에이전틱 CDP는 AI 시대를 위해 구축되었습니다. Infinity Campaigns를 통해 상시 작동하는 1:1 개인화를 지원하고, 거버넌스가 적용된 고객 컨텍스트가 존재하는 데이터 기반에 내장되어 있으며, 에이전트를 일급 연산자로 지원하도록 처음부터 설계되었습니다.
작성자: 타소 아르기로스, Ali Ghodsi , Reynold Xin
마케팅 기술은 지난 수십 년 동안 수많은 변화를 겪어왔습니다. 하지만 지금 일어나고 있는 변화는 다릅니다. 두 가지 거대한 전환이 동시에 찾아오고 있기 때문입니다.
마케터들이 의존하는 기술 스택은 AI와 에이전트(agents)에 의해 혁신되고 있으며, 현대 구매자의 행동 또한 AI와 에이전트로 인해 변화하고 있습니다. 이로 인해 기존의 스택은 앞으로 다가올 미래와 호환되지 않게 되었습니다.
전통적인 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 단순히 구식이 되어가는 것을 넘어, 오늘날의 과업에는 완전히 부적합한 도구가 되고 있습니다.
항공편을 예약하려는 한 고객을 떠올려 보세요. 그녀는 몇 초 만에 세 개의 에이전트를 실행합니다. 하나는 노선과 항공사를 조사하고, 다른 하나는 수신함을 스캔해 멤버십 혜택을 찾고 웹 전반의 가격을 비교하며, 세 번째 에이전트는 구매를 진행하고 최적의 거래를 협상합니다. 과거에는 몇 주가 걸리던 여정이 이제는 사람이 의식적으로 조종하지 않아도 모든 채널에서 동시에 단 몇 밀리초 만에 이루어집니다.
이로 인해 오늘날의 마케팅 인프라가 전혀 해결할 수 없었던 세 가지 요구사항이 발생합니다.
첫 번째는 속도입니다. 에이전트 기반 구매 라이프사이클은 밀리초 단위로 작동합니다. 며칠 또는 몇 주 단위의 배치(batch) 주기로 작동하는 시스템은 응답할 때쯤이면 이미 이 구매자의 시야에서 사라진 뒤입니다.
두 번째는 초개인화(hyper-personalization)입니다. 에이전트는 효율적인 필터 역할을 합니다. 지금 이 순간, 이 고객에게 정확히 관련이 없는 마케팅 콘텐츠는 사람이 보기도 전에 걸러집니다. 제목에 이름을 넣거나 만 명 규모의 세그먼트를 타겟팅하는 것은 이 기준에서 개인화라고 볼 수 없습니다.
세 번째는 더 풍부한 맥락(context)입니다. 마케팅 팀은 캠페인을 위해 "Customer 360" 데이터 세트를 구축하고자 오랫동안 데이터 엔지니어링에 의존해 왔습니다. 에이전트는 그 어느 때보다 많은 시그널을 생성하겠지만, 이제 원시 데이터(raw data)는 더 이상 병목 현상의 원인이 아닙니다. 에이전트에게 는 맥락이 필요합니다. 즉, 고객과 비즈니스의 실시간 현황, 그리고 해당 고객에 대해 내려진 모든 결정의 이력과 그 이유가 필요합니다.
업계는 수년 동안 많은 팀이 Customer 360이라 부르는 "골든 레코드(Golden Record)"를 구축하기 위해 노력해 왔습니다. 이는 인구통계학적 정보, 거래 내역, 행동 이력 등이 통합된 고객 프로필입니다. 이는 고객이 누구인지에 대한 답을 제시하며 실제로도 매우 유용합니다.
에이전트에게는 그 이상이 필요합니다. 이들에게는 골든 레코드가 담지 못하는 두 가지 요소, 즉 비즈니스가 지금 당장 달성하려는 목표와 이 고객에게 이미 시도된 활동 및 그에 대한 반응이 추가된 골든 컨텍스트(Golden Context)가 필요합니다.
앞서 언급한 항공사 예시를 들면 이해하기 쉽습니다. 골든 레코드를 기반으로 작동하는 에이전트는 고객이 일 년에 8번 비행기를 타고 우수 회원 등급을 보유하고 있다는 사실을 압니다. 반면 골든 컨텍스트를 기반으로 작동하는 에이전트는 동일한 고객의 항공편이 2시간 지연되었고, 10세 미만의 자녀 3명과 함께 여행 중이며, 오늘 밤 라운지에 4명의 여유 공간이 있고, 6개월 전에 지연에 대해 불만을 제기했으나 아무도 후속 조치를 취하지 않았다는 사실까지 파악합니다. 첫 번째 에이전트는 일반적인 멤버십 이메일을 보냅니다. 두 번째 에이전트는 고객의 여정 문제를 해결합니다.
에이전트와 맥락으로의 전환은 마케팅에서 사용해 온 모든 도구에 영향을 미치지만, 아마도 CDP만큼 큰 영향을 받는 도구는 없을 것입니다.
역사적으로 CDP는 데이터 플랫폼과 실행 도구 사이에 위치하여 마케터가 배치 기반 오디언스 타겟팅을 위해 데이터를 정리하고 배포할 수 있도록 지원하는 마케팅 스택의 핵심 미들웨어 역할을 해왔습니다. 그러나 자율 에이전트가 인간을 대신해 조사하고 거래하는 "에이전트 기반 구매(agentic buying)"의 등장은 이러한 미들웨어 아키텍처를 구식으로 만들고 있습니다.
전통적인 CDP는 사람이 관리하는 정적이고 규칙 기반의 캠페인을 위해 구축되었기 때문에 에이전트 시대의 세 가지 핵심 요구사항을 충족하지 못합니다.
"번들형(bundled)"이든 "컴포저블(composable)"이든 어떤 유형의 CDP를 선택하든, 이러한 시스템은 인간을 대신해 에이전트가 조사하고 구매하는 시대를 위해 설계되지 않았으며, 현대의 에이전트 우선(agent-first) 아키텍처에도 적합하지 않습니다.
차세대 CDP는 향후 10년 이상 마케터의 요구를 충족할 수 있어야 합니다. 아키텍처의 중심에 에이전트 를 두고, 대규모 오디언스 및 정적 규칙이라는 개념을 없애는 대신 고객 시그널이 발생하는 즉시 지능적이고 에이전트 기반으로 대응하며, 캠페인뿐만 아니라 이러한 지능을 구동하는 데 필요한 데이터와 맥락을 수집하고 정리하는 데 기여하는 CDP여야 합니다.
An 에이전트 기반 CDP(Agentic CDP)는 AI 시대를 위해 구축되었습니다. 이는 인피니티 캠페인(Infinity Campaigns)을 통해 상시 작동하는 1:1 개인화를 지원하고, 거버넌스가 적용된 고객 맥락이 존재하는 데이터 기반에 내장되어 있으며, 인간과 함께 최우선 운영자로서 에이전트를 위해 처음부터 설계되었습니다.
차세대 CDP는 사후에 기능을 추가하는 방식이 아니라 아키텍처의 중심에 에이전트를 두고 구축되어야 합니다. 에이전트 기반 CDP는 다음과 같은 세 가지 정의적 특징을 가집니다.
우리는 과거의 캠페인과 여정을 뛰어넘는 이 시대에 맞는 새로운 인게이지먼트(engagement) 개념이 필요합니다. 인게이지먼트가 일시적이지 않고 지속적이어야 하며, 밀리초 단위로 생각하는 에이전트의 속도로 반응해야 하고, 단 한 명의 인간과 그 에이전트라는 단일 세그먼트에 맞춤화되어야 한다면, 이는 기존 캠페인과는 본질적으로 다른 것입니다.
기존 CDP는 느리고 정적이며 진정한 1:1이 될 수 없는 대량 배치 마케팅 캠페인을 지원하도록 구축되었습니다. 고객 여정조차도 고도의 수작업과 규칙 기반으로 이루어져 개인 수준의 진정한 개인화가 부족합니다.
에이전트 기반 CDP는 최초로 우리가 인피니티 캠페인(Infinity Campaigns)이라 부르는 완전히 새로운 기능을 제공합니다. 이는 새로운 맥락 시그널에 지속적으로 적응하여 메시지, 타이밍, 채널을 실시간으로 자율적으로 재구성하는 자율적이고 지속적으로 복합 작용하는 인게이지먼트 루프입니다.
즉, 인피니티 캠페인은 다음과 같습니다.
항공사 예시로 다시 돌아가 보겠습니다. 마케터는 일 년에 8번 이상 비행기를 타는 우수 고객을 위한 캠페인을 쉽게 구축할 수 있습니다. 마케터는 인구통계학적 정보, 거래 내역, 캠페인 이력, 인게이지먼트 기록을 사용하여 다음 예약을 위한 독점 혜택으로 고객을 초대하는 시의적절한 메시지를 “개인화”할 것입니다.
하지만 그 우수 고객의 항공편이 방금 지연되었다면 어떻게 될까요? 10세 미만의 자녀 3명과 함께 혼자 여행 중이며, 공항에 기저귀 교환대가 있는 화장실이 있는지 항공사 앱의 챗봇에 다급하게 묻고 있는 상황입니다. 일반적인 예약 유도 이메일은 올바른 대처가 아닙니다.
인피니티 캠페인은 해당 고객을 위해 상시 작동하고 있어야 합니다. 이러한 모든 시그널을 처리하고 이해함으로써 캠페인 에이전트(Campaign Agent)는 가족에게 무료 라운지 이용 혜택을 제공하여 브랜드 경험을 회복하는 것이 최선의 조치라고 판단할 수 있습니다.
에이전트 기반 CDP는 이러한 핵 심 기능을 기본적으로 제공하도록 처음부터 설계되었습니다.
에이전트 기반 CDP는 데이터 플랫폼과 나란히 존재하는 것이 아니라 데이터 플랫폼 내부에 존재합니다.
이는 골든 컨텍스트가 실제로 요구하는 바에 따른 결과입니다. 고객 맥락, 비즈니스 맥락, 의사 결정 맥락은 모두 엔터프라이즈 데이터 플랫폼에 존재합니다. 에이전트는 이 세 가지 모두에 동시에 빠르고 안전하게 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 플랫폼 외부에 위치하여 통합 과정을 통해 데이터를 가져오는 CDP는 밀리초 단위로 실행되는 에이전트에게 항상 너무 느리고 불완전할 수밖에 없습니다.
실질적인 결과는 전통적인 마케팅 기술(martech) 스택 레이어의 붕괴입니다. 맥락 정보가 여러 시스템 간에 동기화되면서 발생하는 불가피한 속도, 보안, 거버넌스 문제를 방지하려면, 레이크하우스(lakehouse)와 CDP가 동일한 레이어를 차지하여 한 곳에서 맥락을 수집, 관리, 분석해야 합니다.
거버넌스는 나중에 덧붙이는 고려 사항이 아니라 여기서도 매우 중요합니다. CDP는 기업이 보유한 가장 민감한 데이터인 PII, 행동 기록, 거래 내역 등을 다룹니다. 이 데이터(그리고 점점 더 늘어나는 에이전트)를 보호하는 거버넌스 시스템은 Unity Catalog와 같은 혁신 기술을 활용하여 Lakehouse 내에 존재합니다. Agentic CDP가 이 거버넌스 레이어와 통합되면 모든 에이전트의 작업이 기업 내 다른 모든 작업과 동일한 데이터 권한 및 보안 경계 내에서 실행됨을 의미합니다. CDP를 위한 별도의 규칙 세트도, 새로운 사용 사례를 구축하는 데 따르는 지연도 없으며, 유지 관리할 병렬 시스템도 필요하지 않습니다.
마지막으로, Golden Context의 효과는 그 바탕이 되는 데이터의 품질에 좌우됩니다. CDP가 Lakehouse에 내장(Embedded)되면, 여러 채널에 걸친 고객 식별 정보를 통합하거나 데이터 품질 문제를 감지하고 수정하는 등의 정말 까다로운 문제들을 데이터가 이미 존재하는 바로 그 위치에서 해결할 수 있습니다.
ChatGPT가 등장하기 전에 존재했던 모든 CDP는 대시보드, 로그인, 수동 규칙, 예약된 작업 등 인간 운영자를 위해 설계되었습니다. 일부 벤더들이 에이전트 기능을 추가했고, 그 중 일부 기능은 실제로 유용합니다. 하지만 기존 시스템에 채팅 인터페이스를 추가하는 것과 처음부터 에이전트 작동을 기본 모드로 하는 시스템을 구축하는 것 사이에는 유의미한 차이가 있습니다. 전자는 업그레이드에 불과하지만, 후자는 완전히 새로 구축해야 합니다.
LLM 시대를 위해 구축된 Agentic CDP는 모든 기능을 에이전트나 인간이 모두 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 인간은 여전히 목표를 설정하고 결과를 검토하며 제어권을 유지하지만, 시스템은 인간이 수동으로 여정을 단계별로 구축해야 했던 세상을 넘어섭니다.
지난 10년 동안 효과적이었던 마케팅 인프라는 이제 다음 10년의 구매자, 채널, 속도와 맞지 않습니다. 향후 10년 동안 승리할 브랜드는 기존 모델을 가장 잘 활용한 브랜드가 아닐 것입니다. 그보다는 고객(및 그들의 에이전트)이 실제로 존재하 는 바로 그 순간, 이전에는 불가능했던 규모로 고객을 만날 수 있는 브랜드가 될 것입니다.
이것이 바로 Databricks가 Databricks 플랫폼을 위한 네이티브 Agentic CDP인 CustomerLake를 구축한 이유입니다.
CustomerLake는 위의 세 가지 원칙을 실현하도록 구축되었습니다.
1: 핵심 참여 모델로서의 Infinity Campaigns
2: Databricks 플랫폼에 네이티브로 내장
3: 에이전트를 나중에 추가하는 것이 아니라, 첫날부터 에이전트와 인간이 함께 협업하는 아키텍처
더 이상 존재하지 않는 구매자를 위한 캠페인 구축을 중단할 준비가 되셨다면, CustomerLake가 다음 단계를 위해 준비되어 있습니다.
자세히 알아보려면 제품 발표 블로그를 읽어보세요.
(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)
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