Un CDP agentico è creato per l'era dell'AI. Alimenta la personalizzazione 1:1 sempre attiva con Infinity Campaigns, è integrato nella piattaforma dati del contesto cliente governato ed è progettato da zero per gli agenti come operatori di prima classe.
La tecnologia di marketing ha subito molti cambiamenti negli ultimi decenni. Ma quello che sta accadendo in questo momento è diverso, perché si stanno verificando contemporaneamente due enormi cambiamenti.
Lo stack tecnologico su cui fanno affidamento i professionisti del marketing viene rivoluzionato dall'AI e dagli agenti, e il comportamento del consumatore moderno sta cambiando, proprio a causa dell'AI e degli agenti, in modi che rendono il vecchio stack incompatibile con il futuro.
La Customer Data Platform (CDP) tradizionale non sta solo diventando obsoleta, ma è lo strumento del tutto errato per le esigenze odierne.
Immagina un cliente che vuole prenotare un volo. In pochi secondi, attiva tre agenti: uno per cercare rotte e compagnie aeree, uno per scansionare la sua casella di posta alla ricerca di offerte fedeltà e confrontare i prezzi sul web, e un terzo per effettuare l'acquisto e negoziare la migliore offerta. Quello che un tempo era un percorso di diverse settimane ora avviene in millisecondi, su tutti i canali contemporaneamente, senza che un essere umano lo guidi consapevolmente.
Questo crea tre requisiti che l'infrastruttura di marketing odierna non è mai stata progettata per soddisfare.
Il primo è la velocità. I cicli di vita dell'acquisto agentico operano in millisecondi. Qualsiasi sistema che funzioni con cicli batch di giorni o settimane risulta invisibile a questo acquirente nel momento in cui risponde.
Il secondo è l'iper-personalizzazione. Gli agenti sono filtri efficienti. I contenuti di marketing che non sono esattamente rilevanti per questo cliente, in questo preciso momento, vengono scartati prima ancora che un essere umano li veda. Un nome proprio nell'oggetto di un'e-mail o un segmento di diecimila persone non rappresentano una personalizzazione secondo questo standard.
Il terzo è un contesto più ricco. I team di marketing si affidano da tempo alla data engineering per assemblare un dataset "Customer 360" per le campagne. Gli agenti genereranno più segnali che mai, ma i dati grezzi non sono più il collo di bottiglia. Gli agenti hanno bisogno di contesto: una panoramica in tempo reale del cliente, dell'azienda e della cronologia di ogni decisione presa su quel cliente e del perché.
Il settore ha trascorso anni a sviluppare il "Golden Record", quello che molti team chiamano Customer 360. Si tratta di un profilo cliente unificato: dati demografici, transazioni, cronologia dei comportamenti. Risponde alla domanda su chi sia il cliente ed è davvero utile.
Gli agenti hanno bisogno di qualcosa di più. Hanno bisogno del Golden Context, che aggiunge due elementi che il Golden Record non contiene: cosa l'azienda sta cercando di ottenere in questo momento e cosa è già stato tentato con questo cliente e come ha risposto.
L'esempio della compagnia aerea rende questo concetto concreto. Un agente che lavora a partire da un Golden Record sa che un cliente vola otto volte all'anno e ha uno status d'élite. Un agente che lavora a partire dal Golden Context sa che il volo dello stesso cliente ha due ore di ritardo, che viaggia con tre bambini sotto i dieci anni, che la lounge ha spazio per quattro persone stasera e che sei mesi fa si è lamentata di un ritardo e nessuno ha dato seguito alla segnalazione. Il primo agente invia un'e-mail di fidelizzazione generica. Il secondo risolve il problema del viaggio.
Il passaggio agli agenti e al contesto influisce su ogni strumento utilizzato dal marketing, ma forse su nessuno quanto sulla CDP.
Storicamente, le CDP hanno svolto il ruolo di middleware vitale dello stack di marketing, posizionandosi tra le piattaforme dati e gli strumenti di esecuzione per consentire ai marketer umani di organizzare e distribuire i dati per il targeting del pubblico basato su batch. Tuttavia, l'emergere dell'"acquisto agentico", in cui agenti autonomi effettuano ricerche e transazioni per conto degli esseri umani, rende obsoleta questa architettura middleware.
Poiché le CDP tradizionali sono state create per campagne statiche e basate su regole gestite da esseri umani, non riescono a soddisfare i tre requisiti critici dell'era agentica:
Indipendentemente dal tipo di CDP scelto, "bundled" o "componibile": questi sistemi non sono stati semplicemente progettati per un'era in cui gli agenti effettuano ricerche e acquisti per conto degli esseri umani, né sono nativi delle moderne architetture agent-first.
Una nuova generazione di CDP deve soddisfare le esigenze dei marketer per il prossimo decennio e oltre. Una generazione che metta gli agenti al centro della propria architettura; che elimini il concetto di grandi segmenti di pubblico e regole statiche a favore di risposte intelligenti e agentiche ai segnali dei clienti in tempo reale; e che non solo aiuti con le campagne, ma contribuisca anche a raccogliere e organizzare i dati e il contesto necessari per alimentare tale intelligenza.
Una CDP agentica è progettata per l'era dell'AI. Alimenta una personalizzazione 1:1 sempre attiva con le Infinity Campaigns, è integrata nella base dati in cui risiede il contesto cliente regolamentato ed è strutturata fin dall'inizio per considerare gli agenti come operatori di prim'ordine insieme agli esseri umani.
La prossima generazione di CDP deve essere costruita con gli agenti al centro dell'architettura, non aggiunti come funzionalità a posteriori. Una CDP agentica ha tre caratteristiche distintive:
Abbiamo bisogno di un nuovo concetto di engagement per questa era, che vada oltre le vecchie campagne e i customer journey. Se l'engagement deve essere continuo e non episodico, se deve reagire con la velocità degli agenti che pensano in millisecondi e personalizzare per segmenti composti da una sola persona (un singolo essere umano e i suoi agenti), allora si tratta di qualcosa di sostanzialmente diverso da una campagna.
Le CDP legacy sono state create per alimentare campagne di marketing massive e in batch che sono lente, statiche e non potrebbero mai essere veramente 1:1. Persino i customer journey sono altamente manuali e basati su regole, privi di una reale personalizzazione a livello individuale.
La CDP agentica offre, per la prima volta, una funzionalità completamente nuova che chiamiamo Infinity Campaigns: cicli di engagement autonomi e in continua evoluzione che si adattano costantemente ai nuovi segnali di contesto per rimodellare autonomamente messaggio, tempistica e canale al volo.
In altre parole, le Infinity Campaigns sono:
Per riprendere l'esempio della compagnia aerea: un marketer può facilmente creare una campagna per un viaggiatore fedele che vola più di otto volte all'anno. Utilizzerà dati demografici, transazioni, cronologia delle campagne e record di engagement per "personalizzare" un messaggio tempestivo che invita il viaggiatore a un'offerta esclusiva per la sua prossima prenotazione.
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.
Una Infinity Campaign dovrebbe essere sempre attiva per quel cliente. Elaborando e comprendendo tutti questi segnali, il Campaign Agent può determinare che l'azione migliore è ospitare la famiglia offrendo l'accesso gratuito alla lounge, salvando la loro esperienza con il brand.
La CDP agentica è progettata fin dall'inizio per fornire questa funzionalità principale in modo nativo.
La CDP agentica vive all'interno della piattaforma dati, non al suo fianco.
Questo deriva da ciò che il Golden Context richiede effettivamente. Il contesto del cliente, il contesto aziendale e il contesto decisionale risiedono tutti nella piattaforma dati aziendale. Gli agenti hanno bisogno di un accesso rapido e sicuro a tutti e tre contemporaneamente. Una CDP esterna alla piattaforma dati, che estrae i dati tramite un'integrazione, sarà sempre troppo lenta e incompleta per gli agenti che operano in millisecondi.
Il risultato pratico è il collasso dei livelli dello stack martech tradizionale. Il lakehouse e la CDP devono occupare lo stesso livello in modo che il contesto venga raccolto, gestito e analizzato in un unico posto, anziché essere sincronizzato tra sistemi diversi, con le inevitabili sfide di velocità, sicurezza e governance che deriverebbero da tale separazione.
Anche la governance è importante in questo contesto, e non come un aspetto secondario. Le CDP gestiscono alcuni dei dati più sensibili in possesso delle aziende: PII, dati comportamentali, cronologia delle transazioni. I sistemi di governance che proteggono questi dati (e sempre più spesso gli agenti) risiedono all'interno del Lakehouse, utilizzando innovazioni come Unity Catalog. Una CDP agentica integrata con questo livello di governance consente di eseguire ogni azione dell'agente nel rispetto delle stesse autorizzazioni sui dati e degli stessi limiti di sicurezza di qualsiasi altra operazione aziendale. Nessun set di regole separato per la CDP, nessun ritardo nell'implementazione di nuovi casi d'uso, nessun sistema parallelo da gestire.
Infine, il Golden Context è efficace solo quanto i dati su cui si basa. Quando la CDP è integrata nel Lakehouse, problemi complessi come la risoluzione delle identità dei clienti su più canali o l'individuazione e la correzione dei problemi di qualità dei dati vengono risolti nello stesso posto in cui si trovano già i dati.
Ogni CDP esistente prima dell'avvento di ChatGPT era progettata per operatori umani: dashboard, login, regole manuali, processi pianificati. Da allora, alcuni fornitori hanno aggiunto funzionalità agentiche, e alcune di queste sono davvero utili. Ma c'è una differenza significativa tra l'aggiunta di un'interfaccia di chat a un sistema esistente e la creazione di un sistema in cui il funzionamento agentico è la modalità principale fin dall'inizio. Il primo è un aggiornamento; il secondo richiede una ricostruzione completa.
La CDP agentica creata per l'era dei LLM è progettata in modo che ogni funzione possa essere eseguita da un agente o da un essere umano. Gli esseri umani continuano a definire gli obiettivi, verificare i risultati e mantenere il controllo, ma il sistema supera un mondo in cui le persone devono creare manualmente i percorsi passo dopo passo.
L'infrastruttura di marketing che ha funzionato nell'ultimo decennio non è più adatta ai clienti, ai canali e alla velocità del prossimo. I brand che vinceranno nel prossimo decennio non saranno quelli che hanno ottenuto il massimo dal vecchio modello. Saranno quelli in grado di raggiungere i clienti (e i loro agenti) dove si trovano realmente, nel momento in cui conta, su una scala precedentemente impossibile.
Ecco perché noi di Databricks abbiamo creato CustomerLake: una CDP agentica nativa per la piattaforma Databricks.
CustomerLake è progettata per soddisfare i tre principi sopra descritti:
1: Le Infinity Campaigns come modello di engagement principale
2: Integrazione nativa nella piattaforma Databricks
3: Un'architettura in cui agenti e umani lavorano insieme fin dal primo giorno, anziché aggiungere gli agenti in un secondo momento
Se il tuo team è pronto a smettere di creare campagne per un acquirente che non esiste più, CustomerLake è progettata per ciò che verrà dopo.
Per saperne di più, leggi il nostro blog di annuncio del prodotto.
(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale
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