SAP et Google Cloud révolutionnent le commerce avec l'IA agentique

SAP et Google Cloud unissent leurs forces pour une nouvelle ère du commerce

SAP et Google Cloud ont annoncé le déploiement d'une architecture de commerce agentique, une avancée technologique visant à automatiser les opérations de marketing et de vente au détail à grande échelle. Cette initiative s'appuie sur une étude de SAP révélant que 78 % des entreprises considèrent l'intelligence artificielle (IA) comme un élément crucial pour fidéliser leurs clients d'ici 2026. Cependant, un obstacle majeur persiste : moins de deux entreprises sur cinq partagent efficacement les données clients entre les plateformes d'expérience client (37 %) et de gestion de la relation client (39 %).

Pour surmonter ce défi, SAP et Google Cloud ont décidé de renforcer leur partenariat en développant une architecture d'expérience client agentique. Cette nouvelle structure vise à intégrer de manière fluide les données, l'IA, l'engagement client et les opérations commerciales.

Une nouvelle approche de l'IA dans le commerce

Le déploiement de cette architecture repose sur une révision complète de l'interaction de l'IA avec les plateformes commerciales. Actuellement, la plupart des infrastructures de commerce numérique dépendent de API fragmentées. Pour remédier à cela, SAP Commerce Cloud adopte le Universal Commerce Protocol, un cadre qui standardise l'échange de données entre détaillants, passerelles de paiement et agents autonomes. Ce protocole permet aux logiciels de gérer de manière autonome l'ensemble du processus de vente au détail, depuis la recherche initiale jusqu'au traitement des transactions et la gestion après-vente.

Intégration du Universal Commerce Protocol

Les équipes d'ingénierie travaillent à l'intégration du Universal Commerce Protocol, facilitant ainsi les interactions directes entre agents intelligents et plateformes commerciales. Cette standardisation vise à réduire les coûts d'intégration et à accélérer l'adoption des canaux pilotés par l'IA.

SAP prévoit de collaborer étroitement avec Google pour garantir que les produits des commerçants soient visibles de manière organique dans l'application Gemini et dans les résultats de recherche Google, en utilisant les fonctionnalités avancées du Mode IA. Les consommateurs interagissent avec ces interfaces tandis que l'architecture en arrière-plan prend en charge les vérifications de stock, la gestion des paniers et le traitement des paiements, sans nécessiter de modifications de l'infrastructure existante des détaillants.

Un assistant shopping intelligent

SAP Commerce Cloud intègre également les capacités de Google Gemini pour créer un Assistant Shopping dédié. Cet outil est déployé par les marques directement auprès de leurs consommateurs, facilitant les interactions par chat, voix et texte. L'assistant maintient un suivi constant tout au long du cycle d'achat, en intégrant des données comportementales en temps réel, les capacités actuelles des entrepôts et les données marketing actives pour offrir des recommandations de produits pertinentes.

Les systèmes d'entreprise rencontrent souvent des difficultés lorsque des campagnes promotionnelles entraînent une demande que l'inventaire physique ne peut satisfaire. Les interfaces frontend qui ne sont pas synchronisées avec les systèmes d'entrepôt en arrière-plan peuvent bloquer les achats numériques. Les consommateurs, après avoir cliqué sur des e-mails promotionnels, se retrouvent souvent face à des ruptures de stock lors de la validation de leur panier. Les mises à jour de réalisation peuvent également subir des retards, laissant les agents de support sans une vue d'ensemble complète de la situation. La solution conjointe de SAP et Google Cloud vise à corriger ces dysfonctionnements systémiques de l'expérience client.

Vers une expérience client unifiée

Plutôt que de gérer des points de contact déconnectés, cette nouvelle architecture unifie l'ensemble du processus. Les configurations commerciales traditionnelles obligent souvent les consommateurs à ressaisir des informations déjà fournies. De plus, le personnel de support manque souvent d'accès à des dossiers unifiés, ce qui complique la résolution des problèmes. L'intégration proposée par SAP et Google Cloud vise à éliminer ces ruptures opérationnelles, garantissant que le système reconnaît instantanément l'utilisateur et son contexte à travers toutes les plateformes numériques.

Des flux de données bidirectionnels pour une précision accrue

L'exécution marketing nécessite des pipelines de données hautement précis. SAP Engagement Cloud s'associe à Google Cloud pour créer un cadre multi-agent autonome. La base technique repose sur SAP Business Data Cloud Connect pour Google BigQuery. Ce déploiement s'appuie sur des liaisons de données bidirectionnelles et sans copie, sécurisées par des contrôles administratifs stricts. En laissant les vastes magasins de données en place plutôt que de les dupliquer, les coûts de stockage et la latence réseau sont réduits.

BigQuery ingère des variables en temps réel telles que les conditions météorologiques, les emplacements précis et les taux d'interaction publicitaire actifs. Les solutions SAP Customer Experience fournissent le contexte comportemental interne, suivant les profils clients, les historiques de transactions exacts, les interactions de service spécifiques et les enregistrements d'engagement consentis. SAP Engagement Cloud active l'intelligence combinée, déployant des agents autonomes pour orchestrer des interactions personnalisées tout au long du cycle de vie du client.

Synchronisation immédiate des stocks

L'acheminement des informations via le Business Data Cloud, tandis que BigQuery gère la logique, force une synchronisation immédiate des stocks. L'Assistant Shopping interroge activement les enregistrements d'entrepôt en temps réel avant d'afficher un produit. Le logiciel vérifie l'approvisionnement physique par rapport aux demandes des consommateurs, confirmant la disponibilité avant de faire la suggestion.

Exécution générative dans les environnements de production

Des modèles génératifs avancés dictent la sortie localisée des campagnes marketing. Les modèles Google Gemini, y compris spécifiquement l'itération Nano Banana 2, fournissent des compétences agentiques spécialisées. Les modèles génèrent dynamiquement des messages localisés, des images personnalisées et des variations de campagne basées sur les spécifications exactes fournies par le flux de données bidirectionnel.

Le déploiement améliore les messages texte standard en interfaces immersives et interactives via les Google Rich Communication Services. Les créations publicitaires évoluent continuellement en fonction des données d'engagement entrantes. Le système traite l'interaction, évalue la réponse par rapport au profil utilisateur et instruit le modèle Nano Banana 2 d'ajuster la communication suivante.

Vers une efficacité marketing accrue

Les départements marketing atteignent une haute efficacité en abandonnant l'exécution manuelle. Au lieu de configurer des paramètres de campagne rigides, les équipes établissent des objectifs commerciaux et fournissent un accès aux données d'entreprise au SAP Engagement Cloud. Les agents autonomes coordonnent les étapes nécessaires, segmentant les audiences en fonction des analyses de Google BigQuery et générant des variations de contenu spécifiques via les modèles Google Gemini.

Évaluation de l'impact de l'infrastructure

Le déploiement de l'architecture restructure les opérations commerciales standard. Les consommateurs dictent leur intention d'achat aux moteurs de recherche et aux interfaces conversationnelles. Les agents IA intégrés traitent l'intention, naviguent dans les connexions du Universal Commerce Protocol et finalisent l'achat directement contre l'arrière-plan de l'entreprise.

Les détaillants conservent la pleine propriété de la relation client, même si la transaction se déroule dans un environnement tiers. L'architecture capture les données d'engagement consenties, renvoyant l'historique des transactions dans les solutions SAP Customer Experience. Le système met à jour le profil client localisé, fournissant aux modèles Google Gemini un contexte frais avant le prochain cycle d'engagement.

Le système améliore continuellement les performances des campagnes sans nécessiter d'intervention humaine directe. Le cadre multi-agent évalue le succès d'un message texte généré par les Rich Communication Services, ajustant les variables avant le prochain envoi automatisé.