LINFA E GoogleNuvola stanno implementando un’architettura di commercio ad agenti per automatizzare le operazioni di marketing e vendita al dettaglio multi-agente su scala aziendale.
La ricerca SAP indica che il 78% delle aziende considera l’intelligenza artificiale essenziale per fidelizzare i clienti nel 2026. Tuttavia, gli stessi dati rivelano che meno di due aziende su cinque condividono i dati dei clienti attraverso piattaforme di customer experience (37%) o CRM (39%).
Affrontare questo fallimento dei dati strutturali richiede un intervento diretto sulle infrastrutture. SAP e Google Cloud hanno ampliato la loro partnership per creare un’architettura di customer experience basata su agenti, collegando dati, intelligenza artificiale, coinvolgimento e operazioni commerciali.
L’implementazione si basa sulla ristrutturazione del modo in cui l’intelligenza artificiale interagisce con le piattaforme commerciali di backend. La maggior parte delle infrastrutture di commercio digitale si basa su API frammentate. SAP Commerce Cloud adotta il protocollo Universal Commerce per standardizzare lo scambio di dati tra rivenditori, gateway di pagamento e agenti autonomi. Questo framework consente al software di eseguire in modo indipendente l’intera sequenza di vendita al dettaglio, dalla ricerca iniziale all’elaborazione delle transazioni e alla risoluzione post-vendita.
Implementazione del protocollo commerciale universale
Squadre di ingegneria che integrano il Protocollo di commercio universale facilitare le interazioni dirette tra agenti intelligenti e piattaforme commerciali. La standardizzazione riduce i costi di integrazione e accelera l’onboarding nei canali basati sull’intelligenza artificiale.
SAP prevede di collaborare con Google per garantire che i prodotti commerciali vengano visualizzati in modo organico nell’applicazione Gemini e nella Ricerca Google, incorporando in particolare le funzionalità della modalità AI. I consumatori interagiscono con queste interfacce mentre l’architettura backend elabora i controlli dell’inventario, la gestione del carrello e l’elaborazione dei pagamenti senza richiedere ai rivenditori di ricostruire l’infrastruttura esistente.
SAP Commerce Cloud integra le funzionalità di Google Gemini per potenziare un assistente allo shopping designato. I marchi distribuiscono l’assistente direttamente ai propri consumatori per facilitare gli impegni tramite chat, voce e testo. La ritenzione statale rimane attiva durante tutto il ciclo di acquisto. La distribuzione acquisisce input comportamentali in tempo reale, capacità attuali del magazzino e dati di marketing attivi per assemblare abbinamenti di merci distinti, comprese configurazioni complete di eventi. Perfezionando continuamente le raccomandazioni, l’applicazione garantisce un’elevata pertinenza e una rigorosa capacità di adempimento fisico.
I sistemi aziendali spesso falliscono quando le campagne promozionali innescano una domanda che l’inventario fisico non è in grado di soddisfare. Le interfacce front-end che non riescono a sincronizzarsi con i sistemi di magazzino back-end spesso interrompono gli acquisti digitali. Gli utenti fanno regolarmente clic su e-mail promozionali, caricano l’applicazione mobile associata e ricevono avvisi improvvisi di esaurimento scorte durante il pagamento. Gli aggiornamenti di adempimento subiscono gravi ritardi, lasciando gli agenti di supporto senza un quadro operativo completo. SAP e Google Cloud hanno progettato la loro soluzione congiunta per correggere questi specifici errori sistemici nell’esperienza del cliente.
Invece di gestire punti di contatto sconnessi, l’architettura unifica l’intera sequenza. Le configurazioni commerciali tradizionali richiedono ai consumatori di inserire ripetutamente informazioni precedentemente condivise. Il personale di supporto spesso non ha accesso a record unificati, il che impedisce loro di risolvere i problemi in modo efficiente. L’integrazione mira a queste interruzioni operative, garantendo che il sistema riconosca istantaneamente l’utente e il suo contesto preciso in tutte le proprietà digitali.
Flussi di dati bidirezionali
L’esecuzione del marketing richiede pipeline di dati estremamente accurate. SAP Engagement Cloud collabora con Google Cloud per formulare un framework multi-agente autonomo. La base tecnica si basa su SAP Business Data Cloud Connect per Google BigQuery. La distribuzione si basa su un collegamento dati bidirezionale e senza copia, protetto da rigorosi controlli amministrativi. Lasciare ampi archivi di dati invece di duplicarli riduce le spese di archiviazione e la latenza di rete.
BigQuery importa variabili in tempo reale come condizioni meteorologiche, posizioni precise e tassi di interazione pubblicitaria attiva. Le soluzioni SAP Customer Experience forniscono il contesto comportamentale interno, tracciando i profili dei clienti, l’esatta cronologia delle transazioni, le interazioni di servizio specifiche e i record degli impegni consentiti. SAP Engagement Cloud attiva l’intelligenza combinata, implementando agenti autonomi per orchestrare interazioni personalizzate durante l’intero ciclo di vita del cliente.
L’instradamento delle informazioni attraverso il Business Data Cloud mentre BigQuery gestisce la logica impone la sincronizzazione immediata dell’inventario. Lo Shopping Assistant interroga attivamente i registri di magazzino in tempo reale prima di visualizzare qualsiasi prodotto. Il software controlla la fornitura fisica rispetto alle richieste dei consumatori, verificando la disponibilità prima di avanzare il suggerimento.
Esecuzione generativa in ambienti di produzione
I modelli generativi avanzati dettano l’output localizzato delle campagne di marketing. I modelli Google Gemini, inclusa in particolare l’iterazione Nano Banana 2, forniscono competenze di agente specializzate. I modelli generano dinamicamente messaggi localizzati, immagini personalizzate e variazioni delle campagne in base alle specifiche esatte fornite dal flusso di dati bidirezionale.
L’implementazione aggiorna i messaggi di testo standard in interfacce coinvolgenti e interattive tramite Google Rich Communication Services. Le creatività pubblicitarie si evolvono continuamente in base ai dati di coinvolgimento in arrivo. Il sistema elabora l’interazione, valuta la risposta rispetto al profilo utente e istruisce il modello Nano Banana 2 ad adeguare la successiva comunicazione.
I dipartimenti di marketing raggiungono un’elevata efficienza abbandonando l’esecuzione manuale. Invece di configurare rigidi parametri della campagna, i team stabiliscono obiettivi aziendali e forniscono accesso ai dati aziendali a SAP Engagement Cloud. Gli agenti autonomi coordinano i passaggi necessari, segmentando il pubblico in base all’analisi di Google BigQuery e generando variazioni di contenuto specifiche attraverso i modelli di Google Gemini.
Valutazione dell’impatto infrastrutturale
L’implementazione dell’architettura ristruttura le operazioni commerciali standard. I consumatori dettano le loro intenzioni di acquisto ai motori di ricerca e alle interfacce di conversazione. Gli agenti AI incorporati elaborano l’intento, navigano nelle connessioni Universal Commerce Protocol e completano l’acquisto direttamente sul backend aziendale.
I rivenditori mantengono la piena proprietà della relazione con il cliente nonostante la transazione avvenga all’interno di un ambiente di terze parti. L’architettura acquisisce i dati sul coinvolgimento convenuto, reimmettendo la cronologia delle transazioni nelle soluzioni SAP Customer Experience. Il sistema aggiorna il profilo cliente localizzato, fornendo ai modelli Google Gemini un nuovo contesto prima del successivo ciclo di coinvolgimento.
Il sistema migliora continuamente le prestazioni della campagna senza richiedere l’intervento umano diretto. Il framework multi-agente valuta il successo di un messaggio di testo Rich Communication Services generato, regolando le variabili prima del successivo invio automatizzato.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
