Presentiamo CustomerLake: la CDP agentica integrata in Databricks

Oggi al Data + AI Summit annunciamo Databricks CustomerLake, una nuova Agentic Customer Data Platform (CDP) integrata nativamente in Databricks. CustomerLake porta le funzionalità principali di una CDP, tra cui Customer 360, la risoluzione delle identità, la creazione di audience, l'automazione delle campagne, l'attivazione e la personalizzazione, direttamente nel lakehouse in cui risiedono già i dati dei clienti, i modelli di AI e la governance.

Con CustomerLake, i team di marketing e dei dati lavorano insieme su una base condivisa e controllata per trasformare i dati dei clienti in esperienze personalizzate 1:1 sempre attive. Invece di affidarsi a campagne manuali e sistemi scollegati, i marketer possono distribuire agenti che analizzano continuamente il comportamento, decidono e agiscono, offrendo un coinvolgimento intelligente su scala aziendale senza creare nuovi silos, duplicare dati sensibili o aggiungere complessità martech.

Estrarre valore dai dati dei clienti rimane una delle sfide più difficili nel marketing. La maggior parte delle aziende opera ancora con identità frammentate, audience obsolete e lunghe code di richieste di dati. I golden record dei clienti possono richiedere mesi per essere creati e unificati, e ogni nuovo strumento martech crea un altro luogo in cui i dati sensibili dei clienti devono essere copiati, protetti e gestiti.

Allo stesso tempo, il marketing sta entrando in una nuova era. L'AI sta alzando l'asticella del coinvolgimento dei clienti: i consumatori iniziano a utilizzare agenti per navigare, confrontare e prendere decisioni per loro conto in pochi secondi. Per stare al passo, i marketer devono coinvolgere i clienti più rapidamente, su più canali e con una maggiore personalizzazione.

Ricostruire il marketing per gli agenti

Per decenni, le aziende hanno investito molto nell'infrastruttura dei dati dei clienti: data warehouse, data lake, CDP, CRM, piattaforme di marketing automation, identity provider, piattaforme pubblicitarie e strumenti di analytics. Eppure, i marketer faticano ancora a rispondere rapidamente a domande fondamentali:

Quali clienti hanno maggiore probabilità di abbandono (churn)?
Quale audience dovrebbe ricevere questa offerta e su quale canale?
Quale campagna ha generato effettivamente un impatto incrementale?

Il problema è l'architettura, non la strategia. Le CDP esistenti aiutano a unificare i profili dei clienti e ad attivare le audience, ma si trovano al di fuori della piattaforma principale di dati e AI dell'azienda. Ciò crea un altro sistema da integrare, gestire e riconciliare.

Il marketing agentico richiede una base diversa. Per personalizzare davvero su scala, gli agenti hanno bisogno di un accesso controllato all'identità del cliente, ai modelli predittivi, alla logica di business, agli endpoint di attivazione e ai segnali di performance in tempo reale.

Hanno bisogno di contesto, intelligenza ed esecuzione nello stesso posto.

CustomerLake offre questo ambiente unico portando la CDP all'interno del lakehouse di Databricks, unificando i dati dei clienti controllati, i modelli di AI e gli agenti per alimentare un marketing sempre attivo e realmente 1:1.

I marketer devono ripensare interamente le proprie fondamenta. Non solo le campagne che eseguono, ma anche i clienti per cui le eseguono, che ora includono gli agenti. Con CustomerLake, stiamo sostituendo i software legacy con una CDP agentica aperta, creata direttamente sul Lakehouse. Quando i dati dei clienti, i modelli di AI e gli agenti risiedono in un'unica piattaforma controllata, il marketing smette di essere una serie di campagne e diventa un ciclo continuo: agenti che analizzano, decidono e agiscono costantemente su ogni cliente in tempo reale. Per la prima volta, le aziende possono offrire vere esperienze 1:1 su scala infinita.— Ali Ghodsi, Co-Founder e CEO di Databricks

Presentazione di CustomerLake: la CDP agentica integrata nativamente in Databricks

CustomerLake unisce le funzionalità principali che i marketer si aspettano da una CDP, tra cui Customer 360, la risoluzione delle identità, la creazione di audience, l'automazione delle campagne, l'attivazione e la personalizzazione, con la governance, la scalabilità e la sicurezza del lakehouse.

Poiché CustomerLake è integrato in Databricks e gestito da Unity Catalog, rimane interoperabile in tutto il patrimonio di dati aziendali. Attraverso Lakehouse Federation, i team possono accedere a dati dei clienti affidabili ovunque risiedano, sia in Databricks, Snowflake, Google BigQuery, nello storage di oggetti cloud, nei database operativi o in altri sistemi aziendali.

Al centro di CustomerLake ci sono due funzionalità agentiche principali:

• Profile Agents: trasformano i dati grezzi dei clienti in profili Customer 360 pronti per il business direttamente in Databricks. I Profile Agents preparano i dati, identificano i problemi di qualità e supportano l'arricchimento dei dati di terze parti per unificare i record scollegati in profili golden affidabili.
• Campaign Agents: aiutano i marketer a passare da campagne statiche e isolate a un coinvolgimento sempre attivo. I Campaign Agents utilizzano il contesto controllato del cliente per creare audience, consigliare le migliori azioni successive (next-best action), attivare canali diversi e ottimizzare continuamente le esperienze in base agli obiettivi aziendali.

CustomerLake porta il marketing nell'era dell'AI con un nuovo modello operativo basato su tre principi cardine:

• Embedded: crea un profilo Customer 360 unificato, controllato e pronto per l'AI direttamente sulla tua base di dati, eliminando la complessità del martech, la duplicazione dei dati e i trasferimenti non necessari.
• Democratizzato: offre ai marketer interfacce basate principalmente su agenti per creare audience, automatizzare campagne e attivare esperienze su dati affidabili, riducendo al contempo le richieste ad hoc e i costi operativi.
• Autonomo: alimenta la personalizzazione 1:1 su scala con agenti che analizzano continuamente i segnali dei clienti, consigliano le migliori azioni successive e ottimizzano il coinvolgimento in base agli obiettivi aziendali.

Embedded: la tua migliore CDP è in Databricks, dove risiedono già i tuoi dati, l'AI e la governance

CustomerLake è integrato nativamente in Databricks, consentendo ai team di creare e attivare la customer intelligence sulla base controllata che l'azienda già utilizza, senza copiare dati sensibili in una CDP separata o in un'applicazione proprietaria.

Questo è fondamentale perché il coinvolgimento dei clienti non dipende solo dai dati di marketing. Una visione completa del cliente comprende transazioni, comportamento, utilizzo del prodotto, fedeltà, supporto, e-commerce, segnali operativi e arricchimento da terze parti. Nelle architetture legacy, questo contesto è spesso incompleto, duplicato e frammentato tra vari sistemi.

I Profile Agents aiutano a unificare questo contesto in profili Customer 360 pronti per il business direttamente in Databricks. Al centro c'è l'Agentic Identity Resolution (AIR), un nuovo approccio che combina workflow deterministici, probabilistici e agentici per unificare i record scollegati in profili più accurati. I team possono integrare regole di identità esistenti, modelli e partner di arricchimento di terze parti, mentre i Profile Agents aiutano a identificare i casi limite, migliorare la qualità nel tempo e supportare un ciclo di feedback continuo.

Inoltre, per i brand aziendali che desiderano consolidare il proprio stack martech e ridurre la spesa tecnologica, il modello di consumo specializzato e allineato al valore di CustomerLake offre un'alternativa più flessibile e conveniente rispetto alle tradizionali licenze software.

Democratizzato: offre ai marketer interfacce agentiche per accedere a un contesto cliente affidabile

CustomerLake offre ai marketer interfacce agentiche per creare audience, automatizzare campagne e personalizzare esperienze utilizzando dati e modelli affidabili, senza dover attendere estrazioni di dati personalizzate. Per i team dei dati, fornisce un modo controllato per soddisfare i casi d'uso aziendali, riducendo al contempo le richieste ad hoc, le pipeline ridondanti e l'infrastruttura martech frammentata.

Questo crea un nuovo modello di collaborazione tra i team di marketing e dei dati. I team dei dati possono definire dataset e modelli affidabili una sola volta tramite Databricks e Unity Catalog. I marketer possono quindi utilizzare interfacce dedicate per porre domande, creare segmenti e attivare le audience più rapidamente, senza dover aggirare l'IT o esportare dati in strumenti non gestiti.

Da qui, CustomerLake aiuta i marketer a tradurre in azione il contesto controllato del cliente. I marketer possono sfruttare agenti con accesso completo alla vastità e profondità dei dati in Databricks, inclusi attributi dei clienti, segnali comportamentali, modelli predittivi, regole di idoneità e contesto operativo, per supportare la segmentazione, la personalizzazione e l'attivazione su più canali.

Autonomo: passa dalle campagne statiche alle campagne infinite

CustomerLake aiuta i marketer a passare da campagne statiche e isolate a campagne infinite: cicli di coinvolgimento continui guidati da agenti che analizzano i segnali dei clienti, decidono la migliore azione successiva e agiscono su più canali in base al contesto del cliente in tempo reale e agli obiettivi aziendali.

Le campagne tradizionali dipendono da una serie di passaggi manuali: definire un obiettivo, richiedere i dati, creare un segmento, convalidare il pubblico, creare un percorso, lanciare sui canali, misurare le prestazioni e ripetere. Nelle aziende complesse, questo flusso di lavoro può richiedere settimane o mesi. Inoltre, presuppone che i clienti si muovano lungo percorsi fissi, quando in realtà il loro comportamento, le loro esigenze, l'idoneità, le preferenze di canale e le intenzioni cambiano costantemente.

CustomerLake ripensa il flusso di lavoro delle campagne. Ora, i marketer iniziano definendo un obiettivo, come l'aumento dei ricavi, la crescita delle iscrizioni ai programmi fedeltà o la riattivazione dei clienti inattivi. Gli agenti di campagna utilizzano quindi direttamente il contesto governato in Databricks per aiutare a identificare il pubblico giusto, integrare i vincoli di idoneità o di inventario, consigliare l'offerta o il canale migliore, attivare la campagna su varie destinazioni e ottimizzare o escludere in base ai segnali di performance.

Le persone definiscono ancora la strategia, gli obiettivi e i guardrail. Gli agenti aiutano a scalare l'esecuzione, consentendo al marketing di operare alla velocità del cliente. Invece di lanciare una campagna una sola volta e ricostruirla manualmente in seguito, i marketer possono creare sistemi di engagement che si adattano all'infinito al variare dei clienti e delle condizioni di business.

Sviluppato insieme all'ecosistema della customer experience

CustomerLake è sviluppato insieme ai leader del customer engagement, collegando Databricks all'ecosistema martech e adtech su cui le aziende già fanno affidamento. Utilizzando integrazioni native e Reverse ETL, CustomerLake fornisce pipeline bidirezionali verso strumenti di marketing, piattaforme pubblicitarie, fornitori di dati di terze parti, grafi di identità e canali di customer engagement.

I team possono importare dati dai sistemi di customer engagement, arricchire e risolvere i profili in Databricks, quindi riattivare i segmenti di pubblico e i segnali negli strumenti che i marketer usano ogni giorno. Il risultato è un percorso governato che va dal contesto del cliente all'attivazione multicanale intelligente.

CustomerLake viene lanciato con un ecosistema di partner aperto per identità, attivazione, misurazione e customer experience, tra cui Adobe, Meta (pubblico e Conversions API), Braze, Acxiom, Epsilon, The Trade Desk, LiveRamp, Iterable, Bloomreach, Snapchat, Magnite, TransUnion, Adstra, Twilio, Integral Ad Science (IAS) e Unity.

CustomerLake è supportato anche da partner di servizi leader, tra cui Accenture, Deloitte, Lovelytics, Slalom e Stitch, che aiutano le aziende a modernizzare l'infrastruttura dei dati dei clienti, a implementare casi d'uso di marketing ad alto valore e a rendere operativi i flussi di lavoro di AI governati su scala aziendale.

I brand leader creano un marketing agentico su Databricks

Le aziende globali stanno già costruendo il futuro del customer engagement su Databricks. Dalla customer intelligence all'attivazione del pubblico e alla personalizzazione, i team di marketing e dei dati utilizzano Databricks come base governata per i loro dati dei clienti più critici. CustomerLake estende questa base con funzionalità di CDP agentica integrate direttamente dove risiedono già i dati dei clienti, i modelli di AI e il contesto aziendale.

In HP, crediamo che il futuro del customer engagement basato sull'AI dipenda dal superamento dei dati dei clienti frammentati verso un contesto dei clienti governato. Databricks CustomerLake dà vita a questa visione, consentendo a HP di creare customer intelligence, personalizzazione e attivazione sulla base di dati di cui già ci fidiamo, anziché creare un altro luogo in cui i dati devono essere copiati, riconciliati e protetti. Con CustomerLake, il marketing può muoversi più velocemente, operare in modo più intelligente e trasformarsi con l'AI utilizzando lo stesso contesto cliente affidabile di finanza, prodotto, vendite e operations.— Kumar Ram, Global Head of Marketing Technology and AI Enablement, HP

In Circle K, i nostri team di fidelizzazione e marketing si affidano ampiamente a Databricks per promuovere il customer engagement. CustomerLake si sta rivelando una svolta fondamentale per la nostra architettura perché ci consente di creare segmenti di pubblico mirati in modo nativo in Databricks, attivarli senza problemi in Adobe e misurare l'impatto delle campagne a valle senza spostare l'intero data lake su un'altra piattaforma. Questo offre ai nostri team un percorso più rapido e governato dai dati dei clienti all'esecuzione delle campagne, cambiando radicalmente la nostra velocità di commercializzazione.— Jay Malepati, Global Director, Customer and Marketing Data Science, Circle K

In Getnet by Santander, le solide relazioni con i merchant sono al centro della nostra crescita. In quanto azienda di pagamenti globali che opera su più mercati, canali ed esigenze dei clienti, il CRM è un motore di crescita strategico: ci aiuta a comprendere meglio i nostri clienti, a coinvolgerli in modo più significativo e a creare esperienze più coerenti su scala. Databricks CustomerLake ci aiuterà a portare avanti questa ambizione abilitando una visione Customer 360 affidabile e azionabile, unendo customer intelligence, dati e AI in modo governato e interoperabile con il nostro ecosistema CRM e di attivazione. Ciò consentirà ai nostri team aziendali e di marketing di passare più rapidamente dall'insight all'azione, rafforzare le relazioni con clienti e merchant, personalizzare su scala e creare un modello CRM più connesso e basato sui dati per il futuro di Getnet.— Ainhoa Alonso, Chief Data and AI Officer, Getnet By Santander

Scopri di più

CustomerLake è ora disponibile in Private Preview.

Con CustomerLake, Databricks porta il marketing nell'era dell'AI con una nuova CDP agentica integrata direttamente nella base di dati. Unificando i dati dei clienti, il contesto dei clienti e gli agenti di AI in un'unica piattaforma governata, CustomerLake aiuta le aziende a superare i sistemi disconnessi e le campagne manuali per offrire esperienze cliente sempre attive e realmente 1:1.

Per saperne di più, visita la pagina del prodotto CustomerLake o contatta il tuo account team Databricks per scoprire come CustomerLake può aiutare il tuo team a costruire il futuro del customer engagement nativo per l'AI.

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