SocialHub.AI
Coba CWMJadwalkan Demo
Sumber Daya · Video

Lihat Platform dalam Aksi

Tur produk, penjelasan, dan kisah dari SocialHub.AI — jelajahi Consumer World Model, rekan kerja AI, dan siklus pemasaran lengkap.

Kunjungi saluran YouTube kami ↗

Kunjungi saluran kami untuk rilisan terbaru.

Video terbaru

Consumer World Model — Dari Pendiri & CEO Kami

Bill Huang, pendiri dan CEO Socialhub.AI, tentang mengapa kami membangun Consumer World Model. Model bahasa belum pernah bertemu konsumen Anda — model tersebut menulis pesan yang indah tetapi tidak tahu siapa yang akan membeli atau akan pergi. Analisis lama meratakan setiap pelanggan menjadi beberapa rata-rata. Jadi kami membangun model yang belajar dari perilaku nyata dalam urutan waktu — setiap kunjungan, setiap pesanan — dilatih pada 50 juta anggota dan 890 juta catatan perilaku, dan terus meningkat secara rekursif: hasilnya kembali ke model setiap hari, sehingga model bulan ini mengalahkan model bulan pertama. Tayangkan hari ini dengan lebih dari 50 merek global di lebih dari 12 negara, menjangkau lebih dari 400 juta konsumen, dibangun dengan SAP sebagai mitra. Sebuah foto memberi tahu Anda di mana konsumen pernah berada; sebuah model dunia memberi tahu Anda ke mana mereka akan pergi.

Buka & bagikan →

Jelajahi perpustakaan video

Tur produk, penjelasan, dan kisah-kisah menarik. Rilis terbaru ditampilkan terlebih dahulu.

28 video

Consumer World Model — Dari Pendiri & CEO Kami

Bill Huang, pendiri dan CEO Socialhub.AI, tentang mengapa kami membangun Consumer World Model. Model bahasa belum pernah bertemu konsumen Anda — model tersebut menulis pesan yang indah tetapi tidak tahu siapa yang akan membeli atau akan pergi. Analisis lama meratakan setiap pelanggan menjadi beberapa rata-rata. Jadi kami membangun model yang belajar dari perilaku nyata dalam urutan waktu — setiap kunjungan, setiap pesanan — dilatih pada 50 juta anggota dan 890 juta catatan perilaku, dan terus meningkat secara rekursif: hasilnya kembali ke model setiap hari, sehingga model bulan ini mengalahkan model bulan pertama. Tayangkan hari ini dengan lebih dari 50 merek global di lebih dari 12 negara, menjangkau lebih dari 400 juta konsumen, dibangun dengan SAP sebagai mitra. Sebuah foto memberi tahu Anda di mana konsumen pernah berada; sebuah model dunia memberi tahu Anda ke mana mereka akan pergi.

Buka & bagikan →

Siklus Lengkap — Satu Pemasar, Satu Kampanye Lengkap

Ikuti satu manajer pemasaran melalui kampanye lintas batas yang lengkap. Dimulai dengan audiens bernilai tinggi dan pemahaman Model Dunia Pelanggan tentang siapa sebenarnya orang-orang ini, kemudian kampanye iklan yang dibangun di operator dengan pembagian Google/Meta 40/60. Anggota baru datang, dan satu tujuan bisnis yang diketik menjadi kampanye lengkap — audiens, jadwal, email dan kirim, langsung sebagai komponen di kanvas, dengan EDM bermerek dan ilustrasi utama yang sudah ada. Sebelum satu dolar pun dikeluarkan, setiap varian A/B diuji coba terhadap kembaran digital anggota: simulasikan terlebih dahulu, lalu belanjakan. Perilaku mengalir kembali ke model, pesanan mendorong Tindakan Terbaik Berikutnya per pelanggan, dan anggota yang melewati garis churn masuk ke antrian pemulihan secara otomatis — satu rencana per orang, dengan peningkatan inkremental 23% yang diukur terhadap kelompok kontrol, bukan tebakan. Kemudian dia meninjau seluruh kampanye hanya dengan bertanya. Tumpukan Anda tetap menjadi tumpukan Anda — yang berubah adalah keputusan di baliknya: dari operasi segmen hingga keputusan tingkat pelanggan. Narasi bahasa Inggris, tangkapan produk nyata.

Buka & bagikan →

SocialHub.AI untuk SAP — Kampanye lintas batas yang lengkap, dari audiens hingga ulasan.

Ikuti seorang manajer pemasaran melalui kampanye lintas batas yang lengkap: mulai dengan audiens bernilai tinggi yang disinkronkan dari Emarsys dan analisis Model Dunia Pelanggan, kemudian buat kampanye iklan Google/Meta dengan pembagian 40/60 di Joule dengan satu permintaan. Anggota baru datang, dan satu tujuan bisnis menghasilkan kampanye lengkap — audiens, jadwal, email, dan pengiriman muncul langsung di kanvas, dengan EDM bermerek dan ilustrasi yang disiapkan oleh AI. Kembaran digital mensimulasikan sebelum pengeluaran, dan kampanye kembali ke Emarsys untuk eksekusi normal. Perilaku mengalir kembali ke Model Dunia Pelanggan, pesanan mendorong Tindakan Terbaik Berikutnya per pelanggan, dan anggota yang melewati ambang risiko churn secara otomatis masuk ke antrian pemulihan — satu rencana per orang, dengan peningkatan inkremental nyata 23% yang diukur terhadap kelompok kontrol. Terakhir, tinjau kampanye langsung di Joule. SAP tetap menjadi SAP dan Emarsys tetap menjadi Emarsys; keputusan di baliknya berubah dari operasi segmen menjadi keputusan tingkat pelanggan. Cuplikan produk asli, narasi berbahasa Mandarin.

Buka & bagikan →

Pergeseran Upaya Memenangkan Kembali Anggota — Pahami dan menangkan kembali setiap anggota

Setiap tahun, 20–30% anggota mendekati risiko berhenti berlangganan — enam hingga sembilan juta orang perlu dibujuk kembali, karena berbagai alasan: layanan buruk, sensitivitas harga, atau sekadar pindah rumah. Mengirimkan kupon yang sama kepada semua orang tidak akan berhasil. Ketika Consumer World Model mengidentifikasi risiko berhenti berlangganan, sistem secara otomatis mengantrekan anggota untuk dibujuk kembali. Beberapa karyawan AI mengikuti Keterampilan yang telah dikonfigurasi dan prosedur operasi standar dalam batasan masing-masing, mendiagnosis penyebabnya, dan membuat satu rencana per orang: secara otomatis memberikan layanan dan upaya membujuk kembali, menyerahkan kasus tersebut kepada seseorang jika informasi tidak mencukupi, atau tidak mengambil tindakan apa pun jika anggota kemungkinan akan kembali. Cuplikan produk nyata mengikuti ketiga cabang; kelompok kontrol mengukur pengeluaran tambahan yang sebenarnya. Narasi dalam bahasa Mandarin.

Buka & bagikan →

Penjualan Ritel Berbasis AI — Dari aset anggota hingga penjualan nyata di toko

Saat pasar menyesuaikan diri, persediaan tertahan di saluran distribusi alih-alih menjadi botol yang dibuka oleh konsumen. Kantor pusat memiliki 30 juta anggota, tetapi toko-toko masih menunggu pelanggan yang datang langsung. Anggota memilih toko lokal dan memesan di dekatnya; toko-toko melihat pemberitahuan CWM untuk anggota yang ditugaskan, memicu kontak dalam satu klik, merencanakan acara mencicipi VIP di toko, dan mengukur penjualan aktual dengan pemindaian QR pembukaan botol. Intelijen konsumen di kantor pusat menjadi kemampuan penjualan yang dapat digunakan oleh setiap karyawan toko. Peluang saat ini juga mencakup pelanggan bisnis: integrasi data VOC mengungkapkan bahwa seorang pembeli korporat baru-baru ini memesan konferensi mitra, sehingga AI mengidentifikasi permintaan baijiu acara tersebut sebelumnya dan secara proaktif melakukan kontak. Cuplikan langsung dari meja kerja manajer toko, narasi berbahasa Mandarin.

Buka & bagikan →

Suplemen: Langkah yang Tepat untuk Setiap Pelanggan

Untuk merek suplemen DTC di mana setiap diskon yang tidak perlu berasal dari margin tipis, mesin Next Best Action yang menguntungkan membaca lima sinyal per anggota — kedekatan pembelian, risiko kehilangan pelanggan, sensitivitas harga, tingkat nilai, niat — kemudian memberi skor lima langkah (Tunggu / Pengingat / Penawaran / Paket / Layanan) berdasarkan kontribusi yang diharapkan, bukan berdasarkan mana yang paling mudah untuk ditutup. Lima pelanggan dengan sinyal "siap membeli" yang sama mendapatkan lima jawaban yang berbeda — Sarah dibiarkan saja, Maria pengingat gratis, James paket untuk membangun keranjang belanja, Linda dorongan, David kredit layanan — sehingga tidak ada diskon yang pernah terbuang sia-sia. Setiap opsi diberi skor langsung di halaman anggota sendiri: perkiraan perencanaan berdasarkan ekonomi unit riil, tidak pernah dibesar-besarkan menjadi peningkatan yang terbukti.

Buka & bagikan →

Socialhub.AI untuk SAP Emarsys

Maya menjalankan pemasaran di merek ritel yang berkembang pesat di SAP Emarsys — dengan arahan tegas dari CEO-nya: kurangi biaya agensi, tetapi tetap tingkatkan pembelian ulang. Ini adalah Socialhub.AI untuk SAP Emarsys, lapisan email AI yang berada di atas Emarsys. Maya mendeskripsikan email dalam satu kalimat dan mendapatkan kampanye yang sudah jadi, sesuai merek, dan dipersonalisasi — disapa dengan nama, dengan poin dan kupon anggota sendiri. Blok Product Grid dan Coupon mengambil produk, harga, dan penawaran langsung dari katalog Shopify dan SocialHub CDP — data anggota, pesanan, dan rekomendasi mengisi setiap blok. Satu klik mendorong kampanye yang sudah jadi kembali ke Emarsys sebagai draf, dengan ID kampanyenya sendiri: Emarsys tetap menjadi mesin penggeraknya. Pelacakan bawaan dan SDK yang ringan memberikan true atribusi di seluruh pembukaan, klik, kunjungan, dan pembelian, serta skor niat pembelian untuk setiap anggota yang memberikan Maya kampanye berikutnya untuk dijalankan. Semua itu berjalan melalui SAP Joule, yang didukung oleh data CRM dan ERP. Prediksi. Personalisasi. Buat. Bertindak — di dalam mesin yang sudah ia jalankan.

Buka & bagikan →

Tujuan Bisnis: Tetapkan Target, Uraikan, Lacak Hingga Selesai

Yunshang, sebuah jaringan toko pakaian, menetapkan satu tujuan besar — ​​GMV tahunan sebesar enam puluh juta. Namun, sebuah number di dinding tidak menjawab siapa pun. Inilah Tujuan Bisnis: tetapkan target pada KPI yang diatur, lalu uraikan menjadi dua bagian dalam satu pohon — berdasarkan waktu (tahun → kuartal → bulan, dengan Q4 mencakup puncak 11.11 dan akhir tahun) dan berdasarkan organisasi (seluruh perusahaan → wilayah toko → setiap toko). Setiap tujuan melacak metrik yang sama yang digunakan dasbor Anda; angka aktual secara otomatis terakumulasi dari pesanan nyata — toko ke wilayah, bulan ke kuartal, kuartal ke tahun — dengan warna merah/kuning/hijau dan proyeksi kecepatan yang menunjukkan sekilas toko mana yang tertinggal, dan peringatan saat tujuan tidak mencapai target. Termasuk panduan produk langsung — papan tujuan dan pohon hierarki yang terakumulasi di aplikasi sebenarnya. Tersedia dalam bahasa Inggris dan Mandarin.

Buka & bagikan →

Pusat Perbelanjaan: Loyalitas Lintas Penyewa dalam Aksi

Sebuah pusat perbelanjaan berhenti menjadi pemilik properti dan mulai mengelola konsumen bersama dengan para pedagangnya — melalui satu jaringan loyalitas lintas penyewa. Ikuti May, yang baru tiba di Hong Kong, dan temannya Sarah, dari awal hingga akhir: pindai untuk bergabung, dapatkan poin dari struk belanja toko mana pun, tukarkan hadiah, undang teman agar keduanya mendapatkan poin, tanyakan kepada asisten anggota tentang acara yang sedang berlangsung, ambil kupon, dan bahkan buat kunci pribadi untuk menghubungkan keanggotaan ke Claude Code. Kemudian lihat mesin di baliknya — terminal penukaran pedagang (pindai atau ketik kode, bahkan pada sinyal lemah), dasbor toko swalayan, jaringan anggota lintas pedagang dan model perilaku, serta upaya untuk mendapatkan kembali pelanggan. Dan dari sisi operator — float dengan nilai tersimpan dan batasan yang ketat, penyelesaian akhir bulan dengan rekonsiliasi tiga kunci POS, matriks kupon AI, dan kepatuhan sebagai fondasinya. Dari pengumpulan sewa hingga nilai seumur hidup — mengubah kunjungan pelanggan menjadi loyalitas. Tersedia dalam bahasa Inggris dan 粵語 (Kanton).

Buka & bagikan →

Pustaka Keterampilan Perusahaan: Berhenti Berimprovisasi. Jalankan Buku Panduan Anda.

Pukul 11:47 pada Selasa malam, Maya meninggalkan keranjang belanja senilai $86 — dan pertanyaannya adalah apa yang dilakukan agen AI Anda selanjutnya. Mengimprovisasi kupon dan mengajarinya bahwa pergi begitu saja akan menguntungkan? Jawaban Flash adalah Perpustakaan Keterampilan: langkah terbaik Anda yang ditulis sebagai aset terkelola — pemicu, status Model Dunia Konsumen yang diperlukan, daftar izin alat, langkah-langkah tepat, dan aturan ketat yang diberlakukan oleh verifikator yang dapat diperiksa mesin. Tur konsol Skill langsung: siklus hidup yang diatur (draf → terverifikasi → diterbitkan, persetujuan orang kedua, silsilah versi, penghentian yang dihormati runtime secara instan), 31 skill bawaan di enam tahap siklus hidup, kemudian penyimpanan ujung ke ujung Maya — tangga tiga langkah Pemulihan Pengabaian Keranjang, di mana insentif hanya dapat muncul pada langkah ketiga, setiap sentuhan membaca ulang garis waktu, dan kait evaluasi menilai skill berdasarkan metrik yang diatur, bukan perasaan. Penilaian di tempat penilaian seharusnya; aturan di tempat aturan seharusnya.

Buka & bagikan →

Arsitektur Socialhub.AI, Ujung ke Ujung

Seluruh platform dalam satu peta — tiga lapisan. Di bagian atas, aplikasi yang memenuhi kebutuhan pelanggan Anda di seluruh siklus hidup: akuisisi, aktivasi, pertumbuhan, retensi, loyalitas. Di tengah, dua otak yang bekerja bersama: otak besar (LLM) yang bernalar, menulis, dan merencanakan, dan otak kecil (Consumer World Model) yang mempelajari pola setiap pelanggan dari data pihak pertama Anda sendiri dan memprediksi langkah selanjutnya — terhubung oleh tautan saraf, di mana otak kecil menjadi landasan bagi otak besar dan otak besar mengubah prediksi menjadi kata-kata dan keputusan. Di bagian bawah, fondasi data pihak pertama yang teratur yang mendukung keduanya. Bagian pertama menjelaskan setiap lapisan dan fungsinya; bagian kedua mengikuti kisah nyata upaya merebut kembali pelanggan — Mia, diam selama 87 hari — saat data mengalir selangkah demi selangkah melalui diagram: peristiwa waktu nyata, skor churn, pendaftaran otomatis, strategi agen, pengiriman satu lawan satu, dan atribusi penolakan yang jujur ​​— kemudian kembali untuk pelatihan ulang. Jangan menebak — ketahui. Tersedia dalam bahasa Inggris dan Mandarin.

Buka & bagikan →

Diskon Cerdas: Diskon Berbeda untuk Pelanggan Berbeda

Kupon 20% secara menyeluruh berhasil — penjualan meningkat — tetapi sebagian besar kupon tersebut jatuh ke orang-orang yang memang akan membeli. Flash mengajukan pertanyaan yang lebih baik: siapa sebenarnya yang membutuhkan diskon? Model perilaku menilai kedekatan pembelian setiap anggota secara langsung (80.119 yang sudah hampir membeli tidak mendapatkan diskon), tag yang telah ditetapkan menilai sensitivitas diskon, dan tangga tersebut terbentuk dengan sendirinya: tidak ada kupon untuk niat tinggi, 10% untuk mereka yang masih ragu-ragu dan sensitif terhadap kupon, 20% hanya jika nilai seumur hidup membenarkannya. Kembaran digital menguji struktur penawaran sebelum anggaran digunakan; node cabang mengarahkan setiap anggota berdasarkan tag dalam satu kanvas; dan untuk pengambilan keputusan, pekerjakan karyawan AI di kanvas — berikan pengarahan dalam bahasa yang sederhana dan ia akan memilih penawaran setiap anggota dan menulis pesan yang sesuai, dalam batasan anggaran yang ketat, dengan pengecualian di setiap tingkatan sehingga kampanye hanya mengambil kredit untuk penjualan yang dihasilkannya.

Buka & bagikan →

Iklan Berdasarkan Perilaku Nyata: Penargetan, Pengiriman & Siklus Tertutup

Anggaran iklan $50.000 biasanya berarti menebak dua kali — siapa yang akan ditargetkan, dan apa yang terjadi setelah klik. Ini adalah uang yang sama tanpa perlu menebak apa pun. Perilaku yang terekam melatih model dunia pribadi merek: lebih dari 200.000 anggota memiliki prediksi langsung, 80.119 ditandai mendekati pembelian. Prediksi menjadi audiens dalam Segmen — kelompok kedekatan, kemiripan yang menyematkan perilaku — kemudian didorong ke Google dan Meta sebagai daftar Pencocokan Pelanggan yang di-hash dan difilter berdasarkan persetujuan; daftar "jangan jual" tidak pernah disinkronkan. Kembaran digital menguji penawaran sebelum anggaran dikeluarkan. Dan klik sampai ke tujuan: halaman arahan membawa pelacakan SDK dari Flash, sehingga tampilan halaman, sumber UTM, dan perujuk mengalir kembali sebagai perilaku pihak pertama — anonim pada awalnya, dihubungkan ke anggota saat masuk — diukur terhadap kelompok yang tidak melakukan pembelian, melatih ulang model.

Buka & bagikan →

Pelanggan Anda Sedang Berbicara: NPS, Obrolan & Sinyal Perilaku

Setelah kampanye Hari Ibu berakhir, satu pertanyaan tetap ada: bagaimana sebenarnya hasilnya? Pelanggan Anda sudah menjawab — dalam tiga bahasa. Apa yang mereka katakan: survei NPS portal menggabungkan setiap skor ke dalam satu dasbor — promotor, pencela, distribusi lengkap, dan alasan tertulis yang dilampirkan pada setiap tanggapan. Apa yang mereka tanyakan: seorang petugas layanan pelanggan yang berinteraksi langsung dengan anggota menjawab dari akun asli anggota di balik enam gerbang yang tertutup rapat, dan setiap pertanyaan masuk sebagai sinyal umpan balik yang tidak teridentifikasi. Apa yang mereka lakukan: setiap kunjungan, klik, check-in, dan penukaran pada satu timeline anggota, di mana model perilaku membaca pola, memprediksi langkah selanjutnya, dan mengubah pendengaran menjadi saran langkah selanjutnya dengan skor kepercayaan. Tiga bahasa, satu catatan anggota.

Buka & bagikan →

Metrik & Tag yang Telah Ditetapkan: Jawaban di Hari Pertama

Maya baru lima hari menjalankan CRM di merek dengan 197.000 anggota ketika dewan bertanya: berapa banyak anggota yang kita kehilangan — dan siapa tepatnya? Flash menjawab pada hari pertama, karena definisi tersebut disertakan dengan platform. 129 metrik preset di sembilan kategori bisnis pada satu lapisan semantik yang diatur — lencana bersertifikat, kaliber yang dapat disesuaikan, definisi yang dikontrol versi, dan number yang sama di setiap permukaan mulai dari dasbor hingga agen. Dan 29 tag preset — tujuh profil eksklusif ditambah siklus hidup langsung, lengket, dan manual yang terus dievaluasi ulang oleh mesin — yang telah memprofilkan semua 197.550 anggota: 104.945 berisiko. Tiga chip tag membangun audiens untuk mendapatkan kembali anggota, dan metrik peningkatan bersertifikat hanya mengambil kredit untuk pengembalian yang sebenarnya disebabkan olehnya.

Buka & bagikan →

Siapa yang Mengawasi Uang? Tata Kelola Biaya Kampanye

Satu kampanye Hari Ibu di pengecer dengan 20 toko, dan tiga gerbang yang dilalui anggaran kupon $200.000. Otorisasi bertingkat memberi kantor pusat, wilayah, dan toko ruang kampanye mereka sendiri dengan rantai persetujuan mereka sendiri; persetujuan dua langkah meninjau pengeluaran dan mengunci anggaran ke batas atas yang diberlakukan sistem itu sendiri pada saat penerbitan. Kemudian kampanye berjalan: dasbor dalam perjalanan menangkap satu toko yang menghabiskan kuotanya dalam waktu kurang dari tiga hari dan toko lain yang berhenti pada batasnya, pengisian ulang satu klik memindahkan kartu dari cadangan kantor pusat, permintaan Hari Ibu memicu kenaikan darurat yang diaudit dengan tinjauan wajib 24 jam — dan ketika selesai, bagian keuangan mengekspor buku besar biaya lengkap: setiap kartu, setiap toko, setiap tanda tangan.

Buka & bagikan →

Dibangun di atas Flash — Terbuka berdasarkan Desain

Flash bukanlah kotak hitam — ini adalah platform yang Anda bangun, dengan tiga cara masuk ke satu inti yang diatur. Server MCP dengan 70+ alat memungkinkan Claude atau agen Anda sendiri untuk mengoperasikan Flash secara langsung, setiap panggilan diperiksa cakupannya, dijaga, dan dicatat. Sebuah REST API lengkap dengan webhook dan konektor asli — Shopify, Amazon, TikTok Shop, POS/ERP — ditambah kueri tanpa penyalinan ke Snowflake, Databricks, dan Salesforce Data Cloud. Sematkan halaman apa pun ke dalam produk Anda di balik SSO dan SCIM. Perluas model itu sendiri, yang ditampilkan secara langsung di konsol: jelaskan object dalam satu kalimat dan AI akan menyusunnya, definisikan metrik sebagai SQL di atas tampilan yang diatur. Bahkan karyawan AI pun menggunakan keterampilan dan panduan Anda. Setiap pintu memiliki struktur yang sama: kunci yang terlingkup, pengaman yang tertutup karena gagal, satu lapisan metrik bersertifikat, jejak audit lengkap.

Buka & bagikan →

Privasi & Persetujuan, Berdasarkan Konstruksi

Privasi sebagai mesin, bukan halaman di footer. AI menyusun kebijakan Anda menjadi kerangka yang ditinjau dan diberi versi — AI tidak pernah mengarang fakta hukum — dan setiap persetujuan klik anggota terikat pada versi yang dipublikasikan, dengan model persetujuan untuk 94 negara yang terintegrasi. Mengatakan tidak hanya dengan satu klik: berhenti berlangganan dihormati di mana pun, pusat preferensi, dan Kontrol Privasi Global dipatuhi secara otomatis. Hak anggota berjalan di atas rel — ekspor DSAR, penghapusan hingga ke embedding model pada hari nol, retensi yang benar-benar menghapus, nama disamarkan sebelum teks apa pun mencapai model bahasa, dan setiap tampilan data pribadi dicatat.

Buka & bagikan →

Pemasaran Toko & Lokasi: Jangkau Anggota di Dekat Toko Anda

Pemasaran lokasi yang dilakukan dengan benar: SDK yang ringan di dalam aplikasi Anda sendiri, di balik merek Anda dan layar persetujuan Anda — Flash tidak pernah melacak siapa pun dari luar. Setiap toko menjadi pagar geografis dengan radiusnya sendiri dalam meter, dan ponsel setiap anggota diam-diam mengawasi dua puluh pagar terdekat, selalu diperbarui. Melintasi salah satunya akan tercatat sebagai perilaku pihak pertama — dimasuki atau berlama-lama — diduplikasi, dibatasi laju, tidak pernah berupa koordinat mentah; Kampanye dan perjalanan pelanggan dipicu di dekat toko seperti perilaku lainnya, dengan peningkatan yang terbukti.

Buka & bagikan →

Loyalitas, di Saku Anggota Anda

Tur modul loyalitas, dipandu oleh portal yang dipegang anggota Anda: bangun setiap layar sebagai blok dengan AI dan publikasikan tanpa pengembang, lalu jelajahi sisi anggota — tingkatan dan keuntungan, buku besar poin yang transparan, pusat perbelanjaan hadiah, dompet kupon, rujukan, media sosial dan UGC, program duta, kartu stempel, kartu akses dompet, pelaporan mandiri pesanan pasar, Layanan Konsierge Loyalitas, dan kunci MCP hanya baca yang dibuat anggota untuk AI pribadi mereka.

Buka & bagikan →

Integrasi Aplikasi Tanpa Salinan & Perusahaan

Integrasi tanpa salinan. Kueri tanpa salinan Snowflake, Databricks, Salesforce Data Cloud dan Delta Sharing tempat data berada — kueri langsung, tanpa ETL, tanpa salinan permanen — melalui siklus lima langkah yang teratur: pilih data, periksa pengeluaran terlebih dahulu, kueri gudang data, simpan hanya snapshot sementara, catat biaya dalam log audit. Konektor perusahaan — Shopify poin terverifikasi, Amazon & TikTok Shop, POS/ERP/OMS melalui satu API yang teratur, tanda terima yang diperiksa kecurangan — menempatkan semuanya pada satu catatan pelanggan terverifikasi di balik lapisan semantik.

Buka & bagikan →

Putuskan: Strategi, Analisis & Wawasan

Tiga cara Flash membaca bisnis Anda, semuanya pada satu lapisan semantik yang teratur sehingga mereka tidak akan pernah berbeda pendapat. Analitik: dasbor langsung dengan metrik bersertifikat, radar perilaku, dan saran AI — saluran Engage menandai hambatan tersendiri. Wawasan, ditampilkan secara langsung: pertanyaan yang diketik dalam bahasa sederhana — bagaimana bisnis bulan ini? — dijawab dari metrik bersertifikat dengan langkah selanjutnya yang disarankan, kemudian disimpan ke umpan analitik pribadi dalam satu klik, dapat diekspor sebagai Markdown atau HTML. Strategi: MarPro, analis riset AI — sebuah analisis mendalam yang ditampilkan dari awal hingga akhir: pohon masalah, riset paralel, 53 fakta bersumber, tujuh bab, gerbang kualitas G-Eval, dan laporan tingkat dewan direksi dengan 11 sumber yang dikutip. Narasi bahasa Inggris dengan subtitle yang terintegrasi.

Buka & bagikan →

Satu Kalimat. Satu Kampanye.

Sampaikan tujuan Anda kepada AI dengan kata-kata sederhana — raih kembali anggota yang berhenti berlangganan dengan kupon 15%, email plus pemberitahuan, nada hangat — dan saksikan Flash menyusun kampanye sebenarnya: jenis, audiens yang ditentukan berdasarkan data langsung, penawaran, saluran, sebagai draf yang dapat diedit yang tidak pernah dikirim tanpa Anda. Email tiba dalam bentuk tertulis dan ditampilkan dengan gaya merek Anda dari Brand Center, perkiraan audiens secara langsung, kembaran digital melatih pengiriman, tata kelola kupon menjaga anggaran, dan Track mengukur semuanya dalam satu kalender.

Buka & bagikan →

Capture: CDP yang Siap AI

Tanyakan pada CDP tradisional berapa GMV bulan lalu dan Anda akan mendapatkan tiga jawaban; arahkan AI ke tabel mentah dan AI tersebut pasti salah. Capture adalah CDP yang siap AI: setiap titik kontak ditangkap secara langsung pada skala 200 juta+ anggota, kemudian — bagian yang sulit — lapisan semantik yang diatur di atasnya: ontologi bisnis, tag yang diatur, dan metrik bersertifikat yang didefinisikan sekali pada satu mesin. Agen bertanya pada lapisan tersebut dan mendapatkan jawaban bersertifikat, setiap konsumen membaca number yang sama, dan tata kelola serta persetujuan dibangun di dalamnya, bukan ditambahkan kemudian.

Buka & bagikan →

Apa itu Consumer World Model?

Apa itu Consumer World Model: model perilaku multi-pakar yang dipelajari dari 55 juta anggota dan 890 juta perilaku, kemudian dilatih secara pribadi untuk setiap merek — Model Perilaku mempelajari masa lalu, Kembaran Digital melatih masa depan. Di dalamnya, sejumlah pakar domain kecil digabungkan oleh gerbang yang dipelajari yang mengalahkan model gabungan tunggal di setiap arena. Video tersebut memetakan 23 kemampuannya di delapan keluarga — apa yang dimenangkan oleh armada, apa yang tetap dengan ML klasik, dan apa yang terbagi berdasarkan domain — kemudian membahas dua kasus dari awal hingga akhir: memenangkan kembali VIP yang berhenti berlangganan, dan mengkonversi audiens yang akan membeli. Dan satu aturan jujur: jika tidak dapat mengalahkan standar dasar, itu tidak akan pernah diluncurkan.

Buka & bagikan →

Kenali Keluarga So: Rekan AI tentang Data yang Diatur

Tiga rekan AI, satu lapisan data yang diatur. SoCode menarik angka bersertifikat ke IDE Anda dan mengubahnya menjadi perangkat lunak yang berfungsi — data yang diatur masuk, dasbor dan presentasi keluar. SoTag menjadikan Slack ruang kerja bersama untuk manusia dan agen: sesi nyata yang direkam di mana peringatan GMV -61% didiagnosis secara langsung dan jujur. SoMe memberi setiap anggota koneksi AI pribadi — buat kunci dari portal, periksa poin, tukarkan hadiah, tanpa perlu campur tangan manusia.

Buka & bagikan →

Karyawan AI: Pergeseran Win-Back

Tur konsol Win-Back langsung: pembatas yang Anda tetapkan sekali (penolakan, penanggulangan keluhan, batasan uang, tombol pemutus), karyawan AI dengan anggaran dan tujuan, dan antrean tugas mereka. Kemudian sesi agen nyata dalam lima langkah — memulai, menganalisis pelanggan tetap senilai $46.000 yang tiba-tiba berhenti, memutuskan hadiah kejutan senilai $20, mengujinya pada 188 kembaran digital, bertindak — dan ketika pengiriman terhambat, ia menyerahkan barang tersebut kepada manusia dalam antrean "Membutuhkan Anda", setiap langkah tercatat.

Buka & bagikan →

Temukan Pembeli, Bangun Audiens, Otomatiskan Kampanye

Consumer World Model telah mendeteksi 80.000 anggota yang hampir melakukan pembelian. Saksikan produk langsung mengubah sinyal tersebut menjadi audiens dalam hitungan detik, uji penawaran pada kembaran digital, dan luncurkan kampanye otomatis yang telah dilatih — semuanya sebelum makan siang.

Buka & bagikan →

Ingin Panduan Langkah demi Langkah?

Pesan demo langsung dan lihat Consumer World Model pada kasus penggunaan Anda sendiri.

Jadwalkan Demo