格里戈里·梅尔尼克，Amperity 首席产品官 – 采访系列

格里戈里·梅尔尼克博士 是一位经验丰富的技术高管，在包括微软、Splunk、MongoDB、Tricentis 和 Cribl 在内的公司拥有超过 25 年的产品创新和增长经验。他曾领导平台转型，推出了定义类别的产品，并在每个增长阶段扩大团队。梅尔尼克博士拥有卡尔加里大学的计算机科学博士学位，并带来了对工程卓越、AI 创新和构建高影响力产品组织的热情到 Amperity。

Amperity 是一家技术公司，提供一种基于 AI 的客户数据云平台，旨在将分散的客户数据统一为可信的配置文件，识别高价值机会，并在所有渠道上激活活动。其解决方案专注于身份解析、数据摄取和实时激活，允许品牌整合多样化的数据源，执行 AI 驱动的分析，并将目标受众发送到下游系统。该公司强调灵活性，支持与主要数据仓库平台的直接连接，并遵守关键安全标准，例如 SOC 2、GDPR 和 HIPAA。

您曾在 Tricentis、MongoDB 和 Codility 等公司领导产品和技术战略，之后加入 Amperity。这些经历如何塑造您构建和扩展 AI 驱动平台（如实时配置文件）的方法？

我天生就是一个喜欢解决未解决问题的人。在 Amperity，我们做的就是这样。之前组织的经验教会了我如何在满足用户需求的同时扩展平台。这些经验包括灵活性、跨生态系统的无缝集成以及强大的数据管理的重要性。

这些经验直接塑造了我们对实时配置文件的方法。我们专门设计了这一功能，以结束行业中最古老的妥协——速度与准确性之间的妥协——通过在单一、受管的架构中统一历史身份和亚秒级流媒体。我们确保该平台简化了客户的运营模型，而不是使其复杂化。我们扩展了我们的 AI 驱动的身份基础，以在单一架构中统一实时和历史数据，使用一个身份图、一个访问控制层和一致的血统和可审计性。

是什么具体的差距或市场需求促使 Amperity 开发实时配置文件，它又如何重新定义速度和准确性之间的平衡？

大多数客户数据平台（CDP）迫使团队在快速响应浅层事件数据或准确响应几个小时或几天前的配置文件之间做出选择。Amperity 的实时配置文件消除了这种权衡，通过将实时信号与客户的全部历史记录相结合，使品牌能够在客户参与的确切时刻识别个体并提供上下文。结果是数据既完整又及时，能够为会话个性化和事件触发的旅程提供动力，并产生真正的业务影响。

通过将批处理和流媒体合并为一个配置文件，我们超越了“快速但不完整”或“完整但延迟”的局限。它是一个单一、不断更新的客户视图，允许营销人员和服务团队在不牺牲准确性的情况下以意图的速度协调下一步的最佳行动。

您能否带我们了解将历史数据和流媒体数据统一为单一、不断更新的客户配置文件的技术基础？

我们建立了一个统一的数据流，包含三个协调层：从任何源摄取原始 JSON 事件，分布式数据流引擎中的连续处理，以及支持通过我们的配置文件 API 实现毫秒级查找的实时配置文件存储。每个新点击、预订或忠诚度变化都会与管理我们的批处理管道的相同 AI 驱动的身份图进行调解，这意味着没有单独的身份模型、没有双重维护、没有模式漂移。

关键是“身份在运动中”将每个事件与到达时的耐用、缝合配置文件联系起来。这使得属性能够立即被丰富，分段能够被连续触发，事件触发的激活能够使用旅程或 API 实现，同时保持血统、访问控制和可审计性在分析和运营工作负载中。

许多企业在实现实时个性化方面面临困难。您看到品牌面临的最大挑战是什么，Amperity 如何解决这些挑战？

消费者现在希望每次与品牌的互动都能反映出对其意图、偏好和历史的实时理解。然而，大多数组织受到分散的数据系统和延迟的洞察力的限制，这使得他们难以及时响应。结果往往是个人化感觉通用或与客户需求不符。

弥合这一差距需要的不仅仅是更快的技术；它需要对数据和决策采取统一的方法。在 Amperity，我们专注于解决这一系统性问题，通过使品牌能够将历史知识和实时背景结合起来，使每次互动都能及时、相关并与客户的整个旅程相连。通过实时配置文件，品牌可以从同一个受管的真相来源为会话个性化和事件触发的旅程提供动力，将诸如购物车放弃、忠诚度等级更改或现场入住等时刻转化为及时、相关的行动。

AI 和机器学习如何增强实时配置文件的精度或预测能力？

AI 是我们身份解析能力的骨干，这意味着实时事件与正确的人和正确的上下文（例如生命周期价值、同意、忠诚度）以毫秒为单位链接。这种精确的链接提高了每个下游决策的准确性：段落在数据更改时重新计算，配置文件属性在一瞬间被丰富，旅程根据完整的客户而不是孤立的事件触发。

展望未来，实时配置文件为 AI 代理提供了基础，使其能够在实时上下文中运行，推理出不断演变的配置文件，提供洞察力，并自动触发下一步的最佳行动。在 AI 解析的身份和流媒体上下文的组合中，真正实现了一对一的个性化，在大规模上实现了这一点。

从您的角度来看，隐私法规和数据管理如何影响构建实时个性化系统？

通过将我们的现有客户数据云扩展到流媒体，我们为分析和运营用例维护一个受管的配置文件存储。这一连贯性有助于确保合规性和可审计性，同时实现亚秒级激活。

同样重要的是，实时配置文件使品牌能够依赖自己的第一方数据作为个性化的可信基础。每个实时信号都与经过验证的、基于同意的客户数据相连，因此品牌可以自信地认为其洞察力和激活符合隐私期望和法规标准。管理历史配置文件的相同策略和控制也管理实时更新，给品牌带来了即时性，同时保持了必要的信任和强大的安全态势，以实现有意义的、合规的个性化。

随着生成式 AI 的兴起，Amperity 如何为一个未来做准备，在那里个性化内容可以在实时生成和交付？

生成式 AI 的好坏取决于其背后的数据。实时配置文件提供了必要的实时、身份解析的上下文，因此生成系统可以根据客户当前是谁以及正在做什么来量身定制内容。我们的架构使 AI 代理能够推理不断演变的配置文件，并自动触发下一步的最佳行动，自动连接洞察力和激活。

随着内容生成变得更加自治，限制因素将从“我们能否创建它？”转变为“我们现在应该为这个客户创建什么内容，考虑到他们的历史和当前意图？”我们的实时、身份感知配置文件以精确度和管理能力回答了这个问题，实现了安全、相关且可衡量的体验。

您认为哪些行业或垂直领域在近期内将从这一技术中受益最多，为什么？

虽然所有消费者品牌都可以从实时个性化中受益，但旅行、航空、零售和金融服务等行业可以立即获得收益，因为意图窗口很短，背景很重要。可以想到的是入住升级、重新定价放弃的预订、个性化排序和捆绑包，或者卡片优惠与现场行为相符。

这些垂直行业已经在运营着全渠道旅程，时机、相关性和服务速度与准确性都具有很高的赌注。通过统一历史身份和实时信号，他们可以将短暂的瞬间转化为收入和忠诚度，将参与转化为实时转化。

作为首席产品官，您如何衡量像实时配置文件这样的发布的成功，不仅仅是技术性能，还包括用户采用率或业务影响？

我们通过客户结果和采用率来衡量成功，包括会话个性化的时间到价值更快、转化率和参与率更高、所有接触点的服务指标更好。我们的客户已经实现了诸如个性化旅程的转化率提高 2 倍、忠诚度计划以外识别出数百万高价值潜在客户以及更快、更个性化的服务体验等结果。

在运营方面，我还寻找简化信号，例如需要维护的工具更少，营销、数据和服务团队之间的对齐更紧密。当同一个配置文件同时为分析和激活提供动力，而无需重复集成或数据管道时，您会看到耐用的采用和客户数据的复合回报。

最后，您认为随着 AI 成为客户参与和企业增长战略的核心，首席产品官的角色将如何演变？

现代首席产品官必须是产品、数据和上市结果的整合者——拥有产品的“是什么”和“为什么”，即将信号转化为价值。在 AI 的世界中，首席产品官还必须拥有“如何”——如何将智能嵌入到每个工作流、交互和决策中。还需要为身份、管理和实时操作构建一个连贯的解决方案，以便团队能够以客户的速度提供体验。

这意味着将生产管理与数据科学、基础设施、营销、客户成功和 AI 治理相结合，以确保公司的差异化不仅仅来自功能，还来自不断适应用户和市场的学习系统。我们正在从路线图转向强化循环——我们的成功不再仅仅是关于发布版本，而是关于加速实验、学习和改进的循环，以加强产品和客户关系。我们正在从路线图转向强化循环——我们的成功不再仅仅是关于发布版本，而是关于加速实验、学习和改进的循环，以加强产品和客户关系。谢谢您接受这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Amperity。