SocialHub.AI
Consumer World Model · เรียนรู้อดีต

รูปแบบพฤติกรรม

เรียนรู้ว่าสมาชิกของคุณประพฤติตนอย่างไร ไม่ใช่วิธีที่กลุ่มบอกว่าควรทำ

เซ็กเมนต์อธิบายสมาชิกจากภายนอก โมเดลเรียนรู้จากการกระทำของตนเอง

โมเดลพฤติกรรมขนาดกะทัดรัดที่ได้รับการฝึกอบรมตามแบรนด์เกี่ยวกับสตรีมกิจกรรมของสมาชิกของคุณ เช่น การเข้าชม การซื้อ คะแนน เปิด การคลิก และประเภทกิจกรรมที่ได้รับการควบคุมหลายสิบประเภท จากลำดับนั้น ระบบจะเรียนรู้ของสมาชิกแต่ละคน และอ่านสดเกี่ยวกับ: การซื้อหรือการหมดอายุ และเมื่อใด หนึ่งรุ่นต่อแบรนด์ ไม่เคยรวมกลุ่ม.

สตรีมกิจกรรมของสมาชิกคนหนึ่ง

เยี่ยมเรียกดูซื้อประเด็นต่างๆเปิดคลิกเยี่ยมซื้อ…
เรียนรู้โดยโมเดล

ลายนิ้วมือ

ใครประพฤติเหมือนใคร

อะไรต่อไป

การซื้อเทียบกับอัตราต่อรองที่หมดอายุ

เมื่อไร

กำหนดเวลา · ชั่วโมงที่ผูกพัน

หนึ่งรุ่นต่อแบรนด์ · ฝึกอบรมเฉพาะกับสมาชิกของคุณเท่านั้น · ไม่เคยรวมกลุ่มกัน

ทำไมต้องเป็นนางแบบ.

คุณสมบัติจะบอกคุณว่าใครเป็นใคร พฤติกรรมบอกคุณว่าพวกเขาจะทำอะไร

กฎเกณฑ์เริ่มล้าสมัย

“ซื้อ 3 เท่าใน 90 วัน” เป็นกฎที่ดีในวันที่คุณเขียน สมาชิกล่องลอย; กฎไม่ได้ โมเดลที่เรียนรู้จะอัปเดตกับทุกเหตุการณ์ แทนที่จะรอให้ใครมาปรับแต่งเกณฑ์ใหม่

ค่าเฉลี่ยซ่อนบุคคล

ค่าเฉลี่ยของกลุ่มบอกว่าสมาชิกชอบสิ่งนี้ซื้อทุกๆ 40 วัน สมาชิกรายนี้ซื้อทุกๆ 12 — หรือ 80 รายการ การคาดการณ์ต่อสมาชิกจะแทนที่การคาดเดาที่มีขนาดเดียวที่เหมาะกับกลุ่ม

Lookalike ต้องการมากกว่าข้อมูลประชากร

“วัยเดียวกันเมืองเดียวกัน” พบคนที่หน้าตาคล้ายกัน ลายนิ้วมือด้านพฤติกรรมจะค้นหาผู้คนที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน เช่น จังหวะการเข้าชม หมวดหมู่ และการตอบกลับที่เหมือนกัน นั่นคือสิ่งที่ทำนายมูลค่า

สิ่งที่มันสร้างขึ้น

สมาชิกทุกคนจะอ่านสดสามครั้ง

01

ลายนิ้วมือพฤติกรรม

การแสดงพฤติกรรมของสมาชิกรายนี้โดยเรียนรู้จากประวัติกิจกรรมทั้งหมดของพวกเขา นี่คือสิ่งที่ทำให้แพลตฟอร์มตอบว่า “มีใครบ้างที่ประพฤติตัวเหมือนสมาชิกที่ดีที่สุดของคุณ?” — เครื่องมือเบื้องหลังกลุ่มผู้ชมที่คล้ายกันและความคล้ายคลึงกันทางพฤติกรรม

02

ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ถัดไป

สำหรับสมาชิกแต่ละคน: โอกาสที่เหตุการณ์ถัดไปจะเป็นการซื้อ และโอกาสที่พวกเขาจะยกเลิกการเป็นสมาชิกแทน — อัปเดตเมื่อมีพฤติกรรมใหม่เกิดขึ้น แสดงบนโปรไฟล์สมาชิก และพร้อมใช้งานสำหรับกลุ่มเป้าหมายและตัวแทนที่ตัดสินใจ

03

ระยะเวลาต่อสมาชิก

จังหวะการซื้อของสมาชิกแต่ละคน — เมื่อถึงกำหนดการซื้อครั้งถัดไปโดยมีกรอบเวลาที่ชัดเจน — และชั่วโมงของวันที่สมาชิกเปิดและคลิกจริง ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเวลาส่ง

มันถูกสร้างขึ้นมาอย่างไร

เล็กอย่างตั้งใจ

นี่ไม่ใช่โมเดลรากฐานขนาดยักษ์ที่อ่านอินเทอร์เน็ตทั้งหมดได้ เป็นโมเดลพฤติกรรมขนาดกะทัดรัด — มีขนาดเล็กโดยเจตนา เพื่อให้ทุกแบรนด์สามารถซื้อเป็นของตัวเองได้: ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลของคุณเพียงอย่างเดียว ได้รับการฝึกอบรมใหม่เมื่อฐานของคุณพัฒนาขึ้น และราคาถูกพอที่จะยืนยันอีกครั้งอย่างต่อเนื่อง แทนที่จะทำไตรมาสละครั้ง

เล็กยังหมายถึง มีความรับผิดชอบ การฝึกอบรมเป็นสิ่งที่กำหนดได้ — ข้อมูลเดียวกันจะสร้างโมเดลเดียวกัน บิตต่อบิต — และทุกๆ โมเดลจะมีการกำหนดเวอร์ชัน ดังนั้นคะแนนใดๆ ของสมาชิกคนใดก็ตามจึงสามารถติดตามไปยังโมเดลที่แน่นอนที่สร้างขึ้นได้ เมื่อผู้ตรวจสอบบัญชี หน่วยงานกำกับดูแล หรือทีมงานของคุณถามว่า “ทำไมถึงใช้ตัวเลขนี้” ก็มีคำตอบ

และเมื่อโมเดลนั้นผิด ซึ่งบางครั้งโมเดลแต่ละรุ่นก็มีขนาดเล็กและต่อแบรนด์ หมายความว่ารัศมีการระเบิดนั้นเป็นการคาดการณ์ของแบรนด์หนึ่ง ซึ่งถูกจับได้ด้วยการตรวจสอบซ้ำอย่างต่อเนื่อง โดยมีคณิตศาสตร์แบบกล่องแก้วอยู่เบื้องหลัง ไม่ใช่โมเดลที่ใช้ร่วมกันที่ล่องลอยไปอย่างเงียบ ๆ สำหรับทุกคนในคราวเดียว

 โมเดลขนาดใหญ่แบบรวมFlash โมเดลพฤติกรรม
เรียนรู้จากลูกค้าทุกคนมารวมตัวกันกิจกรรมของสมาชิกของคุณ — ของคุณคนเดียว
ทำซ้ำได้ไม่สามารถติดตามได้ในทางปฏิบัติกำหนดและกำหนดเวอร์ชัน - ข้อมูลเดียวกัน โมเดลเดียวกัน
ฝึกใหม่ตามกำหนดเวลาของผู้ขายเมื่อฐานของคุณพัฒนาขึ้น — ราคาถูกพอที่จะรักษากระแสไว้ได้
เมื่อมันผิดล่องลอยไปอย่างเงียบ ๆ สำหรับทุกคนถูกตรวจจับโดยการยืนยันอีกครั้ง กลับไปใช้คณิตศาสตร์กล่องแก้ว

ประตูแห่งความซื่อสัตย์

โมเดลต้องพิสูจน์ตัวเองเพื่อได้งาน — โดยใช้ข้อมูลของคุณ

โมเดลของทุกแบรนด์จะถูกทดสอบกับเกณฑ์มาตรฐานที่โปร่งใสโดยใช้ข้อมูลที่แยกไว้ต่างหากของแบรนด์นั้นๆ ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่โมเดลไม่เคยเห็นในระหว่างการฝึกอบรม เฉพาะเมื่อมันทำนายได้ดีกว่าจริงๆ เท่านั้นจึงจะเปิดใช้งาน จนกว่าจะถึงตอนนั้น แพลตฟอร์มจะทำงานบน คณิตศาสตร์แบบกล่องแก้ว — มันจะไม่สร้างแบบจำลองที่ไม่มีอยู่จริง

และการทดสอบไม่เคยหยุด: โมเดลจะได้รับการตรวจสอบซ้ำอย่างต่อเนื่องเมื่อฐานของคุณพัฒนาขึ้น หากโมเดลหยุดทำงาน ฟีเจอร์ต่างๆ ในขั้นตอนถัดไปจะถูกลดระดับลงโดยอัตโนมัติ ไม่มีการเสื่อมสภาพอย่างเงียบๆ ไม่มีปัญหาการเปลี่ยนแปลงแบบกล่องดำ

1
รถไฟในสตรีมกิจกรรมของสมาชิกของคุณ — ของคุณคนเดียว
2
ทดสอบบนพื้นฐานของความโปร่งใส บนความเป็นจริงที่ถูกปกปิด
3
ดีกว่าไหม?โมเดลนี้ใช้งานได้จริงสำหรับแบรนด์ของคุณ
4
ไม่?คณิตศาสตร์กล่องแก้วยังคงดำเนินต่อไป — ไม่มีอะไรเสแสร้ง
5
ยืนยันอีกครั้งอย่างต่อเนื่องเมื่อฐานของคุณพัฒนา

มันเรียนรู้จากอะไร.

แคตตาล็อกพฤติกรรมที่ถูกควบคุม — ไม่ใช่ทุกสิ่งที่มันสามารถมองเห็นได้

โมเดลฝึกฝนจากแคตตาล็อกเหตุการณ์เชิงพฤติกรรมที่คัดสรรมาอย่างดี เหตุการณ์ทุกประเภทได้รับการยอมรับอย่างชัดเจน และบางประเภทถูกห้ามโดยเจตนา เพราะโมเดลโลกที่เรียนรู้สิ่งที่ผิดอย่างมั่นใจนั้นแย่กว่าการไม่มีโมเดลเลย

พาณิชย์

ซื้อซื้อซ้ำส่งใบเสร็จรับเงินแล้วสั่งซื้อคืน

โปรแกรมสะสมแต้ม

คะแนนที่ได้รับคะแนนแลกเปลี่ยนระดับอ้างสิทธิ์คูปองคูปองที่ใช้แล้ว

การว่าจ้าง

เปิดอีเมลแล้วคลิกอีเมลแล้วดันเปิดเยี่ยมชมพอร์ทัลคลิกพอร์ทัล

เก็บ

การเช็คอินร้านค้าเยี่ยมชมร้านค้าสแกนเพื่อเข้าร่วม

ห้ามเข้าร่วมการฝึกอบรม — ตามนโยบาย

แท็กและคะแนนของโมเดลเองเนื้อหาข้อความและข้อความอิสระข้อมูลสมาชิกที่ถูกจำกัด

ไม่มีการวนซ้ำข้อเสนอแนะ

อะไรก็ตามที่โมเดลเขียนกลับ เช่น แท็กของตัวเอง คะแนนของตัวเอง จะถูกกันไม่ให้เข้าถึงข้อมูลการฝึก โมเดลที่เรียนรู้จากผลลัพธ์ของตัวเองจบลงด้วยการเห็นด้วยกับตัวมันเอง อันนี้ทำไม่ได้

ประพฤติตนไม่เคยพอใจ

ระบบเรียนรู้ว่าสมาชิกคลิก — ไม่ใช่ว่าข้อความนั้นพูดอะไร ไม่ใช่ข้อความอิสระ ไม่ใช่สิ่งที่สมาชิกเขียน ระบบรู้จักจังหวะ ไม่ใช่คำพูด

ข้อจำกัดก็คือข้อจำกัด

สมาชิกที่ใช้สิทธิในการจำกัดการประมวลผลจะไม่รวมอยู่ในการฝึกอบรมแบบ end-to-end ซึ่งบังคับใช้ในไปป์ไลน์ ไม่ใช่ในเอกสารนโยบาย

ความเป็นส่วนตัว บังคับใช้โดยเครื่องจักร

แบบอย่างของสมาชิกของคุณที่เคารพสมาชิกของคุณ

ของคุณคนเดียว

หนึ่งโมเดลต่อแบรนด์ ฝึกฝนเฉพาะกับสมาชิกของแบรนด์นั้นเท่านั้น โมเดลของคุณจะไม่เรียนรู้จากฐานของคนอื่น — หรือสอนฐานของคนอื่น

ลบข้อมูลตามคำขอ

เมื่อลบสมาชิก ข้อมูลของพวกเขาก็จะออกจากโมเดลด้วย การล้างข้อมูลและการฝึกอบรมใหม่เป็นส่วนหนึ่งของกลไกการลบ ไม่ใช่สิ่งที่ทำด้วยตนเองในภายหลัง

เหตุการณ์ที่ควบคุมเท่านั้น

โมเดลนี้ฝึกฝนโดยใช้แคตตาล็อกเหตุการณ์พฤติกรรมที่มีการควบคุม ไม่ใช่ข้อความอิสระ ไม่ใช่เนื้อหาข้อความ และไม่เคยใช้ข้อมูลที่สมาชิกขอให้คุณจำกัด

โมเดลอีกครึ่งหนึ่งของโลกขับเคลื่อนโมเดลนี้ไปข้างหน้า — Digital Twin →

ในผลิตภัณฑ์

คุณจะพบมันในสี่แห่ง

ไม่มี "คอนโซลจำลอง" ที่จะดูแลเด็ก พื้นผิวการอ่านของโมเดลภายในเครื่องมือที่ทีมของคุณทำงานอยู่แล้ว:

ประวัติสมาชิก

หน้าของสมาชิกแต่ละคนแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์: โอกาสในการซื้อครั้งต่อไป ความเสี่ยงในการเลิกใช้บริการ ช่วงเวลาที่คาดการณ์ไว้ — นอกเหนือจากข้อเท็จจริงที่ใช้คำนวณ

สมาชิก →

ตัวสร้างเซ็กเมนต์

ผลลัพธ์ของแบบจำลองเป็นการกำหนดเป้าหมายฟิลด์: สร้างผู้ชมตามความน่าจะเป็นในการซื้อ ความเสี่ยงในการเลิกใช้งาน หรือเวลาที่คาดการณ์ไว้ในลักษณะเดียวกับที่คุณกรองตามระดับ

ส่วนต่างๆ →

ผู้ชมที่คล้ายกัน

เมล็ดพันธุ์ที่มีสมาชิกที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว ลายนิ้วมือจะค้นหาพฤติกรรมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด — ผู้ชมขยายจากหลักฐาน ไม่ใช่ข้อมูลประชากร

กลุ่มเป้าหมายโฆษณา →

บทสรุปของตัวแทน

เมื่อ SoClaw ชั่งน้ำหนักการชนะกลับ เหตุผลของบรีฟนั้นมีการอ่านของโมเดลแล้ว: ความเสี่ยง มูลค่าที่เดิมพัน เวลา

SoClaw →
การซื้อที่ดินการอัปเดตการอ่านของสมาชิกการเปลี่ยนแปลงสมาชิกกลุ่มบทสรุปครั้งต่อไปของตัวแทนสะท้อนให้เห็น

หนึ่งเหตุการณ์ หนึ่งรอบของลูป ไม่มีการส่งออก ไม่มีแบทช์ข้ามคืน ไม่มีการให้คะแนนใหม่ด้วยตนเอง

การอ่านแบบจำลองจะปรากฏบนโปรไฟล์ของสมาชิก ในส่วนต่างๆ และในการให้เหตุผลของตัวแทน

อ่านเพิ่มเติม

สำรวจหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องกับหน้านี้ต่อไป

โหนดวนซ้ำ

การตัดสินใจอัจฉริยะ

การดำเนินการที่ดีที่สุดลำดับถัดไป: ใคร เสนออะไร ช่องทางไหน เมื่อใด

อ่านเพิ่มเติม
ความสามารถ

แดชบอร์ด

ข้อมูลการสแกนและการแลกรับแบบเรียลไทม์ในรูปแบบแนวโน้ม KPI การวิเคราะห์ช่องทาง และแผงกฎ + LLM สำหรับการดำเนินการที่ดีที่สุดถัดไป — รวมถึงเส้นโค้งการรักษาลูกค้าตามกลุ่มผู้สมัคร และการคาดการณ์รายได้ 14 วันที่ระบุไว้อย่างตรงไปตรงมาว่าเป็นเพียงการคาดการณ์ ไม่ใช่ข้อผูกมัด

อ่านเพิ่มเติม
ความสามารถ

เป้าหมายทางธุรกิจ

เปลี่ยน KPI ที่ได้รับการควบคุมให้เป็นเป้าหมายการปฏิบัติงานที่ตอบโจทย์ใครบางคน แบ่งเป้าหมายหนึ่งรายการบนโครงสร้างหลักและลูกเดียวในสองแกน — เวลา (ปี → ไตรมาส → เดือน) และองค์กร (บริษัท → ภูมิภาคของร้านค้า → ร้านค้า) — จากนั้นปล่อยให้ยอดจริงสะสมโดยอัตโนมัติจากคำสั่งซื้อจริงในความสามารถเดียวกันกับที่แดชบอร์ดของคุณอ่าน โดยมีสถานะสีแดง / เหลือง / เขียว การฉายภาพอัตราการก้าว และการแจ้งเตือนทันทีที่เป้าหมายไม่อยู่ในเส้นทาง

อ่านเพิ่มเติม
ความสามารถ

SoTag สำหรับ Slack

เอเจนต์ Slack ที่ส่งมอบตัวเลขที่ได้รับการควบคุมและตรวจสอบแล้วไปยัง Claude ในเธรด: การสแกนความผิดปกติรายวัน + การส่งคูปองที่ได้รับการอนุมัติจากมนุษย์ การเข้าถึงก่อนใคร

อ่านเพิ่มเติม
ความสามารถ

SoClaw — จ้างพนักงาน AI ของคุณ

จ้างพนักงาน AI สำหรับโปรแกรมสะสมแต้มของคุณ — ตัวแทนอัตโนมัติแต่ละคนทำงานจริง: ผู้จัดการฝ่ายสะสมแต้มที่ช่วยดึงลูกค้าที่มีความเสี่ยงกลับมา ผู้จัดการฝ่ายคำสั่งซื้อที่เคลียร์คิวใบเสร็จและการตรวจสอบคำสั่งซื้อ ผู้จัดการฝ่ายความเสี่ยงที่ปกป้องคะแนนจากการฉ้อโกง และผู้จัดการฝ่ายการตลาดที่เปลี่ยนเป้าหมายให้เป็นแคมเปญที่พร้อมใช้งาน แต่ละคนทำงานทีละกรณีภายในขีดจำกัดที่คุณกำหนดและบันทึกทุกการตัดสินใจ คุณจัดการพวกเขาเหมือนทีมที่มีเป้าหมาย งบประมาณ งาน และข้อเสนอแนะ ปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้น จำกัด และหยุดชั่วคราวได้ทันที เข้าถึงก่อนใคร

อ่านเพิ่มเติม
ความสามารถ

Socialhub Harness — รันไทม์เอเจนต์ระดับองค์กร

โมเดลภาษาสามารถอธิบายงานของคุณได้ มันไม่สามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือด้วยตัวมันเอง — ฝังตัวเองในข้อมูลของคุณ, ใช้เครื่องมือของคุณ, ดำเนินงานหลายขั้นตอนเพื่อทำให้เสร็จ, ด้วยวิธีเดียวกันสองครั้ง Socialhub Harness คือรันไทม์ที่ปิดช่องว่างนั้น AI แต่ละตัว ตั้งแต่ผู้จัดการฝ่ายการตลาด ความภักดี และความเสี่ยง ไปจนถึงเจ้าหน้าที่ดูแลแขกของสมาชิก และผู้ช่วยเบื้องหลังทุกคน คือพิมพ์เขียวที่มีโครงสร้าง (โมเดลใด บริบทใด ทักษะใด เครื่องมือใด และข้อมูลใด) ที่รันไทม์ดำเนินการ: พิจารณาตัวแทน รวบรวมทักษะเป็นขั้นตอนที่ได้รับคำสั่ง ขับเคลื่อนเครื่องมือ และส่งคืนผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้ และเนื่องจากทุกการกระทำดำเนินผ่านรันไทม์เดียว การควบคุมจึงมาพร้อมกับมัน — นักแสดงที่ได้รับการควบคุมมากกว่า 40 คน บันทึกเหตุการณ์ต่อท้ายเท่านั้นหนึ่งรายการที่ประทับตราด้วยรหัสการรันและเวอร์ชันพิมพ์เขียว และราวกั้นความปลอดภัยที่ทำงานตลอดเวลาห้ารายการ รันไทม์คือสิ่งที่ทำให้ AI ทำงาน การกำกับดูแลคือสิ่งที่รันไทม์แบบรวมช่วยให้คุณได้รับฟรี

อ่านเพิ่มเติม

รู้จักสมาชิกของคุณจากสิ่งที่พวกเขาทำ — ไม่ใช่จากสิ่งที่กฎกำหนดไว้

400 ล้าน+
50+
12+