SAP et Google Cloud déploient une architecture de commerce agent pour automatiser les opérations de marketing et de vente au détail multi-agents à l’échelle de l’entreprise.
Une étude SAP indique que 78 % des entreprises considèrent l’IA comme essentielle pour fidéliser leurs clients en 2026. Cependant, les mêmes données révèlent que moins de deux entreprises sur cinq partagent des données client sur des plateformes d’expérience client (37 %) ou de CRM (39 %).
Remédier à cette défaillance structurelle des données nécessite une intervention directe de l’infrastructure. SAP et Google Cloud ont élargi leur partenariat pour créer une architecture d’expérience client agent, connectant les données, l’IA, l’engagement et les opérations commerciales.
Le déploiement repose sur la restructuration de la manière dont l’IA interagit avec les plateformes commerciales backend. La plupart des infrastructures de commerce numérique reposent sur des API fragmentées. SAP Commerce Cloud adopte le protocole de commerce universel pour standardiser l’échange de données entre les détaillants, les passerelles de paiement et les agents autonomes. Ce cadre permet au logiciel d’exécuter de manière indépendante la séquence complète de vente au détail, couvrant la recherche initiale, le traitement des transactions et la résolution après-vente.
Déployer le protocole de commerce universel
Les équipes d’ingénierie intégrant le protocole de commerce universel facilitent les interactions directes entre les agents intelligents et les plateformes de commerce. La standardisation réduit les coûts d’intégration et accélère l’intégration dans les canaux basés sur l’IA.
SAP prévoit de collaborer avec Google pour garantir que les produits marchands apparaissent de manière organique dans l’application Gemini et la recherche Google, en intégrant spécifiquement les fonctionnalités du mode AI. Les consommateurs interagissent avec ces interfaces tandis que l’architecture backend traite les contrôles d’inventaire, la gestion des paniers et le traitement des paiements sans obliger les détaillants à reconstruire l’infrastructure existante.
SAP Commerce Cloud intègre les fonctionnalités de Google Gemini pour alimenter un assistant commercial désigné. Les marques déploient l’assistant directement auprès de leurs consommateurs pour faciliter les engagements par chat, voix et texte. La rétention d’État reste active tout au long du cycle d’achat complet. Le déploiement ingère des entrées comportementales en direct, les capacités actuelles de l’entrepôt et des données marketing actives pour assembler des associations de marchandises distinctes, y compris des configurations d’événements complètes. En affinant continuellement les recommandations, l’application garantit une grande pertinence et une capacité d’exécution physique stricte.
Les systèmes d’entreprise échouent souvent lorsque les campagnes promotionnelles déclenchent une demande que l’inventaire physique ne peut pas satisfaire. Les interfaces frontales qui ne parviennent pas à se synchroniser avec les systèmes d’entrepôt back-end interrompent fréquemment les achats numériques. Les utilisateurs cliquent régulièrement sur les e-mails promotionnels, chargent l’application mobile associée et sont confrontés à des notifications soudaines de rupture de stock lors du paiement. Les mises à jour d’exécution subissent de sérieux retards, laissant les agents d’assistance sans une image opérationnelle complète. SAP et Google Cloud ont conçu leur solution commune pour corriger ces échecs systémiques spécifiques de l’expérience client.
Au lieu de gérer des points de contact déconnectés, l’architecture unifie toute la séquence. Les configurations commerciales traditionnelles exigent que les consommateurs saisissent à plusieurs reprises des informations précédemment partagées. Le personnel d’assistance n’a souvent pas accès aux enregistrements unifiés, ce qui l’empêche de résoudre efficacement les problèmes. L’intégration cible ces pannes opérationnelles, garantissant que le système reconnaît instantanément l’utilisateur et son contexte précis dans toutes les propriétés numériques.
Flux de données bidirectionnels
L’exécution du marketing nécessite des pipelines de données très précis. SAP Engagement Cloud s’associe à Google Cloud pour formuler un cadre multi-agent autonome. La base technique s’appuie sur SAP Business Data Cloud Connect pour Google BigQuery. Le déploiement repose sur une liaison de données bidirectionnelle sans copie, sécurisée par des contrôles administratifs stricts. Laisser de vastes magasins de données en place plutôt que de les dupliquer réduit les dépenses de stockage et la latence du réseau.
BigQuery ingère des variables en direct telles que les conditions météorologiques, les emplacements précis et les taux d’interaction publicitaire active. Les solutions SAP Customer Experience fournissent le contexte comportemental interne, le suivi des profils clients, l’historique exact des transactions, les interactions de service spécifiques et les enregistrements d’engagement consentis. SAP Engagement Cloud active l’intelligence combinée, en déployant des agents autonomes pour orchestrer des interactions personnalisées tout au long du cycle de vie du client.
Le routage des informations via Business Data Cloud pendant que BigQuery gère la logique force une synchronisation immédiate des stocks. L’assistant d’achat interroge activement les enregistrements d’entrepôt en direct avant d’afficher un produit. Le logiciel vérifie l’approvisionnement physique par rapport aux demandes des consommateurs, vérifiant la disponibilité avant de faire la suggestion.
Exécution générative dans les environnements de production
Les modèles génératifs avancés dictent le résultat localisé des campagnes marketing. Les modèles Google Gemini, notamment l’itération Nano Banana 2, fournissent des compétences d’agent spécialisées. Les modèles génèrent dynamiquement des messages localisés, des images personnalisées et des variantes de campagne en fonction des spécifications exactes fournies par le flux de données bidirectionnel.
Le déploiement met à niveau les messages texte standard vers des interfaces immersives et interactives via 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 de l’utilisateur et demande au modèle Nano Banana 2 d’ajuster la communication ultérieure.
Les services marketing atteignent une efficacité élevée 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 à SAP Engagement Cloud. Les agents autonomes coordonnent les étapes nécessaires, segmentant les audiences sur la base des analyses Google BigQuery et générant des variations de contenu spécifiques via les modèles Google Gemini.
Évaluation de l’impact sur les infrastructures
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 d’IA intégrés traitent l’intention, parcourent les connexions du protocole de commerce universel et finalisent l’achat directement sur le backend de l’entreprise.
Les détaillants conservent l’entière propriété de la relation client même si la transaction se déroule dans un environnement tiers. L’architecture capture les données d’engagement consenties, réinjectant l’historique des transactions dans les solutions SAP Customer Experience. Le système met à jour le profil client localisé, fournissant ainsi aux modèles Google Gemini un nouveau contexte avant le prochain cycle d’engagement.
Le système améliore continuellement les performances des campagnes sans nécessiter une intervention humaine directe. Le cadre multi-agent évalue le succès d’un message texte Rich Communication Services généré, en ajustant les variables avant la prochaine expédition automatisée.
