CustomerLake geht in die Beta-Phase: Führende Unternehmen gehen mit der Agentic CDP live

Heute freuen wir uns, einen wichtigen Meilenstein für CustomerLake bekanntzugeben: Campaign Agents erreicht die Beta-Phase und Profile Agents geht in die Private Preview. Dies markiert die nächste Stufe der Produktreife für die in Databricks eingebettete Agentic CDP und ermöglicht noch mehr Kunden die Teilnahme.

Als wir CustomerLake auf dem Data + AI Summit vorgestellt haben, haben wir ein neues Betriebsmodell für das Marketing skizziert: Binden Sie Ihre CDP direkt in die governed Daten- und KI-Plattform ein, auf der sich Ihr vollständigster Kundenkontext bereits befindet. 

Seitdem nutzen Marken wie Getnet by Santander, HP und AB InBev CustomerLake, um ihre Zielgruppen tiefer zu verstehen und Marketern mehr Freiraum zu geben, maßgeschneiderte Kampagnen sowie bessere Kundenerlebnisse zu liefern.

KI erhöht die Anforderungen an Geschwindigkeit und Relevanz im Marketing. 74 % der Verbraucher nutzen KI, um Produkte zu entdecken, zu vergleichen oder zu kaufen. Da Agenten immer mehr Abschnitte der Customer Journey in Maschinengeschwindigkeit übernehmen, benötigen Marketer eigene Agenten, um sich ändernde Absichten zu erkennen und in Echtzeit zu reagieren. Auf Databricks kommen Unternehmensdaten, KI-Modelle und Governance bereits zusammen, wodurch CustomerLake-Agenten den verlässlichen Kontext erhalten, den sie zum Handeln benötigen.

Die folgenden Erfolgsgeschichten zeigen die drei Kernprinzipien von CustomerLake in der Praxis: Eingebettet, Demokratisiert und Autonom.

Eingebettet: Aufgebaut auf dem Marketing Lakehouse, dem Sie bereits vertrauen

Hyperpersonalisierte Kampagnen sind nur mit einer vollständigen und konsistenten Sicht auf den Kunden möglich. Unternehmen investieren bereits in Databricks, um ihre Daten zu definieren, die Qualität zu sichern und deren Nutzung zu steuern. CustomerLake stellt diese Arbeit Marketern zur Verfügung und reduziert die Notwendigkeit, den Kundenkontext auf einer anderen Plattform neu zu erstellen. 

Für HP hat die Nutzung des eigenen Marketing Lakehouse als Fundament die Bereitstellung von Zielgruppen beschleunigt und gleichzeitig die Gesamtkosten für MarTech reduziert.

Innerhalb von zwei Stunden nach dem Start mit CustomerLake hatten wir Daten und Attribute für die Zielgruppenerstellung bereit – im Vergleich zu zwei bis drei Monaten bei einer traditionellen CDP. CustomerLake arbeitet direkt mit den Schemata, der Governance und den Datenmodellen zusammen, die wir bereits in Databricks haben, und bietet das Potenzial, unsere Gesamtkosten für die CDP um 40 % zu senken. Deshalb machen wir CustomerLake zum zentralen Bestandteil unserer KI-bereiten Marketingdaten-Strategie.—Kumar Ram, Global Head of Marketing Technology and AI Enablement, HP

Erfahren Sie mehr darüber, wie HP mit Databricks CustomerLake eine KI-bereite CDP aufbaut.

Getnet by Santander verknüpft Transaktions-, Verhaltens- und prädiktive Analysen, sodass Vertriebs-, CRM- und Marketingteams auf Basis einer vollständigen Kundensicht arbeiten können.

CustomerLake bietet Getnet unsere erste einheitliche Customer-360-Sicht, die Transaktionen, Interaktionen, Verhalten und prädiktive Modelle wie die Abwanderungswahrscheinlichkeit kombiniert. Unsere Vertriebs-, CRM- und Marketingteams können Erkenntnisse erkunden und Zielgruppen in natürlicher Sprache erstellen, was wochenlange manuelle Datenextrakte ersetzt. Nach unserer Einführung in Mexiko planen wir die Expansion in ganz Lateinamerika und Europa.—Ainhoa Alonso, Chief Data and AI Officer, Getnet by Santander

Demokratisiert: Direkter Zugang zu Customer Intelligence für Marketer

Customer Intelligence ist am wertvollsten in den Händen der Menschen, die den Kunden am nächsten sind. CustomerLake gibt diesen Teams die Freiheit, den Kundenkontext zu erkunden und sofort auf der Grundlage ihrer Erkenntnisse zu handeln. 

Zé Delivery, Teil von AB InBev, ermöglicht seinem CRM-Team eine größere Eigenverantwortung für Live-Kampagnen ohne Abhängigkeit von Data Engineering.

Unser CRM-Team baut jetzt Zielgruppen in CustomerLake auf und synchronisiert sie ohne technische Unterstützung direkt mit Braze – ein Wandel von der Datenabhängigkeit hin zu echtem Marketing-Self-Service. Wir weiten den Zugriff auf CustomerLake und Genie in unseren CRM- und Growth-Teams aus, um noch mehr Marketern die Unabhängigkeit zu geben, Kundenerkenntnisse in personalisierte Erlebnisse für Millionen von Verbrauchern in ganz Brasilien zu verwandeln.—Bruno Smarsaro Bazelato, Director of Data and Analytics, Zé Delivery (AB InBev)

CustomerLake macht Unternehmensdaten, die bisher nur schwer in Marketing-Tools zu integrieren waren, direkt für die Zielgruppenerstellung und -aktivierung verfügbar – und zwar über die Engagement-Plattformen, die Marketingteams bereits nutzen.

Autonom: Skalierung von personalisiertem Engagement mit Agenten

Eine wachsende Kundenbasis sollte kein generischeres Marketing bedeuten. Der agentenbasierte Ansatz von CustomerLake hilft Marketern, reichhaltigeren Kundenkontext zu nutzen, um die Personalisierung bei wachsenden Zielgruppen gezielter zu gestalten, ohne den manuellen Aufwand hinter jeder Kampagne zu vervielfachen. 

Für Wine.com bedeutet dies, einen umfangreichen Katalog und vielfältige Kundenvorlieben in Chancen für relevantere, präziser ausgerichtete Kampagnen zu verwandeln.

Wir haben bereits 23 Tage nach dem Kick-off produktive E-Mail-Kampagnen mit CustomerLake gestartet und seitdem auf 100 aktive Zielgruppen skaliert, die täglich mit Braze synchronisiert werden. Bei über 6,5 Millionen Profilen und Tausenden von Weinen hat die Möglichkeit, Kunden auf der Grundlage von Kaufverhalten, Rebsortenvorlieben und Interaktionsmustern gezielt anzusprechen, unsere Personalisierung grundlegend verändert. Was früher ein manueller Prozess über mehrere Teams und Tage hinweg war, kann unser Marketingteam jetzt jeden Tag eigenständig erledigen.—Billy Galanko, Director Marketing Content & Strategy, und Eric Wallace, Lead Data Engineer, Wine.com

Die Ambition von Philadelphia Union ist es, das gesteigerte Interesse durch die FIFA Fussball-Weltmeisterschaft in eine dauerhafte Beziehung zu jedem einzelnen Fan zu verwandeln.

Die Ersetzung unserer bisherigen CDP durch CustomerLake hat die Bereitstellungszeit für Zielgruppen um 90 % verkürzt, und die von Genie unterstützten Tools haben einen Großteil der manuellen Arbeit unserer vorherigen Plattform überflüssig gemacht. Wir erstellen Zielgruppen jetzt direkt auf unseren Databricks-Daten und führen jeden Monat Hunderte von Zielgruppen-Synchronisierungen mit Salesforce Marketing Cloud durch. Da die Weltmeisterschaft das Interesse an der Major League Soccer verstärkt, hilft uns diese Geschwindigkeit dabei, relevantere Mitteilungen zu liefern und eine dauerhafte Fanbindung aufzubauen.—Kyle Mathiot, SVP Technology & Analytics, Philadelphia Union

Databricks bei Databricks: Personalisierung von Summit-Empfehlungen für 30.000 Teilnehmer mit Infinity Campaigns

Wir setzen CustomerLake auch in unserem eigenen Marketing ein. Für den Data + AI Summit haben wir CustomerLake genutzt, um Session-Empfehlungen für 30.000 Teilnehmer vor Ort zu personalisieren. Campaign Agents analysierte die Interaktionshistorie jeder Person, um eine E-Mail zu erstellen, die die Interessen und das Verhalten des Empfängers widerspiegelt, und half den Teilnehmern so, die für sie relevantesten Sessions zu entdecken.

Die Kampagne erzielte eine Steigerung der Conversion-Rate um 10 Prozentpunkte im Vergleich zu einer Kontrollgruppe, eine Klickrate von 10 % und eine Öffnungsrate von 60 % – und übertraf damit jede bisherige E-Mail-Kampagne des Summits. Das zeigt, wie verlässlicher Kundenkontext sowohl darüber informieren kann, wer angesprochen werden soll, als auch darüber, was empfohlen werden sollte.

Campaign Agents Beta: Ausweitung agentenbasierter Kampagnen auf weitere Kunden

Campaign Agents befindet sich jetzt in der Beta-Phase und steht weiteren Kunden offen, die die technischen Voraussetzungen erfüllen. 

Mit zunehmender Nutzung hat der Delivery-Partner Stitch miterlebt, wie CustomerLake den Weg zum Marketing-Self-Service im gesamten Kundenstamm beschleunigen kann.

CustomerLake hat es einer großen Medienmarke ermöglicht, eine Self-Service-Segmentierung für Marketer in wenigen Tagen statt wie bei einer herkömmlichen CDP in mehreren Monaten bereitzustellen. Das Team baute auf seiner bestehenden Databricks-Datenbasis auf, ohne die Arbeit an Datenintegrität und Governance auf einer anderen Plattform erneut durchführen zu müssen.—Bobby Tichy, Chief Solution Officer, Stitch

Die obigen Ergebnisse zeigen deutliche Fortschritte: schnellere Zielgruppenbereitstellung, größere Unabhängigkeit für Marketer und personalisierte Empfehlungen in großem Maßstab. Dies sind die Bausteine für die umfassendere Vision von CustomerLake für Infinity Campaigns: kontinuierliche, agentenbasierte Engagement-Schleifen, die Kundensignale analysieren, relevante Aktionen bestimmen und sich anpassen, wenn sich der Kontext des Kunden ändert.

Jeder Schritt gibt Marketern mehr Freiraum zur Gestaltung der Customer Experience und erfordert weniger Zeit für die Koordination der Abläufe im Hintergrund. Menschen legen Strategie, Ziele und Leitplanken fest; Agenten helfen bei der skalierten Ausführung.

Profile Agents Private Preview: Customer360-Profile direkt in Databricks erstellen und nutzen

Profile Agents, das heute in die Private Preview startet, unterstützt Datenteams dabei, verstreute Kundeninformationen aus Dutzenden von Quellen direkt in Databricks zu verlässlichen Customer-360-Profilen zusammenzuführen. So erhalten Marketer eine konsistente Kundensicht für eine bessere Segmentierung und Personalisierung.

Die Funktionen decken drei miteinander verbundene Aufgaben ab:

• Quellnormalisierung: Feld-Mapping und semantische Normalisierung bringen Quelldaten aus unterschiedlichen Quellen in eine konsistente Struktur und Bedeutung für die nachgelagerte Nutzung.
• Agentenbasierte Identitätsauflösung: Deterministisches, probabilistisches und LLM-basiertes Matching helfen beim Verknüpfen fragmentierter Datensätze. Die Golden-Record-Survivorship bestimmt, welche Attribute im einheitlichen Profil erhalten bleiben.
• Zustandsbehaftete, inkrementelle Verarbeitung: Micro-Batch-Updates halten Profile bei Datenänderungen auf dem neuesten Stand, während manuelle Überschreibungen durch Data Stewards es Teams ermöglichen, bei Bedarf menschliches Urteilsvermögen einzubringen.

Profile Agents und Campaign Agents können unabhängig voneinander eingeführt werden. Teams können mit Kampagnen-Workflows unter Verwendung ihrer bestehenden Kundendaten beginnen oder Profile Agents nutzen, um die Aufbereitung und Zusammenführung von Kundendatensätzen zu verbessern.

Ihre beste CDP ist Databricks

KI im Marketing kann in großem Maßstab nur dann sicher und effektiv funktionieren, wenn Agenten über einen regulierten Zugriff auf vertrauenswürdige Kundendaten, Modelle und Geschäftskontexte verfügen. CustomerLake führt diese in Databricks zusammen und bietet Agenten die Intelligenz und Leitplanken für relevante Entscheidungen zur Erreichung der Unternehmensziele.

Kunden demonstrieren bereits, was dieses neue Betriebsmodell für agentenbasiertes Marketing leisten kann. Jetzt können noch mehr Unternehmen ihre Databricks-Investitionen für die Kundenbindung nutzen.

Wenden Sie sich an Ihr Databricks-Account-Team, um Zugriff auf CustomerLake zu erhalten.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag