ИИ-агент Clover в CleverData Join научился мониторить рынок и запоминать результаты прошлых гипотез

Конкурент запустил акцию в понедельник, а маркетолог узнал о ней в пятницу из случайного поста в телеграме. В крупных компаниях это обычная история: следить за рынком нужно, но рук на это часто не хватает. Свежий релиз CleverData Join частично снимает эту задачу с команды.

CleverData выпустила 187-й релиз CDP CleverData Join. Главные изменения касаются Clover, проактивного ИИ-помощника маркетолога, который работает поверх данных в CDP. До сих пор он анализировал только происходящее внутри аккаунта, то есть сегменты, сценарии и статистику коммуникаций. Теперь Clover смотрит шире.

Clover каждый день просматривает публичные сайты и телеграм-каналы конкурентов, а также их рассылки. Найденное попадает в ленту короткими карточками с конкретными фактами и ссылкой на источник. Если новость действительно значимая, агент может построить на ней гипотезу, и в гипотезе будет видно, откуда она взялась.
Запускать ли что-то по этой гипотезе, решает маркетолог. Агент готовит предложение, последнее слово всегда за человеком.

Вместе с этим Clover получил эпизодическую память. Каждое свое предложение он сохраняет как эпизод и учитывает, когда готовит новые. Если маркетолог однажды отклонил какое-то направление, агент к нему больше не вернется.
Памятью можно управлять в настройках. Когда эпизодов становится много, система сама отбирает самые полезные.

Раньше многое в работе Clover происходило незаметно для пользователя. Теперь значительная часть этих процессов вынесена в отдельные навыки. По навыку видно методику: как агент пишет email-контент, как строит триггерные цепочки, какие отраслевые знания применяет.
Навыки можно включать и выключать, смотреть их историю по версиям и создавать собственные. Чтобы добавить новый навык, достаточно описать, в какой ситуации агенту его применять и что при этом делать.

Любой агент хорош настолько, насколько хороши данные, с которыми он работает. Поэтому в релизе появились два адаптера для прямой загрузки из реляционных баз заказчика. SQL2CP забирает профили покупателей по произвольному SQL-запросу. SQL2CJ загружает события клиентского пути, например покупки, обращения и действия в личном кабинете.

Подключение один раз настраивает маркетолог или аналитик прямо в интерфейсе, там же есть проверка соединения, редактор запроса и предпросмотр. Ретрозагрузка поднимает накопленную историю одним прогоном, а инкрементальный режим дальше обновляет данные с нужной частотой. В итоге путь от подключения до первых работающих сегментов и триггеров становится короче и меньше зависит от загрузки ИТ-команды.

Для компаний, у которых платформа развернута в закрытом контуре, выпущен Support bundle collector. Одной командой он собирает полный диагностический срез окружения и упаковывает его в архив. Файл передают в поддержку, и специалисты сразу видят картину целиком без прямого доступа к периметру заказчика. Инциденты разбираются быстрее.