CWM · เข้าใจและคาดการณ์
Consumer World Model รวมข้อเท็จจริงสมาชิก คำสั่งซื้อ และพฤติกรรมเป็นโปรไฟล์ลูกค้าเดียวที่ทีม แอป และผู้ช่วย AI ใช้ได้ การคาดการณ์มาจากประวัติของลูกค้าคนนั้น เริ่มจากการวิเคราะห์มาตรฐานที่ใช้ได้วันนี้ แล้วเชื่อมกับขั้นตอนงานของคุณ
บัญชี CWM ใหม่รับเครดิตต้อนรับ 500,000 เครดิต
Consumer World Model
ข้อเท็จจริง → ความเข้าใจ
ข้อมูลสมาชิก คำสั่งซื้อ และพฤติกรรม
สัญญาณผู้บริโภคและการแสดงพฤติกรรม
คอนโซล แอปพลิเคชัน หรือเวิร์กโฟลว์ AI ของคุณ
การคาดการณ์ของสมาชิกรายหนึ่งจะส่งคืนพฤติกรรมถัดไปและกรอบเวลาการซื้อส่วนบุคคล โดยรวมสัญญาณของผู้บริโภคเข้ากับบริบทความต้องการของแบรนด์เมื่อหัวฟิวชันของผู้เช่าพร้อม
ตัวอย่างแบบโต้ตอบ
สถานะและตัวเลขทั้งหมดเป็นตัวอย่างจำลอง ไม่ใช่การคาดการณ์แบบเรียลไทม์หรือความพร้อมของพื้นที่ทำงาน ไม่มีการส่งข้อมูลลูกค้า
การคาดการณ์พฤติกรรมยังคงมีอยู่ ระยะเวลาในการซื้อจะไม่สามารถใช้ได้จนกว่าหัวฟิวชันของแบรนด์จะได้รับการฝึกอบรมและตรวจสอบความถูกต้อง
การแจกแจงครั้งสุดท้ายหนึ่งครั้งในเหตุการณ์ที่รองรับทั้งสี่เหตุการณ์ของตัวอย่างนี้ ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ถัดไปไม่ได้รับการปรับเทียบ
| กิจกรรมต่อไป | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| ซื้อ | 37% |
| การเยี่ยมชมพอร์ทัล | 28% |
| การคลิกอีเมล | 21% |
| การแลกคูปอง | 14% |
อีเมลที่ส่งเป็นเหตุการณ์บริบทอินพุต ไม่ใช่เป้าหมายการคาดการณ์ ความน่าจะเป็นของมันคือโมฆะ เหตุการณ์อื่นๆ ที่ไม่ได้รับการสนับสนุนหรือที่เปิดเผยจะไม่สามารถใช้งานได้เช่นกัน
สัญญาณส่วนบุคคล CWM + บริบทความต้องการของแบรนด์ TimesFM
มีโอกาสซื้ออย่างน้อยหนึ่งครั้ง หน้าต่างเหล่านี้เป็นแบบสะสม อย่ารวมเข้าด้วยกันหรือในการเผยแพร่กิจกรรม
สมาชิกรายหนึ่งร้องขอให้ส่งคืนการแจกจ่ายและ purchaseWindows ด้วยกัน.
curl --request GET \
"https://YOUR_API_HOST/api/v2/cwm/members/YOUR_MEMBER_UUID/next-behaviors" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "cwm_predict_next_behaviors",
"arguments": {
"member_id": "YOUR_MEMBER_UUID"
}
}
}แทนที่โฮสต์ API, UUID สมาชิก และคีย์ API ด้วยค่าพื้นที่ทำงานของคุณ
การเข้าถึงที่จำเป็น · predictions:read ส่งคืนพฤติกรรม นอกจากนี้ยังให้สิทธิ์ด้วย metrics:read (หรือ *) เพื่อเปิดใช้งานช่วงเวลาการสั่งซื้อเมื่อรุ่นพร้อมจำหน่าย
เฉพาะข้อความที่ตัดตอนมาสังเคราะห์เท่านั้น การตอบสนองตามแบบจำลองแบรนด์ยังรวมถึงแคตตาล็อกกิจกรรมทั้งหมดและข้อมูลเมตาการครอบคลุม การอ้างอิงก่อนหน้าสาธารณะใช้คำศัพท์หกคลาสแยกต่างหาก
{
"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"
]
}ข้อมูลสังเคราะห์ · TimesFM 2.5
ตัวอย่างการพยากรณ์จากประวัติจำลอง 128 วัน เปรียบเทียบรูปแบบล่าสุดกับความต้องการรายวันในอนาคตและควอนไทล์ของมัน
หน่วยความต้องการสังเคราะห์
| วันที่ (UTC) | พยากรณ์จุด | q10–q90 |
|---|---|---|
| 2026-10-05 | 22.9 | 22.8–23.0 |
| 2026-10-06 | 21.3 | 21.2–21.4 |
| 2026-10-07 | 18.7 | 18.6–18.8 |
| 2026-10-08 | 17.1 | 17.0–17.1 |
| 2026-10-09 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-10 | 20.0 | 20.0–20.1 |
| 2026-10-11 | 22.3 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-12 | 22.9 | 22.9–22.9 |
| 2026-10-13 | 21.3 | 21.2–21.3 |
| 2026-10-14 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-15 | 17.1 | 17.0–17.2 |
| 2026-10-16 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-17 | 20.0 | 19.9–20.1 |
| 2026-10-18 | 22.4 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-19 | 22.9 | 22.8–23.0 |
| 2026-10-20 | 21.3 | 21.2–21.4 |
| 2026-10-21 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-22 | 17.1 | 17.0–17.1 |
| 2026-10-23 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-24 | 20.0 | 19.9–20.0 |
| 2026-10-25 | 22.3 | 22.3–22.4 |
| 2026-10-26 | 22.9 | 22.8–22.9 |
| 2026-10-27 | 21.3 | 21.2–21.3 |
| 2026-10-28 | 18.7 | 18.6–18.7 |
| 2026-10-29 | 17.1 | 17.0–17.2 |
| 2026-10-30 | 17.7 | 17.6–17.7 |
| 2026-10-31 | 20.0 | 20.0–20.1 |
| 2026-11-01 | 22.4 | 22.3–22.4 |
| 2026-11-02 | 22.9 | 22.8–22.9 |
| 2026-11-03 | 21.3 | 21.2–21.3 |
ตัวอย่างสังเคราะห์ สร้างด้วยน้ำหนัก TimesFM 2.5 การคาดการณ์เริ่มในวันที่ 2026-10-05 (UTC); วันที่ได้รับการแก้ไขสำหรับการสาธิต ความครอบคลุมเชิงปริมาณไม่ได้รับการปรับเทียบ ค่าไม่ได้แสดงถึงความต้องการของลูกค้าหรือความน่าจะเป็นในการซื้อของแต่ละบุคคล
ได้รับการแจกแจงและการจัดอันดับความน่าจะเป็นขั้นสุดท้ายหนึ่งครั้ง โมเดลแบรนด์ที่ได้รับการประเมินจะมีลำดับความสำคัญ โดยมีเป้าหมายที่ครอบคลุมถึง 23 เป้าหมาย เมื่อไม่พร้อมใช้งาน โมเดลสาธารณะ-ก่อนภายในจะสร้างการอ้างอิงหกคลาสเดียว เหตุการณ์ที่ไม่รองรับและตามบริบทเท่านั้นยังคงไม่พร้อมใช้งาน
รวมอยู่ในคำตอบของสมาชิกเดียวกันโดยอัตโนมัติ: ส่วนหัวแบบเบาสำหรับผู้เช่าแบบส่วนตัวจะรวมสัญญาณ CWM เข้ากับเทรนด์แบรนด์ TimesFM ส่วนหัวที่พร้อมใช้งานจะให้บริการโดยตรง การฝึกอบรมหรือการประเมินที่ขาดหายไปจะทำให้ช่วงเวลาการซื้อไม่พร้อมใช้งาน
เมื่อกำหนดค่าบริการ TimesFM 2.5 และประวัติรายวันเสร็จสมบูรณ์แล้ว ให้คาดการณ์รายได้ คำสั่งซื้อ หรือหน่วยที่ขายได้สูงสุด 90 วัน โดยมีการประมาณค่าจุดและเก้าควอไทล์
ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ถัดไปจะรวมกันเป็น 100% มากกว่าตัวเลือกที่ได้รับการสนับสนุนและไม่ได้ปรับเทียบ ระยะเวลาการซื้อแยกกัน ประมาณการซื้ออย่างน้อยหนึ่งครั้งภายใน 7/30/90 วัน และเป็นแบบสะสม โดยไม่เคยทำให้เป็นมาตรฐานกับคลาสเหตุการณ์ ความเงียบที่ผ่านไปไม่ได้ถูกกำหนดเงื่อนไขในเวกเตอร์เหตุการณ์ การอ้างอิงแบบสาธารณะก่อนยังไม่ได้รับการตรวจสอบพื้นที่ทำงาน
ปริมาณความต้องการอธิบายถึงความไม่แน่นอนโดยรวม ไม่ใช่ช่วงการซื้อแยกและยังไม่ได้รับการปรับเทียบ ข้อมูลที่ขาดหายไปยังคงไม่สามารถใช้งานได้ ไม่มีการยืนยันการเพิ่มความแม่นยำก่อนการประเมินของคุณเอง
ตรวจสอบพฤติกรรมที่สังเกตได้ สถานะของผู้บริโภค และสัญญาณแบบจำลองมาตรฐานสำหรับการซื้อ ช่องว่างที่ยาวนาน และการลบตะกร้าสินค้า ผลลัพธ์ระบุข้อมูลที่ขาดหายไปและข้อจำกัดของแต่ละสัญญาณ
สำรวจกลุ่มพฤติกรรมที่คล้ายคลึงกัน กลุ่มคลัสเตอร์ และการตรวจสอบความผิดปกติ ความคล้ายคลึงกันช่วยให้คุณตรวจสอบกลุ่มเป้าหมายได้ ไม่ใช่การรับประกันอัตราการแปลง
ใช้คอนโซล CWM, REST API หรือ MCP จากแอปพลิเคชันหรือไคลเอ็นต์ AI ของคุณ คีย์ที่กำหนดขอบเขตจะควบคุมการเข้าถึงพื้นที่ทำงานของคุณ
การวิเคราะห์ที่ใช้งานได้ต้องอาศัยข้อมูลที่รองรับและประวัติพฤติกรรมที่เพียงพอ สัญญาณที่ไม่พร้อมใช้งานจะถูกรายงานอย่างชัดเจน บัญชีใหม่ไม่มีข้อมูลลูกค้าหรือการคาดการณ์
ขั้นตอนการทำงานเชิงภาพประกอบ · ไม่ใช่การทำนายสด
นำเข้าด้วยข้อมูลประจำตัวและสิทธิ์ของพื้นที่ทำงานของคุณ
ทีมหรือแอปพลิเคชันของคุณเป็นผู้เลือกว่าจะใช้ผลลัพธ์อย่างไร
คอนโซล / REST API / MCP
ตรวจสอบการวิเคราะห์ในคอนโซลหรือปล่อยให้แอปพลิเคชันที่ได้รับอนุญาตหรือไคลเอนต์ AI สืบค้น CWM นำเข้าข้อเท็จจริงที่ได้รับการสนับสนุน สร้างคีย์ที่กำหนดขอบเขต และปฏิบัติตามการอ้างอิงสาธารณะสำหรับการดำเนินการที่มีอยู่
อ่านข้อมูลอ้างอิง API และ MCP →การใช้งานแบบเติมเงิน
บัญชีใหม่ CWM บัญชีได้รับเครดิตต้อนรับ การดำเนินงานที่มีสิทธิ์จะหักเครดิตตามอัตราที่เผยแพร่ ซื้อเครดิตเพิ่มเติมในพื้นที่ทำงานของคุณ ยอดคงเหลือและการใช้งานของคุณยังคงปรากฏให้เห็นอยู่ที่นั่น
ลงทะเบียนด้วยอีเมลและรหัสผ่านหรือ Google และยอมรับข้อตกลงผู้ใช้ CWM ความพร้อมให้บริการจะแสดงในระหว่างการลงทะเบียน
ลองใช้ CWM →การวิจัยและทิศทางโมเดลขั้นสูง
ทิศทาง CWM ที่กว้างขึ้นประกอบด้วยการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมและแฝดทางดิจิทัล เกณฑ์มาตรฐานการวิจัย การตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองต่อแบรนด์ และการจำลองได้รับการอธิบายแยกจากการปฏิบัติงานมาตรฐานที่มีอยู่ในพื้นที่ทำงานแบบบริการตนเอง
CWM / Harness / Loop Marketing
เข้าใจและคาดการณ์ · แกนหลัก
Consumer World Model
เข้าใจลูกค้าแต่ละคนในโปรไฟล์เดียว และคาดการณ์ความเสี่ยงการเลิกใช้ การซื้อครั้งถัดไป และมูลค่า 12 เดือนจากประวัติของลูกค้าคนนั้น เมื่อประวัติบางเกินไป จะไม่แสดงคะแนน
สำรวจ CWM →จัดระเบียบการลงมือทำ · รันไทม์
SocialHub Harness
จัดระเบียบการกระทำขั้นถัดไปด้วยพนักงาน AI และสกิลที่มีการกำกับ งานอยู่ภายในสิทธิ์ งบประมาณ และกฎการตรวจสอบ
สำรวจ Harness →ผลลัพธ์ที่วัดได้ · แอปพลิเคชัน
ผลลัพธ์ที่วัดได้บนช่องทางของแบรนด์
ส่งมอบแคมเปญ ความภักดี และผลลัพธ์ที่วัดได้บนช่องทางของแบรนด์: อีเมล SMS ในแอป และหน้าร้าน ความสัมพันธ์กับลูกค้าและข้อมูลอยู่กับแบรนด์
สำรวจ Loop Marketing →ผลลัพธ์ที่สังเกตได้บอกทางรอบถัดไป การอัปเดตโมเดลขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูลและการตรวจสอบ ความสัมพันธ์กับลูกค้าและข้อมูลอยู่กับแบรนด์
CWM
สร้างเวิร์กสเปซ สำรวจคอนโซล และเชื่อมต่อข้อมูลลูกค้า ซื้อเครดิตเมื่อจำเป็นต้องใช้งานเพิ่ม
บัญชี CWM ใหม่รับเครดิตต้อนรับ 500,000 เครดิต
Harness + Loop Marketing
ดูว่า CWM, Harness และ Loop Marketing เข้ากับข้อมูลลูกค้า ช่องทางของแบรนด์ และผู้ช่วย AI ที่ทีมใช้อยู่แล้วอย่างไร
นัดชมเดโม →