Un ecosistema aperto: contesto, AI e il futuro della tecnologia di marketing
Trascorro la maggior parte del mio tempo a parlare con le engagement platform, i provider di soluzioni di identity, le customer data platform (CDP) e i vendor di analisi dei dati al centro dell’ecosistema della marketing technology. Sono le aziende che alimentano il modo in cui i brand leader si connettono con i consumatori. E quello che sento costantemente, indipendentemente dalla categoria, è una variante della stessa domanda: Dove sta andando la marketing technology e qual è il nostro posto?
La risposta parte da una semplice verità: Le categorie di prodotti martech stanno diventando irrilevanti. L’unica cosa che conta ora è se l’esperienza che contribuisci a offrire risulta tempestiva e degna dell’attenzione del consumatore. Quando il successo si riduce alla capacità dell’esperienza di fare breccia, ogni azienda inizia a costruire verso lo stesso obiettivo: la rilevanza che genera azione.
E l’intelligenza artificiale sta accelerando la convergenza delle categorie martech. Gli agenti possono ora ottimizzare il percorso verso la rilevanza in modi che le regole statiche non hanno mai potuto. Ma gli agenti hanno un limite che nessun miglioramento del modello può risolvere: Hanno bisogno di contesto. Un agente AI senza contesto è semplice automazione. Un agente AI con un contesto ricco, governato e in tempo reale, è qualcosa che si avvicina all’intelligenza.
“Ai marketer è stato detto per anni che la personalizzazione era un problema risolto, ma la realtà è stata quella di segmenti statici, workflow fragili e momenti con i clienti mancati. Simon ha cambiato tutto questo portando ragionamento, contesto ed esecuzione direttamente nel data layer Snowflake a disposizione del marketing”, afferma Matt Walker, Co-Founder e CTO di Simon AI.
Ma da dove viene questo contesto? Da due fonti distinte, e nessuna può sostituire l’altra. La prima è il contesto specifico del brand, le informazioni che solo il brand possiede. Cronologia degli acquisti. Comportamento in tempo reale. Trascrizioni del servizio clienti. Catalogo prodotti. Brand voice. Asset creativi. Le soluzioni di marketing non ne sono proprietarie. Lo è il brand. E diventa utile solo quando il brand lo rende disponibile.
La seconda è il contesto specifico del dominio, il patrimonio di conoscenze che le soluzioni di marketing sviluppano attraverso anni di specializzazione. Una engagement platform che ha trascorso un decennio concentrandosi sulla delivery dei messaggi e sull’ottimizzazione dei contenuti ha sviluppato approcci proprietari all’ottimizzazione del send-time, alla gestione della frequenza e alla personalizzazione creativa che nessun singolo brand ha la specializzazione per eguagliare. Una soluzione di attribuzione che ha investito anni nella metodologia di misurazione può fornire algoritmi di incrementalità che nessun singolo brand potrebbe sviluppare da solo. Si tratta di competenze di dominio codificate nel software, nate dalla focalizzazione e dall’ingegneria, non dai dati di un singolo brand.
Quando queste due fonti di contesto operano insieme su una data foundation governata, l’intelligenza si moltiplica. Le competenze proprietarie sul send-time diventano più efficaci se applicate insieme alla cronologia degli acquisti e al comportamento in tempo reale di un brand. L’ottimizzazione dei contenuti diventa più rilevante se abbinata al catalogo prodotti e agli asset creativi di un brand.
C’è un motivo per cui questa combinazione è ancora sottoutilizzata. Il contesto del brand è frammentato tra i sistemi e definito in modo incoerente. Il contesto di dominio è un’intelligenza proprietaria che richiede una protezione della proprietà intellettuale che molte architetture non sono in grado di garantire. Entrambe le fonti presentano vincoli strutturali. E quando un agente AI si imbatte nelle lacune che ne derivano, non fallisce in modo controllato. Agisce sulla definizione sbagliata con piena sicurezza.
Questo non si risolve con modelli migliori. Si affronta con una data foundation flessibile per dati e AI. Un posto in cui il contesto viene raccolto da ogni sistema e arricchito con definizioni di business coerenti. Dove i modelli AI del brand e della soluzione di marketing possono accedere automaticamente a logiche affidabili, senza richiedere copie dei dati da spostare tra i sistemi. Quando quella data foundation è open e neutrale, si sviluppa più velocemente. I dati rimangono nel loro posto. I modelli AI accedono al contesto entro i limiti delle policy che garantiscono l’isolamento della proprietà intellettuale senza alcuno spostamento di dati tra gli account. “I nostri modelli AI girano sui dati dove risiedono, in Snowflake”, afferma Eric Miao, Chief Strategy Officer di Attentive. “I modelli che selezionano il canale, il messaggio e il momento giusti per ogni subscriber possono accedere ai dati first-party di un brand in tempo reale, senza richiedere esportazioni o copie. E la differenza in termini di performance è immediata.”
Il nostro ultimo passo nel supporto a una data foundation pronta per l’AI è Horizon Context, un layer di contesto governato nativo di Snowflake che abbiamo lanciato allo Snowflake Summit all’inizio di questo mese. Horizon Context raccoglie i metadati dall’intero data estate, li arricchisce con definizioni di business e relazioni semantiche, e li attiva automaticamente per gli agenti AI. I controlli di governance vengono applicati a livello di significato. La semantica risiede all’interno del sistema di governance e viene applicata al momento dell’interrogazione, senza essere copiata in un layer separato che potrebbe divergere. Per le soluzioni di marketing technology, il contesto specifico del brand che amplifica la tua AI è disponibile, coerente e governato di default. “La nostra tesi è sempre stata che i dati non dovrebbero mai lasciare la tua piattaforma dati”, afferma Kashish Gupta, Co-CEO di Hightouch. “I marketer hanno bisogno di contesto intelligente, ma hanno anche bisogno di fiducia e controllo. Snowflake offre loro una piattaforma governata e pronta per l’AI per dati, semantica e protezione della proprietà intellettuale. L’AI di Hightouch estende questa intelligenza e compone esperienze di marketing agentiche su di essa.”
Più di 10.000 organizzazioni fanno parte del Snowflake Partner Network. Tra queste figurano CDP, piattaforme di marketing agentico, soluzioni di identity e provider di misurazione che sviluppano e operano nativamente su Snowflake. Questo ecosistema è il risultato di una scelta deliberata, maturata nel corso di molti anni, di investire nel layer infrastrutturale. “Grazie a Snowflake, abbiamo ridotto la complessità e possiamo concentrarci maggiormente su nuovi prodotti e sulla risoluzione dei problemi che i nostri clienti ci chiedono di affrontare”, afferma John Adams, VP of Architecture di VideoAmp.
Ogni decisione nell’ecosistema della marketing technology serve in ultima analisi un unico risultato: un consumatore che riceve un’esperienza degna della sua attenzione. Le soluzioni che lo realizzano sono quelle che combinano con maggiore coerenza un’ampia competenza di dominio con un contesto approfondito del consumatore. “Il nostro obiettivo è aiutare le aziende a prendere decisioni migliori con accesso ai propri dati in linguaggio naturale”, afferma Ben Dutter, Chief Strategy Officer di Power Digital. Il compito di Snowflake è garantire che il contesto sia governato e affidabile. Ed essere la piattaforma in cui clienti e partner sfruttano un ecosistema open per comporre soluzioni attingendo alle migliori offerte del settore.
