The agentic marketing stack starts with the data layer

智能营销堆栈始于数据层 | Databricks 博客

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媒体与娱乐

2026年7月10日

智能营销堆栈始于数据层

为何现代化数据基础是任何人工智能战略的关键第一步

作者：Aly McGue

摘要

• Acxiom 正在构建一个端到端的智能营销价值链——从身份解析和受众规划到媒体购买、活动激活和绩效分析——而使这一切成为可能的基础是一个现代的、云原生的数据架构。

• 过去需要数据工程师、架构师和创意机构数月手动完成的工作流程，现在可以在数小时内完成原型设计；Acxiom 在从本地数据中心迁移到 Databricks 后，性能提升了 80% 至 90%。

• 从通过文件传输交付数据转变为以智能方式将数据嵌入客户环境，这一转变正在重新定义 Acxiom 的竞争地位——从数据供应商转变为营销堆栈内部的智能层。

有一种关于人工智能现代化的叙述是：先构建平台，再确定用例。但 Ankur Jain 会告诉你，这种做法是颠倒的——大多数组织正在以痛苦的方式学习这一教训。

Ankur 是 Acxiom 的首席云和数据现代化官，Acxiom 是一家连接数据和技术基础平台，帮助全球品牌跨渠道解析客户身份，利用超过 10,000 个属性丰富客户档案，并在客户获取、留存和个性化方面实现成果。

Ankur 负责产品工程和面向客户的解决方案工程——这意味着他不仅要负责 Acxiom 构建了什么，还要负责这些能力如何嵌入到客户实际运营的环境中。

在加入公司不到两年的时间里，Ankur 主导了 Acxiom 核心基础设施、数据管道、遗留架构和底层技术栈的现代化改造。如今，Acxiom 正在积极构建智能工作流，以自动化整个营销价值链。

为何基础必须优先

Aly McGue：许多组织希望转向智能人工智能，但仍依赖遗留基础设施运行核心工作负载。在未为其设计的基础之上构建智能会面临什么风险？

Ankur Jain：风险是你会几乎立即遇到天花板。当我加入 Acxiom 时，产品和客户解决方案大多托管在本地。当你的产品和解决方案受限于数据中心时，它们的可扩展性有限。对于客户要求的实时用例，性能无法达到预期。此外，还有大量遗留技术——架构需要更新，需要重新想象云原生架构可能的样子。

我们还看到大量手动管道、大量数据冗余，相同的数据在多个地方重复存储。整个过程效率不高。任何试图在碎片化或遗留基础之上构建智能能力的组织，都会花费更多时间管理基础设施，而不是构建产品。

对我们而言，战略愿景归结为两个核心目标：数据现代化和智能营销。它们是顺序进行的，而非并行。你无法在遗留基础之上构建智能营销生态系统。

Aly：你们从本地Hadoop迁移到了Databricks。这种转变使哪些之前无法实现的事情成为可能？

Ankur：在性能方面，我们在各种工作负载和各种类型的数据管道中都看到了全面的提升，运行速度提高了近80%到90%。过去需要50多个小时、有时甚至90多个小时（按小时计算，也就是几天，有时甚至长达一周）的工作负载，现在可以在2-3小时内完成。同样的工作负载，现在只需要2-3小时。

这还释放了我们团队的人力资源。在某些情况下，我们成功释放了多个全职岗位，使他们能够更专注于创造价值的成果，而不是管理基础设施。最重要的是，它让工程团队能够更专注于业务成果，而不是担心底层的基础设施。这听起来可能是一个软性优势，但当工程师们的时间用于构建产品和交付客户解决方案，而不是维持系统运行时，它会彻底改变你们能够尝试的事情。

Agentic营销价值链的真实面貌

Aly：目前你看到自主代理AI如何重塑实际的营销工作流程？这种愿景还能延伸到哪些领域？

Ankur：Acxiom的核心运营非常数据驱动。我们从多个平台（CRM、电子商务、Adobe Analytics、Google Analytics等）引入营销数据，帮助品牌构建完整的客户视图，丰富数据并交付成果。传统上，这需要一支数据工程师和数据架构师团队来建模一切并手动构建管道。ETL一直是整个流程中最耗时的部分，通常需要数月时间。

通过AI，整个周期被大幅压缩。通过提示生成代码，对输出进行自动化测试，加速CI/CD管道。在营销领域，过去创意机构需要数月时间来制作不同版本的广告，现在可以通过机器学习对广告进行大规模分析，将结果输入AI引擎，几分钟内生成高度定制的变体。

我们看到最显著的转变发生在执行层面。以受众规划为例——营销人员只需输入一个描述活动目标和目标人群的提示，代理就会利用Acxiom数据构建受众细分和示例人物画像，展示不同的人口统计和行为维度，让营销人员在此基础上进行优化。过去需要多个人员（具备不同技能）投入大量时间完成的工作，现在通过自主代理可以在几分钟内完成。我们在媒体购买方面也展示了同样的模式：代理查询可用库存，评估后做出购买决策，并在多个渠道激活受众。

我们的目标是将整个流程——从受众设计到媒体购买、激活和绩效分析——整合到自主代理框架中。Databricks通过Genie和自主代理生态系统构建的“AI驱动商业智能”能力，正是我们这类营销工作负载的未来方向。所有环节都可以实现端到端的自动化。

治理如何加速自主代理工作流

Aly：Acxiom运营在高度监管的行业中，部署代理需要高度信任。这如何影响你们在自主代理工作流中设计治理的方式？

Ankur：我们处理的数据包含PII（个人身份信息），因此我们构建的每个自主代理工作流都以隐私作为架构设计的基本原则。

在实际操作中，这意味着AI生成的内容从不会直接进入实时营销活动。所有内容必须经过审批流程，由法律团队审核创意和信息内容后，才能触达客户。AI代理在预设的边界内运行，整个流程中已内置安全和隐私控制措施，且在所有涉及监管或品牌风险的决策节点，人类始终参与其中。我们的目标不是减慢流程，而是确保速度不会以牺牲信任为代价——无论是对客户、品牌还是Acxiom而言。

将AI嵌入营销产品和工作流程

Aly：Acxiom的产品成为原生AI意味着什么？这对客户实际体验会产生哪些改变？

Ankur：原生AI意味着智能能力已深度融入整个营销价值链：从采集第一方数据、解析客户身份、利用Acxiom数据资产丰富客户画像、构建受众群体、规划媒体购买、跨渠道激活营销活动，再到将绩效分析结果反馈至下一轮循环。现在，这些步骤都可以由AI驱动，而非依赖人工协调。

对客户而言，最大的变化是透明度的提升。传统上，我们提供的很多服务都像是一个黑箱。品牌方输入数据后，只能看到结果，中间的逻辑过程是不透明的。现在，这些能力可以通过客户已使用的平台进行协作式交付，客户能清晰看到决策是如何做出的。这就是客户所期待的：在他们现有的环境中与他们对接，使整个过程变得透明。

这种变革不仅来自公司内部，也直接源于客户的需求。他们不断向我们提问：如何让服务更具成本效益？如何提升性能？如何加快速度？如果想诚实地回答这些问题，就必须引入AI。

专有数据作为竞争优势护城河

Aly：您的数据资产是Acxiom销售的核心。您向客户交付这些数据的方式正在发生哪些变化？这又释放了哪些可能性？

Ankur：Acxiom帮助客户充分挖掘其客户数据价值，协助他们将数据投入应用并实现变现。我们提供的数据资产覆盖汽车、零售、医疗和制药等多个领域，是品牌方原本无法拥有的资源。历史上，我们通过传统方式交付这些数据——例如通过SFTP。品牌方提出数据增强需求后，我们会签订合同并发送文件。这是过去的做法。

如今，我们以代理方式将数据嵌入到自身平台或客户环境中。我们与领先的营销技术平台合作，使我们的数据资产在这些平台中原生可用。如果客户正在构建自己的AI平台，我们也能通过代理方式实现集成，使客户能够直接调用我们的数据资产并进行服务。我们还与Databricks合作开发了隐私安全的洁净室解决方案，使客户能够在自身生态系统中以隐私安全的方式与Acxiom数据进行集成。

我们合作的品牌深知第一方数据是其最有价值的资产。在处理和管理这些数据时，数据隐私扮演着至关重要的角色。品牌希望获得更大的控制权，并持续将营销能力内部化。如今，代理商需要在品牌平台和治理框架内开展工作，这一预期正在发生转变。那些能够原生运作并在此环境中交付成果的代理商将变得不可或缺。

将其视为基础问题，而非工具问题

Aly：如果你正在与一位刚开始扩展其AI业务的高管对话，你最希望他听到的是什么？

Ankur：确保基础稳固。如今AI的热度已不再是炒作，而是现实。但决定整个AI计划成败的关键在于其赖以存在的基础。以我们的情况为例，从本地部署转向云平台不仅是我们的一个目标，更是为了面向未来成为AI旅程中的真正参与者而必须采取的必要措施。坚实的数据基础、云原生架构、数据治理与安全——这些是关键要素。任何跳过这一步骤的组织最终都会发现，这并非可选的步骤。

在Acxiom的实践中，这种模式为任何评估资源投入方向的高管提供了有益的参考框架。现代化基础建设与追求自主AI能力并非两个争夺预算和关注的独立项目，而是按顺序推进的同一项战略。先确保数据层的正确性，通过聚焦的试点项目证明价值，然后将你的差异化能力嵌入客户真正需要的场景中。

Ankur描述的转变——从通过文件传输交付数据到原生嵌入客户环境中的智能能力——不仅仅是架构的升级。这改变了Acxiom作为一家公司的本质。这种重新定位无法通过将AI附加在本地部署架构上实现，它需要以稳固的基础为前提。

通过访问《Economist Enterprise》与Databricks联合发布的《Making AI Deliver》报告，了解25多位行业专家以及1200多名高管受访者如何为成功部署AI铺平道路。

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