ความสัมพันธ์และความสัมพันธ์จะเปลี่ยนฐานลูกค้าให้เป็นเครือข่ายที่คุณสามารถอ่านและดำเนินการได้
ส่วนประกอบย่อยของเลเยอร์นามธรรมที่สร้างขึ้นบนหลักการง่ายๆ: ลูกค้าไม่ใช่เพียงอะตอม แต่เป็นโหนดในเครือข่ายความสัมพันธ์ และคุณค่าอยู่ที่ขอบของเครือข่ายนั้น ฝั่งสมาชิกจะคำนวณกราฟความสัมพันธ์จริง โดยที่โหนดคือสมาชิกที่ระบุตัวตนได้แล้ว และขอบของกราฟคือลิงก์หลายประเภทที่ถูกควบคุม: การแนะนำที่แปลงแล้ว ความสัมพันธ์ระหว่างทูตกับลูกค้า และครัวเรือนที่มีแนวโน้มสูง ระบบจะอ่านโครงสร้างของกราฟนั้น — ชุมชน ศูนย์กลาง และสมาชิกที่แยกตัว — เพื่อให้สามารถเลือกการดำเนินการตามบทบาทเชิงโครงสร้างได้ ฝั่งผลิตภัณฑ์จะดึงความสัมพันธ์จากตะกร้าสินค้าจริง: ผลิตภัณฑ์ใดที่ซื้อพร้อมกัน และหมวดหมู่ใดที่สมาชิกให้ความสนใจ การเข้าถึง ครัวเรือน คำแนะนำ และการดำเนินการแนะนำจะอ่านจากความสัมพันธ์จริงเหล่านั้น แทนที่จะเป็นการคาดเดา
ปฏิบัติต่อลูกค้าเสมือนเป็นโหนดในเครือข่าย ไม่ใช่อะตอมที่แยกเดี่ยว — กราฟสมาชิกหลายประเภทที่ประกอบด้วยการแนะนำจริง ความสัมพันธ์กับทูตแบรนด์ และครัวเรือนที่มีแนวโน้ม รวมถึงการซื้อสินค้าร่วมกันและความชอบในหมวดหมู่สินค้า
ลูกค้าคือโหนด ไม่ใช่อะตอม และคุณค่าอยู่ที่ขอบ
การตลาดค้าปลีกส่วนใหญ่มองลูกค้าแต่ละรายเป็นเหมือนอะตอมที่แยกจากกัน โดยละทิ้งสิ่งที่มีค่าที่สุดเกี่ยวกับฐานลูกค้า นั่นคือ การเชื่อมต่อระหว่างผู้คนในนั้น เลเยอร์นี้ทำให้ขอบเหล่านั้นเป็นจริง — กราฟที่คำนวณและควบคุมได้ของสมาชิกที่ได้รับการแก้ไขและความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา — เพื่อให้การรักษาลูกค้าสามารถสร้างแผนที่เครือข่าย อ่านโครงสร้าง และทำงานตามบทบาทได้
- ฮับ (ระดับการอ้างอิงสูง)
- สมาชิก
- โดดเดี่ยว (เสี่ยงต่อการปั่นป่วน)
- ผู้อ้างอิงที่แปลงแล้ว
- มีแนวโน้มว่าจะเป็นครัวเรือน
- กลุ่มความสนใจในการซื้อร่วม
โหนดคือลูกค้า ขอบคือความสัมพันธ์
ทุกโหนดคือสมาชิกโปรแกรมสะสมแต้มที่มีการระบุตัวตนแล้ว — เป็นบุคคลจริงที่ให้ความยินยอม ไม่ใช่อุปกรณ์หรือสำเนา สิ่งที่ทำให้กราฟมีค่าคือเส้นเชื่อมระหว่างโหนดเหล่านั้น และแต่ละเส้นเชื่อมคือความสัมพันธ์เฉพาะเจาะจงที่มีการควบคุม ไม่ใช่ความคล้ายคลึงกันแบบคลุมเครือ
- การอ้างอิงที่แปลงแล้ว — ขอบหลักที่ดึงออกมาเฉพาะเมื่อมีผู้อ้างอิงลงทะเบียนจริงเท่านั้น เป็นลิงก์เดียวที่ดึงอิทธิพลของศูนย์กลาง ดังนั้นจึงยังคงเป็นบันทึกคำพูดปากต่อปากที่แท้จริงที่สะอาดตา
- Ambassador-to-customer — ลูกค้าทุกคนที่ทูตนำเข้าเข้ามาจะกลายเป็นลิงก์ที่ยั่งยืน โดยเปลี่ยนฐานแฟนๆ ให้เป็นเครือข่ายที่สามารถเรียกดูได้
- ครัวเรือนที่น่าจะเป็นไปได้ — สมาชิกที่อนุมานได้ว่ามีที่อยู่ร่วมกัน จากลายนิ้วมือที่รักษาความเป็นส่วนตัว ซึ่งจะไม่จัดเก็บตัวระบุแบบดิบๆ ไว้ แต่จะเก็บไว้เฉพาะกลุ่มเล็กๆ ที่มีความเป็นไปได้เท่านั้น
- ความสนใจในผลิตภัณฑ์ — คู่การซื้อร่วม (ซื้อ X, ซื้อ Y ด้วย) และหมวดหมู่ต่อสมาชิกที่เอนเอียงมาจากตะกร้าจริง เชื่อมโยงกราฟผู้คนกับสิ่งที่พวกเขาซื้อจริง ความคล้ายคลึงกันทางสถิติ — ผลิตภัณฑ์/ผลิตภัณฑ์ และสมาชิก/สมาชิกที่มีลักษณะคล้ายกัน — ได้รับการสร้างแบบจำลองโดยละเอียดในเลเยอร์ความสัมพันธ์และความคล้ายคลึงกันในระดับน้องสาว
สิ่งที่ขอบช่วยให้คุณคำนวณได้
เมื่อความสัมพันธ์เป็นจริงและเป็นรูปธรรม โครงสร้างก็จะพังทลายลง และโครงสร้างคือสิ่งที่คุณจะดำเนินการได้ ถุงอะตอมที่แยกออกมาไม่มีสิ่งใดเลย
- ชุมชน — กลุ่มสมาชิกที่เชื่อมต่อกัน (ครัวเรือน กลุ่มเพื่อน กลุ่มท้องถิ่น) ที่สามารถส่งข้อความเดียวไปถึงได้ แทนที่จะต้องจ่ายเงินเพื่อติดต่อทีละคน
- Hubs — สมาชิกที่มีระดับการอ้างอิงสูง: ผู้มีอิทธิพลโดยธรรมชาติที่ได้รับตำแหน่งโดยการแนะนำสมาชิกที่เปลี่ยนใจเลื่อมใส ไม่ใช่ตามจำนวนผู้ติดตาม
- สมาชิกที่แยกออกจากกัน — โหนดที่ไม่มีความได้เปรียบจากการอ้างอิงที่แปลงแล้ว และไม่มีจุดยึดทางสังคม ซึ่งกลายเป็นความเสี่ยงในการเลิกใช้งานอย่างไม่สมส่วน
- Next-best-product — คำแนะนำมีพื้นฐานมาจากรูปแบบการซื้อร่วมและหมวดหมู่ที่แท้จริงของสมาชิก แทนที่จะเป็นความนิยมทั่วทั้งร้าน
เหตุใดสิ่งนี้จึงมีความสำคัญต่อการตัดสินใจของ AI
เอเจนต์ที่ให้เหตุผลกับอะตอมสามารถคำนวณความคล้ายคลึงกับลูกค้าทั่วไปที่ไม่มีอยู่จริงเท่านั้น เมื่อพิจารณาจากกราฟแล้ว สามารถเลือกบทละครจากบทบาทเชิงโครงสร้างที่แท้จริงของสมาชิก และอธิบายว่าทำไม
- คำแนะนำ การถามจากผู้อ้างอิง หรือการชนะใจลูกค้านั้นขึ้นอยู่กับบทบาท — ศูนย์กลาง ครัวเรือน รูปแบบการซื้อร่วม — ไม่ใช่การเดาเฉพาะกิจที่เกิดขึ้นทันที
- สมาชิกที่แยกตัวออกมาจะเชื่อมต่อกันแทนที่จะถูกโจมตี ฮับได้รับการคัดเลือก ชุมชนได้รับการเพาะ - บทละครสามเรื่องที่แตกต่างกันซึ่งมุมมองของอะตอมไม่สามารถแยกความแตกต่างได้
- ทุกขอบจะมีการประทับตราประกาศ / อนุมาน / นำเข้าด้วยแถบความเชื่อมั่นสูง / ปานกลาง / ต่ำ ดังนั้นการตัดสินใจจึงสามารถชั่งน้ำหนักได้ว่าความสัมพันธ์เบื้องหลังนั้นมีความแน่นอนเพียงใด และลิงก์ที่อนุมานนั้นเป็นเพียงตัวดำเนินการเท่านั้น สามารถปิดได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว
กรณีเต็มรูปแบบสำหรับการปฏิบัติต่อลูกค้าในฐานะเครือข่าย — การทำแผนที่กราฟสมาชิก การอ่านชุมชนและฮับ และการสะสมความภักดีผ่านการอ้างอิงและการสนับสนุนที่มีการควบคุม
นี่คือวิธีที่เลเยอร์ปรับปรุงการตัดสินใจของ AI
หากไม่มีการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์และความผูกพัน ฐานลูกค้าจะมีราคาเหมือนถุงอะตอม: การแนะนำและการบอกต่อแบบปากต่อปากนั้นมองไม่เห็นและไม่มีการจัดการ ศูนย์กลางและสมาชิกที่แยกตัวจะได้รับการปฏิบัติอย่างเท่าเทียมกัน และคำแนะนำจะขึ้นอยู่กับความนิยม การเชื่อมต่อระหว่างสมาชิกและระหว่างผลิตภัณฑ์จะถูกคำนวณใหม่แบบเฉพาะกิจ ดังนั้นการเข้าถึง ครัวเรือน อิทธิพล และคำแนะนำทั้งหมดจึงขึ้นอยู่กับการคาดเดาแทนที่จะเป็นความสัมพันธ์ที่แท้จริง
การอ้างอิงนั้นมาจากผู้อ้างอิงทุกประการ และฐานแฟนๆ ของฮับนั้นเป็นเครือข่ายที่สามารถเรียกดูได้ ไม่ใช่หมายเลขพาดหัวที่จะรีเซ็ตแต่ละรายงาน
การเล่นสามารถเลือกได้ตามบทบาทเชิงโครงสร้าง เช่น ศูนย์กลางการรับสมัคร ชุมชนเมล็ดพันธุ์ เชื่อมโยงสมาชิกที่แยกตัวออกไป แทนที่จะโจมตีลูกค้าทั่วไปที่ไม่มีอยู่จริง
การเข้าถึงระดับครัวเรือนสามารถให้เหตุผลได้เนื่องจากความสัมพันธ์ในครอบครัวอยู่ในแบบจำลอง ซึ่งอนุมานได้จากลายนิ้วมือที่รักษาความเป็นส่วนตัวและมีแถบความเชื่อมั่น
การเลือกผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดลำดับถัดไปได้รับการสนับสนุนจากรูปแบบการซื้อร่วมที่แท้จริง ไม่ใช่ความนิยมทั่วไป
คุณค่านั้นใช้งานได้จริง ไม่ใช่แค่ทางเทคนิคเท่านั้น
ตัวแทนสามารถให้เหตุผลว่าใครเชื่อมโยงกับใคร ที่ที่สมาชิกนั่งอยู่ในเครือข่าย และสิ่งที่ถูกซื้อด้วยอะไร ดังนั้นคำแนะนำ การถามจากผู้อ้างอิง หรือการชนะกลับนั้นมีพื้นฐานมาจากบทบาทเชิงโครงสร้างที่แท้จริง (ศูนย์กลาง ครัวเรือน รูปแบบการซื้อร่วม) แทนที่จะเป็นความคล้ายคลึงกันเฉพาะกิจที่คำนวณ ณ จุดนั้นสำหรับบุคคลที่โดดเดี่ยว
สร้างโมเดลฐานสมาชิกเป็นกราฟ — โหนดเป็นสมาชิกที่ได้รับการแก้ไขด้วยข้อมูลประจำตัว Edge เป็นจริง และมีความสัมพันธ์ที่เปลี่ยนแปลง — แทนที่จะกำหนดราคาลูกค้าทุกรายเป็นอะตอมที่แยกออกจากกัน
มีประเภทลิงก์ที่ได้รับการควบคุมสามประเภทบนกราฟเดียว: ผู้อ้างอิงที่เปลี่ยนใจเลื่อมใส (แกนหลัก), ตัวแทนถึงลูกค้า และครัวเรือนที่มีแนวโน้ม — แต่ละประเภทประทับตราด้วยแหล่งที่มาและกลุ่มความเชื่อมั่น
อ่านโครงสร้าง ไม่ใช่แค่จุด: ชุมชน ศูนย์กลางระดับสูง (ผู้มีอิทธิพลโดยธรรมชาติ) และสมาชิกที่โดดเดี่ยว (สัญญาณความเสี่ยงในการเลิกใช้งาน) ต่างก็กลายเป็นบทบาทที่สามารถกำหนดเป้าหมายได้
ได้รับความเกี่ยวข้องของผลิตภัณฑ์จากตะกร้าจริง — คู่ซื้อร่วมและความสัมพันธ์หมวดหมู่ต่อสมาชิก — สำหรับผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดถัดไปจากรูปแบบจริง ไม่ใช่ความนิยมทั่วไป
รักษาความสัมพันธ์ที่ปรากฏในแบบจำลอง ดังนั้นตรรกะการเข้าถึง ครัวเรือน และศูนย์กลางจึงถูกอ่าน ไม่ใช่ถูกสร้างขึ้นใหม่ตามอำเภอใจในทุกการโทร
สิ่งที่เลเยอร์นี้รับผิดชอบ
อ่านคำสั่งซื้อและบันทึกการอ้างอิงที่แปลงแล้วจากร้านค้าดิบ ขอบจะถูกดึงออกมาก็ต่อเมื่อผู้อ้างอิงเปลี่ยนใจเลื่อมใสจริง ๆ เท่านั้น โดยจะไม่มีการส่งคำเชิญหรือหมดอายุเพียงเท่านั้น
ประกอบกราฟสมาชิกหลายประเภท — ผู้อ้างอิง ตัวแทนถึงลูกค้า และผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นครัวเรือน — โดยแต่ละลิงก์ทำเครื่องหมายว่าประกาศ / อนุมาน / นำเข้า และแถบความเชื่อมั่นสูง / ปานกลาง / ต่ำ
ตรวจจับชุมชนด้วย Label Propagation (การรักษาโครงสร้างย่อยของฮับและพูด) และจัดอันดับฮับตามระดับการอ้างอิงจริง โหนดที่แยกออกมาจะหลุดออกมาเป็นชุดความเสี่ยงในการปั่นป่วน
สร้างภาพรวมรายวันแบบกำหนดได้ต่อโปรแกรม (สร้างใหม่ตามความต้องการเมื่อล้าสมัย) ดังนั้นข้อมูลเดียวกันจึงให้โครงสร้างเดียวกันเสมอ
คำนวณการซื้อสินค้าร่วมกันและความสัมพันธ์ของหมวดหมู่ต่อสมาชิกจากรายการสั่งซื้อ และแสดงข้อมูลทั้งหมดไปยังระบบออนโทโลยีและพื้นผิวการแนะนำในรูปแบบเอาต์พุตของโมเดลที่ควบคุม