Григорий Мельник, Chief Product Officer, Amperity – Интервью

Доктор Григорий Мельник – опытный технологический руководитель 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 определяющие категорию продукты 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 инженерии, инновациям в области искусственного интеллекта и созданию высокоэффективных продуктовых организаций.

Amperity – технологическая компания, предлагающая платформу Customer Data Cloud, оснащенную искусственным интеллектом, 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, ингестии данных и реального времени, что позволяет брендам интегрировать различные источники данных, проводить анализ, основанный на искусственном интеллекте, 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 Tricentis, MongoDB и Codility, прежде чем присоединиться к Amperity. Как эти опыт повлияли на ваш подход к созданию и масштабированию платформ, основанных на искусственном интеллекте, 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 по экосистемам и сильного управления данными.

Эти уроки напрямую повлияли на наш подход к Real-Time Profiles. Мы создали эту возможность, чтобы положить конец старейшему компромиссу в отрасли – скорость или точность – 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, оснащенную искусственным интеллектом, чтобы объединить реальные и исторические данные в единой архитектуре, используя один граф идентификации, один слой управления доступом и последовательную наследственность и аудит.

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

Большинство платформ Customer Data (CDP) заставляют команды выбирать между быстрым действием на основе мелких, событийных данных или точным действием на основе профилей, которые устарели на несколько часов или дней. 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 полные и актуальные данные, готовые обеспечить персонализацию в сессии и событийные путешествия 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 нас через технические основы объединения исторических и потоковых данных в единую, непрерывно обновляемую клиентскую профиль?

Мы построили унифицированный поток данных с тремя скоординированными слоями: ингестию сырых событий JSON из любого источника, непрерывную обработку в распределенном движке потоковых данных и живой профильный магазин, поддерживающий миллисекундные запросы через наш API профиля. Каждый новый клик, бронирование или изменение лояльности согласовывается с тем же графом идентификации, оснащенным искусственным интеллектом, который управляет нашими пакетными конвейерами, что означает, что нет отдельной модели идентификации, нет двойного обслуживания, нет дрейфа схемы.

Критически, “идентификация в движении” связывает каждое событие с прочным, сшитым профилем по мере его прибытия. Это позволяет мгновенному обогащению атрибутов, непрерывной сегментации и событийной активации с помощью путешествий или API, сохраняя при этом наследственность, контроль доступа и аудитность 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 будет отражать реальное понимание их намерений, предпочтений и истории, мгновенно. Однако большинство организаций ограничены фрагментированными системами данных и задержанными идеями, что затрудняет им реагирование в моменте. Результатом часто является персонализация, которая кажется общей или не синхронизированной с потребностями клиентов.

Пересечение 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 Real-Time Profiles бренды могут обеспечить персонализацию в сессии и событийные путешествия из одного управляемого источника истины, превращая моменты, такие как отказ от корзины, изменения уровня лояльности или регистрация на месте, в своевременные, актуальные действия.

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

Искусственный интеллект 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 путешествия запускаются на основе полного клиента, а не изолированных событий.

Взглянув вперед, Real-Time Profiles создают основу для работы агентов искусственного интеллекта с живым контекстом, рассуждая над эволюционирующими профилями, выявляя идеи и автономно запуская следующие лучшие действия по всей стопке. Сочетание разрешенной идентификации искусственного интеллекта и контекста потоковой передачи разблокирует真正ую персонализацию один-к-одному в масштабе.

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

Расширяя наш существующий Customer Data Cloud в потоковую передачу, мы поддерживаем один управляемый профильный магазин для 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 полномочиями 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 искусственного интеллекта, как Amperity готовится к будущему, где персонализированный контент может быть автономно сгенерирован и доставлен в реальном времени?

Генеративный искусственный интеллект так же хорош, как и данные, которые его питают. Real-Time Profiles предоставляют необходимый живой, разрешенный контекст идентификации, чтобы генеративные системы могли адаптировать контент к тому, кто клиент и что он делает прямо сейчас. Наша архитектура позиционирует агентов искусственного интеллекта для рассуждения над непрерывно эволюционирующими профилями и запуска следующих лучших действий, мостя пробел между идеями и активацией автоматически.

Когда генерация контента становится более автономной, фактор ограничения сместится от “можем ли мы создать это?” к “должны ли мы создать это сейчас для этого клиента, учитывая его историю и текущее намерение?” Наши профили реального времени отвечают на это с точностью и управлением, обеспечивая безопасные, актуальные и измеримые впечатления.

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

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

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

Как Chief Product Officer, как вы измеряете успех выпуска, такого как Real-Time Profiles, за пределами технической производительности – в плане принятия пользователей или бизнес-воздействия?

Мы измеряем успех по результатам клиентов и принятию, включая более быстрое время до ценности для персонализации в сессии, более высокие показатели конверсии и вовлеченности, а также улучшенные показатели обслуживания на всех точках контакта. Наши клиенты достигли результатов, таких как 2-кратное увеличение конверсий из персонализированных путешествий, миллионы новых высокоценных перспектив, выявленных вне программ лояльности, и более быстрое, личное обслуживание.

Оперативно я также ищу сигналы упрощения, такие как меньше инструментов для поддержания более тесной связи между маркетингом, данными и сервисными командами. Когда тот же профиль обеспечивает как анализ, 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 Chief Product Officer, когда искусственный интеллект становится центральным для клиентского взаимодействия и стратегий роста предприятия?

Современный Chief Product Officer должен быть интегратором продукта, данных и результатов выхода на рынок – владельцем того, что и почему продукта, который превращает сигналы в ценность. В мире искусственного интеллекта Chief Product Officer также должен владеть “как” – как интеллект встроен в каждый рабочий процесс, взаимодействие и решение. Это также требует проектирования идентификации, управления и реального времени в одном целостном решении, чтобы команды могли обеспечить впечатления на скорости клиента.

Это означает сочетание управления производством с наукой о данных, инфраструктурой, маркетингом, успехом клиентов и этическим управлением искусственным интеллектом, чтобы обеспечить, что дифференциация компании не исходит только из функций, но и из обучающих систем, которые непрерывно адаптируются к пользователям и рынкам. Мы переходим от дорожных карт к петлям подкрепления – наш успех не о том, чтобы выпускать релизы, а об ускорении циклов экспериментов, обучения и совершенствования, которые укрепляют как продукт, так и отношения с клиентами.

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