Salesforce는 September 15 블로그 게시물에서 Marketing Cloud Next용 Campaign Agent를 발표하며, 이 도구가 오는 October 정식 제공되고 마케터가 정한 사업 목표를 여러 채널에서 적응하는 실시간 캠페인으로 전환한다고 밝혔다. 회사에 따르면 마케터는 전략, 브랜드 기준, 제한 조건, 승인 절차를 설정하고, Campaign Agent는 캠페인 목표에 맞춰 audience, 콘텐츠, 채널, 발송 결정을 구성한다.

Campaign Agent는 고정된 규칙 기반 마케팅 여정을 고객 의도 중심 캠페인으로 대체하도록 설계됐다. Salesforce는 기존 도구가 사전 정의된 segment, 고정 여정, 정적 메시지에 의존한다고 설명했다. 반면 Campaign Agent는 고객 의도와 맥락을 실시간으로 평가해, 서로 다른 캠페인에서 경쟁적이거나 중복된 메시지가 고객에게 전달되지 않도록 한다.

이 제품의 주요 기능은 세 가지다. Campaign Assembly, Content Personalization, Send Prioritization이다. Content Personalization은 CMS 자산과 브랜드 가이드라인을 활용해 브랜드 기준을 지키는 다채널·다국어 콘텐츠 변형을 대규모로 생성하며, 마케터가 결과물을 검토하고 승인한다. Send Prioritization은 어떤 캠페인이 고객에게 도달해야 하는지, 어떤 메시지를 억제해야 하는지 결정한다.

Salesforce는 이 시스템을 기업 자체 데이터에 기반한 agentic learning loop(목표를 향해 행동하는 AI 시스템)로 설명한다. 이 시스템은 고객 전반의 패턴을 찾는 머신러닝과 고객 요구를 해석하는 LLM 추론을 결합하며, 단일 캠페인을 따로 관리하는 대신 여러 캠페인 사이에서 판단을 조정한다.

Campaign Agent는 두 단계로 작동한다. Phase 1은 Coworking으로, 마케터가 “Build a campaign to grow subscriptions” 같은 목표를 입력하면 agent가 목표와 KPI target, live dates, channels, budget, audience size, inclusion and exclusion criteria, first-pass content variants를 담은 brief를 만든다. 또한 email, RCS, MMS, SMS용 promotional assets를 English, French, Spanish로 생성할 수 있다.

Phase 2는 Decisioning으로, Campaign Agent는 전략을 browsing history, propensity models, past purchases 같은 실시간 intent signals와 결합한다. 이후 발송할 캠페인의 우선순위를 정하고, language, content variant, channel, send time을 조합하며, budget, channel weight, offers, send time, 또는 lookalikes를 통한 audience expansion을 바꿔 live campaigns를 최적화한다.

Salesforce는 September 15 블로그 게시물에서 Marketing Cloud Next용 Campaign Agent를 발표하며, 이 도구가 오는 October 정식 제공되고 마케터가 정한 사업 목표를 여러 채널에서 적응하는 실시간 캠페인으로 전환한다고 밝혔다. 회사에 따르면 마케터는 전략, 브랜드 기준, 제한 조건, 승인 절차를 설정하고, Campaign Agent는 캠페인 목표에 맞춰 audience, 콘텐츠, 채널, 발송 결정을 구성한다.

Campaign Agent는 고정된 규칙 기반 마케팅 여정을 고객 의도 중심 캠페인으로 대체하도록 설계됐다. Salesforce는 기존 도구가 사전 정의된 segment, 고정 여정, 정적 메시지에 의존한다고 설명했다. 반면 Campaign Agent는 고객 의도와 맥락을 실시간으로 평가해, 서로 다른 캠페인에서 경쟁적이거나 중복된 메시지가 고객에게 전달되지 않도록 한다.

이 제품의 주요 기능은 세 가지다. Campaign Assembly, Content Personalization, Send Prioritization이다. Content Personalization은 CMS 자산과 브랜드 가이드라인을 활용해 브랜드 기준을 지키는 다채널·다국어 콘텐츠 변형을 대규모로 생성하며, 마케터가 결과물을 검토하고 승인한다. Send Prioritization은 어떤 캠페인이 고객에게 도달해야 하는지, 어떤 메시지를 억제해야 하는지 결정한다.

Salesforce는 이 시스템을 기업 자체 데이터에 기반한 agentic learning loop(목표를 향해 행동하는 AI 시스템)로 설명한다. 이 시스템은 고객 전반의 패턴을 찾는 머신러닝과 고객 요구를 해석하는 LLM 추론을 결합하며, 단일 캠페인을 따로 관리하는 대신 여러 캠페인 사이에서 판단을 조정한다.

Campaign Agent는 두 단계로 작동한다. Phase 1은 Coworking으로, 마케터가 “Build a campaign to grow subscriptions” 같은 목표를 입력하면 agent가 목표와 KPI target, live dates, channels, budget, audience size, inclusion and exclusion criteria, first-pass content variants를 담은 brief를 만든다. 또한 email, RCS, MMS, SMS용 promotional assets를 English, French, Spanish로 생성할 수 있다.

Phase 2는 Decisioning으로, Campaign Agent는 전략을 browsing history, propensity models, past purchases 같은 실시간 intent signals와 결합한다. 이후 발송할 캠페인의 우선순위를 정하고, language, content variant, channel, send time을 조합하며, budget, channel weight, offers, send time, 또는 lookalikes를 통한 audience expansion을 바꿔 live campaigns를 최적화한다.