SAP与谷歌合作,将AI智能体引入营销领域!
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近日,据国外媒体报道:SAP 与谷歌合作,将 AI 智能体引入营销领域!

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图源:www.sap.cn
引言
SAP 和 Google Cloud 整合 CX 数据和 AI 智能体(AI Agent),实现实时、端到端的营销执行和大规模个性化。
正文
SAP 与 Google Cloud 宣布建立合作伙伴关系,旨在帮助营销人员从孤立的 AI 工具过渡到跨 CX 系统的完全集成、基于智能体的执行。
在拉斯维加斯举行的 Google Cloud Next 大会上,两家供应商正式宣布了这项合作。
他们将 SAP CX 和 SAP Engagement Cloud 与 Google 的 Gemini 企业智能体平台连接起来,使营销人员能够访问统一的客户数据,并实时执行各项任务。
此次合作标志着 AI 的应用方式发生了转变,从辅助功能转向将其作为执行层,实时驱动端到端的营销活动。
SAP 客户体验与消费品行业总裁兼首席产品官——巴拉吉·巴拉苏布拉马尼安 (Balaji Balasubramanian) 致力于帮助营销人员从手动执行转向大规模地协调智能、实时、多智能体的客户体验。
他指出:“这不仅仅是数据集成;它是 AI 智能体的一次飞跃,它们能够自然协作并无缝执行……”
“通过将 SAP Business Data Cloud Connect for Google 与 SAP 和 Google Cloud 上可互操作的 AI 智能体相结合,我们正在为企业提供一条从人工智能实验到大规模人工智能赋能客户体验的路径。”
“营销人员可以减少手动任务上的时间,将更多精力投入到塑造客户旅程中。”
洞察与行动之间的鸿沟
近年来,如何在真实的客户系统中有效运用人工智能工具一直是企业面临的主要挑战。
尽管企业可以在独立的工具中使用人工智能生成内容、细分受众或分析客户旅程,但许多企业仍然难以将这些输出直接连接到实时客户互动工作流程中,从而导致洞察与行动之间的鸿沟。
客户体验 (CX) 团队常常被迫处理分散在 CRM、电商和分析平台中的碎片化数据,这使得大规模地提供一致的个性化服务变得困难。
由于人工智能模型经常与执行系统脱节,营销决策仍然依赖于跨团队和渠道的手动协调。
事实上,SAP Engagement Cloud 的研究表明,只有不到 40% 的企业将客户互动数据连接到 CX 或 CRM 平台,这意味着这种脱节限制了人工智能在营销系统中充分发挥作用的能力。
因此,营销团队最终只能将人工智能用于规划支持或内容创意,而不是用于端到端的营销活动执行,而数据延迟、治理问题和集成复杂性都减缓了部署速度。
这意味着许多组织仍处于试点阶段,而非转向生产规模的AI驱动型营销运营。
连接数据、编排和行动
Google Cloud 和 SAP 的合作旨在通过为数据和 AI 智能体提供统一的基础来弥合这一差距,从而连接数据、编排和行动。
此次集成涵盖 SAP CX、SAP Engagement Cloud 和 Gemini 企业智能体平台,使 AI 智能体能够在 SAP 和 Google Cloud 的数据环境中运行,同时保持治理和安全性。
在此基础上,营销人员可以定义业务目标,智能体则可以跨系统协调执行端到端的任务。
SAP 提供客户数据基础和互动工作流程,而 Google Cloud 通过 Gemini 提供大规模AI基础设施和多模态功能,这使得智能体平台成为协调层。
这意味着营销人员可以在一个自动化循环中完成广告系列创建、受众细分、内容生成和效果优化。
此次集成还改变了营销人员与 AI 交互的方式,使团队能够专注于定义结果和约束条件,而不是手动配置。
这些 AI 智能体可以用于营销活动或在系统间移动数据。
然后,它们可以生成创意素材、个性化信息,并根据实时效果信号调整营销活动,从而创建一个反馈循环,使营销活动能够根据当前的客户行为、库存信号和渠道效果数据不断自我优化。
谷歌云全球合作伙伴生态系统总裁凯文·比奇普拉尼(Kevin Ichhpurani)解释了企业如何确保其系统集成且可互操作,以便数据和 AI 智能体能够在不同平台上无缝协作。
他强调道:“要充分发挥智能体人工智能的潜力,企业需要确保其系统使用相同的语言……”
“通过将 SAP 的企业数据和客户互动平台与 Google Cloud 的人工智能相结合,我们使营销人员能够超越简单的自动化,实现多智能体协调,从而推动能够实时推理和适应市场变化的动态营销活动。”
将人工智能融入执行层
SAP 和 Google Cloud 的合作体现了一种架构转变,即人工智能成为客户互动执行架构的一部分。
通过将人工智能从支持工具转变为执行层,嵌入核心客户体验 (CX) 基础设施的基于智能体的系统使人工智能能够更直接地在交易和互动层中运行。
对于客户体验而言,这种转变缩短了洞察与行动之间的延迟,使系统能够近乎实时地做出响应,而无需单独分析客户信号和规划营销活动。
这使得营销从一系列计划好的活动转变为一个持续适应的系统,能够自主地实时执行、优化和个性化客户互动。

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