Pronto ou não, bem-vindo à era do CDP agente

Edição - Istoé TECH

Após uma onda de consolidação nos últimos seis anos, muitas mentes da Martech se perguntaram se o CDP era um conceito melhor do que um produto.

Os fornecedores dentro e ao redor do espaço de experiência digital, em particular, estavam comprando CDPs e, em alguns casos, isso acontecia porque os dois fornecedores e seus produtos eram frequentemente usados em conjunto pelos clientes. Por que não combinar forças então?

Se você estivesse no espaço Martech, você se lembraria daqueles dias. Twilio comprou Segmento; SAP comprou a Emarsys; Contentstack comprou Lytics; A Uniphore comprou a ActionIQ, para citar apenas alguns.

Estas não eram plataformas legadas. Eram CDPs construídos para um problema de dados. Eles foram desenvolvidos para coletar e unificar dados e perfis de clientes, construir públicos e ativar campanhas. Seus pontos fortes estavam na resolução de identidade e na unificação do perfil do cliente.

Na semana passada, a Hightouch publicou uma postagem no blog sobre sua visão para um CDP agente. Um dia depois, a Databricks anunciou o CustomerLake, seu CDP agente.

Os conceitos que Hightouch e Databricks estão discutindo têm muito em comum. Mas, em alto nível, o que eles estão dizendo é o seguinte: o futuro não são os perfis dos clientes, mas as decisões dos clientes.

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A visão agente do CDP 3.0

Se a unificação de perfis de clientes fosse o CDP 1.0, a composição era o CDP 2.0 e o CDP agente era o CDP 3.0, e consiste em dados unificados do cliente + decisão de IA + execução autônoma.

Embora o CDP 1.0 considerasse os dados o problema que precisava ser resolvido, você pode argumentar que o CDP 3.0 vê os humanos como o bloqueador. Somos muito lentos para analisar dados e tomar decisões. Os agentes de IA, por outro lado, movem-se rápida e constantemente.

Como o vice-presidente da Forrester, analista principal Joe Stanhope escreveu:

“A Agentic AI oferece o caminho não apenas para implementar novos recursos que ampliam o mandato do CDP, mas também para desenvolver um novo paradigma para gerar insights, direcionar públicos, tomar decisões e orquestrar jornadas de clientes.”

Quem será o dono da camada agente e onde ela ficará?

A divergência entre Hightouch e Databricks é em suas filosofias sobre como tudo isso acontece.

Como escreveram Tejas Manihar e Alec Haase da Hightouch:

“Há cinco anos, pensávamos que estávamos construindo uma arquitetura de CDP melhor. Na realidade, estávamos construindo a base para agentes inteligentes. Ao mover públicos, jornadas e ativação para o armazém, o Composable CDP conectou o marketing diretamente ao contexto mais rico de clientes e negócios de uma empresa.”

A visão da Hightouch é que os agentes façam seu trabalho no data warehouse, sem copiar dados. Isso é verdade para as raízes da empresa na composibilidade e também adiciona uma camada de agente à conversa. Para Hightouch, a camada de agente no CDP 3.0 fica em uma plataforma de marketing no topo da plataforma de dados.

O CustomerLake da Databricks é um exemplo da filosofia da empresa de que os data warehouses – neste caso a tecnologia data lakehouse da Databricks – podem funcionar como plataforma de aplicativos. A Databricks já fez isso com a segurança empresarial quando lançou o Lakewatch em março de 2026. Com o CustomerLake, está trazendo essa filosofia para o marketing. (Vale a pena notar que o CustomerLake pode ingerir dados de fontes além do data lakehouse.)

A Databricks vê uma vantagem em construir seu CDP na plataforma de dados porque sua governança, IA e contexto empresarial já estão lá. Não copie, não mova, apenas faça o trabalho ali.

O CDP é mundialmente suficiente para ambos os modelos?

À primeira vista daqui, nos assentos baratos, parece que Hightouch e Databricks estão em rota de colisão. Vamos deixar de lado por um momento outros players que irão saltar para o espaço do CDP 3.0 à medida que ele amadurece. (A aquisição da Blueshift pela BlueConic na semana passada tem uma história semelhante sobre a adição de agentes e ações de IA aos dados do cliente.)

Na realidade, Hightouch e Databricks podem coexistir porque tendem a atingir organizações diferentes.

Para a Databricks, que vende uma plataforma de dados, o principal comprador geralmente são as equipes de dados, IA e plataforma do lado técnico. A Hightouch vende com mais frequência para equipes de CRM, marketing e ciclo de vida.

Isso significa que cada fornecedor geralmente tem um ponto de partida diferente em suas organizações potenciais. Para a Hightouch, existe um data warehouse existente para o seu produto e uma pilha de Martech existente instalada. Para Databricks, existe um lago existente e uma estratégia de IA em toda a empresa.

Como a Databricks trabalha em nível empresarial, ela procura clientes com engenharia de dados e maturidade em IA. A Hightouch busca maturidade em operações de marketing.

O foco empresarial do Databricks significa que o tempo de obtenção de valor é potencialmente maior do que para os clientes Hightouch.

Mas estas diferenças significativas significam que as duas empresas pescarão frequentemente em lagoas diferentes. A Hightouch atrairá grandes players de DTC, serviços financeiros ao consumidor, varejistas, empresas de assinatura e empresas de viagens e hospitalidade, onde o CMO provavelmente desempenhará um papel na decisão.

A Databricks, por outro lado, acabará conversando com empresas globais de serviços financeiros, telecomunicações, grandes sistemas de saúde e grandes empresas com uma organização de dados centralizada, onde o CIO provavelmente estará fortemente envolvido.

Em outras palavras, é improvável que qualquer uma das abordagens vença. Cada abordagem pode ser vencedora para o cliente certo.

O melhor que podemos esperar é que essas plataformas cumpram suas promessas e que os profissionais de marketing e seus clientes saiam ganhando.