SocialHub.AI
Consumer World Model · melatih masa depan

Kembar Digital.

Latih kempen sebelum realiti menjalankannya.

Setiap penghantaran ialah eksperimen ke atas pelanggan sebenar. Kembar ini membolehkan anda menjalankannya pada model terlebih dahulu.

Kembar digital mengambil model tingkah laku dan menjalankannya : kempen anda dimainkan terhadap setiap ahli — dan, secara selari, kontrafaktual sengaja tidak melakukan apa-apa. Ahli demi ahli, digabungkan menjadi ramalan perbezaan yang jujur, dikalibrasi terhadap realiti yang ditangguhkan. Sebelum satu mesej pun keluar.

Draf kempen anda

khalayak · tawaran · masa

Disimulasikan: hantarkannya

model ini memainkan setiap ahli ke hadapan di bawah kempen

Simulasi: jangan buat apa-apa

ahli yang sama, dimainkan ke hadapan tanpa disentuh

Perbezaan yang dijangkakan

dengan yakin · dikalibrasi terhadap realiti yang ditangguhkan

Mengapa mensimulasikan

Cara paling mahal untuk menguji kempen adalah dengan menghantarnya.

Ujian A/B membelanjakan ahli sebenar

Eksperimen langsung adalah standard emas — tetapi setiap cabang adalah ahli sebenar yang mendapat rawatan sebenar, dan varian yang buruk mempunyai kos sebenar. Triaj simulasi terlebih dahulu, jadi ujian langsung dibelanjakan untuk soalan yang patut diuji.

“Berbanding dengan apa?” ​​tidak dijawab

Kempen yang "menjana $50K" mungkin telah menjana $45K dengan sendirinya. Kembar sentiasa menjalankan kontrafaktual tidak berbuat apa-apa, jadi number yang anda lihat ialah perbezaannya — satu-satunya number yang penting.

Intuisi tidak berskala kepada segmen

Anda boleh meneka bagaimana seorang ahli bertindak balas. Tiada siapa yang dapat meneka bagaimana lima puluh ribu ahli berbeza bertindak balas terhadap tawaran yang sama. Model memainkannya secara individu dan menambahkannya dengan jujur.

Di bawah hud

Bagaimana latihan sebenarnya dijalankan.

Latihan bukanlah purata yang besar — ​​ia adalah pangkalan ahli anda yang dimainkan ke hadapan seorang ahli pada satu masa. Model tingkah laku sudah mengetahui rentak setiap ahli; kembar bertanya, ahli demi ahli: dengan kempen ini, bagaimana rupa tingkah laku seterusnya? Dan tanpanya?

Dua niaga hadapan diagregatkan secara jujur ​​— segmen yang terlalu kecil untuk dipercayai ditindas dan bukannya diratakan menjadi fiksyen — dan perbezaan antara cabang adalah ramalan. Tukar tuas dan jalankan sekali lagi: khalayak, tawaran, saluran, masa atau keputusan untuk menghantar sama sekali.

khalayaktawaransaluranmasa penghantarankekerapantidak berbuat apa-apa

Penggerak latihan boleh berbeza-beza — termasuk yang paling dilupakan oleh alat: tidak menghantar.

1
Pilih pelan

khalayak, tawaran, saluran, masa — draf sebenar, bukan hipotesis

2
Buatlah Fork

satu lengan mendapat kempen; lengan cermin disenyapkan secara sengaja

3
Maju ke hadapan

model memainkan tingkah laku setiap ahli seterusnya, dalam kedua-dua belah pihak

4
Agregatkan dengan jujur

gulungan membawa keyakinan; Segmen yang terlalu kecil ditindas, tidak dilicinkan

5
Baca perbezaannya

kempen tolak senyap — satu-satunya number yang berbaloi untuk diputuskan

Apa yang dilakukannya

Tiga cara untuk bertanya kepada kembar "bagaimana jika?"

01

Kempen pra-penerbangan

Sebelum menghantar, mainkan draf tersebut dengan model pangkalan anda dan baca perbezaan yang dijangkakan berbanding senyap. Hantarkannya, betulkannya atau langkaukannya — bermaklumat, bukan berharap.

02

Bandingkan pilihan

Dua tawaran, tiga khalayak, minggu ini atau seterusnya — jalankan varian melalui pangkalan simulasi yang sama dan lihat yang mana berbaloi untuk ujian langsung. Kembar itu menyempit; eksperimen langsung yang menentukan.

03Akses awal

Tanya kembar penyelidikan anda

Kembar ahli yang tidak dikenal pasti, berasaskan profil pihak pertama yang sebenar, yang boleh anda ajukan soalan: reaksi konsep, pra-ujian tinjauan, pembingkaian mesej — panel penyelidikan sentiasa aktif yang tidak pernah membosankan. Keputusan kembali diagregatkan dengan label keyakinan, tidak pernah sebagai suara individu.

Penentukuran

Latihan yang boleh anda percayai — kerana ia dinilai berdasarkan realiti.

Simulasi hanya berguna jika ia jujur ​​tentang betapa bagusnya ia. Ramalan kembar disemak secara berterusan terhadap realiti yang ditangguhkan — hasil sebenar yang tidak pernah dilihat oleh model — dan setiap number yang ditunjukkannya membawa penentukuran itu bersamanya.

Di mana data anda tidak dapat menyokong jawapan — segmen yang terlalu kecil, tingkah laku yang terlalu baharu — kembar itu mengatakannya dan berdiam diri. Ia akan memberitahu anda isyarat tidak mencukupi sebelum ia menceritakan kisah kepada anda. Dan simulasi tidak pernah menggantikan eksperimen langsung; ia menentukan eksperimen mana yang patut dijalankan.

Latihkembar meramalkan kesan kempensebelum dihantar
Jalankankempen sebenar tamat — selalunya dengan penangguhan langsungrealiti
Gredramalan vs. apa yang sebenarnya berlaku, pada data yang tidak pernah dilihat oleh modelheld-out
Kalibrasi semulajurang memberi maklum balas; Latihan seterusnya lebih tajamsetiap kitaran

Model yang dijalankannya ialah model separuh dunia yang terpelajar — Model Tingkah Laku →

Kembar penyelidikan

Akses awal

Panel penyelidikan yang tidak pernah membosankan — berasaskan ahli sebenar anda.

Sesiapa sahaja boleh meminta chatbot untuk "berpura-pura menjadi pembeli berusia 34 tahun." Itulah persona — stereotaip dengan nama. Kembar penyelidikan adalah berbeza: ia berasaskan profil ahli sebenar program anda yang dinyahkenal pasti — rentak pembelian sebenar, campuran kategori sebenar, corak penglibatan sebenar — jadi jawapannya mencerminkan asas anda, bukan pelanggan purata internet.

Ajukan soalan kepada panel sepertimana anda memberi taklimat kepada agensi penyelidikan: reaksi terhadap konsep, daya tarikan tawaran, pembingkaian mesej, tinjauan yang anda ingin uji terlebih dahulu sebelum membelanjakan muhibah ahli sebenar untuknya. Jawapan akan kembali dalam beberapa minit, diagregatkan merentasi panel — latihan untuk penyelidikan, cara simulator itu merupakan latihan untuk kempen.

reaksi konsepdaya tarikan tawaranpembingkaian mesejpra-ujian tinjauan

Landasan yang dilaluinya

Dikeluarkan identiti dua kali

kembar dibina hanya daripada bahagian profil yang disenaraikan dibenarkan dan dinyahkenal pasti — identiti tidak pernah memasuki panel

Agregat sahaja

keputusan dilaporkan merentasi panel dengan penekanan di bawah ambang sampel — tidak pernah sebagai suara ahli individu

Had keyakinan

soalan peringkat konsep dihadkan pada keyakinan rendah mengikut reka bentuk — panel memaklumkan penilaian, ia tidak menggantikan pengesahan

Semakan keruntuhan & penjimatan

panel diuji secara berterusan untuk merudum menjadi satu suara atau memberitahu penanya apa yang mereka ingin dengar

Di mana ia sesuai

Triaj berkembar. Eksperimen yang memutuskan. Ketidakhadiran membuktikan.

Simulasi tidak menggantikan pengukuran langsung — ia menjadikan pengukuran langsung mampu milik dengan membelanjakannya hanya di tempat yang penting. Tiga instrumen, tiga kerja:

Kembar digitalUjian A/B langsungKumpulan penangguhan
Sebelum penghantaran. Tiada kos yang nyata; mengecilkan banyak pilihan kepada beberapa.Semasa penghantaran. Membelanjakan ahli sebenar; memutuskan antara finalis.Selepas penghantaran. Ahli yang tidak disentuh membuktikan peningkatan itu nyata.
Jawapan: idea manakah yang patut diuji?Jawapan: varian manakah yang sebenarnya menang?Jawapan: adakah kempen ini mengatasi tanpa melakukan apa-apa — benar-benar?

Flash menjalankan ketiga-tiganya — Eksperimen & A/B →

Apa yang kembar tidak akan beritahu anda

  • Hasil terjamin number. Ramalan membawa keyakinan, dan keyakinan adalah sebahagian daripada jawapannya.
  • Apa-apa sahaja tentang segmen yang terlalu kecil untuk menyokong anggaran yang jujur ​​— ia disekat, tidak dilicinkan.
  • Suara atau masa depan ahli individu. Kembar dan pelancaran hanya melaporkan secara agregat.
  • Bahawa anda boleh melangkau pengukuran. Latihan memilih apa yang patut diuji; realiti masih mendapat kata putus.

Jika alat simulasi menjanjikan anda kepastian, ia menggambarkan pemasarannya, bukan matematiknya.

Ramalan pra-penerbangan muncul di tempat kempen dibina — dengan fakta balas sentiasa dilihat.

Bacaan berkaitan

Teruskan meneroka halaman yang paling berkaitan dengan yang ini.

Nod gelung

Keputusan pintar

Tindakan terbaik seterusnya: siapa, tawaran mana, saluran mana, bila.

Baca lebih lanjut
Keupayaan

Papan Pemuka

Data imbasan-ke-penebusan masa nyata sebagai trend KPI, diagnostik corong dan panel tindakan terbaik seterusnya peraturan + LLM — serta lengkung pengekalan mengikut kohort pendaftaran dan tinjauan pendapatan 14 hari yang jujur ​​tentang menjadi unjuran, bukan komitmen.

Baca lebih lanjut
Keupayaan

Matlamat Perniagaan

Tukarkan sebarang KPI yang dikawal selia menjadi matlamat operasi yang memenuhi kehendak seseorang. Pecahkan satu sasaran pada pokok induk-anak tunggal merentasi dua paksi — masa (tahun → suku → bulan) dan organisasi (syarikat → kawasan kedai → kedai) — kemudian biarkan angka sebenar muncul secara automatik daripada pesanan sebenar pada kaliber yang sama seperti yang dibaca oleh papan pemuka anda, dengan status merah / kuning / hijau, unjuran rentak dan amaran sebaik sahaja matlamat tersasar daripada landasan.

Baca lebih lanjut
Keupayaan

SoTag untuk Slack

Ejen Slack yang mengawal selia, mengaudit nombor ke Claude dalam thread: imbasan anomali harian + penghantaran kupon yang diluluskan oleh manusia. Akses awal.

Baca lebih lanjut
Keupayaan

SoClaw — Upah pekerja AI anda

Upah pekerja AI untuk program kesetiaan anda — ejen autonomi yang setiap satunya memegang tugas sebenar: Pengurus Kesetiaan yang memenangi semula pelanggan berisiko, Pengurus Pesanan yang mengosongkan barisan resit dan semakan pesanan, Pengurus Risiko yang melindungi mata daripada penipuan dan Pengurus Pemasaran yang menukar matlamat menjadi kempen sedia ada. Setiap satu mengendalikan satu kes pada satu masa dalam had yang anda tetapkan dan merekodkan setiap keputusan; Anda mengurusnya seperti satu pasukan dengan matlamat, bajet, tugasan dan maklum balas. Dimatikan secara lalai, dihadkan, boleh dijeda serta-merta. Akses awal.

Baca lebih lanjut
Keupayaan

Socialhub Harness — masa jalan ejen perusahaan

Model bahasa boleh menerangkan kerja anda; ia tidak boleh melakukannya dengan sendirinya dengan andal — mendasarkan dirinya dalam data anda, menggunakan alatan anda, menjalankan tugas berbilang langkah sehingga selesai, dengan cara yang sama dua kali. Socialhub Harness ialah masa jalan yang menutup jurang tersebut. Setiap AI — daripada pengurus Pemasaran, Kesetiaan dan Risiko anda kepada renjer ahli dan setiap pembantu di sebalik tabir — ialah pelan tindakan berstruktur (model yang mana, konteks yang mana, kemahiran yang mana, alatan yang mana, data yang mana) yang dilaksanakan oleh masa jalan: ia mendasarkan ejen, menyusun kemahirannya kepada langkah-langkah yang teratur, memacu alatan dan mengembalikan hasil yang boleh dihasilkan semula. Dan kerana setiap tindakan dijalankan melalui satu masa jalan, kawalan disertakan dengannya — 40+ pelakon yang ditadbir, satu log peristiwa tambahan sahaja yang dicap dengan ID jalan dan versi pelan tindakan, lima penghadang keselamatan yang sentiasa aktif. Masa jalan ialah apa yang menjadikan AI berfungsi; tadbir urus ialah apa yang membolehkan anda mendapatkan masa jalan bersatu secara percuma.

Baca lebih lanjut

Jalankannya pada model sebelum anda menjalankannya pada ahli anda.

400 juta+
50+
12+