CustomerLake entra in Beta: aziende leader vanno live con la CDP agenziale

Oggi siamo entusiasti di condividere un traguardo fondamentale per CustomerLake: Campaign Agents passa alla fase Beta e Profile Agents entra in Private Preview. Questo segna la fase successiva di maturità del prodotto per la CDP agentica integrata in Databricks ed estende la partecipazione a un numero maggiore di clienti.

Quando abbiamo presentato CustomerLake al Data + AI Summit, abbiamo delineato un nuovo modello operativo per il marketing: integrare la propria CDP nella piattaforma di dati e IA regolamentata in cui risiede già il contesto cliente più completo. 

Da allora, brand come Getnet by Santander, HP e AB InBev utilizzano CustomerLake per comprendere più a fondo i propri pubblici e offrire ai professionisti del marketing maggiore libertà nell'erogare campagne più personalizzate ed esperienze clienti migliori.

L'IA sta alzando la posta in gioco per quanto riguarda la velocità e la pertinenza del marketing. Il 74% dei consumatori utilizza l'IA per scoprire, confrontare o acquistare prodotti. Man mano che gli agenti si fanno carico di un numero maggiore di fasi del percorso d'acquisto a velocità macchina, i marketer hanno bisogno di agenti propri per riconoscere i cambiamenti di intenzione e rispondere in tempo reale. Databricks è il luogo in cui i dati aziendali, i modelli di IA e la governance già si incontrano, offrendo agli agenti CustomerLake il contesto affidabile necessario per agire.

Le storie dei clienti riportate di seguito mostrano in azione i tre principi fondamentali di CustomerLake: Integrato, Democratizzato e Autonomo.

Integrato: basato sul Marketing Lakehouse di cui ti fidi già

Le campagne iperpersonalizzate sono possibili solo con una visione completa e coerente del cliente. Le aziende investono già in Databricks per definire i propri dati, mantenerne la qualità e regolarne l'uso. CustomerLake rende tale lavoro disponibile ai marketer, riducendo la necessità di ricreare il contesto cliente su un'altra piattaforma. 

Per HP, l'utilizzo delle basi del proprio Marketing Lakehouse ha accelerato i tempi di creazione dei pubblici, riducendo al contempo il costo totale di gestione (TCO) delle tecnologie di marketing.

Nel giro di 2 ore dall'inizio dell'utilizzo di CustomerLake, avevamo dati e attributi pronti per la creazione del pubblico, rispetto ai 2-3 mesi richiesti da una CDP tradizionale. CustomerLake funziona direttamente con gli schemi, la governance e i modelli di dati che già possediamo in Databricks, offrendo il potenziale di ridurre il costo totale di gestione della nostra CDP del 40%. Ecco perché stiamo rendendo CustomerLake centrale nella nostra strategia di dati di marketing pronti per l'IA.—Kumar Ram, Global Head of Marketing Technology and AI Enablement, HP

Scopri di più su come HP sta realizzando una CDP pronta per l'IA con Databricks CustomerLake.

Getnet by Santander sta connettendo l'intelligence transazionale, comportamentale e predittiva, consentendo ai team commerciali, CRM e di marketing di lavorare a partire da una visione completa del cliente.

CustomerLake offre a Getnet la nostra prima vista Customer 360 unificata, combinando transazioni, interazioni, comportamenti e modelli predittivi come il punteggio di propensione all'abbandono (churn). I nostri team commerciali, CRM e di marketing possono esplorare gli insight e creare pubblici in linguaggio naturale, sostituendo settimane di estrazione manuale dei dati. Dopo il lancio in Messico, prevediamo di espanderci in tutta l'America Latina e in Europa.—Ainhoa Alonso, Chief Data and AI Officer, Getnet by Santander

Democratizzato: offrire ai marketer un accesso diretto alla customer intelligence

La customer intelligence acquisisce il massimo valore nelle mani di chi è più vicino al cliente. CustomerLake offre a questi team la libertà di esplorare il contesto del cliente e di agire immediatamente in base a ciò che apprendono. 

Zé Delivery, parte di AB InBev, sta consentendo al proprio team CRM un maggiore controllo sulle campagne attive, senza dipendere dall'ingegneria dei dati.

Il nostro team CRM ora crea segmenti di pubblico in CustomerLake e li sincronizza direttamente con Braze senza supporto ingegneristico, passando dalla dipendenza dai dati a un vero e proprio self-service di marketing. Stiamo estendendo l'accesso a CustomerLake e Genie a tutti i nostri team CRM e di crescita, offrendo a un numero maggiore di marketer l'indipendenza necessaria per trasformare le informazioni sui clienti in esperienze personalizzate per milioni di consumatori in tutto il Brasile.—Bruno Smarsaro Bazelato, Director of Data and Analytics, Zé Delivery (AB InBev)

CustomerLake rende i dati aziendali che in precedenza erano difficili da importare negli strumenti di marketing direttamente disponibili per la creazione e l'attivazione dei pubblici, attraverso le piattaforme di engagement che i team di marketing già utilizzano.

Autonomo: scalare l'engagement personalizzato con gli agenti

Una base clienti in crescita non dovrebbe comportare un marketing più generico. L'approccio agentico di CustomerLake aiuta i marketer a utilizzare un contesto cliente più ricco per rendere la personalizzazione più mirata man mano che i segmenti di pubblico crescono, senza moltiplicare il lavoro manuale dietro a ciascuna campagna. 

Per Wine.com, ciò significa trasformare un vasto catalogo e i diversi gusti dei clienti in opportunità per campagne più pertinenti e mirate con precisione.

Abbiamo lanciato campagne e-mail in produzione con CustomerLake ad appena 23 giorni dall'inizio del progetto e da allora siamo arrivati a 100 pubblici attivi sincronizzati quotidianamente su Braze. Su 6,5 milioni di profili e migliaia di vini, la capacità di indirizzare i clienti in base al comportamento d'acquisto, alle preferenze di vitigno e ai modelli di interazione ha trasformato radicalmente la nostra personalizzazione. Quello che prima era un processo manuale di più giorni che coinvolgeva più team, ora è un'attività che il nostro team di marketing può svolgere in autonomia, ogni giorno.—Billy Galanko, Director Marketing Content & Strategy, e Eric Wallace, Lead Data Engineer, Wine.com

L'ambizione dei Philadelphia Union è trasformare l'ondata di interesse suscitata dalla FIFA World Cup in una relazione duratura con ogni singolo tifoso.

Sostituire la nostra CDP precedente con CustomerLake ha ridotto i tempi di creazione dei pubblici del 90% e i suoi strumenti basati su Genie hanno eliminato gran parte del lavoro manuale richiesto dalla nostra piattaforma precedente. Ora creiamo i pubblici direttamente sui nostri dati Databricks ed eseguiamo centinaia di sincronizzazioni dei pubblici ogni mese verso Salesforce Marketing Cloud. Con la World Cup che suscita un forte interesse per la Major League Soccer, questa velocità ci aiuta a fornire comunicazioni più pertinenti e a fidelizzare i tifosi nel tempo.—Kyle Mathiot, SVP Technology & Analytics, Philadelphia Union

Databricks su Databricks: personalizzare le raccomandazioni del Summit per 30.000 partecipanti con Infinity Campaigns

Stiamo mettendo CustomerLake al lavoro anche nel nostro marketing. Per il Data + AI Summit, abbiamo utilizzato CustomerLake per personalizzare le raccomandazioni sulle sessioni per 30.000 partecipanti in presenza. Campaign Agents ha valutato la cronologia di interazione di ciascuna persona per creare un'e-mail che riflettesse gli interessi e il comportamento del destinatario, aiutando i partecipanti a scoprire le sessioni più rilevanti per loro.

La campagna ha registrato un aumento della conversione di 10 punti rispetto a un gruppo di controllo, un percentuale di clic (CTR) del 10% e un tasso di apertura del 60%, superando qualsiasi precedente campagna e-mail del Summit. Dimostra come un contesto cliente affidabile possa informare sia chi coinvolgere sia cosa raccomandare.

Campaign Agents Beta: estendere le campagne agentiche a un numero maggiore di clienti

Campaign Agents è ora in versione Beta, aprendo la partecipazione a più clienti che soddisfano i requisiti tecnici. 

Con l'espansione della partecipazione, il partner di delivery Stitch ha visto come CustomerLake possa accelerare il percorso verso il self-service di marketing tra i suoi clienti.

CustomerLake ha consentito a un brand di media enterprise di offrire ai marketer la segmentazione in modalità self-service in pochi giorni anziché in diversi mesi come avveniva con una CDP tradizionale. Il team ha basato il lavoro sulle fondamenta di dati già esistenti in Databricks, senza dover ricreare il lavoro di integrità e governance dei dati su un'altra piattaforma.—Bobby Tichy, Chief Solution Officer, Stitch

I risultati riportati sopra mostrano progressi significativi: tempi di risposta del pubblico più rapidi, maggiore indipendenza per i marketer e raccomandazioni personalizzate su scala. Questi sono gli elementi costitutivi della visione più ampia di CustomerLake per le Infinity Campaigns: cicli di engagement continui e guidati da agenti che analizzano i segnali dei clienti, determinano le azioni rilevanti e si adattano al variare del contesto del cliente.

Ogni passaggio offre ai marketer più spazio per plasmare l'esperienza del cliente e meno tempo da dedicare al coordinamento dei meccanismi sottostanti. Le persone definiscono la strategia, gli obiettivi e le linee guida; gli agenti aiutano a scalare l'esecuzione.

Private Preview di Profile Agents: crea e utilizza i profili Customer360 direttamente in Databricks

Profile Agents, da oggi in Private Preview, aiuta i team dei dati a unificare le informazioni sui clienti sparse in decine di fonti in profili Customer 360 affidabili direttamente in Databricks, offrendo ai marketer una visione uniforme del cliente per una migliore segmentazione e personalizzazione.

Le sue funzionalità affrontano tre attività collegate:

• Normalizzazione delle fonti: la mappatura dei campi e la normalizzazione semantica portano i dati di origine da fonti diverse in una struttura e con un significato coerenti per l'utilizzo a valle.
• Risoluzione delle identità agentica: il matching deterministico, probabilistico e basato su LLM aiuta a collegare i record frammentati. La survivorship del golden record determina quali attributi mantenere nel profilo unificato.
• Elaborazione incrementale e stateful: gli aggiornamenti micro-batch mantengono i profili aggiornati al variare dei dati, mentre gli interventi manuali dei data steward consentono ai team di applicare la valutazione umana dove necessario.

Profile Agents e Campaign Agents possono essere adottati in modo indipendente. I team possono iniziare con i flussi di lavoro delle campagne utilizzando i dati clienti esistenti oppure utilizzare Profile Agents per migliorare la preparazione e l'unificazione dei record dei clienti.

La tua migliore CDP è Databricks

L'AI nel marketing può funzionare in modo sicuro ed efficace su scala solo quando gli agenti dispongono di un accesso regolamentato a dati dei clienti, modelli e contesto aziendale affidabili. CustomerLake unisce tutti questi elementi in Databricks, fornendo agli agenti l'intelligenza e le linee guida necessarie per prendere decisioni rilevanti per il raggiungimento degli obiettivi aziendali.

I clienti stanno già dimostrando ciò che questo nuovo modello operativo per il marketing agentico può offrire. Ora, sempre più organizzazioni possono far fruttare i propri investimenti in Databricks per l'engagement dei clienti.

Per accedere a CustomerLake, contatta il tuo team account Databricks.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale