Grigori Melnik, Chief Product Officer, Amperity – Seria de interviuri

Dr. Grigori Melnik este un executiv în domeniul tehnologiei cu peste 25 de ani de experiență în conducerea inovației și creșterii produselor la companii precum Microsoft, Splunk, MongoDB, Tricentis și Cribl. El a condus transformări ale platformelor, a lansat produse care definesc categoriile și a extins echipele în toate etapele de creștere. Dr. Melnik deține un doctorat în științe computaționale de la Universitatea Calgary și aduce la Amperity o pasiune pentru excelența în inginerie, inovația în domeniul inteligenței artificiale și construirea unor organizații de produse cu impact ridicat.

Amperity este o companie de tehnologie care oferă o platformă de Customer Data Cloud bazată pe inteligență artificială, proiectată pentru a uni datele fragmentate ale clienților în profiluri de încredere, pentru a identifica oportunități de valoare ridicată și pentru a activa campanii pe toate canalele. Soluțiile sale se concentrează pe rezolvarea identității, ingestia de date și activarea în timp real, permițând brandurilor să integreze surse de date diverse, să efectueze analize conduse de inteligență artificială și să trimită audiențe țintite către sistemele downstream. Compania accentuează flexibilitatea prin susținerea conexiunilor directe cu platformele majore de depozitare a datelor și menține conformitatea cu standardele cheie de securitate, cum ar fi SOC 2, GDPR și HIPAA.

Ați condus strategia de produs și tehnologie la companii precum Tricentis, MongoDB și Codility, înainte de a vă alătura Amperity. Cum v-au influențat aceste experiențe abordarea dvs. de a construi și scala platforme conduse de inteligență artificială, cum ar fi Real-Time Profiles?

Prin natura mea, sunt un entuziast al problemelor nerezolvate. La Amperity, facem exact asta. Experiențele mele de la organizațiile anterioare m-au făcut să gândesc despre scalarea platformelor și despre îndeplinirea nevoilor utilizatorilor. Aceste lecții includ importanța flexibilității, integrării fără probleme în ecosisteme și guvernanței puternice a datelor.

Aceste lecții au influențat direct abordarea noastră față de Real-Time Profiles. Am creat cu scopul de a pune capăt compromisului cel mai vechi al industriei – viteza versus acuratețea – prin unificarea identității istorice cu transmisia în timp real într-o singură arhitectură guvernată. Ne-am asigurat că platforma simplifică modelele de operare ale clienților, în loc să le complice. Am extins fundația noastră de identitate bazată pe inteligență artificială pentru a uni datele în timp real și istorice într-o singură arhitectură, utilizând un singur grafic de identitate, un singur strat de control al accesului și o linaj și auditabilitate coerentă.

Care a fost lacuna specifică sau cererea de pe piață care a motivat Amperity să dezvolte Real-Time Profiles și cum redefinește echilibrul dintre viteza și acuratețea datelor?

Majoritatea platformelor de Customer Data (CDP) obligă echipele să aleagă între a acționa rapid pe baza datelor superficiale, bazate pe evenimente, sau a acționa cu acuratețe pe baza profilurilor care sunt cu ore sau zile în urmă. Real-Time Profiles de la Amperity elimină acest compromis prin unirea continuă a semnalelor live cu istoricul complet al clientului, astfel încât brandurile pot recunoaște un individ în momentul exact al angajamentului și pot răspunde cu context. Rezultatul este date complete și actuale, gata să alimenteze personalizarea în sesiune și călătoriile declanșate de evenimente cu impact real în afaceri.

Prin colapsarea batch-ului și a transmisiei în timp real într-un singur profil, trecem dincolo de “rapid, dar parțial” sau “complet, dar întârziat”. Este o singură vedere a clientului, actualizată continuu, care permite marketerilor și echipelor de servicii să orchestreze următoarele acțiuni optime la viteza intenției, fără a sacrifica acuratețea.

Ne puteți ghida prin aspectele tehnice ale unificării datelor istorice și a datelor în timp real într-un singur profil de client actualizat continuu?

Am construit un flux de date unificat cu trei straturi coordonate: ingestia de evenimente JSON brute din orice sursă, procesarea continuă într-un motor de flux de date distribuit și un magazin de profiluri live care susține căutări cu milisecunde prin intermediul API-ului nostru de profil. Fiecare clic nou, rezervare sau schimbare de loialitate este reconciliat cu același grafic de identitate bazat pe inteligență artificială care guvernează conductele noastre batch, ceea ce înseamnă niciun model de identitate separat, nicio întreținere dublă, nicio derivă a schemei.

În mod critic, “identitatea în mișcare” leagă fiecare eveniment de profilul cusut și durabil, pe măsură ce acesta sosește. Acest lucru permite îmbogățirea instantanee a atributelor, segmentarea continuă și activarea declanșată de evenimente, utilizând călătorii sau API-uri, în timp ce se păstrează linajul, controlul accesului și auditabilitatea pe ambele sarcini de lucru analitice și operaționale.

Multe întreprinderi se luptă să operaționalizeze personalizarea în timp real. Care sunt cele mai mari provocări pe care le vedeți brandurile înfruntând și cum abordează Amperity acestea?

Consumatorii așteaptă acum ca fiecare interacțiune cu un brand să reflecte o înțelegere în timp real a intenției, preferințelor și istoricului lor, instantaneu. Cu toate acestea, majoritatea organizațiilor sunt limitate de sisteme de date fragmentate și de insight-uri întârziate, ceea ce face dificilă pentru ele să răspundă în momentul oportun. Rezultatul este adesea o personalizare care pare generică sau în afara sincronizării cu nevoile clientului.

Punerea podului peste această lacună necesită mai mult decât o tehnologie mai rapidă; cere o abordare unificată a datelor și a procesului de luare a deciziilor. La Amperity, ne-am concentrat pe rezolvarea acestei probleme sistemice, permițând brandurilor să unească cunoașterea istorică și contextul live, astfel încât fiecare interacțiune să poată fi oportună, relevantă și legată de întreaga călătorie a clientului. Cu Real-Time Profiles, brandurile pot alimenta personalizarea în sesiune și călătoriile declanșate de evenimente din aceeași sursă de adevăr guvernată, transformând momente precum abandonul căruciorului, schimbările de nivel de loialitate sau verificarea la fața locului în acțiuni oportune și relevante.

Cum integrează inteligența artificială și învățarea automată precizia sau capacitățile predictive ale Real-Time Profiles?

Inteligența artificială este coloana vertebrală a capacităților noastre de rezolvare a identității, ceea ce înseamnă că evenimentele live sunt legate de persoana potrivită, cu contextul potrivit, cum ar fi valoarea pe viață, consimțământul și loialitatea, în milisecunde. Această cusutură precisă ridică fiecare decizie downstream: segmentele se recalculează pe măsură ce se schimbă datele, atributele profilului se îmbogățesc instantaneu, iar călătoriile se declanșează pe baza clientului complet, nu a evenimentelor izolate.

Privind spre viitor, Real-Time Profiles pun bazele pentru agenții de inteligență artificială să opereze cu context live, raționând peste profilurile în evoluție, aducând la suprafață insight-uri și declanșând acțiuni optime pe întreaga stivă. Combinația de identitate rezolvată cu inteligență artificială și context în timp real este ceea ce deblochează o personalizare adevărată de la unu la unu, la scară.

Din perspectiva dvs., cum se iau în considerare reglementările privind confidențialitatea și guvernanța datelor la construirea sistemelor de personalizare în timp real?

Prin extinderea Customer Data Cloud-ului nostru existent în transmisia în timp real, menținem un singur magazin de profiluri guvernat pentru cazuri de utilizare atât analitice, cât și operaționale. Această coerență ajută la asigurarea conformității și auditabilității, în timp ce permite activări subsecunde.

La fel de important, Real-Time Profiles împuternicesc brandurile să se bazeze pe propriile date cu caracter personal de primă parte ca bază de încredere pentru personalizare. Fiecare semnal în timp real este legat de datele cu caracter personal verificate, bazate pe consimțământ, astfel încât brandurile pot acționa cu încredere că insight-urile și activările lor se aliniază cu așteptările de confidențialitate și standardele reglementare. Aceleași politici și controale care guvernează profilurile istorice guvernează actualizările live, oferind brandurilor imediatețe, în timp ce păstrează încrederea și o atitudine puternică de securitate necesară pentru personalizarea semnificativă și conformă.

Cum se pregătește Amperity pentru o viitor în care conținutul personalizat ar putea fi generat și livrat în timp real, în contextul creșterii inteligenței artificiale generative?

Inteligența artificială generativă este la fel de bună pe cât este de bună datele care o alimentează. Real-Time Profiles oferă contextul live necesar, rezolvat în ceea ce privește identitatea, astfel încât sistemele generative pot adapta conținutul la ceea ce face clientul în acest moment. Arhitectura noastră poziționează agenții de inteligență artificială pentru a raționa peste profilurile în evoluție continuă și pentru a declanșa acțiuni optime, legând insight-ul de activare în mod automat.

Pe măsură ce generarea de conținut devine mai autonomă, factorul limitativ se va schimba de la “putem crea?” la “ar trebui să creăm acum pentru acest client, având în vedere istoricul și intenția sa curentă?” Profilurile noastre în timp real, conștiente de identitate, răspund cu precizie și guvernanță, permițând experiențe sigure, relevante și măsurabile.

Care industrii sau verticale credeți că vor beneficia cel mai mult de această tehnologie în termen scurt și de ce?

Deși toate brandurile de consumatori beneficiază de personalizarea în timp real, călătoriile, aviațiile, retailul și serviciile financiare văd beneficii imediate, deoarece ferestrele de intenție sunt scurte, iar contextul contează. Gândiți-vă la upgrade-uri la check-in, re-prețuirea rezervărilor abandonate, ordinea personalizată și ofertele de carduri aliniate la comportamentul pe site.

Aceste verticale operează deja călătorii omnichannel cu mize mari pentru sincronizarea timpului, relevanța și viteza serviciului și acuratețea. Prin unificarea identității istorice și a semnalelor live, acestea pot converti momente efemere în venituri și loialitate, transformând angajamentul în conversii în timp real.

Ca Chief Product Officer, cum măsurați succesul unei lansări precum Real-Time Profiles dincolo de performanța tehnică – în ceea ce privește adoptarea utilizatorilor sau impactul asupra afacerii?

Măsurăm succesul prin rezultatele clienților și adoptarea acestora, inclusiv timpul mai rapid de valoare pentru personalizarea în sesiune, ratele de conversie și angajament mai mari și îmbunătățirea metricilor de serviciu pe toate punctele de contact. Clienții noștri au condus rezultate precum conversii cu 2x mai mari din călătorii personalizate, milioane de noi prospecți de valoare identificați în afara programelor de loialitate și experiențe de servicii mai rapide și mai personale.

Din punct de vedere operațional, caut și semnale de simplificare, cum ar fi mai puține unelte de întreținut și o aliniere mai strânsă între echipele de marketing, date și servicii. Când același profil alimentează atât analitica, cât și activarea, fără a necesita integrări sau conducte de date duplicate, vezi adoptarea durabilă și returnarea compusă a investiției în datele clienților.

În cele din urmă, cum vedeți evoluția rolului de Chief Product Officer, pe măsură ce inteligența artificială devine centrală pentru angajamentul clienților și strategiile de creștere a întreprinderilor?

Chief Product Officer modern trebuie să fie integratorul produsului, datelor și rezultatelor de piață – deținând ceea ce și de ce al produsului care transformă semnalele în valoare. În lumea inteligenței artificiale, Chief Product Officer trebuie să dețină și modul în care inteligența este încorporată în fiecare flux de lucru, interacțiune și decizie. Acest lucru necesită proiectarea pentru identitate, guvernanță și acțiune în timp real într-o soluție coerentă, astfel încât echipele să poată livra experiențe la viteza clientului.

Acest lucru înseamnă combinarea managementului de producție cu știința datelor, infrastructura, marketingul, succesul clientului și guvernanța etică a inteligenței artificiale, pentru a asigura că diferențierea companiei nu vine doar din caracteristici, ci din sisteme de învățare care se adaptează continuu la utilizatori și piețe. Ne mutăm de la planuri de drum la bucle de întărire – succesul nostru nu constă în lansarea de versiuni, ci în accelerarea ciclurilor de experimentare, învățare și rafinare care consolidează atât produsul, cât și relația cu clientul.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Amperity ar trebui să viziteze Amperity.