Une CDP agentique est conçue pour l'ère de l'AI. Elle offre une personnalisation 1:1 continue via les campagnes Infinity, s'intègre au socle de données client gouverné et est pensée dès le départ pour les agents comme opérateurs de premier plan.
par Tasso Argyros, Ali Ghodsi et Reynold Xin
La technologie marketing a connu de nombreux changements au cours des dernières décennies. Mais ce qui se passe actuellement est différent, car deux transitions massives se produisent en même temps.
La pile technologique sur laquelle reposent les marketeurs est bouleversée par l'AI et les agents, et le comportement de l'acheteur moderne change, en raison de l'AI et des agents, d'une manière qui rend l'ancienne pile incompatible avec ce qui nous attend.
La Customer Data Platform (CDP) traditionnelle n'est pas seulement en train de devenir obsolète, elle est totalement inadaptée aux besoins d'aujourd'hui.
Imaginez une cliente qui souhaite réserver un vol. En quelques secondes, elle déploie trois agents : un pour rechercher les itinéraires et les compagnies aériennes, un pour scanner sa boîte de réception à la recherche d'offres de fidélité et comparer les prix sur le web, et un troisième pour effectuer l'achat et négocier la meilleure offre. Ce qui prenait auparavant plusieurs semaines se produit désormais en quelques millisecondes, sur tous les canaux à la fois, sans qu'un humain n'ait à intervenir consciemment.
Cela crée trois exigences que l'infrastructure marketing actuelle n'a jamais été conçue pour satisfaire.
La première est la rapidité. Les cycles d'achat agentiques fonctionnent en millisecondes. Tout système fonctionnant par lots sur des cycles de plusieurs jours ou semaines est invisible pour cet acheteur le temps qu'il réponde.
La deuxième est l'hyper-personnalisation. Les agents sont des filtres efficaces. Le contenu marketing qui n'est pas précisément pertinent pour ce client, à cet instant précis, est rejeté avant même qu'un humain ne le voie. Un prénom dans une ligne d'objet ou un segment de dix mille personnes ne relève pas de la personnalisation selon ces critères.
La troisième est un contexte plus riche. Les équipes marketing s'appuient depuis longtemps sur l'ingénierie des données pour assembler un ensemble de données « Customer 360 » pour leurs campagnes. Les agents généreront plus de signaux que jamais, mais les données brutes ne constituent plus le goulot d'étranglement. Les agents ont besoin de contexte : une image en direct du client, de l'entreprise et de l'historique de chaque décision prise concernant ce client et pourquoi.
Le secteur a passé des années à développer le « Golden Record » — ce que de nombreuses équipes appellent le Customer 360. Il s'agit d'un profil client unifié : données démographiques, transactions, historique comportemental. Il répond à la question de savoir qui est le client, et il est réellement utile.
Les agents ont besoin de plus que cela. Ils ont besoin du Golden Context, qui ajoute deux éléments que le Golden Record ne contient pas : ce que l'entreprise essaie d'accomplir en ce moment même, et ce qui a déjà été tenté avec ce client et comment il a réagi.
L'exemple de la compagnie aérienne rend cela concret. Un agent travaillant à partir d'un Golden Record sait qu'un client prend l'avion huit fois par an et bénéficie d'un statut d'élite. Un agent travaillant à partir du Golden Context sait que le vol de ce même client est retardé de deux heures, qu'elle voyage avec trois enfants de moins de dix ans, que le salon a une capacit é de quatre places ce soir, et qu'il y a six mois, elle s'est plainte d'un retard et que personne n'a assuré de suivi. Le premier agent envoie un e-mail de fidélité générique. Le second résout le problème du voyage.
La transition vers les agents et le contexte affecte tous les outils utilisés par le marketing, mais peut-être aucun autant que la CDP.
Historiquement, les CDP ont servi de middleware essentiel pour la pile marketing, se positionnant entre les plateformes de données et les outils d'exécution pour permettre aux marketeurs humains d'organiser et de distribuer les données pour un ciblage d'audience par lots. Cependant, l'émergence de l'« achat agentique », où des agents autonomes effectuent des recherches et des transactions au nom des humains, rend cette architecture middleware obsolète.
Parce que les CDP traditionnelles ont été conçues pour des campagnes statiques et basées sur des règles gérées par des humains, elles ne parviennent pas à répondre aux trois exigences critiques de l'ère agentique :
Quel que soit le type de CDP que vous choisissez, « intégrée » ou « composable » : ces systèmes n'ont tout simplement pas été conçus pour une ère où les agents recherchent et achètent au nom des humains, et ils ne sont pas non plus natifs des architectures modernes axées d'abord sur les agents.
Une nouvelle génération de CDP doit répondre aux besoins des marketeurs pour la prochaine décennie et au-delà. Une plateforme qui place les agents au cœur de son architecture, élimine le concept de larges audiences et de règles statiques au profit de réponses intelligentes et agentiques aux signaux des clients en temps réel, et aide non seulement pour les campagnes, mais aussi à collecter et organiser les données et le contexte nécessaires pour alimenter cette intelligence.
Une CDP agentique est conçue pour l'ère de l'AI. Elle permet une personnalisation 1:1 en continu grâce aux Campagnes Infinity, elle est intégrée à la base de données où réside le contexte client gouverné, et elle est architecturée dès le départ pour que les agents soient des opérateurs de premier plan aux côtés des humains.
La prochaine génération de CDP doit être construite avec les agents au centre de l'architecture, et non pas ajoutés comme une fonctionnalité après coup. Une CDP agentique présente trois caractéristiques déterminantes :
Nous avons besoin d'un nouveau concept d'engagement pour cette ère, bien au-delà des campagnes et des parcours d'autrefois. Si l'engagement doit être continu et non épisodique, s'il doit réagir à la vitesse d'agents qui pensent en millisecondes, et se personnaliser pour des segments d'une seule personne — un humain unique et ses agents —, alors il s'agit d'une approche fondamentalement différente d'une simple campagne.
Les CDP traditionnelles ont été conçues pour alimenter des campagnes marketing de masse et par lots, lentes, statiques et qui ne pourraient jamais être réellement personnalisées à l'échelle individuelle. Même les parcours clients sont hautement manuels et basés sur des règles, manquant d'une véritable personnalisation au niveau individuel.
La CDP agentique offre, pour la première fois, une toute nouvelle capacité que nous appelons les Campagnes Infinity : des boucles d'engagement autonomes et à capitalisation continue qui s'adaptent constamment aux nouveaux signaux de contexte pour remodeler de manière autonome leur message, leur timing et leur canal à la volée.
En d'autres termes, les Campagnes Infinity sont :
Pour reprendre l'exemple de la compagnie aérienne : un marketeur peut facilement créer une campagne pour un voyageur fidèle qui prend l'avion plus de huit fois par an. Le marketeur utilisera les données démographiques, les transactions, l'historique des campagnes et les données d'engagement pour « personnaliser » un message opportun invitant le voyageur à profiter d'une offre exclusive pour sa prochaine réservation.
But what if that loyal customer’s flight just got delayed? They’re traveling solo with three kids under ten and frantically asking the airline app’s chatbot if their airport has a restroom with a changing room. A generic booking email isn’t the right move.
Une Campagne Infinity devrait être active en continu pour ce client. En traitant et en comprenant tous ces signaux, l'agent de campagne peut déterminer que la meilleure action consiste à accueillir la famille en lui offrant un accès gratuit au salon, sauvant ainsi son expérience de marque.
La CDP agentique est conçue dès le départ pour fournir cette capacité essentielle, de manière native.
La CDP agentique vit au sein de la plateforme de données, et non à côté d'elle.
Cela découle de ce que le Golden Context exige réellement. Le contexte client, le contexte de l'entreprise et le contexte de décision résident tous dans la plateforme de données de l'entreprise. Les agents ont besoin d'un accès rapide et sécurisé aux trois à la fois. Une CDP située en dehors de la plateforme de données, extrayant des données via une intégration, sera toujours trop lente et trop incomplète pour des agents fonctionnant en millisecondes.
Le résultat pratique est un effondrement des couches de la pile martech traditionnelle. Le lakehouse et la CDP doivent occuper la même couche afin que le contexte soit collecté, géré et analysé en un seul endroit, plutôt que synchronisé entre plusieurs systèmes avec les défis inévitables de rapidité, de sécurité et de gouvernance qui découleraient de cette séparation.
La gouvernance est également cruciale ici, et non après coup. Les CDP touchent à certaines des données les plus sensibles des entreprises : PII, données comportementales, historique des transactions. Les systèmes de gouvernance qui protègent ces données (et de plus en plus les agents) résident au sein du Lakehouse, en s'appuyant sur des innovations comme Unity Catalog. Un CDP agentique intégré à cette couche de gouvernance signifie que chaque action d'un agent s'exécute selon les mêmes droits d'accès aux données et limites de sécurité que n'importe quelle autre opération de l'entreprise. Pas de règles distinctes pour le CDP, pas de délais pour déployer de nouveaux cas d'usage, pas de systèmes parallèles à maintenir.
Enfin, le Golden Context ne vaut que par les données qui le soutiennent. Lorsque le CDP est intégré au Lakehouse, les problèmes réellement complexes, comme la résolution des identités clients sur l'ensemble des canaux ou la détection et la correction des problèmes de qualité des données, sont résolus là où les données résident déjà.
Chaque CDP existant avant l'avènement de ChatGPT a été conçu pour des opérateurs humains : tableaux de bord, connexions, règles manuelles, tâches planifiées. Certains fournisseurs ont depuis ajouté des fonctionnalités agentiques, et certaines d'entre elles sont réellement utiles. Mais il y a une différence de taille entre l'ajout d'une interface de chat à un système existant et la création d'un système conçu dès le départ pour un fonctionnement principalement agentique. Le premier cas est une mise à niveau ; le second nécessite une refonte complète.
Le CDP agentique conçu pour l'ère des LLM est pensé pour que chaque fonction puisse être exécutée par un agent ou un humain. Les humains continuent de fixer les objectifs, d'examiner les résultats et de garder le contrôle, mais le système va au-delà d'un monde où les humains doivent construire manuellement des parcours étape par étape.
L'infrastructure marketing qui a fonctionné durant la dernière décennie n'est plus adaptée aux acheteurs, aux canaux et à la vitesse de la prochaine. Les marques qui s'imposeront au cours de la prochaine décennie ne seront pas celles qui auront tiré le meilleur parti de l'ancien modèle. Ce seront celles qui sauront aller à la rencontre des clients (et de leurs agents) là où ils se trouvent réellement, au moment opportun, et à une échelle jusqu'alors impossible.
C'est pourquoi, chez Databricks, nous avons conçu CustomerLake : un CDP agentique natif pour la plateforme Databricks.
CustomerLake est conçu pour répondre aux trois principes ci-dessus :
1 : Les campagnes Infinity comme modèle d'engagement central
2 : Une intégration native dans la plateforme Databricks
3 : Une architecture où agents et humains collaborent dès le premier jour, plutôt que d'ajouter des agents après coup
Si votre équipe est prête à cesser de concevoir des campagnes pour un acheteur qui n'existe plus, CustomerLake est fait pour l'avenir.
Pour en savoir plus, lisez notre blog d'annonce produit.
(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original
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