Grigori Melnik, Amperity Ürün Başkanı – Röportaj Serisi

Dr. Grigori Melnik 25 yılı aşkın tecrübesiyle teknoloji şirketlerinde ürün inovasyonu ve büyümesini sağlayan bir yönetici. Microsoft (MSFT ), Splunk, MongoDB (MDB ), Tricentis ve Cribl gibi şirketlerde çalışmış ve platform dönüşümlerini yönetmiş, kategori tanımlayan ürünleri piyasaya sürmüş ve her büyüme aşamasında ekipleri büyütmüştür. Dr. Melnik, Calgary Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimi alanında doktora derecesine sahiptir ve Amperity’ye mühendislik mükemmelliği, AI inovasyonu ve yüksek etkili ürün organizasyonları kurma konusundaki tutkusunu getiriyor.

Amperity müşterilerin veri parçalarını birleştirerek güvenilir profillere dönüştüren, yüksek değerli fırsatları tanımlayan ve tüm kanallarda kampanyaları etkinleştiren bir Müşteri Veri Bulutu platformu sunan bir teknoloji şirketidir. Çözümleri, kimlik çözümleme, veri alımı ve gerçek zamanlı etkinleştirme üzerine odaklanarak markaların çeşitli veri kaynaklarını entegre etmelerine, AI destekli analizler yapmalarına ve hedef kitlelere ulaşmalarına olanak tanır. Şirket, büyük veri ambarı platformlarıyla doğrudan bağlantılar kurarak esneklik sunar ve SOC 2, GDPR ve HIPAA gibi güvenlik standartlarına uyumlu çalışır.

Tricentis, MongoDB ve Codility gibi şirketlerde ürün ve teknoloji stratejilerini yönettiniz. Bu deneyimler, Amperity’de Gerçek Zamanlı Profiller gibi AI destekli platformları oluşturma ve büyütme yaklaşiminizi nasıl etkiledi?

Doğası gereği çözülmemiş problemlerin tutkunuyum. Amperity’de bunu yapıyoruz. Önceki organizasyonlardaki deneyimlerim, kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde platformları büyütme konusunda düşüncelerimi şekillendirdi. Esneklik, sürtünmesiz entegrasyon ve güçlü veri yönetimi gibi dersler çıkardım.

Bu dersler, Gerçek Zamanlı Profiller yaklaşımımızı doğrudan etkiledi. Endüstri’nin en eski uzlaşmasını – hız ve doğruluk – çözmek için tarihi kimliği sub-saniye akışıyla birleştiren bir yetenek geliştirdik. Müşterilerin operasyon modellerini basitleştirmeye odaklandık, değil karmaşıklığını artırmaya. AI destekli kimlik temelini genişleterek gerçek zamanlı ve tarihi verileri tek bir mimari içinde birleştirdik, tek bir kimlik grafiği, tek bir erişim kontrolü katmanı ve tutarlı bir soy ve denetimlilik sağladık.

Amperity’nin Gerçek Zamanlı Profiller geliştirmesine hangi özel boşluk veya piyasa talebi yol açtı ve bu, hız ve doğruluk arasındaki dengeyi nasıl yeniden tanımlıyor?

Çoğu Müşteri Veri Platformu (CDP), ekiplerin hızlı ancak sığ verilere veya saatler veya günler geçmişi olan profillere göre hareket etmeleri arasında bir seçim yapmalarına neden olur. Amperity’nin Gerçek Zamanlı Profilleri bu ticaretini kaldırarak canlı sinyalleri tam müşteri geçmişiyle sürekli birleştirir, böylece markalar bir bireyi tam olarak etkileşim anında tanıyabilir ve bağlam içinde yanıt verebilir. Sonuç, tam ve güncel veri, oturum içi kişiselleştirme ve olay tetiklenen yolculuklar için gerçek iş etkisine sahip güç sağlar.

Toplu işlemleri ve akışları bir profile indirgeyerek “hızlı ancak kısmi” veya “tam ancak geç” anlayışının ötesine geçiyoruz. Sürekli güncellenen tek bir müşteri görünümü, pazarlama ve hizmet ekiplerinin next-best eylemleri anında, hızını feda etmeden gerçekleştirmelerine olanak tanır.

Tarihi ve akış verilerini tek bir, sürekli güncellenen müşteri profiline entegre etmenin teknik altyapısını bize açıklar mısınız?

Üç koordine edilmiş katmanlı birleşik bir veri akışı oluşturduk: her kaynaktan ham JSON olaylarının alımı, dağıtılmış bir veri akışı motorunda sürekli işleme ve Profile API aracılığıyla milisaniye düzeyinde sorgulamaya olanak tanıyan canlı bir profil deposu. Her yeni tıklama, rezervasyon veya sadakat değişikliği, aynı AI destekli kimlik grafiğine karşı uzlaştırılır – bu, bizim toplu işleme hatlarımızı yöneten aynı kimlik modelidir, yani ayrı bir kimlik modeli, çift bakım, şema kayması yoktur.

Önemli olan, “kimlik hareketi” her olayı gelen profil olarak bağlar. Bu, anlık zenginleştirme, sürekli segmentasyon ve olay tetiklenen etkinleştirme sağlar ve aynı zamanda analitik ve operasyonel iş yükleri boyunca soy, erişim kontrolü ve denetimliliği korur.

Çok sayıda kuruluş, gerçek zamanlı kişiselleştirmeyi operasyonel hale getirmekte zorlanıyor. Markaların karşılaştığı en büyük zorlukları nasıl görüyorsunuz ve Amperity bu zorlukları nasıl ele alıyor?

Tüketiciler artık her marka etkileşiminin anlık olarak niyetlerini, tercihlerini ve geçmişini yansıtmalarını bekliyor. Ancak çoğu organizasyon, parçalı veri sistemleri ve gecikmiş içgörülerle sınırlı kalıyor, bu da onlara anında yanıt vermesini zorlaştırıyor. Sonuç, genellikle müşterilerin ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş gibi hissetmeyen veya senkronize olmayan kişiselleştirme oluyor.

Bu boşluğu kapatmak, sadece daha hızlı teknoloji değil, aynı zamanda veri ve karar vermeye yönelik birleşik bir yaklaşım gerektirir. Amperity’de, markaların tarihi bilgi ve canlı bağlamı birleştirmelerine olanak tanıyarak her etkileşimin zamanında, ilgili ve müşterinin tam yolculuğuna bağlı olmasını sağlamak için çalışıyoruz. Gerçek Zamanlı Profiller ile markalar, aynı yönetilen gerçeklik kaynağından güç alan oturum içi kişiselleştirme ve olay tetiklenen yolculukları gerçekleştirebilir, sepet terkini, sadakat seviyesi değişiklikleri veya mülke check-in gibi anları zamanında ve ilgili eylemlere dönüştürebilir.

AI ve makine öğreniminin Gerçek Zamanlı Profiller’in doğruluğu veya öngörücü yeteneklerini nasıl geliştirdiğini açıklayabilir misiniz?

AI, kimlik çözümleme yeteneklerinin omurgasıdır, bu da canlı olayların doğru kişiye ve bağlama – örneğin, yaşam boyu değer, onay ve sadakat – milisaniyeler içinde bağlanmasını sağlar. Bu kesin dikiş, her aşağı akış kararını yükseltir: segmentler veri değiştiğinde yeniden hesaplanır, profil öznitelikleri anında zenginleştirilir ve yolculuklar tam müşteri temelinde, izole olaylar yerine tetiklenir.

İleriye bakıldığında, Gerçek Zamanlı Profiller, AI ajanlarının canlı bağlamla çalışmasına, içgörüler ortaya koymasına ve tüm yığın boyunca otomatik olarak next-best eylemleri tetiklemesine olanak tanıyan bir temel oluşturur. AI çözümlenmiş kimlik ve akış bağlamının birleşimi, gerçekten bire bir kişiselleştirmeyi ölçekte kilitleyen şeydir.

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 denetimliliği sağlarken alt-saniye etkinleştirmeyi de mümkün kılıyor.

Önemli olan, Gerçek Zamanlı Profiller markaların kendi birinci taraf verilerine güvenilir bir temel olarak güvenmelerine olanak tanır, böylece kişiselleştirme için güvenilir ve onaylanmış müşteri verilerine dayalı içgörüler ve etkinleştirmeler gerçekleştirebilirler. Tarihi profilleri yöneten aynı politikalar ve kontroller canlı güncellemeleri de yönetir, böylece markalar anlık olarak hareket ederken güveni ve güçlü bir güvenlik duruşunu korur.

Yenilikçi AI ile birlikte, kişiselleştirilmiş içeriklerin otomatik olarak oluşturulup gerçek zamanlı olarak teslim edildiği bir geleceğe Amperity nasıl hazırlanıyor?

Yenilikçi AI, onu besleyen verilerin kalitesine bağlıdır. Gerçek Zamanlı Profiller, AI sistemlerinin müşterinin kim olduğu ve şu anda ne yaptığına göre içerikleri uyarlamalarına olanak tanıyan canlı, kimlik çözümlenmiş bağlamı sağlar. Mimariğimiz, AI ajanlarının sürekli olarak gelişen profiller üzerinde akıl yürütmelerine ve next-best eylemleri otomatik olarak tetiklemelerine olanak tanır, böylece içgörülerden etkinleştirme arasında köprü kurar.

İçerik oluşturma otomatik hale geldikçe, kilit faktör “bu müşteriye şimdi içerik oluşturmalı mıyız?” sorusuna dönüşecektir. Gerçek zamanlı, kimlik bilgisi olan profillerimiz bu soruyu kesinlik ve yönetim ile yanıtlar, böylece güvenli, ilgili ve ölçülebilir deneyimler sağlar.

Hangi endüstrilerin veya dikeylerin bu teknolojinin yakın zamanda en çok yararlanacağını düşünüyorsunuz ve neden?

Tüm tüketici markaları gerçek zamanlı kişiselleştirmeden yararlanabilir, ancak seyahat, havayolları, perakende ve finansal hizmetler gibi sektörler kısa niyet pencereleri ve bağlamın önemli olduğu sektörler olarak hemen faydalanabilir. Düşünsenize, check-in sırasında yükseltmeler, terk edilen rezervasyonların yeniden fiyatlandırılması, kişiselleştirilmiş sıralama ve paketler veya site davranışına göre hizalanmış kart teklifleri.

Bu dikeyler zaten çok kanallı yolculuklar işletiyor ve zamanlama, alaka ve hizmet hızı ve doğruluğu açısından yüksek bahislerle çalışıyorlar. Tarihi kimliği ve canlı sinyalleri birleştirmek, bu anları gelir ve sadakate dönüştürmelerine, gerçek zamanlı olarak etkileşimi dönüşüme dönüştürmelerine olanak tanır.

Ürün Başkanı olarak, Gerçek Zamanlı Profiller gibi bir sürümün başarısını teknik performansın ötesinde – kullanıcı benimseme veya iş etkisi açısından – nasıl ölçüyorsunuz?

Başarıyı, müşterilerin sonuçlarına ve benimsemesine göre ölçüyoruz; bunlar, oturum içi kişiselleştirmenin daha hızlı zamanı, artan dönüştürme ve etkileşim oranları ve tüm temas noktalarında hizmet metriklerinin iyileştirilmesini içerir. Müşterilerimiz, kişiselleştirilmiş yolculuklardan 2 kat daha yüksek dönüşümler, sadakat programlarının dışında milyonlarca yeni yüksek değerli prospect, daha hızlı ve daha kişisel hizmet deneyimleri gibi sonuçlar elde ettiler.

İşleyiş olarak, ayrıca basitleştirme sinyallerini arıyorum – daha az araçların bakımı, pazarlama, veri ve hizmet ekipleri arasında daha sıkı hizalama. Aynı profil hem analitik hem de etkinleştirme için güç sağladığında ve buna ek entegrasyonlar veya veri boru hatları gerektirmediğinde, dayanıklı benimseme ve müşteri verisi üzerinde artan getiri görürsünüz.

Son olarak, müşteri etkileşimi ve şirket büyüme stratejileri için AI’nin merkezi haline geldiği bir dünyada Ürün Başkanı rolünün evrimini nasıl görüyorsunuz?

Modern Ürün Başkanı, ürün, veri ve pazara çıkış sonuçlarının birleştiricisi olmalıdır – ürünün ne ve nedenini belirleyen ve sinyalleri değere dönüştüren kişi. AI dünyasında, Ürün Başkanı ayrıca “nasıl” sorusuna cevap vermelidir – nasıl zeka her iş akışına, etkileşime ve karara gömülür – ve kimlik, yönetim ve gerçek zamanlı eylem için tutarlı bir çözüm oluşturmalıdır, böylece ekipler müşteri hızında deneyimler sunabilir. Bu, üretim yönetimini veri bilimi, altyapı, pazarlama, müşteri başarısı ve etik AI yönetimi ile birleştirmeyi gerektirir, böylece şirketin farklılaştırması sadece özelliklerden değil, kullanıcılar ve pazarlara sürekli olarak adapte olan öğrenme sistemlerinden gelir. Yol haritalarından pekiştirme döngülerine geçiyoruz – başarımız sürümleri göndermekle ilgili değil, ürün ve müşteri ilişkisini güçlendiren deney, öğrenme ve iyileştirme döngülerini hızlandırmakla ilgili.

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