Systèmes de contexte et de systèmes de vérité – Technologue en chef du marketing

Pendant des années, Martech a été divisé en Systèmes d’enregistrement et Systèmes d’engagement.

Les systèmes d’enregistrement ont stocké les versions «maître» des données. CRMS et CDP pour les données clients. PIM pour les données du produit. Barrage pour les actifs de la marque. ERP pour les données d’inventaire. (Je sais, il y a une tonne d’acronymes dans cette pièce, presque au point de parodie. Cliquez sur l’image ci-dessus pour une version à plus grande échelle pour lire l’anneau de décodage Acronyment à droite.)

Les systèmes d’engagement ont interagi avec les clients, soit directement avec des outils tels que des e-mails livrés par carte ou des expériences Web livrées par DXP ou indirectement avec des outils tels que SFA prenant en charge les équipes de vente qui se sont engagées avec les clients.

En réalité cependant, cette division n’était pas aussi propre. Par exemple, les CRM et les CDP ont souvent mélangé la gestion des données et la fonctionnalité d’engagement client. Mais comme moyen de parler de différentes catégories Martech et de leurs rôles dans une pile technologique, cela suffit.

Mais je ne pense plus que ce soit le bon modèle mental.

Avec la révolution de l’IA qui balaye tout dans le marketing et la technologie, je pense qu’un meilleur cadrage est Systèmes de contexte et Systèmes de vérité.

Maintenant, pliant à mon diagramme, vous pourriez demander: « n’est-ce pas simplement des systèmes d’engagement et des systèmes d’enregistrement avec différentes étiquettes? » Ils sont similaires, oui. Les deux délimitent à peu près une couche de données et une couche de services. Mais voici pourquoi ils sont différents.

Premièrement, à la couche de données, les systèmes d’enregistrement ont historiquement combiné les responsabilités pour le stockage et l’arbitrage des données. Chaque système d’enregistrement avait sa propre base de données qui était étroitement couplée à la logique métier pour déterminer ce qui pourrait être écrit ou lire à partir de cette base de données et dans quel format.

Dans le modèle que j’ai esquissé ici, le Systèmes de vérité La section de la pile reconnaît que ces préoccupations de stockage et d’arbitrage ont maintenant été séparées, grâce à la montée en puissance de l’entrepôt de données cloud / Lakehouse.

Les entrepôts de données cloud / Lakehouses stockent et distribuent des données à travers l’organisation. Mais la force même de cette couche de données universelle – qu’elle peut abriter toutes les données qui traversent l’organisation – est également sa faiblesse. L’inondation des données n’est pas nécessairement standardisée ou rationalisée dans toutes ses différentes sources et destinations. Les conflits et les affirmations peuvent être rampants.

Vous avez toujours besoin de logiciels pour arbitrer ce qui est correct et les données canoniques, régissant la façon dont il est écrit ou lu, dans quel format, validé avec des définitions standard et une logique métier pertinente. Avec quelque chose d’aussi important et complexe que les registres des clients maîtres – ce qui est traditionnellement stocké dans un CRM – un tel arbitrage et une gouvernance est non trivial et critique.

C’est pourquoi de nombreux systèmes de disques martech «classiques» – CRM, MDM, PIM, barrage, etc. – jouent toujours un rôle important dans l’ère entrepôt de données cloud / Lakehouse: ils restent les arbitres de la vérité pour les données dans leur domaine. Même si leurs données sont de plus en plus stockées dans une couche indépendante plus bas.

Y aura-t-il une nouvelle génération de ces plateformes d’arbitre de données? Ou les principales plates-formes actuelles d’aujourd’hui évolueront-elles pour s’adapter à ce nouvel environnement? Probablement les deux.

Ces plates-formes de données martech classiques fournissent également utile contextualisation de données. Par exemple, la combinaison d’une liste de clients avec un ensemble de segments d’audience publicitaire crée un contexte pour ces données clients au sein d’une campagne de marketing spécifique. Ceci est illustré à des CPD composables. Ils travaillent directement avec les données stockées dans un entrepôt de données cloud, mais ils organisent et gèrent ces données pour une grande variété de contextes différents dans lesquels les spécialistes du marketing souhaitent les utiliser.

En fait, un CDP composable est sans doute plus système de contexte que le système de vérité.

(Si le mot «vérité» vous dérange pour des raisons philosophiques, et que vous préférez que nous la changeons en quelque chose d’autre, désolé, nous Kant.)

Nous n’avons jamais réalisé un vrai célibataire Système de vérité (SSOT). Il s’avère qu’il y a juste trop de vérités de données spécifiques au domaine. Mais avec une couche de données universelle en bas et des plates-formes de gouvernance de données spécifiques au domaine en haut, nous avons maintenant de nombreux systèmes – pluriel – de vérité.

Alors qu’est-ce qui fait Systèmes de contexte différent des systèmes d’engagement?

Les systèmes d’engagement ont été relativement «fixes» dans le contexte qu’ils fournissaient. Par exemple, avec les plates-formes MAP et CEP, vous avez appris à les utiliser, adaptant souvent la façon dont vous travaillez à leurs structures et processus. Lorsque vous avez construit un site Web sur un DXP, l’expérience que les clients ont reçue était le contexte que vous aviez pour eux lorsque vous l’avez conçu. Ce n’est pas vraiment leur contexte. C’est le contexte que vous pense ils ont.

Avec l’essor des agents de l’IA, à la fois orientés vers les employés et orientés avec le client, le contexte est créé de manière plus dynamique. De nombreux agents de l’IA peuvent être tournés, chacun adapté à une tâche ou un flux de travail spécifique pour un employé ou hyperrsonalisé pour l’expérience d’un client spécifique.

Les systèmes de contexte diffèrent des systèmes d’engagement quantitativement – De plus en plus, il y a plus d’agents d’IA prolifèrent à travers la pile que les plates-formes SaaS traditionnelles – et qualitativement Parce qu’ils ontjustés pour des contextes beaucoup plus spécialisés.

L’incarnation extrême de ceci est des agents d’IA individuels qui créent des expériences logicielles à la volée pour chaque employé ou client, pour tout travail à faire qu’ils souhaitent terminer à ce moment-là. C’est ce que nous avons décrit comme le nouveau «Hypertail» du logiciel Martech – dans Aggregrate, des milliards d’applications logicielles créées à la demande par l’IA – dans notre Martech pour 2025 signaler il y a quelques mois.

Agents d’IA des clients générés par des clients, que nous appellerons Agents de conciergerie AIoffrira des expériences beaucoup plus contextuellement pertinentes à ces utilisateurs. Ils écouteront exactement ce que veut le client et informé par toutes les données des clients et de l’entreprise existantes dans nos systèmes de vérité, livrer exactement le contenu et les services

Au lieu d’un monologue, où une marque sert une expérience contextuelle basée sur sa propre définition du parcours de l’acheteur et ce qu’il pensée L’acheteur veut, les agents de l’IA du concierge engloberont les acheteurs dans un vrai dialogue pour comprendre et servir leur contexte réel.

Un peu plus loin à l’horizon – mais peut-être pas si loin – les acheteurs utiliseront leurs propres agents d’IA pour interagir avec nos systèmes de contexte. Ce ne sont pas des agents d’IA orientés avec les clients que les vendeurs contrôlent. Ce sont des clientspropriétaire Agents AI ils contrôle. Ils façonneront intrinsèquement l’expérience au contexte de l’acheteur.

Deux points supplémentaires:

Tout d’abord, dans le schéma de pile en haut de ce post, j’ai inclus un tas d’acronymes de produits Martech différents. Je ne dis pas que chaque pile a besoin de tout cela. À moins que vous ne soyez dans une grande entreprise, vous n’avez probablement que, avez besoin ou souhaitez un sous-ensemble. Je n’ai inclus qu’un tas pour montrer où je pensais que ces différentes catégories s’inscrivent dans cette architecture. Il n’est en aucun cas complet.

Deuxièmement, illustrant cela comme une pile – des composants soigneusement emballés ensemble, empilés les uns sur les autres comme des blocs LEGO parfaitement ajustés – n’est pas une représentation vraiment précise de la réalité.

La vue de la pile est plus facile à comprendre – au moins je pense que oui, étant donné que c’est ainsi que nous avons pensé aux piles Martech pendant si longtemps.

Mais une représentation plus précise serait une vue de graphique. Tous ces différents produits et plates-formes, ainsi que toutes ces différentes applications, agents et automations, sont tous des nœuds du cloud qui se connectent avec les autres. Je pense toujours aux systèmes de vérité au centre de ce nuage, entourés de nombreux systèmes de contexte.

En résumé, oui, nous avons toujours des enregistrements, et nous avons toujours un engagement.

Mais la caractéristique déterminante de la «pile» Martech dans un monde d’IA sera contexte et le vérité Il est enroulé.

PS En parlant de piles Martech, nous espérons que vous envisagerez d’envoyer une illustration de diapositive pour votre 2025 prix de pile. C’est vraiment l’un des programmes de récompenses les plus amusants de tout le marketing – certes dans mon avis très biaisé. Mais il n’y a aucun frais à entrer, et en fait, nous donnons 100 $ à l’UNICEF pour chaque entrée légitime, jusqu’à 10 000 $ au total. La date limite pour entrer est le 4 avril.