從你已經擁有的客戶身上成長——全自動進行。
讓客戶資產自己產生複利，而不是一個得不斷餵養的成本中心。SocialHub.AI 是 AI 原生的消費者世界模型——行為模型刻畫每位會員做過什麼，數位孿生推演他們接下來會做什麼——對每一位會員做出預測並採取行動，成長自動運轉。你只需設定目標與紅線。
AI 自我優化 · 由人設定目標與紅線
橫跨三大洲領導品牌的信賴之選
美洲、歐洲與亞太的零售及消費品牌領導者。
Logo 僅用於標識客戶身分，不構成業績背書。
在全球企業級規模上獲得驗證。
三個全球性美國品牌——VF Corporation、麥當勞與通用汽車——在企業級規模上運轉這個閉環。
會員成長 40%，67% 的銷售如今來自品牌自有 D2C 通路。
查看證據 →會員規模擴展到 2 億+ 的同時，會員 GMV 佔比從 5% 提升到 85%。
查看證據 →透過直接面向消費者的社群，6 個月獲得 70 萬筆合格銷售線索。
查看證據 →這些數字背後的機器：你的 Agentic Retention Loop。
四個 Agent，一個自我優化閉環。每運轉一圈，檔案更豐富、決策更精準、觸及更省錢、忠誠資產更雄厚——然後驅動下一圈。
- 1捕捉 — 行為捕捉
- 2決策 — 智慧決策
- 3觸及 — 全通路觸及
- 4沉澱 — 資產沉澱
由人設定目標與紅線
線上行為 + 門市 POS 事件，即時捕捉。
把一筆刷卡即時歸戶到會員身上 ›
AI Agent 基於你客群的消費者世界模型做決策。
識別流失風險 → DEFACTO 促銷成本從 20% 降到 7% ›
Agent 驅動的旅程，覆蓋電子郵件 / 簡訊 / App / 門市。
下一則訊息幾秒內送出，而不是等上好幾天 ›
點數、等級與回購鎖定。
點數變成點數商城優惠券，驅動下一次購買 ›
核心技術
閉環的中心：消費者世界模型。
Agent 不靠報表憑感覺猜。Flash 為你的會員群建立一個完整、隨時更新的模型，分成兩半：行為模型學習會員的真實行為——按品牌、用品牌自己的事件流訓練；數位孿生模擬他們接下來會做什麼——在一則訊息送出之前，先把活動（以及什麼都不做的選項）預演一遍。
閉環裡的每個決策——找到的客群、贏回的會員、選中的時機——都以這個模型為依據，而不是用猜的。
行為模型
學習過去每位會員的行為指紋，加上對下一步的即時研判——會買還是會流失，何時發生。支撐相似受眾、流失與價值風險預測、逐會員擇時。只有在你自有的保留驗證數據上贏過透明基準線，才會上線。
數位孿生
預演未來對會員群的反事實模擬：這檔活動 vs 按兵不動，逐會員比較，並用保留的真實數據校準——在送出之前就先讀到預期差異。
讓 AI Agent 決定下一步最佳行動。
Agent 基於你客群的消費者世界模型做決策——行為模型刻畫會員做過什麼，數位孿生推演他們接下來會做什麼——然後選出下一步最佳行動：發什麼權益、走哪條旅程、什麼時候發。你設定目標與紅線。
三個閉環，一台引擎。
同一個閉環，對準你最大的三處流失。
統一數據，即時行動。
行銷人員每週最多 36% 的時間耗在跨平台手動撈數據上。 — Coupler.io / Asana
捕捉 → AI 讀懂 → 旅程觸發。沒有延遲、沒有過時失效的規則、沒有人工交接。 — SocialHub.AI
閉環消除了「有數據」和「用數據行動」之間的鴻溝。
成長會員營收——讓每次購買帶來下一次。
留存率提升 5%，利潤可提升 25–95%。 — Bain/Reichheld，引自 HBR
每次購買都變成點數、等級和再來的理由——為下一圈蓄積動能。 — SocialHub.AI
麥當勞中國會員 GMV 從 5% 增至 85%，會員規模擴至 2 億+。
砍掉浪費，自我優化——Agent 自己調校自己。
Agent 測試發送時機與權益，盯著轉換數據，自我調校。 — SocialHub.AI
精準觸及取代無差別折扣——促銷預算跟著轉換走，而不是跟著行事曆走。 — SocialHub.AI
你的團隊專注策略，不做瑣碎的手動設定。
5% → 85%
會員銷售佔比
麥當勞中國（SocialHub 客戶）
85.95%
取代無差別折扣後的會員回購率
DEFACTO（SocialHub 客戶）
>50%
促銷費用削減，同時營收成長 8%
YATA（SocialHub 客戶）
800+
一年 800+ 檔活動，一支內部團隊
YATA（SocialHub 客戶）
“把耗在手動 A/B 設定和名單匯出上的時間，還給你的精簡團隊——這些閉環替你跑。”
經典基準供參考：獲取一位新客的成本，是留住一位老客的 5–25 倍（HBR，源自 Bain/Reichheld）。
你看到的閉環由五層引擎驅動——數據、語意、Agent、應用與治理——核心是消費者世界模型：會員群的行為模型加數位孿生，每個 Agent 決策都以它為依據。