CustomerLakeがベータ版の提供を開始：大手企業がエージェンティックCDPの本番運用を開始

本日、CustomerLakeの重要なマイルストーンを発表できることを嬉しく思います。 Campaign Agentsがベータ版へ移行し、 Profile Agentsがプライベートプレビューを開始します。これはDatabricksに組み込まれたAgentic CDPの製品としての成熟における次のステージであり、より多くのお客様にご参加いただけるようになります。

私たちが Data + AI SummitでCustomerLakeを発表した際、マーケティングの新しい運用モデルを提示しました。それは、最も包括的な顧客コンテキストがすでに存在するガバナンスの行き届いたデータとAIプラットフォームにCDPを直接組み込むというモデルです。 

それ以来、Getnet by Santander、HP、AB InBevなどのブランドがCustomerLakeを活用し、オーディエンスをより深く理解して、マーケターがよりパーソナライズされたキャンペーンと優れた顧客体験を自由度高く提供できるよう支援しています。

AIはマーケティングのスピードと関連性の重要性を一層高めています。 消費者の74%が商品の発見、比較、購入にAIを利用しています。エージェントがマシンスピードで購買ジャーニーの多くを担うようになる中、マーケターは変化するインテント（意図）を把握し、リアルタイムに対応するための独自のエージェントを必要としています。Databricksはエンタープライズデータ、AIモデル、ガバナンスがすでに統合されている場所であり、CustomerLakeのエージェントにアクションを起こすための信頼できるコンテキストを提供します。

以下の顧客事例は、CustomerLakeの3つのコア原則である組み込み型（Embedded）、民主化（Democratized）、自律型（Autonomous）の実践を示しています。

組み込み型（Embedded）: すでに信頼されているMarketing Lakehouse上に構築

ハイパーパーソナライズされたキャンペーンは、完全で一貫した顧客ビューがあって初めて可能になります。企業はすでにデータ定義、品質維持、使用方法のガバナンスのためにDatabricksに投資しています。CustomerLakeはその取り組みをマーケターが活用できるようにし、別のプラットフォームで顧客コンテキストを再構築する必要性を減らします。 

HPでは、Marketing Lakehouseの基盤を活用することで、オーディエンス構築のターンアラウンド時間を短縮しながら、MarTechの総所有コスト（TCO）を削減しました。

CustomerLakeの運用を開始してわずか2時間で、オーディエンス構築に必要なデータと属性が整いました。従来のCDPでは2〜3か月かかっていたプロセスです。CustomerLakeは、Databricksにすでに存在するスキーマ、ガバナンス、データモデルと直接連携するため、CDPの総所有コスト（TCO）を40%削減できる可能性があります。そのため、私たちはCustomerLakeをAI環境に対応したマーケティングデータ戦略の中心に据えています。—Kumar Ram氏（HP、グローバルマーケティングテクノロジー＆AIイネーブルメント最高責任者）

詳細については、 HPがDatabricks CustomerLakeを活用してAI対応CDPをどのように構築しているかをご覧ください。

Getnet by Santanderは、取引データ、行動データ、予測インテリジェンスを接続することで、商用チーム、CRMチーム、マーケティングチームが包括的な顧客ビューに基づいて作業できるようにしています。

CustomerLakeにより、Getnetは取引、インタラクション、行動、解約予測スコアなどの予測モデルを統合した、当社初の統一されたCustomer 360を実現しました。商用チーム、CRMチーム、マーケティングチームは自然言語でインサイトを検索してオーディエンスを作成できるようになり、数週間かかっていた手動のデータ抽出作業が不要になりました。メキシコでの展開に続き、ラテンアメリカおよびヨーロッパ全体への拡大を計画しています。—Ainhoa Alonso氏（Getnet by Santander、チーフデータ＆AIオフィサー）

民主化（Democratized）: マーケターに顧客インテリジェンスへの直接アクセスを提供

顧客インテリジェンスは、顧客に最も近い場所にいる人々の手にあるときに最大の価値を発揮します。CustomerLakeは、そうしたチームが顧客コンテキストを自由に探求し、得られた学びに基づいて直ちにアクションを起こせる環境を提供します。 

AB InBev傘下のZé Deliveryは、データエンジニアリングに依存することなく、CRMチームが進行中のキャンペーンを直接管理・運用できるようにしています。

当社のCRMチームはエンジニアのサポートなしでCustomerLakeでオーディエンスを構築し、Brazeへ直接同期できるようになり、データ依存から真のマーケティングセルフサービスへとシフトしました。CRMチームやグロースチーム全体でCustomerLakeとGenieへのアクセスを拡大しており、より多くのマーケターが自律的に顧客インサイトをブラジル全土の何百万人もの消費者向けパーソナライズ体験へと変換できるようにしています。—Bruno Smarsaro Bazelato氏（Zé Delivery (AB InBev)、データ＆アナリティクスディレクター）

CustomerLakeにより、従来はマーケティングツールへの取り込みが難しかったエンタープライズデータが、マーケティングチームがすでに使用しているエンゲージメントプラットフォームを通じて、オーディエンス構築やアクティベーションに直接利用できるようになります。

自律型（Autonomous）: エージェントによりパーソナライズされたエンゲージメントをスケール

顧客ベースが拡大したからといって、一般的なマーケティングに後戻りする必要はありません。CustomerLakeのエージェントアプローチにより、マーケターはオーディエンスが拡大しても、キャンペーンに伴う手動プロセスを増やすことなく、より豊かな顧客コンテキストを活用して正確なパーソナライズを行うことができます。 

Wine.comにとって、これは広大なカタログと多様な顧客の嗜好を、より関連性の高い正確にターゲティングされたキャンペーン機会へと転換することを意味します。

キックオフからわずか23日でCustomerLakeを使用した本番メールキャンペーンを開始し、現在ではBrazeに毎日同期される100個のアクティブなオーディエンスに拡大しました。650万のプロファイルと数千種類のワインにおいて、購買行動、品種の好み、エンゲージメントパターンに基づいて顧客をターゲティングできるようになり、パーソナライズ手法が根本的に変わりました。以前は複数のチームが数日かけて手動で行っていたプロセスが、今ではマーケティングチームだけで毎日実行できるようになっています。—Billy Galanko氏（Wine.com、マーケティングコンテンツ＆戦略ディレクター）、Eric Wallace氏（同、リードデータエンジニア）

フィラデルフィア・ユニオン（Philadelphia Union）の目標は、FIFAワールドカップによる関心の高まりを、個々のファンとの永続的な関係へと結び付けることです。

以前のCDPをCustomerLakeに置き換えたことで、オーディエンス構築時間が90%削減され、Genie搭載ツールによって以前のプラットフォームで必要だった手作業の多くが解消されました。現在ではDatabricks上のデータで直接オーディエンスを構築し、毎月数百回のオーディエンス同期をSalesforce Marketing Cloudに対して実行しています。ワールドカップによりメジャーリーグサッカー（MLS）への関心が高まる中、この迅速さによって関連性の高いコミュニケーションを配信し、永続的なファンロイヤルティを構築することができています。—Kyle Mathiot氏（フィラデルフィア・ユニオン、テクノロジー＆アナリティクス担当SVP）

Databricks on Databricks: Infinity Campaignsを活用し3万人分のSummit参加者向けセッション推奨をパーソナライズ

Databricks自社のマーケティングでもCustomerLakeを活用しています。Data + AI Summitでは、CustomerLakeを使用して現地参加者3万人へのセッション推奨をパーソナライズしました。Campaign Agentsが各参加者のエンゲージメント履歴を評価し、受信者の関心や行動を反映したメールを作成したことで、参加者が自分に最も関連性の高いセッションを見つけられるよう支援しました。

このキャンペーンは、対照群と比較して コンバージョンリフト10ポイント増、 クリック率10% および 開封率60%を達成し、 過去のすべてのSummitメールキャンペーンを上回る成果を上げました。 信頼できる顧客コンテキストが、アプローチすべき対象と推奨すべきコンテンツの両方にどのように貢献できるかを示しています。

Campaign Agentsのベータ版: エージェント型キャンペーンをより多くのお客様へ拡張

Campaign Agentsがベータ版となり、技術的要件を満たすより多くのお客様にご利用いただけるようになります。 

導入が広がる中、配信パートナーの Stitchは、CustomerLakeがクライアントベース全体でマーケティングのセルフサービス化をいかに加速できるかを目の当たりにしています。

CustomerLakeにより、ある大手メディアブランドは、従来のCDPでは数か月かかっていたマーケターによるセルフサービスセグメンテーションを、わずか数日で実現できました。チームは既存のDatabricksデータ基盤を活用したため、別のプラットフォームでデータの整合性やガバナンス構築の作業をやり直す必要がありませんでした。—Bobby Tichy, Chief Solution Officer, Stitch

上記の結果は有意義な進歩を示しています。オーディエンス構築の迅速化、マーケターの自立性の向上、そして大規模なパーソナライズドアドバイスの提供です。これらは、CustomerLakeが掲げるより広範なビジョンであるInfinity Campaignsの構成要素です。これは、顧客シグナルを分析し、関連するアクションを決定し、顧客の状況の変化に合わせて適応する、エージェント主導の継続的なエンゲージメントループです。

ステップを進めるごとに、マーケターはバックエンドの仕組みを調整する時間を減らし、顧客体験の設計により注力できるようになります。人間が戦略、目標、ガードレールを設定し、エージェントが実行のスケールを支援します。

Profile Agents Private Preview：Databricks内でCustomer360プロファイルを直接構築・活用

本日Private PreviewとなったProfile Agentsは、データチームが数多くのソースに散在する顧客情報を、Databricks内で信頼できるCustomer 360プロファイルへと直接統合できるように支援します。これにより、マーケターは一貫した顧客像を把握し、より優れたセグメンテーションやパーソナライズを実施できるようになります。

その機能は、相互に関連する3つのタスクに対応しています。

• ソースの正規化：フィールドマッピングとセマンティックの正規化により、多様なソースからのデータを後続の利用に適した一貫性のある構造と意味に統一します。
• Agentic Identity Resolution（エージェントによるアイデンティティ解決）：確定モデル、確率モデル、およびLLMベースのマッチングにより、分散したレコードの接続を支援します。ゴールデンレコードのサバイバーシップ（生存条件）ルールにより、統合プロファイルに保持する属性を決定します。
• ステートフルな差分処理：マイクロバッチ更新によりデータ変更に合わせてプロファイルを常に最新状態に保ち、データスチュワードによる手動オーバーライドで必要に応じて人間の判断を反映できます。

Profile AgentsとCampaign Agentsは、個別に導入できます。既存の顧客データを使用してキャンペーンワークフローから始めることも、Profile Agentsを使用して顧客レコードの準備および統合プロセスを向上させることも可能です。

最適なCDP、それはDatabricksです

マーケティングにおけるAIが大規模に安全かつ効果的に機能するには、エージェントが信頼できる顧客データ、モデル、ビジネスコンテキストに対してガバナンスの効いたアクセスを行える必要があります。CustomerLakeはこれらをDatabricks上で集約し、ビジネス目標を達成するための適切な意思決定を行うインテリジェンスとガードレールをエージェントに提供します。

すでに多くのお客様が、このエージェント型マーケティングの新たな運用モデルが何をもたらすかを実証しています。より多くの組織が、Databricksへの投資を顧客エンゲージメントに活かせるようになりました。

CustomerLakeへのアクセスについては、Databricksのアカウントチームにお問い合わせください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事