Il bi-temporale risponde a quando un fatto e vero. Il vettore di segmento risponde a per chi.

I sistemi di grafi temporali di generazione attuale (Zep, mem0, Graphiti) rispondono bene a una domanda: questo fatto e vero adesso? Alla scala KAAS la domanda che genera valore va un passo oltre. Questo fatto e vero per chi, adesso? Un'affermazione di superficie su un brand puo essere vera a un livello e contestata a un altro. La stessa affermazione puo valere nelle boutique EMEA e non valere nei negozi mass-market in America Latina. Senza un modo per delimitare un fatto a una fetta della forza lavoro o della clientela, la risposta si appiattisce in una media sull'intero corpus che nessuno crede davvero.

La piattaforma associa un vettore di segmento a ogni fatto. Il vettore e una proiezione sparsa sugli assi di segmentazione rilevanti per il verticale (livello, geografia, formato del negozio, segmento cliente, partner di brand, demografia). Una query interseca il vettore con il perimetro del chiamante. I fatti il cui vettore di segmento non interseca il perimetro non vengono restituiti. Non vengono nascosti da un livello di policy. Non sono nel set di risultati.

La struttura utilizzata nei primi deployment commerciali acquisisce su quattro livelli. Il Livello 1 Direction (alta direzione) detiene la narrativa interna del brand. Il Livello 2 Brand Operators (marketing, comunicazione, merchandising, design) esegue quella narrativa. Il Livello 3 Front Line (responsabili di negozio e franchisee) vede cio che accade effettivamente sul campo. Il Livello 4 Clienti percepisce il brand dall'esterno. La stessa affermazione di superficie assume valori diversi a ogni livello.

'Il brand e una destinazione moda accessibile' puo essere vera al Livello 4 oggi, essere contestata al Livello 2 oggi (dove gli operatori di brand stanno lavorando a un riposizionamento che non ha ancora raggiunto il cliente), ed essere stata vera al Livello 1 nel 2023, quando la strategia era diversa. Stessa affermazione, tre finestre valid_at, tre perimetri di segmento. La piattaforma conserva tutti e tre gli stati nello stesso corpus e restituisce quello corretto per la query corretta.

Questa proprieta e cio che consente al team Direction di vedere cio che i propri consulenti e clienti vedono, senza appiattire le quattro prospettive in una media unica che nasconde il divario.

In un grande deployment di beauty retail, ogni partner di brand sul catalogo paga per un accesso API perimetrato al corpus. Il perimetro e una proiezione del vettore di segmento. La chiave API di un partner di brand si proietta su brand_partner = <their_brand>. La query restituisce i fatti che intersecano quella proiezione. Ogni altro partner di brand sul catalogo riceve il perimetro parallelo, ciascuno limitato alla propria fetta.

Un partner di brand non puo vedere i fatti di un altro. Il vettore di segmento garantisce che i fatti tra partner non siano nel risultato della query. Non viene eseguita alcuna regola di controllo degli accessi sopra un dataset condiviso. Esiste un unico dataset e il linguaggio di query delimita il risultato prima che qualsiasi controllo degli accessi venga eseguito.

La stessa proprieta vale sull'asse del segmento cliente. 'La tonalita X viene rifiutata piu spesso' puo essere vera per i negozi mass-market in America Latina e falsa per le boutique EMEA. Il fatto porta entrambe le finestre sul proprio vettore di segmento. La query delimitata America Latina restituisce vero. La query delimitata EMEA restituisce falso. Entrambe sono corrette.

Ogni verticale nomina i propri assi. La struttura generale e la stessa: un vettore sparso su un numero ridotto di assi (tipicamente da quattro a sette), dove ogni asse porta un insieme di valori discreto o a bassa cardinalita.

Retail (struttura a quattro livelli). Livello (direction, brand operator, front line, cliente), regione, formato del negozio, coorte cliente.

Beauty retail su larga scala. Regione, mercato, formato del negozio, partner di brand, segmento cliente, fascia di anzianita dei consulenti.

Consulting. Area di pratica, coorte di partner, fascia di scala dell'engagement, settore del cliente.

Ristorazione. Concept, regione, formato del negozio, fascia di turno, periodo della giornata.

Gli assi sono documentati per deployment. Sono additivi: un nuovo asse puo essere introdotto quando la metodologia lo richiede (emerge una nuova coorte di clienti, apre una nuova regione) e il corpus storico viene ri-proiettato in modo che il nuovo asse venga popolato retroattivamente dove le conversazioni contengono il segnale.

Il modello temporale e il vettore di segmento cooperano quando arriva una contraddizione. La piattaforma non invalida silenziosamente un fatto che e stato superato da nuove prove. Verifica se le nuove prove si applicano all'intero corpus o solo a una fetta. Se solo a una fetta, il vecchio fatto viene suddiviso: viene creato un nuovo fatto con la prova contradditoria e un perimetro di segmento piu ristretto, il vecchio fatto perde quel perimetro dal suo vettore di segmento e il vecchio fatto rimane valido dove si applica ancora.

Questa e la differenza tra uno strumento che dimentica il passato e un'infrastruttura che conserva il passato in modo onesto. Il corpus non finge che la contraddizione non sia esistita. Documenta la fetta dove si applica la nuova affermazione e preserva la fetta dove quella vecchia vale ancora.