Grigori Melnik, Baş Ürün Sorumlusu, Amperity – Röportaj Serisi

Dr. Grigori Melnik 25 yılı aşkın tecrübesi ile teknoloji alanında ürün yenilikleri ve büyümeyi sağlayan bir yönetici olarak Microsoft, Splunk, MongoDB, Tricentis ve Cribl gibi şirketlerde görev yaptı. Platform dönüşümlerini yönetti, kategori tanımlayan ürünleri piyasaya sürdü ve büyümenin her aşamasında ekipleri ölçeklendirdi. Dr. Melnik, Calgary Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimi alanında doktorasını tamamladı ve Amperity’ye mühendislik mükemmelliği, AI yenilikleri ve yüksek etkili ürün organizasyonları kurma konusundaki tutkusunu getiriyor.

Amperity müşterilerin parçalanmış verilerini birleştiren, yüksek değerli fırsatları tanımlayan ve tüm kanallarda kampanyaları etkinleştiren AI destekli Müşteri Veri Bulutu platformu sunan bir teknoloji şirketidir. Çözümleri, kimlik çözümü, veri alımı ve gerçek zamanlı etkinleştirme odaklıdır ve markaların çeşitli veri kaynaklarını entegre etmelerine, AI destekli analizler gerçekleştirmelerine ve hedef kitleleri aşağı akış sistemlerine göndermelerine olanak tanır. Şirket, büyük veri ambarı platformları ile doğrudan bağlantılar sağlayarak esneklik sunar ve SOC 2, GDPR ve HIPAA gibi önemli güvenlik standartlarına uygunluk sağlar.

Tricentis, MongoDB ve Codility gibi şirketlerde ürün ve teknoloji stratejisini yönettiniz. Bu deneyimler, AI destekli platformlar gibi Real-Time Profiles’i oluşturma ve ölçekleme yaklaşiminizi nasıl şekillendirdi?

Doğası gereği çözülmemiş sorunların tutkunuyum. Amperity’de bunu yapıyoruz. Önceki organizasyonlardaki deneyimlerim, platformları ölçeklendirirken kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamak konusunda nasıl düşüneceğimi öğretti. Bu dersler arasında esneklik, ekosistemler arası sürtünmesiz entegrasyon ve güçlü veri yönetimi yer alıyor.

Bu dersler, Real-Time Profiles yaklaşımımızı doğrudan şekillendirdi. Endüstrinin en eski uzlaşmasını – hız vs. doğruluk – sonlandırarak tarihi kimliği saniyenin altında akışla birleştiren bir yetenek oluşturduk. Müşterilerin işletme modellerini basitleştirdiğini, karmaşıklaştırmadığını sağladık. AI destekli kimlik temelini genişleterek gerçek zamanlı ve tarihi verileri tek bir mimari içinde, bir kimlik grafiği, bir erişim kontrol katmanı ve tutarlı bir köken ve denetimle birleştirdik.

Amperity’nin Real-Time Profiles geliştirmesine hangi özel boşluk veya pazar talebi yol açtı ve bu, veri hızı ve doğruluğu arasındaki dengeyi nasıl yeniden tanımlar?

Çoğu Müşteri Veri Platformu (CDP), ekiplerin ya hızlı ancak浅 veri ya da saatler veya günler önce güncellenen profiller üzerinde doğru hareket etmeleri arasında seçim yapmalarına neden olur. Amperity’nin Real-Time Profiles bu ticaret kapanını ortadan kaldırarak, markaların tam müşteri geçmişini canlı sinyallerle sürekli birleştirmelerine olanak tanır, böylece markalar bir bireyi tam olarak etkileşim anında tanıyabilir ve bağlam içinde yanıt verebilir. Sonuç, tam ve güncel veri olup, oturum içi kişiselleştirme ve olaya bağlı yolculukları güçlendirerek gerçek iş etkisine sahip olur.

Toplu işlemleri ve akışları bir profile indirgeyerek “hızlı ancak kısmi” veya “tam ancak geç” anlayışını aşmış oluyoruz. Bu, markaların niyet hızında hareket etmelerine olanak tanıyan, sürekli güncellenen tek bir müşteri görünümüdür.

Historik ve akış verilerini tek bir, sürekli güncellenen müşteri profiline nasıl birleştirdiğinizi anlatır mısınız?

Üç koordine edilmiş katmanlı birleşik bir veri akışı oluşturduk: herhangi bir kaynaktan ham JSON olaylarının alımı, dağıtılmış bir veri akışı motorunda sürekli işleme ve Profile API’miz aracılığıyla milisaniyeler içinde sorgulamaları destekleyen canlı bir profil deposu. Her yeni tıklama, rezervasyon veya sadakat değişikliği, aynı AI destekli kimlik grafiğine karşı uzlaştırılır. Bu, AI destekli kimlik grafiğinin yönettiği toplu işleme boru hatları anlamına gelir, yani ayrı bir kimlik modeli, çift bakım, şema kayması yoktur.

Kritik olarak, “hareket halindeki kimlik” her olayı geldiğinde dayanıklı, dikilmiş profile bağlar. Bu, özniteliklerin anlık zenginleştirilmesini, sürekli segmentasyonu ve yolculukları veya API’leri kullanarak olaya bağlı etkinleştirme sağlar ve aynı zamanda hem analitik hem de operasyonel iş yükleri boyunca kökeni, erişim denetimlerini ve denetimi korur.

Çok sayıda kuruluş, gerçek zamanlı kişiselleştirmeyi operasyonelleştirmekte zorlanıyor. Markaların karşılaştığı en büyük zorlukları nasıl görüyorsunuz ve Amperity bunları nasıl ele alıyor?

Tüketiciler artık her marka etkileşiminin gerçek zamanlı olarak niyetlerini, tercihlerini ve geçmişini yansıtmalarını bekliyor. Ancak çoğu organizasyon, parçalanmış veri sistemleri ve gecikmiş içgörülerle sınırlıdır, bu da onlara anında yanıt vermelerini zorlaştırır. Sonuç, genellikle kişiselleştirme olarak hissedilen veya müşteri ihtiyaçlarıyla senkronize olmayan bir şeydir.

Bu boşluğu köprülemek, daha hızlı teknoloji gerektirmekten daha fazlasını gerektirir; birleşik bir veri ve karar verme yaklaşımı gerektirir. Amperity’de, tarihi bilgi ve canlı bağlamı birleştirmeyi sağlayarak her etkileşimin zamanında, ilgili ve müşteri yolculuğuna bağlı olmasını sağlayan sistemik sorunu çözmeye odaklandık. Real-Time Profiles ile markalar, aynı yönetilen truth kaynağından güç alan oturum içi kişiselleştirme ve olaya bağlı yolculukları çalıştırabilir, böylece sepet terk etme, sadakat seviyesi değişiklikleri veya mülke giriş gibi anları zamanında ve ilgili eylemlere dönüştürebilir.

AI ve makine öğreniminin entegrasyonu, Real-Time Profiles’in kesinliğini veya öngörülü özelliklerini nasıl geliştirir?

AI, kimlik çözümleme yeteneklerimizin omurgasıdır, yani canlı olaylar doğru kişiye ve bağlama (örneğin, yaşam boyu değer, onay, sadakat) ile bağlanır, tüm bunlar saniyeler içinde gerçekleşir. Bu kesin dikme, her bir sonraki kararı yükseltir: segmentler veri değiştiğinde yeniden hesaplanır, profil öznitelikleri anında zenginleştirilir ve yolculuklar tam müşteri temelinde, izole edilmiş olaylar temelinde değil, tetiklenir.

İleride bakıldığında, Real-Time Profiles, AI ajanlarının canlı bağlamda çalışmasına, gelişen profiller üzerinde akıl yürütmesine, içgörüler sunmasına ve tüm yığın boyunca next-best eylemleri otomatik olarak tetiklemesine olanak tanır. AI çözümlü kimlik ve akış bağlamının birleşmesi, gerçekten bire bir kişiselleştirmeyi ölçektekilendirir.

Gerçek zamanlı kişiselleştirme sistemlerini oluştururken, gizlilik düzenlemeleri ve veri yönetimi nasıl faktör oluyor?

Mevcut Müşteri Veri Bulutumuzu akışa genişleterek, hem analitik hem de operasyonel kullanım durumları için tek bir yönetilen profil deposu sağlıyoruz. Bu tutarlılık, uyumluluk ve denetimi sağlarken, saniyeler içinde etkinleştirmelere olanak tanır.

Aynı derecede önemli olan, Real-Time Profiles’in markalara, kişiselleştirme için güvenilir temel olarak kendi birinci taraf verilerine güvenmelerine olanak tanımasıdır. Her canlı sinyal, onaylanmış, onaylı müşteri verilerine bağlanır, böylece markalar, içgörülerinin ve etkinleştirmelerinin gizlilik beklentilerine ve düzenleyici standartlara uygun olduğunu bilerek hareket edebilir. Tarihi profillerin yönetildiği aynı politikalar ve kontroller canlı güncellemeleri yönetir, böylece markalar anlık olanağı korurken güveni ve güçlü bir güvenlik duruşunu korur.

Yenilikçi AI ile kişiselleştirilmiş içeriğin otomatik olarak oluşturulup gerçek zamanlı olarak teslim edildiği bir geleceğe doğru ilerlerken, Amperity nasıl hazırlanıyor?

Yenilikçi AI, onu besleyen verilerin sadece o kadar iyidir. Real-Time Profiles, AI sistemlerinin müşterinin kim olduğu ve şu anda ne yaptığına bağlı olarak içeriği uyarlamasına olanak tanıyan canlı, kimlik çözümlü bağlamı sağlar. Mimariğimiz, AI ajanlarının sürekli gelişen profiller üzerinde akıl yürütmelerine ve next-best eylemleri otomatik olarak tetiklemelerine olanak tanır, böylece içgörü ve etkinleştirme arasında köprü kurar.

İçerik oluşturma daha otonom hale geldikçe, kilit faktör “yaratabilir miyiz?”den “şu an bu müşteriye, geçmişine ve niyetine göre bunu yaratmalı mıyız?” sorusuna dönüşecektir. Canlı, kimlik bilgisi olan profillerimiz bu soruyu kesinlik ve yönetim ile cevaplar, böylece güvenli, ilgili ve ölçülebilir deneyimler sağlar.

Hangi endüstriler veya dikeyler, yakın zamanda bu teknolojiyi en çok yararlanacak gibi görünüyor ve neden?

Tüm tüketici markaları gerçek zamanlı kişiselleştirmeden yararlanıyor olsa da, seyahat, havayolları, perakende ve finansal hizmetler gibi sektörler anlık pencereleri ve bağlamın önemli olduğu sektörlerdir. Düşünün, check-in sırasında yükseltmeler, terk edilen rezervasyonların yeniden fiyatlandırılması, kişiselleştirilmiş sıralama ve demetler veya site davranışına uygun kart teklifleri.

Bu dikeyler zaten yüksek riskli zamanlama, alaka ve hizmet hızı için omnichannel yolculuklar işletiyor. Tarihi kimliği ve canlı sinyalleri birleştirmek, anlık momentleri gelire ve sadakata dönüştürmelerine, etkileşimi dönüşümlere dönüştürmelerine olanak tanır.

Baş Ürün Sorumlusu olarak, teknik performansın ötesinde bir sürümün başarısını nasıl ölçersiniz – kullanıcı benimsemesi veya iş etkisi açısından?

Müşteri sonuçları ve benimsemesi ile ölçüyoruz, bunlar arasında oturum içi kişiselleştirmenin daha hızlı zamanı, dönüşüm ve etkileşim oranlarının artması ve tüm temas noktalarında hizmet metriclerinin iyileştirilmesi yer alıyor. Müşterilerimiz, kişiselleştirilmiş yolculuklardan 2 kat daha yüksek dönüşümler, sadakat programlarının dışında milyonlarca yeni yüksek değerli prospect tanımlama ve daha hızlı, daha kişisel hizmet deneyimleri gibi sonuçlar elde ettiler.

İşletme açısından, ayrıca basitleştirme sinyallerini arıyorum, örneğin daha az araç bakımı, pazarlama, veri ve hizmet ekipleri arasında daha sıkı hizalama. Aynı profil hem analitik hem de etkinleştirmeyi güçlendiriyorsa ve buna ayrı entegrasyonlar veya veri boru hatları gerekmiyorsa, kalıcı benimsemeyi ve müşteri verisi üzerindeki getirinin artmasını görüyoruz.

Son olarak, AI’nin müşteri katılımı ve kurumsal büyüme stratejilerinin merkezine yerleştiği medida, Baş Ürün Sorumlusu rolünün nasıl evrildiğini düşünüyorsunuz?

Modern Baş Ürün Sorumlusu, ürün, veri ve pazara çıkış sonuçlarının birleştiricisi olmalıdır – ürünün ne olduğunu ve sinyalleri değere nasıl çevirdiğini belirleyen kişi olmalıdır. AI dünyasında, Baş Ürün Sorumlusu ayrıca nasıl olduğunu da sahip olmalıdır – nasıl zeka her bir iş akışına, etkileşime ve karara gömüldüğünü – ve bu, kimlik, yönetim ve gerçek zamanlı eylem için tutarlı bir çözümün nasıl mimarilandığını içerir, böylece ekipler anlık müşteri hızında deneyimler sunabilir.

Bu, üretim yönetimini veri bilimi, altyapı, pazarlama, müşteri başarısı ve etik AI yönetimi ile birleştirmeyi gerektirir, böylece şirketin farklılığı sadece özelliklerden değil, öğrenen sistemlerden gelir, bu sistemler sürekli olarak kullanıcılara ve pazarlara uyum sağlar. Ürün yol haritalarından takviye döngülerine geçiyoruz – başarımız sürümleri yayınlamaktan değil, deneyimler, öğrenme ve ürün ve müşteri ilişkisini güçlendiren iyileştirmelerin döngülerini hızlandırmaktan kaynaklanıyor.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Amperity sitesini ziyaret edebilir.