A SAP e o Google Cloud estão implantando uma arquitetura de comércio de agentes para automatizar o marketing multiagente e as operações de varejo em escala empresarial.
A pesquisa da SAP indica que 78% das empresas consideram a IA essencial para reter clientes em 2026. No entanto, os mesmos dados revelam que menos de duas em cada cinco empresas partilham dados de clientes através de plataformas de experiência do cliente (37%) ou CRM (39%).
A resolução desta falha estrutural de dados requer uma intervenção directa na infra-estrutura. A SAP e o Google Cloud expandiram sua parceria para construir uma arquitetura de experiência do cliente agente, conectando dados, IA, engajamento e operações comerciais.
A implantação depende da reestruturação da forma como a IA interage com plataformas comerciais de back-end. A maioria das infraestruturas de comércio digital depende de APIs fragmentadas. SAP Commerce Cloud adota o Universal Commerce Protocol para padronizar a troca de dados entre varejistas, gateways de pagamento e agentes autônomos. Essa estrutura permite que o software execute de forma independente toda a sequência de varejo, abrangendo a pesquisa inicial, o processamento de transações e a resolução pós-venda.
Implantando o Protocolo de Comércio Universal
As equipes de engenharia que integram o Protocolo de Comércio Universal facilitam as interações diretas entre agentes inteligentes e plataformas de comércio. A padronização reduz os custos de integração e acelera a integração em canais orientados por IA.
A SAP planeja colaborar com o Google para garantir que os produtos comerciais surjam organicamente no aplicativo Gemini e na Pesquisa Google, incorporando especificamente funcionalidades do Modo AI. Os consumidores interagem com essas interfaces enquanto a arquitetura backend processa verificações de estoque, gerenciamento de carrinhos e processamento de pagamentos sem exigir que os varejistas reconstruam a infraestrutura existente.
SAP Commerce Cloud integra recursos do Google Gemini para potencializar um Shopping Assistant designado. As marcas implantam o assistente diretamente para seus consumidores para facilitar o envolvimento por chat, voz e texto. A retenção estatal permanece ativa durante todo o ciclo de compras. A implantação ingere informações comportamentais ao vivo, capacidades atuais de armazenamento e dados de marketing ativos para montar pares de mercadorias distintos, incluindo configurações completas de eventos. Ao refinar continuamente as recomendações, o aplicativo garante alta relevância e estrita capacidade de cumprimento físico.
Os sistemas empresariais muitas vezes falham quando campanhas promocionais acionam uma demanda que o estoque físico não consegue satisfazer. As interfaces de front-end que não sincronizam com os sistemas de warehouse de back-end frequentemente interrompem as compras digitais. Os usuários clicam regularmente em e-mails promocionais, carregam o aplicativo móvel associado e enfrentam avisos repentinos de falta de estoque durante a finalização da compra. As atualizações de cumprimento sofrem atrasos graves, deixando os agentes de suporte sem uma visão operacional completa. A SAP e o Google Cloud desenvolveram sua solução conjunta para corrigir essas falhas sistêmicas específicas na experiência do cliente.
Em vez de gerenciar pontos de contato desconectados, a arquitetura unifica toda a sequência. As configurações comerciais tradicionais exigem que os consumidores insiram repetidamente informações previamente compartilhadas. A equipe de suporte frequentemente não tem acesso a registros unificados, o que os impede de resolver problemas de forma eficiente. A integração visa essas falhas operacionais, garantindo que o sistema reconheça o usuário e seu contexto preciso instantaneamente em todas as propriedades digitais.
Fluxos de dados bidirecionais
A execução de marketing exige pipelines de dados altamente precisos. SAP Engagement Cloud faz parceria com Google Cloud para formular uma estrutura multiagente autônoma. A base técnica depende do SAP Business Data Cloud Connect para Google BigQuery. A implantação depende de vinculação bidirecional de dados sem cópia, protegida por controles administrativos rígidos. Deixar vastos armazenamentos de dados em funcionamento, em vez de duplicá-los, reduz as despesas de armazenamento e a latência da rede.
O BigQuery ingere variáveis em tempo real, como condições climáticas, locais precisos e taxas de interação com publicidade ativa. As soluções SAP Customer Experience fornecem o contexto comportamental interno, rastreando perfis de clientes, históricos exatos de transações, interações de serviço específicas e registros de engajamento consentidos. O SAP Engagement Cloud ativa a inteligência combinada, implantando agentes autônomos para orquestrar interações personalizadas durante todo o ciclo de vida do cliente.
O roteamento de informações por meio do Business Data Cloud enquanto o BigQuery cuida da lógica força a sincronização imediata do inventário. O Shopping Assistant consulta ativamente os registros do armazém antes de exibir qualquer produto. O software verifica o fornecimento físico em relação às solicitações do consumidor, verificando a disponibilidade antes de fazer a sugestão.
Execução generativa em ambientes de produção
Modelos generativos avançados determinam o resultado localizado das campanhas de marketing. Os modelos Google Gemini, incluindo especificamente a iteração Nano Banana 2, fornecem habilidades de agente especializadas. Os modelos geram dinamicamente mensagens localizadas, imagens personalizadas e variações de campanha com base nas especificações exatas fornecidas pelo fluxo de dados bidirecional.
A implantação atualiza mensagens de texto padrão para interfaces imersivas e interativas por meio do Google Rich Communication Services. Os criativos publicitários evoluem continuamente com base nos dados de engajamento recebidos. O sistema processa a interação, avalia a resposta em relação ao perfil do usuário e instrui o modelo Nano Banana 2 a ajustar a comunicação subsequente.
Os departamentos de marketing alcançam alta eficiência ao abandonar a execução manual. Em vez de configurar parâmetros de campanha rígidos, as equipes estabelecem metas de negócios e fornecem acesso aos dados corporativos ao SAP Engagement Cloud. Os agentes autônomos coordenam as etapas necessárias, segmentando públicos com base nas análises do Google BigQuery e gerando variações específicas de conteúdo por meio de modelos do Google Gemini.
Avaliando o impacto da infraestrutura
A implantação da arquitetura reestrutura as operações comerciais padrão. Os consumidores determinam sua intenção de compra aos mecanismos de pesquisa e às interfaces de conversação. Os agentes de IA incorporados processam a intenção, navegam pelas conexões do Universal Commerce Protocol e concluem a compra diretamente no back-end da empresa.
Os varejistas mantêm total propriedade do relacionamento com o cliente, apesar da transação ocorrer em um ambiente de terceiros. A arquitetura captura os dados de engajamento consentidos, alimentando o histórico de transações nas soluções SAP Customer Experience. O sistema atualiza o perfil localizado do cliente, fornecendo aos modelos do Google Gemini um novo contexto antes do próximo ciclo de engajamento.
O sistema melhora continuamente o desempenho da campanha sem exigir intervenção humana direta. A estrutura multiagente avalia o sucesso de uma mensagem de texto gerada do Rich Communication Services, ajustando as variáveis antes do próximo envio automatizado.
Veja também: Implantações de visão computacional impulsionam ganhos de produtividade no varejo
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