Григорий Мельник, Главный директор по продуктам, Amperity – Серия интервью

Доктор Григорий Мельник – опытный руководитель технологического сектора с более чем 25-летним опытом в области развития инноваций и роста компаний, включая Microsoft, Splunk, MongoDB, Tricentis и Cribl. Он возглавлял трансформацию платформ, запускал продукты, определяющие категорию, и масштабировал команды на каждом этапе роста. Доктор Мельник имеет степень доктора философии в области компьютерных наук Университета Калгари и привносит в Amperity страсть к совершенству в области инженерии, инновациям в области ИИ и созданию организаций с высоким влиянием.

Amperity – технологическая компания, предлагающая платформу Customer Data Cloud, оснащенную ИИ, предназначенную для объединения фрагментированных данных о клиентах в доверенные профили, определения высокоценных возможностей и активации кампаний во всех каналах. Ее решения фокусируются на решении проблем идентификации, ингести данных и реального времени активации, что позволяет брендам интегрировать различные источники данных, выполнять анализ, управляемый ИИ, и отправлять целевые аудитории в системы нижнего уровня. Компания подчеркивает гибкость, поддерживая прямые соединения с основными платформами хранилищ данных и соблюдая ключевые стандарты безопасности, такие как SOC 2, GDPR и HIPAA.

Вы возглавляли стратегию продукта и технологий в компаниях như Tricentis, MongoDB и Codility, прежде чем присоединиться к Amperity. Как эти опыт повлияли на ваш подход к созданию и масштабированию платформ, управляемых ИИ, таких как Real-Time Profiles?

По своей природе я являюсь энтузиастом нерешенных проблем. В Amperity мы делаем именно это. Мой опыт в предыдущих организациях сформировал мое мышление о масштабировании платформ, удовлетворяющих потребностям пользователей. Эти уроки включают важность гибкости, бесшовной интеграции в экосистемы и сильного управления данными.

Эти уроки напрямую повлияли на наш подход к Real-Time Profiles. Мы создали возможность положить конец старейшему компромиссу в отрасли – скорость против точности – объединив историческую идентификацию с потоковой передачей в единой, управляемой архитектуре. Мы обеспечили, чтобы платформа упрощала операционные модели клиентов, а не усложняла их. Мы расширили нашу основу идентификации, управляемую ИИ, чтобы объединить реальные и исторические данные в единой архитектуре, используя один граф идентификации, один уровень доступа и последовательную генеалогию и аудит.

Какой конкретный пробел или спрос рынка мотивировал Amperity к разработке Real-Time Profiles, и как она переопределяет баланс между скоростью данных и точностью?

Большинство платформ Customer Data (CDP) заставляют команды выбирать между быстрым действием на основе поверхностных, событийных данных или точным действием на основе профилей, которые устарели на часы или дни. Real-Time Profiles Amperity удаляют этот компромисс, непрерывно объединяя живые сигналы с полной историей клиента, чтобы бренды могли распознавать отдельного человека в момент взаимодействия и реагировать с контекстом. Результатом являются данные, которые полны и актуальны, готовы к использованию для персонализации в сессии и событийно-триггерных путей с реальным бизнес-воздействием.

Объединив пакетные и потоковые данные в один профиль, мы выходим за рамки “быстрого, но частичного” или “полного, но позднего”. Это единый, непрерывно обновляемый вид клиента, который позволяет маркетологам и сервисным командам оркестрировать следующие лучшие действия на скорости намерения без жертвования точностью.

Можете ли вы пройти с нами через технические основы объединения исторических и потоковых данных в едином, непрерывно обновляемом профиле клиента?

Мы построили унифицированный поток данных с тремя скоординированными слоями: ингестию сырых событий JSON из любого источника, непрерывную обработку в распределенном движке потока данных и живое хранилище профилей, которое поддерживает поиск за миллисекунды через наш API профилей. Каждое новое нажатие, бронирование или изменение лояльности согласовывается с тем же графом идентификации, управляемым ИИ, который управляет нашими пакетными конвейерами, что означает, что нет отдельной модели идентификации, нет двойного обслуживания, нет смещения схемы.

Критически важно, что “идентификация в движении” связывает каждое событие с прочным, сшитым профилем по мере его прибытия. Это позволяет мгновенно обогащать атрибуты, непрерывную сегментацию и событийно-триггерную активацию с помощью путей или API, сохраняя при этом генеалогию, контроль доступа и аудитability как для аналитических, так и для операционных рабочих нагрузок.

Многие предприятия борются с операционализацией реального времени персонализации. Какие самые большие проблемы вы видите перед брендами, и как Amperity решает их?

Потребители теперь ожидают, что каждое взаимодействие бренда отражает реальное понимание их намерения, предпочтений и истории, мгновенно. Однако большинство организаций ограничены фрагментированными системами данных и задержанными идеями, что затрудняет их реакцию в данный момент. Результатом часто является персонализация, которая кажется общей или не соответствует потребностям клиентов.

Закрытие этого разрыва требует больше, чем быстрая технология; это требует унифицированного подхода к данным и принятию решений. В Amperity мы сосредоточились на решении этой системной проблемы, позволяя брендам объединить исторические знания и живой контекст, чтобы каждое взаимодействие было своевременным, актуальным и связанным с полным путешествием клиента. С помощью Real-Time Profiles бренды могут обеспечить персонализацию в сессии и событийно-триггерные пути из одного и того же управляемого источника истины, превращая моменты, такие как отказ от корзины, изменения в уровне лояльности или регистрацию на объекте, в своевременные, актуальные действия.

Как интеграция ИИ и машинного обучения повышает точность или прогностические возможности Real-Time Profiles?

ИИ является основой наших возможностей идентификации, что означает, что живые события связаны с правильным человеком с правильным контекстом, таким как жизненный цикл ценности, согласие и лояльность, в течение миллисекунд. Это точное шитье повышает каждое последующее решение: сегменты пересчитываются при изменении данных, атрибуты профиля обогащаются мгновенно, и пути триггерные на основе полного клиента, а не изолированных событий.

Глядя вперед, Real-Time Profiles закладывают основу для работы агентов ИИ с живым контекстом, рассуждая о развивающихся профилях, выявляя идеи и автономно триггерные следующие лучшие действия по всему стеку. Комбинация ИИ-идентификации и потокового контекста является тем, что разблокирует真正ую персонализацию один-к-одному в масштабе.

С вашей точки зрения, как регулирование конфиденциальности и управление данными учитываются при построении систем реального времени персонализации?

Расширяя наш существующий Customer Data Cloud в потоковую передачу, мы поддерживаем один управляемый профильный магазин для обоих аналитических и операционных случаев использования. Эта последовательность помогает обеспечить соблюдение и аудитность, а также позволяет субсекундные активации.

Не менее важно, Real-Time Profiles наделяют бренды возможностью полагаться на свои собственные данные первого уровня в качестве доверенной основы для персонализации. Каждый живой сигнал связан с проверенными, основанными на согласии данными клиентов, поэтому бренды могут действовать с уверенностью, что их идеи и активации соответствуют ожиданиям конфиденциальности и нормативным стандартам. Те же политики и контроли, которые управляют историческими профилями, управляют живыми обновлениями, давая брендам мгновенность, сохраняя при этом доверие и сильную безопасность, необходимую для осмысленной, соответствующей персонализации.

С ростом генеративного ИИ, как Amperity готовится к будущему, где персонализированный контент может быть автономно сгенерирован и доставлен в реальном времени?

Генеративный ИИ так же хорош, как и данные, которые его кормят. Real-Time Profiles предоставляют необходимый живой, идентифицированный контекст, чтобы генеративные системы могли адаптировать контент к тому, кто клиент и что он делает прямо сейчас. Наша архитектура позиционирует агентов ИИ, чтобы рассуждать о непрерывно развивающихся профилях и триггерные следующие лучшие действия, мостя идею до активации автоматически.

Когда генерация контента становится более автономной, ограничивающим фактором станет не “можем ли мы создать его?”, а “должны ли мы создать его сейчас для этого клиента, учитывая его историю и текущее намерение?”. Наши профили в реальном времени отвечают на это с точностью и управлением, обеспечивая безопасный, актуальный и измеримый опыт.

Какие отрасли или вертикали, по вашему мнению, выигрывают больше всего от этой технологии в ближайшем будущем, и почему?

Хотя все бренды потребителей выигрывают от персонализации в реальном времени, путешествия, авиакомпании, розничная торговля и финансовые услуги видят немедленные выгоды, поскольку окна намерения короткие, а контекст имеет значение. Думайте об апгрейдах при регистрации, переоценке заброшенных бронирований, персонализированном порядке сортировки и пакетах или предложениях карт, согласованных с поведением на сайте.

Эти вертикали уже работают над путями omnichannel с высокими ставками для времени, актуальности и скорости обслуживания и точности. Объединив историческую идентификацию и живые сигналы, они преобразуют мимолетные моменты в доход и лояльность, превращая взаимодействие в конверсии в реальном времени.

Как Главный директор по продуктам, как вы измеряете успех выпуска, такого как Real-Time Profiles, за пределами технической производительности – в терминах принятия пользователей или бизнес-воздействия?

Мы измеряем успех по результатам клиентов и принятию, включая более быстрое время до ценности для персонализации в сессии, повышение коэффициентов конверсии и вовлеченности, а также улучшение показателей обслуживания во всех точках контакта. Наши клиенты добились результатов, таких как 2-кратное увеличение конверсий из персонализированных путей, миллионы новых высокоценных перспектив, выявленных вне программ лояльности, и более быстрые, более персонализированные опыт обслуживания.

Операционно я также ищу сигналы упрощения, такие как меньше инструментов для обслуживания, более тесную связь между маркетинговыми, данными и сервисными командами. Когда один и тот же профиль обеспечивает как аналитику, так и активацию без необходимости дублирования интеграций или конвейеров данных, вы видите прочное принятие и нарастающий возврат на данные клиентов.

Наконец, как вы видите эволюцию роли Главного директора по продуктам, когда ИИ становится центральным для клиентского взаимодействия и стратегий роста предприятия?

Современный Главный директор по продуктам должен быть интегратором продукта, данных и результатов выхода на рынок – владеть “что” и “почему” продукта, который превращает сигналы в ценность. В мире ИИ Главный директор по продуктам также должен владеть “как” – как интеллект встроен в каждый рабочий процесс, взаимодействие и решение. Это также требует архитектуры для идентификации, управления и реального времени активации в одном целостном решении, чтобы команды могли обеспечить опыт на скорости клиента.

Это означает смешивание управления производством с наукой о данных, инфраструктурой, маркетингом, успехом клиентов и этическим управлением ИИ, чтобы обеспечить, что дифференциация компании не исходит только от функций, но и от обучающих систем, которые непрерывно адаптируются к пользователям и рынкам. Мы переходим от дорожных карт к циклам подкрепления – наш успех не заключается в выпуске релизов, а в ускорении циклов экспериментов, обучения и уточнения, которые укрепляют как продукт, так и отношения с клиентами.

Благодарим за отличный интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Amperity.