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CWM · Verstehen und vorhersagen

CWM versteht jeden Kunden und sagt voraus, was er als Nächstes tut.

Consumer World Model macht aus Mitglieder-, Bestell- und Verhaltensfakten ein Kundenprofil, das Teams, Anwendungen und KI-Assistenten nutzen können. Vorhersagen kommen aus der eigenen Historie dieses Kunden. Beginnen Sie mit der heute verfügbaren Standardanalyse und verbinden Sie sie dann mit Ihrem Ablauf.

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Nächste Verhaltensweisen, Kauffenster und Nachfragekontext

Die Vorhersage eines einzelnen Mitglieds gibt das nächste Verhalten und persönliche Kauffenster zurück und kombiniert Verbrauchersignale mit dem Kontext der Markennachfrage, wenn der Mieterfusionsleiter bereit ist.

Interaktives Beispiel

Ein Kunde. Eine Prognoseantwort.

Alle Zustände und Zahlen sind synthetische Beispiele, keine Live-Vorhersagen oder Angaben zur Einsatzbereitschaft im Arbeitsbereich. Es werden keine Kundendaten übermittelt.

Wählen Sie einen Beispielstaat aus
Teilergebnis

Verhaltensprognosen bleiben verfügbar. Kauffenster sind erst verfügbar, nachdem der Fusion Head der Marke trainiert und validiert wurde.

Was könnte als Nächstes passieren?

Eine abschließende Verteilung über die vier unterstützten Ereignisse dieses Beispiels. Die Wahrscheinlichkeiten für das nächste Ereignis sind nicht kalibriert.

Nächstes EreignisWahrscheinlichkeit
Kaufen37%
Portalbesuch28%
E-Mail-Klick21%
Couponeinlösung14%
Warum fehlt eine Veranstaltung?

Bei der gesendeten E-Mail handelt es sich um ein Eingabekontextereignis und nicht um ein Vorhersageziel. Seine Wahrscheinlichkeit ist null. Andere nicht unterstützte oder nicht abgedeckte Ereignisse bleiben ebenfalls nicht verfügbar.

Werden sie innerhalb von … kaufen?

Persönliche CWM Signale + TimesFM Markennachfragekontext

7 Tage
Nicht verfügbar
30 Tage
Nicht verfügbar
90 Tage
Nicht verfügbar

Wahrscheinlichkeit für mindestens einen Kauf. Diese Zeiträume sind kumulativ; sie dürfen nicht addiert oder der Ereignisverteilung hinzugefügt werden.

Verwenden Sie das gleiche Ergebnis in Ihrem Workflow

Eine Mitgliedsanfrage gibt Verteilung und purchaseWindows zusammen.

Entdecken Sie API / MCP-Aufrufe
curl --request GET \
  "https://YOUR_API_HOST/api/v2/cwm/members/YOUR_MEMBER_UUID/next-behaviors" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

Ersetzen Sie den API-Host, die Mitglieds-UUID und den API-Schlüssel durch Ihre Arbeitsbereichswerte.

Erforderlicher Zugriff · predictions:read Rückgabeverhalten. Gewähren Sie auch metrics:read (oder *) um Kauffenster zu aktivieren, wenn das Modell fertig ist.

Auszug aus der Antwort anzeigen

Nur synthetischer Auszug. Antworten des Markenmodells enthalten zusätzlich den vollständigen Veranstaltungskatalog und die Metadaten zur Abdeckung; öffentliche Referenzen verwenden ein separates Vokabular mit sechs Klassen.

{
  "predictionKind": "next_event",
  "unit": "probability_0_1",
  "status": "degraded",
  "distribution": {
    "status": "ok",
    "vocabulary": "member_event",
    "normalization": "conditional_on_supported_events",
    "calibrated": false,
    "rows": [
      {
        "key": "purchase.completed",
        "label": "Purchase",
        "probability": 0.37,
        "rank": 1,
        "availability": "predicted"
      },
      {
        "key": "portal.visited",
        "label": "Portal visit",
        "probability": 0.28,
        "rank": 2,
        "availability": "predicted"
      },
      {
        "key": "email.clicked",
        "label": "Email clicked",
        "probability": 0.21,
        "rank": 3,
        "availability": "predicted"
      },
      {
        "key": "coupon.redeemed",
        "label": "Coupon redeemed",
        "probability": 0.14,
        "rank": 4,
        "availability": "predicted"
      },
      {
        "key": "email.sent",
        "label": "Email sent",
        "probability": null,
        "rank": null,
        "availability": "context_only"
      }
    ]
  },
  "purchaseWindows": {
    "unit": "probability_0_1",
    "probabilities": {
      "7": null,
      "30": null,
      "90": null
    },
    "calibrated": false,
    "envelope": {
      "status": "unavailable",
      "backend": "cwm-timesfm-2.5",
      "reasonCodes": [
        "fusion_not_trained"
      ]
    }
  },
  "reasonCodes": [
    "fusion_not_trained"
  ]
}

Synthetische Daten · TimesFM 2.5

Entdecken Sie die täglichen Nachfragetrends

Beispielprognose basierend auf 128 Tagen synthetischer Historie. Vergleichen Sie das aktuelle Muster mit der zukünftigen Tagesnachfrage und ihren Quantilen.

Prognosehorizont

Synthetische Nachfrageeinheiten

Durchschnitt der letzten Tage
20.0
Prognostizieren Sie den Tagesdurchschnitt
20.1
Prognostizierter Gesamtbetrag
604.3
Verlauf · Letzte 28 TagePunktvorhersage
Historische Nachfrage und zukünftige Punktprognosen mit Q10-Q90-QuantilenDie dunkelblaue Linie zeigt die historischen Daten der letzten 28 Tage. Die grüne Linie markiert den ausgewählten Prognosehorizont. Die Schattierung zeigt den Quantilbereich zwischen dem 10. und 90. Perzentil. Verwenden Sie den Schieberegler, um die einzelnen Prognosen einzusehen.
Tag 1 · 2026-10-05
Punktvorhersage
22.9
q10
22.8
q90
23.0
Tägliche Prognosedaten anzeigen
Datum (UTC)Punktvorhersageq10–q90
2026-10-0522.922.8–23.0
2026-10-0621.321.2–21.4
2026-10-0718.718.6–18.8
2026-10-0817.117.0–17.1
2026-10-0917.717.6–17.7
2026-10-1020.020.0–20.1
2026-10-1122.322.3–22.4
2026-10-1222.922.9–22.9
2026-10-1321.321.2–21.3
2026-10-1418.718.6–18.7
2026-10-1517.117.0–17.2
2026-10-1617.717.6–17.7
2026-10-1720.019.9–20.1
2026-10-1822.422.3–22.4
2026-10-1922.922.8–23.0
2026-10-2021.321.2–21.4
2026-10-2118.718.6–18.7
2026-10-2217.117.0–17.1
2026-10-2317.717.6–17.7
2026-10-2420.019.9–20.0
2026-10-2522.322.3–22.4
2026-10-2622.922.8–22.9
2026-10-2721.321.2–21.3
2026-10-2818.718.6–18.7
2026-10-2917.117.0–17.2
2026-10-3017.717.6–17.7
2026-10-3120.020.0–20.1
2026-11-0122.422.3–22.4
2026-11-0222.922.8–22.9
2026-11-0321.321.2–21.3
Beispieldaten herunterladen (JSON) ↓

Synthetisches Beispiel, generiert mit TimesFM 2,5 Gewichtungen. Die Prognose beginnt am 05.10.2026 (UTC); die Daten sind für die Demo festgelegt. Die Quantilabdeckung ist nicht kalibriert. Die Werte stellen weder die Kundennachfrage noch individuelle Kaufwahrscheinlichkeiten dar.

Eine vollständige Verteilung des nächsten Verhaltens

Sie erhalten eine abschließende Wahrscheinlichkeitsverteilung und ein Ranking. Das bewertete Markenmodell hat Priorität und umfasst bis zu 23 Ziele. Ist es nicht verfügbar, bilden interne, öffentlich priorisierte Modelle eine einzige Referenz mit sechs Klassen. Nicht unterstützte und kontextbezogene Ereignisse bleiben weiterhin nicht verfügbar.

7-/30-/90-Tage-Kauffenster

Automatisch in der Mitgliederantwort enthalten: Ein mieterfreundlicher Leichtbaukopf kombiniert CWM-Signale mit TimesFM-Markentrends. Sofort einsatzbereite Köpfe sind sofort einsatzbereit; fehlende Schulungen oder Evaluierungen verhindern lediglich den Kauf.

Tägliche Marken- und Kategorieprognosen

Wenn der TimesFM 2.5-Service konfiguriert ist und die tägliche Historie vollständig ist, können Sie Umsatz, Aufträge oder verkaufte Einheiten für bis zu 90 Tage mit Punktprognosen und neun Quantilen prognostizieren.

So interpretieren Sie diese Ergebnisse

Die Wahrscheinlichkeiten für das nächste Ereignis summieren sich über alle unterstützten Kandidaten zu 100 % und sind nicht kalibriert. Kauffenster schätzen separat mindestens einen Kauf innerhalb von 7/30/90 Tagen und sind kumulativ, niemals mit Ereignisklassen normalisiert. Verstrichene Stille wird im Ereignisvektor nicht berücksichtigt. Die öffentliche Prior-Referenz hat keine Workspace-Validierung erhalten.

Nachfragequantile beschreiben die aggregierte Unsicherheit; sie stellen keine individuellen Kaufintervalle dar und wurden nicht kalibriert. Fehlende Daten sind weiterhin nicht verfügbar. Eine Genauigkeitssteigerung wird erst nach Ihrer eigenen Bewertung zugesichert.

Prognose API und MCP Referenz →

Was Sie heute in CWM verwenden können.

Verfügbar im CWM-Arbeitsbereich

Kunden verstehen und Verhalten vorhersagen

Analyse des beobachteten Verhaltens, des Kundenstatus und der Standardmodellsignale für Käufe, längere Inaktivitätszeiten und Warenkorbabbrüche. Die Ergebnisse identifizieren fehlende Daten und die Grenzen der einzelnen Signale.

Entdecken und vergleichen Sie Zielgruppen

Analysieren Sie Verhaltensähnlichkeiten, Cluster und Anomalien. Ähnlichkeiten helfen Ihnen bei der Zielgruppenanalyse; sie garantieren jedoch keine Konversionsrate.

Intelligente Workflows

Nutzen Sie die Konsolen CWM, REST, API oder MCP über Ihre Anwendung oder Ihren KI-Client. Zugriffsrechte für Ihren Arbeitsbereich sind spezifisch.

Für eine aussagekräftige Analyse sind unterstützte Daten und ausreichend Verhaltenshistorie erforderlich. Nicht verfügbare Signale werden explizit gemeldet; ein neues Konto enthält keine Kundendaten oder Prognosen.

Illustrativer Arbeitsablauf · keine Live-Vorhersage

Von Verbraucherveranstaltungen zu einem nutzbaren Signal.

Ihre Eingabe

  • Mitgliederdatensätze
  • Bestell- und Kaufhistorie
  • Unterstützte Browser- und Verhaltensereignisse

Importiert mit Ihrer Workspace-Identität und Ihren Berechtigungen.

Was Sie überprüfen

  • Beobachtete Fakten und Datenabdeckung
  • Verfügbare Verbrauchersignale und ihre Grenzen
  • Verhaltensähnlichkeit und Zielgruppenkandidaten

Ihr Team oder Ihre Anwendung entscheidet, wie das Ergebnis verwendet wird.

Konsole / REST API / MCP

Ein Arbeitsbereich. Ihre Art, ihn zu nutzen.

Analyse in der Konsole überprüfen oder eine autorisierte Anwendung bzw. einen KI-Client CWM abfragen lassen. Unterstützte Fakten importieren, einen Bereichsschlüssel erstellen und die öffentliche Referenz für verfügbare Operationen beachten.

Lesen Sie die API & MCP Referenz →

Prepaid-Nutzung

Beginnen Sie mit 500.000 Willkommens-Credits.

Neue CWM-Konten erhalten Willkommensguthaben. Berechtigte Betriebe ziehen Gutschriften zu den veröffentlichten Sätzen ab. Erwerben Sie zusätzliche Credits in Ihrem Arbeitsbereich. Ihr Guthaben und Ihre Nutzung bleiben dort sichtbar.

Registrieren Sie sich mit E-Mail und Passwort oder Google und stimmen Sie der CWM-Benutzervereinbarung zu. Die Serviceverfügbarkeit wird bei der Registrierung angezeigt.

CWM testen →

Forschung und Ausrichtung fortgeschrittener Modelle

Entdecken Sie die Wissenschaft hinter dem Modell.

Die breitere CWM-Richtung umfasst Verhaltensmodellierung und digitale Zwillinge. Forschungsbenchmarks, markenspezifische Modellvalidierung und Simulation werden getrennt von den im Self-Service-Arbeitsbereich verfügbaren Standardvorgängen beschrieben.

CWM / Harness / Loop Marketing

CWM versteht und sagt voraus. Harness orchestriert. Loop Marketing liefert Ergebnisse.

Verstehen und vorhersagen · Kern

CWM

Consumer World Model

Verstehen Sie jeden Kunden in einem Profil und sagen Sie Abwanderungsrisiko, den nächsten Kauf und den 12-Monats-Wert aus der eigenen Historie dieses Kunden voraus. Bei zu dünner Historie wird kein Score gezeigt.

Entdecken CWM →

Aktionen orchestrieren · Laufzeit

Harness

SocialHub.AI Harness

Orchestrieren Sie die nächste Aktion mit gesteuerten KI-Mitarbeitern und Skills, innerhalb von Berechtigungen, Budgets und Prüfregeln.

Entdecken Harness →

Messbare Ergebnisse · Anwendung

Loop Marketing

Messbare Ergebnisse auf eigenen Kanälen

Liefern Sie Kampagnen, Loyalität und messbare Ergebnisse auf eigenen Kanälen: E-Mail, SMS, In-App und Filiale. Die Kundenbeziehung und die Daten bleiben bei der Marke.

Entdecken Loop Marketing →

Beobachtete Ergebnisse informieren den nächsten Zyklus. Modellupdates brauchen Datenqualität und Validierung. Die Kundenbeziehung und die Daten bleiben bei der Marke.

Beim Kunden beginnen.

CWM

Mit CWM starten

Erstellen Sie einen Workspace, erkunden Sie die Konsole und verbinden Sie Ihre Kundendaten. Kaufen Sie Credits, wenn Sie mehr Kapazität brauchen.

500.000 Startguthaben-Credits für ein neues CWM-Konto

  1. 1CWM-Konto erstellen
  2. 2Unterstützte Kundendaten importieren
  3. 3Erste Analyse ausführen
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Harness + Loop Marketing

Mit Harness und Loop Marketing orchestrieren

Sehen Sie, wie CWM, Harness und Loop Marketing zu Ihren Kundendaten, eigenen Kanälen und den KI-Assistenten passen, die Ihre Teams bereits nutzen.

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