에이전트 기반 고객 유지 루프 · 노드 ①

포착.

AI가 기반을 두고 있는 기반입니다.

인공지능의 성능은 인공지능이 접하는 데이터의 질에 달려 있습니다.

파편화된 신원 정보, 오래된 수출 데이터, 검증되지 않은 신호. 이러한 정보를 AI 에이전트에 입력하면 단편적이고 오래되었으며 검증되지 않은 결정만 내리게 됩니다. Flash Capture는 이러한 문제를 해결하는 기반을 구축합니다. AI가 데이터를 처리하기 전에 단일 검증된 회원 프로필, 실시간 행동 신호, 그리고 실시간 창고 데이터를 통합합니다.

데모 예약 전체 루프 보기

유지율
루프

수집의사결정실행축적

Capture가 생산하는 것

CDP를 넘어선 AI 기반 시맨틱 레이어.

AI가 대화할 수 있는 고객 인텔리전스 계층입니다.

CDP는 프로필을 통합한 다음 AI 원시 테이블을 넘겨 추측합니다. 캡처는 더 나아가서 객체 척추(신원 확인 회원, 주문 및 제품) 위에 구축된 관리되는 의미 체계와 세 가지 예측, 즉 태그(누가), 인텐트(지금 왜) 및 측정항목(얼마나)이 필요합니다.

명확하고 쉬운 말로 질문하면 꾸며낸 답변이 아닌 검증된 답변을 받게 됩니다. 상담원이 처리하는 number는 화면에 표시되는 number입니다.

기초 · 명사 레이어

목적어 척추 · 명사 모든 것이 →에 달려 있습니다.

고객 및 상품 정보

ID가 확인된 비즈니스 객체(회원, 주문, 제품)와 이들 간의 관계. 아래의 세 가지 프로젝션은 모두 붙이다 이 핵심 사항에 따르면, 동일한 멤버에 대한 태그, 의도 및 메트릭은 모두 동일한 결과를 나타냅니다. object참조만 할 뿐, 절대 복제하지 않습니다. 척추가 객체를 제공하고, 각 투영은 자체 정의를 유지합니다.

이 object 그래프는 하위 단계에서 수행되는 작업(무엇을 할 수 있는지)이 연결되는 곳이기도 하지만, 이는 여기가 아닌 결정 노드에 있습니다. 을 참조하십시오.

세 가지 투영 · 객체에 연결된 의미론

상태 · "누구"

태그 →

구성원이 누구인지를 나타내는 안정적이고 설명 가능한 라벨 - 생애주기, 가치, 선호도, 동의, 위험도.

추론 · “왜 지금인가?”

의도 →

실시간 행동 영상에서 추론한 가설은 실행 전에 검증되며, 절대 사실로 간주되지 않습니다.

총액 · "얼마나"

측정 기준 →

인구 집단 전반에 걸쳐 인증된 단일 정의 비즈니스 의미 - 측정 및 피드백.

캡처 → 결정

AI 두뇌는 이 노드가 구축하는 의미론적 레이어를 읽습니다.

노드 ②(결정)는 AI가 최적의 다음 행동을 결정하는 단계입니다. 즉, 누구에게 어떤 제안을 어떤 채널로 전달할지 결정합니다. AI는 Capture에서 관리하는 의미론적 레이어, 즉 object의 핵심 요소와 그 세 가지 투영 요소인 태그(누구에게), 의도(지금 왜), 지표(얼마나)를 읽어 모든 결정을 내립니다. 원시 테이블을 추측하는 방식은 절대 사용하지 않습니다. Capture는 이러한 레이어의 신뢰성을 확보하는 핵심 요소입니다.

Decide가 어떻게 작동하는지 알아보세요 →

해당 레이어는 무엇으로 구성되어 있습니까?

›모든 채널에서 하나의 인증된 회원 ID
›중복없이 사기체크된 구매내역
›회원의 행동 변화를 실시간으로 보여주는 타임라인입니다.
›별도의 데이터 파이프라인 없이 실시간 창고 신호 수신

하나의 관리되는 의미 계층으로 통합됨 — 세 가지 투영(태그, 의도, 메트릭)을 가진 object 척추 — AI가 모든 것을 읽는 단일 인터페이스.

~에 공급됩니다

입력 결정

관리되는 의미론적 레이어(object 핵심 요소 및 세 가지 투영 요소(태그, 의도, 메트릭))와 이전 주기의 결과가 AI가 읽고 최적의 다음 조치를 결정할 수 있도록 준비됩니다.

변경 사항

AI가 읽는 것은 원시 테이블인가, 아니면 관리 계층이 적용된 데이터인가?

Capture가 없으면 에이전트는 흩어져 있는 기록을 추측합니다. 이를 통해 동일한 에이전트는 일반 언어로 관리되는 의미 계층에 질문하고 인증된 답변을 읽습니다.

원시 테이블

한 사람에 대한 두 줄은 두 명의 낯선 사람으로 해석됩니다.

관리 계층

하나의 통제된 정체성 — 태그 투영은 이를 하나의 구성원으로 인식합니다.

원시 테이블

어젯밤의 낡은 수출품, 오늘의 진실로 읽어보세요

관리 계층

AI가 요청하는 즉시 실시간 인증 지표 제공

원시 테이블

아무와도 연결되지 않는 익명 이벤트

관리 계층

이제 이유를 추론하기 위해 Intent 투영이 읽는 연결된 타임라인

이 노드 내부

기반을 구축하는 역량

캡처는 하나의 블랙박스가 아니라 관리되는 생산 기능의 집합입니다. 각각은 AI가 서있는 기반의 일부에 기여합니다.

One ID로 회원 골든 레코드를 구축하세요

회원, 태그, 이벤트, 세그먼트 및 관계는 동일한 One ID 프로필에 있습니다. 태그는 회원이 누구인지 나타내고, 이벤트는 시간이 지남에 따라 회원의 활동을 기록하며, 관계는 회원을 다른 회원 및 제품과 연결합니다. 이는 동일한 고객에 대한 관리되는 예측이며, 모든 상담원, 대시보드 및 API에서 동일한 방식으로 읽을 수 있습니다.

회원 →

모든 채널의 검증되고 필드 암호화된 회원 기록이 단일 행동 타임라인으로 통합됩니다. 각 프로필에는 예상 다음 구매 날짜와 클릭 가능성이 표시됩니다. 이 정보는 회원 본인의 이력에 근거하여 계산되며, 임의로 만들어지지 않습니다.

태그 →

AI 기반 시맨틱 레이어의 상태 레이어: 회원의 생애주기, 가치, 선호도, 동의 및 위험도를 나타내는 관리되고 설명 가능한 레이블 - 모든 상담원, 대시보드 및 API이 읽고 조치를 취하는 인증된 '누구'입니다.

이벤트 →

원시적인 행동은 이벤트 모델로 추상화됩니다. 이는 구성원별로 무슨 일이 언제 일어났는지에 대한 타임라인이며, 모든 에이전트가 지금 왜 이런 일이 일어났는지 이해하기 위해 읽는 신호입니다.

세그먼트 →

One ID 프로필과 태그를 관리 대상으로 전환하세요. 규칙 기반, 쿼리 확인 및 활성화 준비가 완료되었습니다. 가장 친한 회원의 유사점은 스스로 설명합니다. "비슷한 이유" 요약은 각 일치 항목의 기반이 무엇인지 정확하게 보여줍니다. 예측 조건(각 회원의 클릭 가능성, 예상되는 다음 구매에 얼마나 가까운지)을 통해 응답률이 높은 잠재고객과 보충 알림 잠재고객을 단일 필터로 만듭니다.

관계 →

주문 및 추천 데이터를 관계 모델(회원 간 추천 그래프 및 제품 공동 구매/카테고리 선호도)로 추상화하여 실제 연결을 기반으로 도달 범위와 추천을 제공합니다.

비즈니스 데이터 동기화

기업용 커넥터를 카테고리별로 엄선하여 제공합니다. eCommerceERP 및 재무, 주문 관리, CRM 및 데이터 웨어하우스 등 비즈니스 운영 시스템을 단일 관리 시스템을 통해 검증된 고객 기록으로 통합합니다. API.

eCommerce & 마켓플레이스 →

온라인 주문, 장바구니 및 첫 구매

ShopifyAmazon틱톡 샵

ERP 및 재무 →

검증된 거래, 환불 및 마스터 데이터

SAP S/4HANAMicrosoft Dynamics 365

주문 관리 →

주문 수명 주기 및 이행

맨해튼 액티브 옴니IBM 스털링

CRM →

계정, 연락처 및 서비스 내역

Salesforce허브스팟

데이터 웨어하우스 및 마케팅 / CDP →

구매 성향, 이탈률 및 LTV 신호

Salesforce 데이터 클라우드세그먼트Adobe 체험 플랫폼스노플레이크BrazeKlaviyo반복 가능

판매 시점 →

등록소에서 적립 및 사용

모든 POS 시스템

제품 카탈로그 및 산업 모델 →

AI 기반 PIM은 일련번호가 부여된 고급 품목, 의류 사이즈 매트릭스, 식음료 조합 등 모든 산업 분야에 맞춰 유연하게 작동하며, ERP/Shopify에서 동기화되고 카테고리 수준의 개인화를 위해 주문 품목과 연결됩니다.

영수증(오프라인) →

매장 영수증 사진을 위조 방지 처리된 로열티 포인트로 변환합니다. AI가 사진을 읽고, 규칙에 따라 불분명한 사진은 담당자 또는 SoClaw에게 전달되며, 위조 방지 담당자가 포인트를 보호합니다.

무복사 데이터 소스 →

Query Snowflake, Databricks, Salesforce DC 및 Delta Sharing 라이브 — ETL 없음, 영구 복사본 없음, 범위 및 쿼리당 비용 예산에 따라 관리됩니다.

디지털 및 물리적 행동 캡처

행동 추적을 통해 디지털 행동을 추적하고, 위치 기반 마케팅(LBS)으로 회원별 매장 방문을 기록하며, 브랜드 매장 및 QR 코드 가입을 통해 오프라인 방문객을 회원으로 전환하세요. 이 모든 기능은 동일한 회원 타임라인에 연결됩니다.

행동 추적 →

SDK을 통해 이메일, 충성도 포털, 앱, 사이트 전반의 행동을 캡처하고 하나의 신원 확인 회원 타임라인으로 통합합니다.

매장 및 위치 마케팅(LBS) →

회원 중심 매장 방문 + 증분 상승을 입증하는 무작위 홀드아웃 구조별 개인 정보 보호 위치 동의 및 근접성 재참여 - 자사 위치 신호로 캡처됩니다.

매장 및 QR 코드 가입 →

브랜드 QR 코드와 공개 캡처 페이지를 통해 익명의 방문객을 회원으로 전환하세요. 앱이나 POS 단말기 교체가 필요 없습니다.

대시보드와 AI 인사이트를 통해 기반을 살펴보세요

관리되는 데이터는 상담원에게만 제공되는 것이 아니라, 모든 사람에게 유용한 정보를 제공합니다. 실시간 대시보드를 통해 비즈니스 현황을 파악하고, AI 인사이트와 동일한 인증된 지표를 이해하기 쉬운 언어로 조회할 수 있으므로, 담당자와 상담원은 신뢰할 수 있는 하나의 공통된 관점에서 업무를 수행할 수 있습니다.

메트릭스 — AI 상호작용 레이어 →

AI 기반 시맨틱 레이어의 집계 계층: 모든 인구 또는 세그먼트에 걸쳐 인증된 단일 정의 비즈니스 의미. 각 지표는 하나의 엔진에서 한 번만 정의되고 계산됩니다. 모든 AI 에이전트, 대시보드 및 API가 비즈니스를 해석하는 데 사용하는 단일 인터페이스이므로, 서로 의견이 일치하지 않는 경우가 없습니다.

데이터 거버넌스 →

신뢰할 수 있는 수치, 책임감 있는 회원 데이터 관리, 접근 제어, 깨끗한 데이터 입력 - 별도의 카탈로그, 계보 또는 모니터링 스택을 실행할 필요 없이 플랫폼 내에서 모든 것이 관리됩니다.

데이터 규정 준수 →

SOC 2 Type II 및 ISO 27001에 따라 감사를 받고, 암호화, 접근 제어, 데이터 상주 및 버전 관리 동의를 통해 GDPR 및 CCPA/CPRA 의무를 지원하도록 구축되어 요구되는 기준을 충족합니다.

플랫폼 외부에서 회원을 광고 잠재고객으로 활용하세요

골든 레코드는 자사 채널에만 사용하는 것이 아닙니다. 모든 세그먼트를 Google 및 Meta를 위한 개인정보 보호가 보장된 해시 처리된 잠재고객으로 전환하고, 서버 측에서 동의 필터링을 거쳐 기존 회원을 리타겟팅하고 광고 플랫폼에서 최고의 고객과 유사한 고객을 찾아낼 수 있습니다. 이 모든 작업은 동일하게 관리되는 데이터를 기반으로 합니다.

광고 잠재고객 →

모든 세그먼트를 개인 정보가 보호되고 해시된 Google 고객 일치 또는 메타 맞춤 타겟(동의 필터링된 서버 측)으로 내보내 회원을 다시 타겟팅하고 광고 플랫폼에서 유사 항목을 찾습니다.

자신의 데이터로 Flash 확장

플랫폼에 비즈니스 운영에 필요한 데이터를 정확하게 저장하세요. 포크 없이 양방향으로 작동합니다. Flash에서 이미 추적하는 회원, 매장, 제품에 멤버십 number, 선호 매장, 자녀 생일과 같은 속성을 추가하세요. 또한 Flash에서 이전에는 없었던 수리 작업, 서비스 예약, 보증 청구와 같은 완전히 새로운 비즈니스 객체를 코딩 없이 생성할 수 있습니다.