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.
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 Ereignis
Wahrscheinlichkeit
Kaufen
37%
Portalbesuch
28%
E-Mail-Klick
21%
Couponeinlösung
14%
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.
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.
Beispielprognose basierend auf 128 Tagen synthetischer Historie. Vergleichen Sie das aktuelle Muster mit der zukünftigen Tagesnachfrage und ihren Quantilen.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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