CustomerLake를 소개합니다: Databricks에 내장된 에이전틱 CDP

오늘 Data + AI Summit에서 Databricks는 Databricks에 기본 내장된 새로운 에이전트 기반 고객 데이터 플랫폼(CDP)인 Databricks CustomerLake를 발표합니다. CustomerLake는 고객 360, ID 통합, 오디언스 구축, 캠페인 자동화, 활성화, 개인화 등 핵심 CDP 기능을 고객 데이터, AI 모델, 거버넌스가 이미 존재하고 있는 레이크하우스로 직접 가져옵니다.

CustomerLake를 통해 마케팅 및 데이터 팀은 공유되고 거버넌스가 적용된 단일 기반 위에서 협업하여 고객 데이터를 상시 작동하는 일대일(1:1) 고객 경험으로 전환할 수 있습니다. 마케터는 수동 캠페인 작업과 단절된 시스템에 의존하는 대신, 행동을 지속적으로 분석하고 결정하며 행동하는 에이전트를 배포할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 사일로를 만들거나 민감한 데이터를 복제하거나 마케팅 기술(martech)의 복잡성을 가중시키지 않으면서도 엔터프라이즈 규모에서 지능형 인게이지먼트를 제공할 수 있습니다.

고객 데이터에서 가치를 추출하는 것은 여전히 마케팅에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 대부분의 기업은 여전히 파편화된 ID, 오래된 오디언스, 길게 밀려 있는 데이터 요청 대기열 속에서 작업하고 있습니다. 단일 고객 뷰(Golden Record)를 구축하고 통합하는 데 수개월이 걸릴 수 있으며, 새로운 마케팅 기술 도구가 추가될 때마다 민감한 고객 데이터를 복제하고 보안을 유지하며 거버넌스를 적용해야 하는 또 다른 공간이 생겨납니다.

동시에 마케팅은 새로운 시대로 접어들고 있습니다. AI는 고객 인게이지먼트의 기준을 높이고 있으며, 소비자들은 자신을 대신해 몇 초 만에 검색하고 비교하고 결정하는 에이전트를 사용하기 시작했습니다. 이러한 변화에 발맞추기 위해 마케터는 더 많은 채널에서 더 빠르게, 그리고 더 높은 수준의 개인화로 고객과 소통해야 합니다.

에이전트를 위한 마케팅 재구축

수십 년 동안 기업들은 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, CDP, CRM, 마케팅 자동화 플랫폼, ID 제공업체, 광고 플랫폼, 분석 도구 등 고객 데이터 인프라에 막대한 투자를 해왔습니다. 하지만 마케터들은 여전히 다음과 같은 기본적인 질문에 신속하게 답하는 데 어려움을 겪고 있습니다:

어떤 고객이 이탈할 가능성이 가장 높은가?
어떤 오디언스에게 어떤 채널로 이 제안을 전달해야 하는가?
어떤 캠페인이 실제로 실질적인 성과를 이끌어냈는가?

문제는 전략이 아니라 아키텍처입니다. 기존 CDP는 고객 프로필을 통합하고 오디언스를 활성화하는 데 도움이 되지만, 기업의 핵심 데이터 및 AI 플랫폼 외부에 존재합니다. 이로 인해 통합하고 거버넌스를 적용하고 조정해야 하는 또 다른 시스템이 생겨나게 됩니다.

에이전트 기반 마케팅에는 다른 기반이 필요합니다. 대규모로 진정한 개인화를 실현하려면 에이전트가 고객 ID, 예측 모델, 비즈니스 로직, 활성화 엔드포인트, 실시간 성능 시그널에 대해 거버넌스가 적용된 접근 권한을 가져야 합니다.

에이전트에게는 컨텍스트, 인텔리전스, 실행이 모두 동일한 공간에 존재해야 합니다.

CustomerLake는 CDP를 Databricks 레이크하우스로 가져와 거버넌스가 적용된 고객 데이터, AI 모델, 에이전트를 통합함으로써 상시 작동하는 진정한 일대일(1:1) 마케팅을 지원하는 단일 환경을 제공합니다.

마케터는 기반 전체를 완전히 재구상해야 합니다. 실행하는 캠페인뿐만 아니라 캠페인의 대상이 되는 고객도 마찬가지이며, 이제 여기에는 에이전트도 포함됩니다. CustomerLake를 통해 우리는 기존 소프트웨어를 레이크하우스 위에 직접 구축된 개방형 에이전트 기반 CDP로 대체하고 있습니다. 고객 데이터, AI 모델, 에이전트가 거버넌스가 적용된 하나의 플랫폼에 공존할 때, 마케팅은 단순한 캠페인의 연속이 아니라 실시간으로 모든 고객을 끊임없이 분석하고 결정하고 행동하는 에이전트의 지속적인 루프가 됩니다. 기업은 사상 최초로 무한한 규모로 진정한 일대일(1:1) 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.— Ali Ghodsi, Databricks 공동 창립자 겸 CEO

CustomerLake 소개: Databricks에 기본 내장된 에이전트 기반 CDP

CustomerLake는 고객 360, ID 통합, 오디언스 구축, 캠페인 자동화, 활성화, 개인화 등 마케터가 CDP에 기대하는 핵심 기능과 레이크하우스의 거버넌스, 확장성, 보안을 결합합니다.

CustomerLake는 Databricks에 내장되어 있으며 Unity Catalog의 거버넌스를 받기 때문에 기업의 데이터 자산 전반에서 상호 운용성을 유지합니다. 팀은 Lakehouse Federation을 통해 Databricks, Snowflake, Google BigQuery, 클라우드 객체 스토리지, 운영 데이터베이스 또는 기타 엔터프라이즈 시스템 등 신뢰할 수 있는 고객 데이터가 있는 곳 어디에서나 데이터에 액세스할 수 있습니다.

CustomerLake의 중심에는 두 가지 핵심 에이전트 기반 기능이 있습니다:

• 프로필 에이전트(Profile Agents): 원시 고객 데이터를 Databricks에서 직접 비즈니스에 바로 사용할 수 있는 고객 360 프로필로 변환합니다. 프로필 에이전트는 데이터를 준비하고, 품질 문제를 식별하며, 서드파티 데이터 강화를 지원하여 단절된 레코드를 신뢰할 수 있는 단일 고객 프로필(Golden Profile)로 통합합니다.
• 캠페인 에이전트(Campaign Agents): 마케터가 정적이고 일회성인 캠페인에서 벗어나 상시 작동하는 인게이지먼트로 전환할 수 있도록 지원합니다. 캠페인 에이전트는 거버넌스가 적용된 고객 컨텍스트를 사용하여 오디언스를 구축하고, 최선의 다음 행동(Next-Best Action)을 추천하며, 여러 채널에 걸쳐 활성화하고, 비즈니스 목표에 맞게 경험을 지속적으로 최적화합니다.

CustomerLake는 세 가지 핵심 원칙을 기반으로 구축된 새로운 운영 모델을 통해 마케팅을 AI 시대로 이끕니다:

• 내장형(Embedded): 데이터 기반 위에 직접 통합되고 거버넌스가 적용된 AI 지원 고객 360을 구축하여 마케팅 기술의 복잡성, 데이터 복제 및 불필요한 이동을 제거합니다.
• 민주화(Democratized): 마케터에게 에이전트 우선 인터페이스를 제공하여 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 오디언스를 구축하고 캠페인을 자동화하며 경험을 활성화하는 동시에, 임시 요청과 운영 오버헤드를 줄입니다.
• 자율형(Autonomous): 고객 시그널을 지속적으로 분석하고 최선의 다음 행동을 추천하며 비즈니스 목표에 맞게 인게이지먼트를 최적화하는 에이전트를 통해 대규모 일대일(1:1) 개인화를 지원합니다.

내장형: 최고의 CDP는 데이터, AI, 거버넌스가 이미 공존하는 Databricks 내부에 있습니다

CustomerLake는 Databricks에 기본적으로 구축되어 있으므로, 팀은 민감한 데이터를 별도의 CDP나 독점 애플리케이션으로 복제하지 않고도 비즈니스에서 이미 사용 중인 거버넌스가 적용된 기반 위에서 고객 인텔리전스를 구축하고 활성화할 수 있습니다.

이는 고객 인게이지먼트가 마케팅 데이터만으로 결정되지 않기 때문에 중요합니다. 완전한 고객 뷰는 거래, 행동, 제품 사용, 로열티, 지원, 커머스, 운영 시그널 및 서드파티 데이터 강화까지 아우릅니다. 레거시 아키텍처에서 이러한 컨텍스트는 불완전하고 복제되어 여러 시스템에 분산되어 있는 경우가 많습니다.

프로필 에이전트는 이러한 컨텍스트를 Databricks에서 직접 비즈니스에 바로 사용할 수 있는 고객 360 프로필로 통합하도록 지원합니다. 그 핵심은 결정론적, 확률론적, 에이전트 기반 워크플로우를 결합하여 단절된 레코드를 보다 정확한 프로필로 통합하는 새로운 접근 방식인 에이전트 기반 ID 통합(AIR, Agentic Identity Resolution)입니다. 팀은 기존의 ID 규칙, 모델, 서드파티 데이터 강화 파트너를 그대로 활용할 수 있으며, 프로필 에이전트는 예외적인 케이스를 식별하고 지속적으로 품질을 개선하며 지속적인 피드백 루프를 지원합니다.

또한 마케팅 기술 스택을 통합하고 기술 비용을 절감하려는 엔터프라이즈 브랜드의 경우, CustomerLake의 전문화되고 가치 지향적인 사용량 기반 모델은 기존 소프트웨어 라이선스에 비해 더 유연하고 비용 효율적인 대안을 제공합니다.

민주화: 마케터에게 에이전트 기반 인터페이스를 제공하여 신뢰할 수 있는 고객 컨텍스트에 액세스하도록 지원

CustomerLake는 마케터에게 맞춤형 데이터 추출을 기다릴 필요 없이 신뢰할 수 있는 데이터와 모델을 사용하여 오디언스를 구축하고, 캠페인을 자동화하며, 경험을 개인화할 수 있는 에이전트 기반 인터페이스를 제공합니다. 데이터 팀에게는 임시 요청, 중복 파이프라인, 파편화된 마케팅 기술 인프라를 줄이면서 비즈니스 사용 사례를 지원할 수 있는 거버넌스가 적용된 방식을 제공합니다.

이를 통해 마케팅 팀과 데이터 팀 간의 새로운 협업 모델이 구축됩니다. 데이터 팀은 Databricks 및 Unity Catalog를 통해 신뢰할 수 있는 데이터 세트와 모델을 한 번만 정의하면 됩니다. 마케터는 목적에 맞게 구축된 인터페이스를 사용하여 IT 부서를 거치거나 관리되지 않는 도구로 데이터를 내보내지 않고도 질문을 던지고, 세그먼트를 구축하며, 오디언스를 더 빠르게 활성화할 수 있습니다.

여기에서 더 나아가 CustomerLake는 마케터가 거버넌스가 적용된 고객 컨텍스트를 행동으로 옮길 수 있도록 돕습니다. 마케터는 고객 속성, 행동 시그널, 예측 모델, 자격 규칙, 운영 컨텍스트를 포함하여 Databricks 내 데이터의 광범위함과 깊이에 완전히 액세스할 수 있는 에이전트를 활용하여 여러 채널에 걸친 세분화, 개인화 및 활성화를 지원할 수 있습니다.

자율형: 정적 캠페인에서 인피니티 캠페인으로의 전환

CustomerLake는 마케터가 정적이고 일회성인 캠페인에서 벗어나 인피니티 캠페인(infinity campaigns)으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 이는 실시간 고객 컨텍스트와 비즈니스 목표를 기반으로 고객 시그널을 분석하고, 최선의 다음 행동을 결정하며, 여러 채널에 걸쳐 행동하는 지속적인 에이전트 중심의 인게이지먼트 루프입니다.

기존 캠페인은 목표 정의, 데이터 요청, 세그먼트 구축, 타겟 고객 검증, 여정 생성, 채널 출시, 성과 측정 및 반복이라는 일련의 수동 단계에 의존합니다. 복잡한 기업 환경에서 이러한 워크플로우는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 또한 이는 고객이 고정된 경로를 따라 이동한다고 가정하지만, 실제로는 고객의 행동, 요구사항, 자격 요건, 채널 선호도 및 의도가 끊임없이 변화합니다.

CustomerLake는 캠페인 워크플로우를 새롭게 재정의합니다. 이제 마케터는 매출 증대, 로열티 프로그램 가입자 수 증가, 휴면 고객 재활성화와 같은 목표를 정의하는 것부터 시작합니다. 그런 다음 Campaign Agents는 Databricks의 거버넌스가 적용된 컨텍스트를 직접 활용하여 적절한 타겟 고객을 식별하고, 자격 요건이나 재고 제한 사항을 반영하며, 최적의 제안(next-best offer) 또는 채널을 추천하고, 다양한 대상 채널에서 캠페인을 실행하며, 성과 신호에 따라 최적화하거나 노출을 제한할 수 있도록 지원합니다.

사람은 여전히 전략, 목표 및 가드레일을 정의합니다. 에이전트는 실행 규모를 확장하는 데 도움을 주어 마케팅이 고객의 속도에 맞춰 작동할 수 있도록 합니다. 마케터는 캠페인을 한 번 실행하고 나중에 수동으로 다시 구축하는 대신, 고객과 비즈니스 상황이 변화함에 따라 무한히 적응하는 고객 참여 시스템을 구축할 수 있습니다.

고객 경험 에코시스템과 함께 구축

CustomerLake는 고객 참여 분야의 선두 주자들과 함께 구축되어, 기업들이 이미 신뢰하고 사용하는 마케팅 기술 및 광고 기술 에코시스템에 Databricks를 연결합니다. 네이티브 통합 및 Reverse ETL을 사용하는 CustomerLake는 마케팅 툴, 광고 플랫폼, 서드파티 데이터 제공업체, ID 그래프 및 고객 참여 채널에 대한 양방향 파이프라인을 제공합니다.

팀은 고객 참여 시스템에서 데이터를 수집하고 Databricks에서 프로필을 보강 및 해결(resolve)한 다음, 마케터가 매일 사용하는 툴로 타겟 고객과 신호를 다시 활성화할 수 있습니다. 그 결과 고객 컨텍스트에서 지능형 크로스 채널 활성화에 이르는 거버넌스가 적용된 경로가 확보됩니다.

CustomerLake는 Adobe, Meta(타겟 및 Conversions API), Braze, Acxiom, Epsilon, The Trade Desk, LiveRamp, Iterable, Bloomreach, Snapchat, Magnite, TransUnion, Adstra, Twilio, Integral Ad Science(IAS) 및 Unity를 포함하여 신원 확인, 활성화, 측정 및 고객 경험 전반에 걸친 개방형 파트너 에코시스템과 함께 출시됩니다.

또한 CustomerLake는 Accenture, Deloitte, Lovelytics, Slalom 및 Stitch를 포함한 주요 서비스 파트너의 지원을 받아, 기업이 고객 데이터 인프라를 현대화하고, 고부가가치 마케팅 사용 사례를 구현하며, 기업 규모에서 거버넌스가 적용된 AI 워크플로우를 운영할 수 있도록 돕습니다.

Databricks에서 에이전트 기반 마케팅을 구축하는 선도적인 브랜드들

글로벌 기업들은 이미 Databricks에서 고객 참여의 미래를 구축하고 있습니다. 고객 인텔리전스부터 타겟 고객 활성화 및 개인화에 이르기까지, 마케팅 및 데이터 팀은 Databricks를 가장 중요한 고객 데이터를 위한 거버넌스가 적용된 기반으로 사용하고 있습니다. CustomerLake는 고객 데이터, AI 모델, 비즈니스 컨텍스트가 이미 존재하는 곳에 직접 구축된 Agentic CDP 기능을 통해 이러한 기반을 확장합니다.

HP는 AI 기반 고객 참여의 미래가 파편화된 고객 데이터를 넘어 거버넌스가 적용된 고객 컨텍스트로 나아가는 데 달려 있다고 믿습니다. Databricks CustomerLake는 이러한 비전을 실현하여, HP가 데이터를 복제하고 조정하며 보안을 확보해야 하는 또 다른 공간을 만드는 대신 이미 신뢰하고 있는 데이터 기반 위에서 고객 인텔리전스, 개인화 및 활성화를 구축할 수 있도록 지원합니다. CustomerLake를 통해 마케팅 부서는 재무, 제품, 영업 및 운영 부서와 동일하게 신뢰할 수 있는 고객 컨텍스트를 사용하여 더 빠르게 움직이고, 더 스마트하게 운영하며, AI로 혁신할 수 있습니다.— Kumar Ram, Global Head of Marketing Technology and AI Enablement, HP

Circle K의 로열티 및 마케팅 팀은 고객 참여를 유도하기 위해 Databricks에 크게 의존하고 있습니다. CustomerLake는 전체 데이터 레이크를 다른 플랫폼으로 이동하지 않고도 Databricks에서 기본적으로 타겟 고객을 구축하고, Adobe에서 원활하게 활성화하며, 다운스트림 캠페인 영향을 측정할 수 있게 해줌으로써 우리 아키텍처의 주요 해결책이 되고 있습니다. 이를 통해 우리 팀은 고객 데이터에서 캠페인 실행에 이르는 더 빠르고 거버넌스가 적용된 경로를 확보하게 되었으며, 시장 출시 속도를 근본적으로 변화시키고 있습니다.— Jay Malepati, Global Director, Customer and Marketing Data Science, Circle K

Getnet by Santander는 강력한 가맹점 관계를 성장의 핵심으로 삼고 있습니다. 다양한 시장, 채널 및 고객 요구사항에 걸쳐 운영되는 글로벌 결제 비즈니스인 CRM은 당사의 전략적 성장 엔진입니다. 이는 고객을 더 잘 이해하고, 더 의미 있게 참여시키며, 대규모로 일관된 경험을 창출할 수 있도록 지원합니다. Databricks CustomerLake는 고객 인텔리전스, 데이터 및 AI를 당사의 CRM 및 활성화 에코시스템과 거버넌스가 적용되고 상호 운용 가능한 방식으로 결합하여, 신뢰할 수 있고 실행 가능한 Customer 360을 지원함으로써 이러한 야심 찬 목표를 추진하는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 당사의 비즈니스 및 마케팅 팀은 인사이트에서 실행으로 더 빠르게 이동하고, 고객 및 가맹점 관계를 강화하며, 대규모로 개인화하고, Getnet의 미래를 위한 보다 연결되고 데이터 중심적인 CRM 모델을 구축할 수 있게 될 것입니다.— Ainhoa Alonso, Chief Data and AI Officer, Getnet By Santander

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Databricks는 CustomerLake를 통해 데이터 기반 내에 직접 구축된 새로운 Agentic CDP로 마케팅을 AI 시대로 이끌고 있습니다. CustomerLake는 고객 데이터, 고객 컨텍스트 및 AI 에이전트를 하나의 거버넌스가 적용된 플랫폼으로 통합함으로써, 기업이 단절된 시스템과 수동 캠페인을 넘어 상시 작동하는 진정한 1:1 고객 경험으로 나아갈 수 있도록 지원합니다.

자세히 알아보려면 CustomerLake 제품 페이지를 방문하거나 Databricks 계정 팀에 문의하여 CustomerLake가 귀사의 팀이 AI 네이티브 고객 참여의 미래를 구축하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 논의해 보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)