Customer Data Pods come modello emergente di gestione e valorizzazione dei dati. Se la Customer Data Platform nasce per unificare in un unico punto dati eterogenei provenienti da touchpoint diversi, garantendo una vista completa e governabile del cliente, il Customer Data Pod amplia questa logica spostando l’attenzione su un perimetro più nuovo e più esteso. Quello in cui la relazione tra brand e clienti sempre più spesso è intermediata dalle intelligenze artificiali usate dalle persone per cercare in autonomia informazioni sui brand in qualsiasi momento del journey (e del funnel).
Il Customer Data Pods è molto più di un concetto: la risposta più naturale a un cambiamento strutturale che da anni sta attraversando il mondo dell’engagement legato alla necessità di usare velocemente e contestualmente tutte le informazioni che i brand hanno sui loro clienti. Vero è che anche la Customer Data Platform non è un modello consolidato per moltissime aziende, pur riconoscendo la necessità di costruire una vista unica del cliente e di attivarla attraverso modelli predittivi, segmentazioni dinamiche e orchestrazioni omnicanale. L’esigenza dei brand di integrare dati dispersi, eterogenei, frammentati, e spesso asincroni eliminando duplicazioni, incoerenze e silos operativi è un perimetro ancora poco presidiato dalla governance aziendale. Ma cosa cambia se di tutte le informazioni che vanno gestite si aggiunge il fatto che il cliente non è più solo un insieme di segnali da interpretare in quanto soggetto potenziato dai sistemi di intelligenza artificiale? È un fenomeno che stiamo sperimentando tutti: utilizzare gli agenti AI per recuperare informazioni, confrontare offerte, interpretare linguaggi, semplificare la complessità decisionale, farsi scrivere messaggi e mail per finalizzare una corrispondenza più efficace che ci aiuta ad affrontare in modo più consapevole le interazioni con i brand?
Perché parlare di Customer Data Pods: contesto ed evoluzione
Il Data Pod di un consumatore non è semplicemente un repository più ricco, né una nuova etichetta per una piattaforma già esistente: è un ambiente in cui i dati vengono raccolti, normalizzati, interpretati e resi azionabili in tempo reale in funzione delle intenzioni, dei contesti e dei bisogni espressi o latenti della persona. Con un punto di attenzione: ogni Pod integra dati transazionali, comportamentali e contestuali mediate dalle intelligenze artificiali del cliente che a loro volta apprendono, cercano, selezionano e rendono disponibili informazioni a supporto delle sue decisioni. Nel momento in cui le persone diventano progressivamente AI-enabled, le aziende devono imparare a dialogare non solo con gli individui, ma anche con le intelligenze agentiche che usano tutti i i giorni. La relazione non si gioca più solo nella capacità di raccogliere dati e prevedere bisogni, ma nella possibilità di creare un valore condiviso, riconoscibile e continuo per i modelli AI usati dai clienti. È qui che il concetto di Pod compie un salto evolutivo: mentre la CDP centralizza i dati interni all’azienda, il Customer Data Pod si estende verso un ecosistema di dati distribuiti, in cui parte della conoscenza del cliente risiede anche nei suoi assistenti digitali, nelle sue preferenze dichiarate, nelle sue ricerche, nei suoi contesti di utilizzo e in ciò che delega all’AI di comprendere al posto suo. Questo non significa tecnicamente accedere ai dati privati delle AI personali, ma riconoscere che il cliente entra nella relazione con un livello di preparazione, aspettativa e consapevolezza radicalmente nuovo.
Che cosa sono i Pods
Il termine Pod affonda le sue radici nell’architettura delle piattaforme digitali. Nel mondo dell’ingegneria del software, un Pod è l’unità minima autonoma che contiene tutto ciò che serve per funzionare: un micro-contenitore capace di vivere in un ecosistema distribuito, dialogare con altri nodi e aggiornarsi in modo continuo. Questa idea di capsula informativa autosufficiente viene ripresa anche dal progetto Social Linked Data (Solid) di Tim Berners-Lee (l’inventore del world wide web – NdR), dove i Pod diventano Personal Online Datastores: spazi digitali controllati dall’utente, in cui le persone custodiscono dati, preferenze e criteri decisionali, decidendo a chi concedere l’accesso. Pur nascendo in contesti diversi, entrambe le accezioni Pod condividono un principio fondamentale: il dato non è più un blocco monolitico, ma un insieme di micro-unità dinamiche che rappresentano aspetti diversi dell’identità di una persona o di un processo.
Customer Data Pods ed engagement
Quando portiamo questa logica nel mondo dell’engagement, il Pod diventa un elemento di conoscenza del consumatore che evolve insieme alla persona e alle sue intelligenze artificiali. Il che significa che non è un archivio statico ma una capsula di insight che raccoglie segnali, preferenze, intenzioni e contesti, interpretandoli alla luce delle interazioni che il cliente vive nei suoi sistemi personali. Ogni Pod per il brand diventa un frammento della relazione: può riguardare una scelta imminente, un bisogno latente, una situazione di vita, un comportamento ricorrente o ciò che la sua AI apprende per supportarlo nelle decisioni quotidiane. Per questo parliamo di ecosistema di Pods e non di una piattaforma unica: la conoscenza del cliente si distribuisce, si aggiorna, vive in molteplici punti della sua esperienza digitale.
Imparare a conversare con le AI dei consumatori
Se in termini operativi un Customer Data Pod funziona come un nodo intelligente che integra ciò che l’azienda sa del cliente con ciò che la persona, attraverso la propria AI, sta elaborando per sé stessa cosa cambia nell’opersto di un brand? Significa riconoscere che quella parte di conoscenza generata da algoritmi e sistemi stocastici influenza le aspettative, le percezioni e la disponibilità all’interazione di una persona, impattando sulla loyalty. Il Pod, quindi, diventa un ennesimo touchpoint che consente ai brand di interpretare le dinamiche della relazione con maggiore finezza e di attivare azioni più rilevanti, più contestuali, meno invasive, spostando il baricentro dalla raccolta dei dati alla loro interpretazione in tempo reale.
Perché l’AI cambia profondamente la relazione tra brand e clienti (e viceversa)
Rispetto ai vari journey delle persone, la GenAI comporta per ogni brand la ricerca di un nuovo equilibrio tra qualità del dato, responsabilità nell’uso dell’intelligenza artificiale e capacità di trasformare ogni interazione in un vantaggio concreto, sia per il business dell’organizzazione sia per le persone nel loro ruolo di utenti, consumatori, acquirenti, membri fedeli, prosumer.
Stiamo lavorando intensamente per utilizzare l’intelligenza artificiale come leva per comprendere meglio le persone, per migliorare la conoscenza dei loro bisogni attraverso i dati e restituire loro un valore concreto e riconoscibile – spiega Federico Rocco, Ceo di Kettydo (a DGS company) -. Ma oggi dobbiamo anche renderci conto che le persone stanno già usando l’AI in maniera massiva per comprendere noi: la nostra proposition, i nostri prodotti, la nostra capacità di ascolto e di cura. I clienti arrivano più preparati, più consapevoli, più attenti, perché utilizzano sistemi conversazionali per affrontare momenti di relazione non solo a livello di prodotti ma anche situazioni spesso delicate come un sinistro, un reclamo, un investimento o qualsiasi altra decisione complessa. Alla luce di questa nuova consapevolezza, il nostro modo di progettare la relazione deve cambiare. L’elemento vincente non può più essere solo la sofisticazione tecnologica, ma la capacità di tornare a un concetto di utilità e qualità del rapporto che vogliamo avere con i nostri clienti. Dobbiamo scegliere tecnologie efficienti che garantiscano semplicità, continuità ed esperienze che abbiano davvero un senso per la vita quotidiana delle persone. Parliamo con clienti sempre più AI-enabled e dobbiamo abituarci non solo a parlare alle loro intelligenze, ma anche alle loro intelligenze artificiali. È qui che la GenAI diventa abilitante: accelera la nostra capacità di analisi, ci permette di trasformare i dati in insight, ci consente di ridurre del 40% le informazioni necessarie per personalizzare una relazione mantenendola affidabile e predittiva. Se ogni interazione che una persona ha con un assistente digitale istruisce quell’AI sui suoi bisogni, sulle sue intenzioni, sui suoi scenari di vita. In prospettiva, quello che oggi chiamiamo Customer Data Platform potrebbe diventare un insieme di Customer Data Pods distribuiti, all’interno dei quali risiedono pezzi della conoscenza del cliente custoditi dalle sue AI personali. È uno scenario in cui il cliente diventa sempre più ibrido, e in cui dobbiamo saper leggere e valorizzare la nuova modalità di connessione che si sta creando tra le intelligenze delle aziende e le intelligenze dei clienti”.
Personalizzazione e AI agentica: un nuovo punto di attenzione
L’emergere dei Customer Data Pods apre uno scenario in cui la relazione non è più limitata all’incontro diretto tra brand e persona, ma si estende a una rete di intelligenze distribuite che operano come mediatori attivi delle scelte quotidiane. Ogni volta che un cliente chiede un chiarimento al suo assistente digitale, confronta un prodotto attraverso un sistema conversazionale o si prepara a gestire un passaggio complesso – una polizza da rinnovare, un viaggio da pianificare, un pagamento da verificare –, sta trasferendo alla sua AI una parte dei suoi criteri decisionali, delle sue preferenze, delle sue preoccupazioni. Queste informazioni, pur rimanendo nel dominio dell’utente, diventano segnali fondamentali che influenzano il modo in cui la persona interpreta e valuta ciò che un brand gli propone. In questo senso, il Customer Data Pod è il punto d’incontro dinamico tra ciò che l’azienda conosce del cliente e ciò che le sue AI personali apprendono per lui. L’AI agentica permette di attivare sequenze di comportamento che riconoscono ciò che la persona si aspetta in quel momento specifico, riducendo la complessità per il brand e aumentando la rilevanza per l’utente. È un paradigma che abilita migliaia di micro-azioni distribuite sui vari touchpoint, impossibili da orchestrare manualmente e difficili da gestire con un approccio puramente regolistico. La sfida è orchestrare tutto questo mantenendo un equilibrio tra efficienza, responsabilità e utilità percepita dal cliente. Il che deve portare i brand a definire una strategia di loyalty predittiva.
Dialogare con le AI dei clienti: la relazione diventa un ecosistema distribuito
Per comprendere meglio questa evoluzione basta osservare alcuni scenari che stanno già emergendo nella quotidianità. Esistono utenti che utilizzano l’AI per prepararsi a una conversazione con un consulente, chiedendo un riassunto delle condizioni contrattuali o dei rischi di una scelta finanziaria prima ancora di parlare con l’azienda. Consumatori che, prima di acquistare un servizio, chiedono alla loro AI di simulare costi futuri, alternative possibili o implicazioni operative. Viaggiatori che, pianificando una vacanza, delegano alla propria AI la ricerca combinata tra voli, assicurazioni, policy di cancellazione e compatibilità con lo storico delle loro abitudini. Tutte queste micro-scelte creano un ecosistema di segnali che non vivono dentro un’unica piattaforma, ma in una costellazione di Pod che interpretano, anticipano e filtrano le interazioni tra persone e brand. In questo contesto, la sfida non è accedere ai dati delle AI dei clienti – cosa che non accadrà – ma progettare sistemi capaci di dialogare con intelligenze che plasmano la percezione del valore molto prima che l’utente arrivi al touchpoint aziendale.
Se guardiamo alla direzione in cui si stanno muovendo le persone, ci rendiamo conto che ogni interazione con un’assistenza digitale lascia un frammento della loro intenzione, un pezzo delle loro aspettative, un segnale dei loro scenari di vita – ribadisce Rocco -. È in questi frammenti distribuiti che si costruisce la conoscenza del cliente del futuro. Quello che oggi chiamiamo Customer Data Platform diventerà sempre più un insieme di Customer Data Pods, territori in cui l’intelligenza artificiale del cliente mantiene parti della sua identità digitale, dei suoi bisogni e delle sue priorità. Noi non accederemo mai direttamente a queste informazioni, ma dovremo imparare a riconoscere che sono già parte della relazione. Il cliente non si presenta più da solo: arriva accompagnato dalla sua AI, e sarà con quella AI che dovremo creare un nuovo modo di connetterci davvero”.
Qualità, governance e responsabilità: la condizione per un modello di relazione sostenibile
La transizione verso un modello pod-centrico impone alle aziende una riflessione che va oltre l’innovazione tecnologica, perché riguarda la qualità delle informazioni, la trasparenza delle decisioni e la responsabilità con cui i dati vengono trasformati in esperienza. La governance non può più limitarsi a garantire la correttezza dei flussi, ma deve assicurare che ogni passaggio – dalla raccolta dei segnali all’attivazione dei contenuti – sia etico, comprensibile, proporzionato e orientato all’utilità reale della persona. La qualità del dato, in questo senso, non è un requisito tecnico: è un valore etico che si traduce nella capacità di interpretare solo ciò che serve, evitando sovraesposizioni, e restituendo al cliente un livello di chiarezza che lo faccia sentire al centro e mai sotto osservazione. La personalizzazione deve essere una forma di cura, non un esercizio di pressing. Per questo è necessario costruire modelli di explainability che rendano visibile il senso delle scelte suggerite dall’AI e che rafforzino la percezione di equità, coerenza e rispetto. Se i Customer Data Pods rappresentano una nuova infrastruttura della relazione, il loro valore dipende dalla capacità dei brand di instaurare un patto di responsabilità esplicita con le persone: usare i dati per amplificare la semplicità, garantire continuità e proteggere le intenzioni dell’utente, anziché sfruttarle. È questa dimensione di governance, che nasce da un chiaro purpose della loyalty, illuminata che trasforma il Pod da concetto tecnologico a modello di relazione sostenibile, capace di evolvere con le aspettative dei clienti e con le logiche delle loro intelligenze artificiali, mantenendo al centro un equilibrio chiaro: più valore restituiamo, più fiducia costruiamo, più la relazione diventa un terreno fertile per crescere insieme.
Se vogliamo che i Customer Data Pods diventino davvero un modello di relazione sostenibile, dobbiamo assumerci la responsabilità di costruire un ecosistema trasparente, in cui le persone non solo concedono i loro dati ma comprendono chiaramente come li utilizziamo e che cosa restituiamo in cambio. La fiducia nasce esattamente qui: nella coerenza tra ciò che promettiamo e ciò che attiviamo, nella capacità di far percepire che ogni insight, ogni suggerimento e ogni azione dell’AI esistono per semplificare la vita, non per complicarla. La governance non è un vincolo: è il modo più concreto per dare valore ai dati delle persone e per garantire che la tecnologia rimanga sempre un supporto intelligente, mai una leva meccanica. Se riusciamo a mantenere questo equilibrio, non costruiremo soltanto sistemi più evoluti, ma relazioni più solide, in cui clienti e brand si riconoscono reciprocamente come partner in un percorso di crescita condivisa”.
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Kettydo+ mette a sistema competenza strategica e tecnologica, coniugando Design Thinking e Service Design per guidare le organizzazioni attraverso una fase di co-creazione e progettazione finalizzata a attrarre, ingaggiare, connettere e fidelizzare in modalità continua e duratura. Triangolando consulenza, esperienza e competenza tecnica e operativa, Kettydo+ ha definito un approccio metodologico multidimensionale e data driven all’engagement e alla loyalty anche in virtù dello sviluppo di una innovativa Martech Platform proprietaria, costituita da una suite di moduli diversificati che possono essere usati singolarmente o in base a dei cluster funzionali. Kettydo+ è un partner che garantisce un approccio innovativo, personalizzato ed end-to-end alla gestione della profilazione delle Loyalty Personas (utenti, consumatori, acquirenti, clienti fidelizzati) garantendo la definizione di journey di qualità e la rilevanza delle esperienze, lavorando su valori e trigger che trasformano la soddisfazione in fidelizzazione, accorciando i tempi di rilascio e massimizzando gli investimenti.