Agen AI · Kecerdasan Prediktif
Prediksi yang dapat Anda baca, periksa, dan tindak lanjuti.
Siapa yang kemungkinan akan pergi dan berapa nilai mereka. Kapan setiap anggota dijadwalkan untuk membeli lagi. Siapa yang akan mengklik, produk mana yang cocok, dan seperti apa prospek dua minggu ke depan. Setiap skor dihitung dari data Anda sendiri dengan perhitungan yang terlihat — dan ketika data tidak dapat mendukung jawaban yang jujur, platform tidak menampilkan apa pun selain tebakan.
Apa yang dijawabnya
Enam pertanyaan yang diajukan setiap tim retensi — dijawab dari data Anda sendiri.
Siapa yang layak diselamatkan — dan siapa yang berubah pikiran?
Setiap profil anggota menunjukkan risiko churn dan nilai prediksi 12 bulan, yang dihitung dari pola pembelian anggota tersebut.
Agen pengembalian pelanggan bekerja berdasarkan daftar pendapatan yang berisiko — dan seiring berjalannya sejarah kelompok kontrol program Anda, ia mempelajari di mana dorongan benar-benar mengubah hasilnya, sehingga pelanggan yang banyak berbelanja dan akan kembali lagi tidak lagi mengungguli anggota yang benar-benar membutuhkan jangkauan tersebut.
SoClaw merebut kembali pelanggan →Kapan setiap anggota harus membeli lagi?
Ritme pembelian masing-masing anggota, diproyeksikan ke depan: tanggal pembelian berikutnya yang diharapkan dengan rentang waktu yang mencerminkan seberapa teratur mereka sebenarnya — dan keterlambatan ditunjukkan sebagai keterlambatan.
Satu filter segmen — "hari hingga perkiraan pembelian berikutnya, antara -14 dan 3" — adalah audiens pengingat pengisian ulang yang siap pakai.
Segmen →Siapa yang akan merespons — dan kapan Anda harus mengirim?
Kemungkinan klik untuk setiap anggota yang benar-benar Anda kirim email, dipelajari dari pengiriman Anda sendiri — bangun audiens dengan respons tinggi, atau temukan anggota di mana email bukanlah saluran yang tepat.
Dan langkah penjadwalan menunjukkan kapan audiens ini benar-benar membuka dan mengklik, merekomendasikan jam di mana mereka paling responsif — satu klik akan menerapkannya, atau pengiriman otomatis dapat menerapkannya tanpa campur tangan manusia. Jika audiens tidak memiliki riwayat, hal itu akan disebutkan dan menghemat waktu Anda.
Kampanye →Produk mana yang cocok?
Pemasangan produk mengoreksi popularitas sehingga produk yang benar-benar terkait muncul — bukan hanya produk terlaris yang ikut serta dengan semuanya.
Saran penjualan silang mengutip bukti mereka: "pembeli X kemudian membeli Y dalam 23% pesanan — 3,1 kali lebih sering daripada rata-rata" (ilustrasi), dengan jumlah pesanan mentah yang disimpan sehingga siapa pun dapat menghitung ulang.
Rekomendasi →Siapa lagi yang terlihat seperti anggota terbaik Anda?
Pilih segmen yang unggul atau beberapa anggota sebagai benih, dan Flash akan menemukan anggota yang paling mirip dengan mereka — di dalam basis data Anda sendiri, tidak pernah diunggah ke platform iklan.
Setiap kecocokan menjelaskan dirinya sendiri: ringkasan "Mengapa mereka serupa" menunjukkan dengan tepat apa yang menjadi dasarnya — ciri-ciri bersama, ritme pembelian, tingkat pengeluaran, kategori favorit, prospek churn — dan melewatkan faktor apa pun yang tidak memiliki data.
Segmen →Seperti apa prospek beberapa bulan ke depan?
Prospek pendapatan 14 hari dari tren dan ritme mingguan Anda sendiri — garis putus-putus yang diberi label sesuai dengan apa adanya: proyeksi, bukan komitmen.
Kurva retensi berdasarkan kelompok pendaftaran bulanan menjawab pertanyaan yang paling penting: apakah anggota baru bertahan lebih lama daripada anggota lama — dengan definisi "berhenti berlangganan" tercetak pada grafik, dan daftar singkat tentang apa yang berkorelasi dengan retensi dalam riwayat Anda sendiri, diberi label korelasi, bukan sebab akibat.
Dasbor →Mengapa Anda dapat mempercayainya
Kontrak kotak kaca.
Sebagian besar pemasaran prediktif meminta Anda untuk mempercayai skor yang tidak dapat Anda periksa. Pendekatan kami justru sebaliknya: setiap number dapat dilacak, dan tidak ada number yang muncul tanpa riwayat yang mendukungnya.
Hanya data Anda
Setiap model disesuaikan ulang setiap malam pada program Anda sendiri — pembelian Anda, pengiriman Anda, eksperimen Anda. Tidak ada model lintas pelanggan yang dikumpulkan, tidak ada rata-rata industri yang disajikan sebagai prediksi.
Matematika terlihat
Di mana pun skor digunakan, dasarnya ditampilkan: ubin profil menyatakan dari mana skor tersebut dihitung, tugas win-back membawa perhitungan di balik peringkatnya, aturan cross-sell menyimpan jumlah pesanan mentah sehingga siapa pun dapat menghitung ulang.
Keheningan atas tebakan
Terlalu sedikit pembelian → tidak ada tanggal pembelian berikutnya. Hampir tidak pernah mengirim email → tidak ada kemungkinan klik. Program yang masih baru → tidak ada perkiraan. Setiap prediksi memiliki minimal riwayat nyata yang dinyatakan, dan di bawahnya platform tidak menampilkan apa pun selain sesuatu yang dibuat-buat.
Ia tidak pernah bertindak sendiri
Prediksi memberi peringkat, mengurutkan, dan menyarankan. Pengiriman, kupon, dan poin masih melewati persetujuan, batasan, aturan frekuensi, dan pemeriksaan persetujuan yang sama seperti biasanya — skor tidak dapat menghabiskan satu sen pun dengan sendirinya.
Pada profil anggota
Setiap number menjelaskan dirinya sendiri.
Risiko kehilangan pelanggan
72%
berdasarkan frekuensi dan kekinian pembeliannya
Pembelian berikutnya yang diharapkan
18 Jul · ±4 hari
ritme pribadinya: sekitar setiap 32 hari
Kemungkinan Klik
63
dari 90 hari terakhir pengiriman Anda
Gambar ilustrasi. Anggota tanpa riwayat yang cukup tidak menunjukkan ubin sama sekali — tidak pernah ada number yang dibuat-buat.
Di mana Anda bertemu dengannya
Bukan alat terpisah — lapisan di bawah alat yang sudah Anda gunakan.
Tidak ada yang perlu dikonfigurasi dan tidak ada model yang perlu dikelola. Skor diperbarui setiap malam dan muncul di tempat pekerjaan dilakukan.
Profil anggota
Risiko churn, nilai prediksi 12 bulan, pembelian berikutnya yang diharapkan, kemungkinan klik — dengan tindakan yang direkomendasikan yang mengutip angka-angka tersebut.
Pelajari lebih lanjut →Segmen
Kondisi audiens prediktif: kemungkinan klik dan hari hingga pembelian yang diharapkan (negatif = terlambat).
Pelajari lebih lanjut →Daftar tugas untuk mendapatkan kembali pelanggan
Peringkat berdasarkan di mana jangkauan layanan mengubah pendapatan paling banyak; setiap tugas menunjukkan mengapa tugas tersebut berada di peringkat tersebut.
Pelajari lebih lanjut →Rekomendasi & email
Pemasangan produk yang dikoreksi popularitas dan penjualan silang yang dapat diaudit di seluruh email, situs, dan aplikasi.
Pelajari lebih lanjut →Dasbor
Prospek pendapatan dan kurva retensi berdasarkan kohort, cetakan kecil tercetak pada grafik.
Pelajari lebih lanjut →Perlindungan poin
Sebuah sentinel statistik menandai pola pendapatan yang jauh di luar normal program Anda sendiri — bekukan hanya untuk ditinjau, jangan pernah menghukum secara otomatis.
Pelajari lebih lanjut →Daftar lengkap
Tiga belas prediksi. Satu kontrak.
Setiap prediksi yang dikirim hari ini, dan di mana ia berada — masing-masing di bawah kontrak kotak kaca yang sama di atas.
Prediksi mengusulkan. Eksperimen membuktikan.
Prediksi adalah hipotesis sampai anggota sebenarnya merespons. Platform yang sama menjalankan uji A/B yang jujur dan mempertahankan kelompok kontrol yang tidak tersentuh — dan pada kampanye berulang, platform tersebut dapat mengalihkan lalu lintas ke arah yang berhasil saat uji coba berjalan, setiap pergeseran dicatat. Apa yang disarankan model diukur; hanya peningkatan yang terbukti yang dilaporkan.
Lihat Eksperimen & A/B →Jawaban langsung
Pertanyaan yang harus diajukan oleh pembeli yang cermat.
Apakah ini AI kotak hitam?
Tidak. Setiap prediksi adalah bagian dari statistik transparan yang dihitung dari data program Anda sendiri — dan di mana pun skor digunakan, input di baliknya ditampilkan: ubin profil menyatakan dari mana skor tersebut dihitung, tugas pemulihan pelanggan menunjukkan perhitungan di balik peringkatnya, saran penjualan silang menyimpan jumlah pesanan mentah. Jika number tidak dapat dijelaskan, kami tidak akan mengirimkannya.
Apa yang terjadi jika data tidak cukup?
Tidak ada yang ditampilkan — dengan sengaja. Anggota dengan tiga pembelian tidak mendapatkan tanggal pembelian berikutnya yang dibuat-buat; anggota yang hampir tidak pernah Anda kirimi email tidak mendapatkan kemungkinan klik; program dengan penjualan kurang dari sebulan tidak mendapatkan prospek pendapatan. Setiap prediksi memiliki minimal riwayat nyata yang dinyatakan di baliknya, dan di bawah batas itu, jawaban jujurnya adalah diam, bukan tebakan.
Bisakah prediksi mengirim pesan atau menghabiskan uang sendiri?
Tidak. Prediksi memberi peringkat daftar tugas, mengurutkan audiens, dan menyarankan tindakan. Apa pun yang benar-benar menyentuh anggota — pengiriman, kupon, pemberian poin — tetap melalui persetujuan, batasan anggaran, aturan frekuensi, dan pemeriksaan persetujuan yang sama seperti hal lainnya di platform.
Dari mana skor tersebut berasal?
Dari perilaku anggota Anda sendiri — pembelian, keterlibatan dengan kiriman Anda, dan eksperimen program Anda sendiri — sesuaikan setiap malam. Tidak ada model lintas pelanggan yang dikumpulkan dan tidak ada tolok ukur industri yang disajikan sebagai prediksi: skor Anda menggambarkan bisnis Anda.
Pandangan ke depan dasbor mencetak detailnya pada grafik — proyeksi, bukan komitmen.
Bacaan terkait
Terus jelajahi halaman-halaman yang paling terkait dengan halaman ini.
Keputusan cerdas
Tindakan terbaik berikutnya: siapa, penawaran mana, saluran mana, kapan.
Baca selengkapnya KemampuanConsumer World Model
Teknologi inti di balik setiap keputusan: Model Perilaku yang mempelajari bagaimana anggota Anda benar-benar berperilaku — dilatih per merek pada aliran peristiwa mereka sendiri, dengan verifikasi kejujuran berdasarkan garis dasar yang transparan — ditambah Kembaran Digital yang mensimulasikan apa yang akan mereka lakukan selanjutnya, melatih kampanye (dan opsi untuk tidak melakukan apa pun) sebelum pesan dikirim. Bersama-sama, satu model lengkap dan dinamis dari basis anggota Anda.
Baca selengkapnya KemampuanDasbor
Data pemindaian-ke-penukaran secara real-time sebagai tren KPI, diagnostik saluran, dan panel tindakan terbaik berikutnya berdasarkan aturan + LLM — ditambah kurva retensi berdasarkan kelompok pendaftaran dan prospek pendapatan 14 hari yang jujur tentang proyeksi, bukan komitmen.
Baca selengkapnya KemampuanTujuan Bisnis
Ubah KPI yang diatur menjadi tujuan operasional yang bertanggung jawab kepada seseorang. Uraikan satu target pada satu pohon induk-anak di dua sumbu — waktu (tahun → kuartal → bulan) dan organisasi (perusahaan → wilayah toko → toko) — lalu biarkan data aktual bergulir secara otomatis dari pesanan nyata dengan kaliber yang sama seperti yang terbaca di dasbor Anda, dengan status merah/kuning/hijau, proyeksi kecepatan, dan peringatan saat tujuan melenceng dari jalur.
Baca selengkapnya KemampuanSoTag untuk Slack
Agen Slack yang menyerahkan angka yang diatur dan diaudit ke Claude dalam thread: pemindaian anomali harian + pengiriman kupon yang disetujui manusia. Akses awal.
Baca selengkapnya KemampuanSoClaw — Rekrut karyawan AI Anda
Rekrut karyawan AI untuk program loyalitas Anda — agen otonom yang masing-masing memiliki pekerjaan nyata: Manajer Loyalitas yang memenangkan kembali pelanggan yang berisiko, Manajer Pesanan yang membersihkan antrian penerimaan dan peninjauan pesanan, Manajer Risiko yang melindungi poin dari penipuan, dan Manajer Pemasaran yang mengubah tujuan menjadi kampanye yang siap. Masing-masing menangani satu kasus dalam satu waktu dalam batasan yang Anda tetapkan dan mencatat setiap keputusan; Anda mengelolanya seperti tim dengan tujuan, anggaran, tugas, dan umpan balik. Nonaktif secara default, dibatasi, dapat dijeda secara instan. Akses awal.
Baca selengkapnya