Категория платформ клиентских данных (CDP) — это, пожалуй, одна из самых запутанных областей в SaaS. Например, Salesforce и RudderStack представлены как «CDP», однако у них очень мало общего в плане функциональных возможностей продукта, базовой архитектуры или портрета покупателей и пользователей.
Чтобы разобраться в этом хаосе, CDP Institute классифицировал CDP на четыре уровня: Data CDP, Analytics CDP, Campaign CDP и Delivery CDP. Сама эта таксономия является сигналом того, насколько широкой и перегруженной стала эта категория.
Со временем рынок стал еще более фрагментированным. Хранилища данных поглотили части традиционного стека CDP (например, хранение профилей и трансформацию данных). Появилась категория компонуемых (Composable) CDP — например, Hightouch, Census, GrowthLoop, RudderStack, Snowplow. Но даже внутри этой категории различия существенны. Инфраструктурные платформы, такие как RudderStack и Snowplow, принципиально отличаются от платформ, ориентированных на активацию, таких как Hightouch, Census или GrowthLoop.
Эта статья — не очередная попытка пожаловаться на категорию. Скорее, это прогноз, основанный на работе с тысячами клиентов, о том, куда движутся CDP (в частности, CDP, ориентированные на данные).
Будущее CDP — это «достоверный контекст клиентов для эпохи ИИ»
По своей сути, Data CDP, такие как RudderStack, начинались как инфраструктура для доставки достоверных данных о клиентах.
«Доверие» — широкое понятие, но на практике оно проявляется очень конкретно: дубликаты пользователей, пропущенные события, устаревшие атрибуты, дрейф схемы, разорванные связи, скрытая потеря данных, ошибки SQL-трансформаций, дрейф моделей машинного обучения и так далее. Последствия для бизнеса вполне реальны. Команды не могут доверять дашбордам. Маркетинговые кампании работают неэффективно. Бизнес начинает сомневаться в собственных цифрах.
Изначальный посыл Data CDP был прост: самописные стеки данных ненадежны. Используйте нас. Этот аргумент был убедительным в до-ИИ эпоху, и он остается актуальным. Но ставки значительно выросли.
Когда из-за некорректных данных дашборд был неточным несколько часов, это было неприятно, но терпимо. Когда те же самые данные теперь управляют ИИ-агентами, взаимодействующими с клиентами — решая, что рекомендовать, что сказать или как действовать, — планка доверия повышается на порядки. Нет места для «почти правильного» контекста, когда агент напрямую взаимодействует с клиентом.
Вот почему в RudderStack многие наши продуктовые ставки сосредоточены на доверии к данным: управление (governance), инфраструктура как код, гарантии работы в реальном времени и, все чаще, использование самого ИИ для автоматической отладки и исправления проблем с данными. Доверие — это больше не приятное дополнение. В эпоху ИИ это базовое требование.
От унификации к контексту клиента
Второй столп — это контекст клиента.
Контекст клиента — это процесс сбора всего, что вы знаете о клиенте (например, данные событий, данные из хранилища и производные атрибуты), и преобразования этого в нечто связное, точное и пригодное для использования. Исторически мы называли это «унификацией». Она включала объединение идентификаторов (identity stitching), создание атрибутов, прогнозные модели, такие как LTV, и, в конечном итоге, создание Customer 360 (C360).
Основным вариантом использования C360 была сегментация или передача профилей в сторонние SaaS-инструменты.
Это меняется.
Все чаще потребителем C360 становится не человек или статический рабочий процесс, а ИИ-система или автономный агент. В этом мире проектирование контекста становится критически важным. ИИ-системам нужны не просто данные; им нужен высококачественный, хорошо структурированный, объяснимый и версионированный контекст, который они могут анализировать и который при этом помещается в их контекстные окна.
Именно здесь работает RudderStack Profiles. Цель состоит не просто в том, чтобы собрать данные, а в том, чтобы подготовить контекст клиента, на основе которого последующие системы смогут надежно действовать, причем сделать это так, чтобы процесс был наблюдаемым, отлаживаемым и заслуживающим доверия. Хрупкие, самописные конвейеры — один из самых больших скрытых источников недоверия, особенно когда задействованы ИИ-системы.
Что на самом деле означает «Эпоха ИИ»?
Наконец, возникает вопрос, который задают все: что на самом деле означает эпоха ИИ для CDP и SaaS в целом?
Несмотря на апокалиптические прогнозы, SaaS никуда не денется в ближайшее время. Что меняется, так это ценовое давление и интенсивность конкуренции. ИИ позволяет как действующим игрокам, так и новым участникам создавать эквивалентную функциональность быстрее и дешевле, чем когда-либо прежде.
Но независимо от того, является ли интерфейс дашбордом, рабочим процессом или автономным агентом, все эти системы зависят от одного: достоверных данных и надежного контекста клиента.
Агентские приложения не устраняют потребность в инфраструктуре данных. Они усиливают ее. Более того, они делают стоимость плохих данных гораздо более заметной и разрушительной.
Вот почему мы считаем, что будущее Data CDP заключается в том, чтобы стать системой учета для достоверного контекста клиентов и фундаментом, на котором могут безопасно строиться как SaaS-приложения, так и ИИ-агенты.
