk, MongoDB, Tricentis i Cribl. Kierował transformacjami platform, uruchamiał produkty definiujące kategorie i skalował zespoły na każdym etapie wzrostu. Dr Melnik posiada tytuł doktora nauk komputerowych na Uniwersytecie w Calgary i wnosi do Amperity pasję do doskonałości inżynieryjnej, innowacji AI i budowy organizacji produktowych o wysokim wpływie.

Amperity to firma technologiczna, która oferuje platformę Customer Data Cloud wykorzystującą AI do scalania fragmentowanych danych klientów w zaufane profile, identyfikowania okazji o wysokiej wartości i aktywowania kampanii we wszystkich kanałach. Rozwiązania koncentrują się na rozwiązaniach tożsamości, ingestion danych i aktywacji w czasie rzeczywistym, umożliwiając markom integrację różnorodnych źródeł danych, wykonywanie analiz napędzanych przez AI i wysyłanie ukierunkowanych audytoriów do systemów downstream. Firma kładzie nacisk na elastyczność, wspierając bezpośrednie połączenia z głównymi platformami magazynu danych i utrzymując zgodność z kluczowymi standardami bezpieczeństwa, takimi jak SOC 2, GDPR i HIPAA.

Poprowadziłeś strategię produktu i technologii w firmach takich jak Tricentis, MongoDB i Codility, zanim dołączyłeś do Amperity. Jak te doświadczenia ukształtowały twoje podejście do budowy i skalowania platform napędzanych przez AI, takich jak Real-Time Profiles?

Z natury jestem entuzjastą nierozwiązanych problemów. W Amperity robimy właśnie to. Moje doświadczenia w poprzednich organizacjach ukształtowały sposób, w jaki myślę o skalowaniu platformy, jednocześnie spełniając potrzeby użytkowników. Te lekcje obejmują znaczenie elastyczności, integracji bez tarcia w całym ekosystemie oraz silnego zarządzania danymi.

Te lekcje bezpośrednio ukształtowały nasze podejście do Real-Time Profiles. Stworzyliśmy tę funkcjonalność, aby zakończyć najstarszy kompromis w branży – prędkość vs. dokładność – łącząc historyczną tożsamość z transmisją strumieniową w jednej, zarządzanej architekturze. Upewniliśmy się, że platforma upraszcza modele operacyjne klientów, zamiast je komplikować. Rozszerzyliśmy naszą AI-powiązaną podstawę tożsamości, aby ujednolicić dane w czasie rzeczywistym i historyczne w ramach jednej architektury, wykorzystując jeden graf tożsamości, jedną warstwę kontroli dostępu i spójną linię i audytowalność.

Jaki konkretny lukę lub popyt rynkowy skłonił Amperity do opracowania Real-Time Profiles, i jak zmieniają one równowagę między szybkością danych a dokładnością?

Większość platform Customer Data (CDP) zmusza zespoły do wyboru między szybkim działaniem na płytkich, zdarzeniowych danych a dokładnym działaniem na profilach, które są godziny lub dni nieaktualne. Real-Time Profiles Amperity usuwają ten kompromis, łącząc ciągle sygnały na żywo z pełną historią klienta, dzięki czemu marki mogą rozpoznać osobę w dokładnym momencie zaangażowania i zareagować z kontekstem. Wynikiem jest dane, które są kompletne i bieżące, gotowe do zasilania personalizacji w sesji i podróży wyzwolonych przez zdarzenia z rzeczywistym wpływem biznesowym.

Przez scalenie partii i strumienia w jeden profil, przechodzimy poza „szybko, ale częściowo” lub „kompletny, ale spóźniony”. To pojedynczy, ciągle aktualizowany widok klienta, który pozwala marketerom i zespołom serwisowym na koordynowanie następnych najlepszych działań z prędkością intencji bez poświęcania dokładności.

Czy możesz nas przeprowadzić przez techniczne podstawy ujednolicenia danych historycznych i strumieniowych w jeden, ciągle aktualizowany profil klienta?

Zbudowaliśmy ujednolicony przepływ danych z trzema skoordynowanymi warstwami: ingestion surowych zdarzeń JSON z dowolnego źródła, ciągłego przetwarzania w rozproszonym silniku przepływu danych i żywej sklepi profilu, który obsługuje wyszukiwania milisekundowe za pomocą naszego Profile API. Każde nowe kliknięcie, rezerwacja lub zmiana lojalności jest uzgodnione z tym samym AI-powiązanym grafem tożsamości, który zarządza naszymi potokami partii, co oznacza brak odrębnego modelu tożsamości, brak podwójnego utrzymania, brak dryfu schematu.

Krytycznie, „tożsamość w ruchu” łączy każde zdarzenie z trwałym, zszytym profilem, gdy przychodzi. To umożliwia natychmiastowe wzbogacanie atrybutów, ciągłą segmentację i aktywację wyzwoloną przez zdarzenia przy użyciu podróży lub API, przy zachowaniu lini, kontroli dostępu i audytowalności w obciążeniach analitycznych i operacyjnych.

Wiele przedsiębiorstw ma trudności z operacjonalizacją personalizacji w czasie rzeczywistym. Jakie największe wyzwania widzisz przed markami, i jak Amperity je rozwiązuje?

Konsumenci oczekują teraz, że każda interakcja z marką będzie odzwierciedlać rozumienie ich intencji, preferencji i historii w czasie rzeczywistym, natychmiast. Jednak większość organizacji jest ograniczona przez fragmentowane systemy danych i opóźnione spostrzeżenia, co utrudnia im reagowanie w tym momencie. Wynikiem jest często personalizacja, która wydaje się ogólna lub niezgodna z potrzebami klienta.

Przełknięcie tej luki wymaga więcej niż szybsza technologia; wymaga ujednoliconego podejścia do danych i podejmowania decyzji. W Amperity skupiliśmy się na rozwiązywaniu tego systemowego problemu, umożliwiając markom połączenie wiedzy historycznej i kontekstu na żywo, aby każda interakcja była terminowa, istotna i połączona z pełną podróżą klienta. Z Real-Time Profiles marki mogą napędzać personalizację w sesji i podróże wyzwolone przez zdarzenia z tego samego zarządzanego źródła prawdy, zmieniając momenty, takie jak porzucenie koszyka, zmiany poziomu lojalności lub sprawdzenie na miejscu, w terminowe, istotne działania.

Jak integracja AI i machine learning zwiększa precyzję lub możliwości predykcyjne Real-Time Profiles?

AI jest podstawą naszych możliwości rozwiązania tożsamości, co oznacza, że zdarzenia na żywo są połączone z odpowiednią osobą z odpowiednim kontekstem, takim jak wartość przez całe życie, zgoda i lojalność, w ciągu milisekund. To precyzyjne szycie podnosi każdą poniższą decyzję: segmenty są ponownie obliczane, gdy dane się zmieniają, atrybuty profilu są natychmiast wzbogacane, a podróże są wyzwolone na podstawie pełnego klienta, a nie izolowanych zdarzeń.

Spójrzając w przyszłość, Real-Time Profiles stanowią podstawę dla agentów AI, aby działać z kontekstem na żywo, rozważając ewoluujące profile, ujawniając spostrzeżenia i wyzwalając następne najlepsze działania w całym stosie. Połączenie AI-rozwiązanej tożsamości i kontekstu strumieniowego jest tym, co odblokowuje prawdziwą personalizację jeden-do-jednego w skali.

Z twojej perspektywy, jak przepisy dotyczące prywatności i zarządzanie danymi wpływają na budowanie systemów personalizacji w czasie rzeczywistym?

Rozszerzając naszą istniejącą Customer Data Cloud do strumieni, utrzymujemy jeden zarządzany sklep profilu dla obu przypadków użycia analitycznego i operacyjnego. Ta spójność pomaga zapewnić zgodność i audytowalność, jednocześnie umożliwiając aktywację w czasie mniejszym niż sekunda.

Równie ważne, Real-Time Profiles umożliwiają markom poleganie na własnych danych pierwszej strony jako zaufanym podstawie personalizacji. Każdy sygnał na żywo jest połączony z zweryfikowanymi, opartymi na zgodzie danymi klienta, dzięki czemu marki mogą działać z ufnością, że ich spostrzeżenia i aktywacje są zgodne z oczekiwaniami dotyczącymi prywatności i standardami regulacyjnymi. Te same zasady i kontrole, które zarządzają profilami historycznymi, zarządzają aktualizacjami na żywo, dając markom natychmiastowość, przy zachowaniu zaufania i silnej postawy bezpieczeństwa potrzebnej do znaczącej, zgodnej personalizacji.

Z wzrostem AI generatywnej, jak Amperity przygotowuje się do przyszłości, w której spersonalizowana zawartość może być autonomicznie generowana i dostarczana w czasie rzeczywistym?

AI generatywna jest tak dobra, jak dane, które ją zasilają. Real-Time Profiles zapewniają niezbędny kontekst na żywo, identyfikowany przez tożsamość, aby systemy generatywne mogły dostosować zawartość do tego, kim jest klient i co robi teraz. Nasza architektura umożliwia agentom AI rozważanie ciągle ewoluujących profili i wyzwalanie następnych najlepszych działań, łącząc spostrzeżenia z aktywacją w sposób automatyczny.

Gdy generowanie zawartości staje się bardziej autonomiczne, czynnik ograniczający zmieni się z „czy możemy to utworzyć?” na „czy powinniśmy to utworzyć teraz dla tego klienta, biorąc pod uwagę jego historię i bieżącą intencję?”. Nasze profile w czasie rzeczywistym, identyfikowane przez tożsamość, odpowiadają na to z precyzją i zarządzaniem, umożliwiając bezpieczne, istotne i mierzone doświadczenia.

Which industries or verticals do you see benefiting most from this technology in the near term, and why?

Jednak wszystkie marki konsumenckie korzystają z personalizacji w czasie rzeczywistym, branże takie jak podróże, linie lotnicze, handel detaliczny i usługi finansowe widzą natychmiastowe korzyści, ponieważ okna intencji są krótkie, a kontekst ma znaczenie. Myśl o uaktualnieniach przy odprawie, ponownym ustalaniu cen porzuconych rezerwacji, spersonalizowanym porządku sortowania i pakietach lub ofertach kart zgodnych z zachowaniem na stronie.

Te piony już operują podróżami omnichannel z wysokimi stawkami dla czasu, istotności i szybkości obsługi, a także dokładności. Poprzez ujednolicenie tożsamości historycznej i sygnałów na żywo, konwertują chwilowe momenty w przychody i lojalność, zmieniając zaangażowanie w konwersje w czasie rzeczywistym.

Jako Chief Product Officer, jak mierzyłeś sukces wydania takiego jak Real-Time Profiles poza wydajnością techniczną — w kategoriach adopcji użytkowników lub wpływu biznesowego?

Mierzymy sukces według wyników klientów i adopcji, w tym szybszego czasu do osiągnięcia personalizacji w sesji, wyższych współczynników konwersji i zaangażowania, a także ulepszonych wskaźników obsługi we wszystkich punktach kontaktu. Nasi klienci osiągnęli wyniki, takie jak 2-krotnie wyższe konwersje z personalizowanych podróży, miliony nowych, wysoko-wartościowych prospektów zidentyfikowanych poza programami lojalnościowymi, oraz szybsze, bardziej personalne doświadczenia obsługi.

Operacyjnie szukam również sygnałów uproszczenia, takich jak mniej narzędzi do utrzymania, ściślejsze wyalignowanie między zespołami marketingowymi, danych i serwisowymi. Gdy ten sam profil napędza zarówno analitykę, jak i aktywację bez wymagania duplikowania integracji lub potoków danych, widzisz trwałą adopcję i kumulujący zwrot z inwestycji w dane klienta.

Wreszcie, jak widzisz ewolucję roli CPO, gdy AI staje się centralnym elementem zaangażowania klienta i strategii wzrostu przedsiębiorstwa?

Nowoczesny CPO musi być integratorem produktu, danych i wyników wejścia na rynek – posiadającym wiedzę o tym, co i dlaczego produktu, który zmienia sygnały w wartość. W świecie AI, CPO musi również posiadać wiedzę o tym, jak inteligencja jest wbudowana w każdy przepływ pracy, interakcję i decyzję. Wymaga to również architektury dla tożsamości, zarządzania i aktywacji w czasie rzeczywistym w jednym spójnym rozwiązaniu, aby zespoły mogły dostarczać doświadczenia z prędkością klienta.

To oznacza łączenie zarządzania produkcją z nauką danych, infrastrukturą, marketingiem, sukcesem klienta i etycznym zarządzaniem AI, aby upewnić się, że różnicowanie firmy nie pochodzi tylko z funkcji, ale z systemów uczenia, które ciągle adaptują się do użytkowników i rynków. Przechodzimy od map drogowych do pętli wzmocnienia – nasz sukces nie polega na wydawaniu wersji, ale na przyspieszaniu cykli eksperymentowania, uczenia się i udoskonalania, które wzmacniają zarówno produkt, jak i relację z klientem.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Amperity.