5만 달러의 광고 예산으로는 일반적으로 타겟팅 대상과 클릭 후 발생하는 상황을 두 번 추측해야 합니다. 하지만 이 방법은 아무런 추측 없이 동일한 예산을 사용할 수 있습니다. 수집된 행동 데이터는 브랜드의 비공개 세계 모델을 학습하는 데 사용됩니다. 20만 명 이상의 회원이 실시간 예측 정보를 보유하고 있으며, 80,119명이 구매 임박으로 표시되었습니다. 예측은 세그먼트(임박성 밴드, 행동 패턴이 유사한 사용자) 내의 잠재고객으로 변환된 다음, 해시 처리되고 동의 필터링된 고객 일치 목록으로 Google 및 메타에 전달됩니다. 판매 금지 정보는 동기화되지 않습니다. 디지털 트윈은 예산이 소진되기 전에 제안을 사전 테스트합니다. 그리고 클릭이 최종 결과로 이어집니다. 랜딩 페이지에는 Flash의 추적 SDK가 포함되어 있으므로 페이지 조회수, UTM 소스 및 추천인이 처음에는 익명으로 처리되지만 로그인 시 회원 정보와 연결되어 자사 행동 데이터로 전송됩니다. 이러한 데이터는 홀드아웃 데이터와 비교하여 모델을 재학습하는 데 사용됩니다.
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