CWM · Anlamak ve öngörmek
Consumer World Model, üye, sipariş ve davranış olgularını ekiplerin, uygulamaların ve AI asistanlarının kullanabileceği tek bir müşteri profiline çevirir. Öngörüler o müşterinin kendi geçmişinden gelir. Bugün kullanılabilen standart analizle başlayın, sonra iş akışınıza bağlayın.
Yeni CWM hesabına 500.000 karşılama kredisi
Consumer World Model
Gerçekler → Anlama
Üye, sipariş ve davranış verileri
Tüketici sinyalleri ve davranışsal temsiller
Konsolunuz, uygulamanız veya yapay zeka iş akışınız
Bir üyenin tahmini, kiracı birleştirme başkanı hazır olduğunda tüketici sinyallerini marka talebi bağlamıyla birleştirerek sonraki davranışları ve kişisel satın alma pencerelerini döndürür.
Etkileşimli örnek
Tüm durumlar ve sayılar sentetik örneklerdir, canlı tahminler veya çalışma alanı hazırlığı değildir. Müşteri verisi gönderilmez.
Davranış tahminleri kullanılabilir durumda kalır. Markanın füzyon yöneticisi eğitilip doğrulanana kadar satın alma pencereleri kullanılamaz.
Bu örneğin desteklenen dört etkinliğine ilişkin son bir dağıtım. Sonraki olay olasılıkları kalibre edilmemiştir.
| Sonraki etkinlik | Olasılık |
|---|---|
| Satın almak | 37% |
| Portal Ziyareti | 28% |
| E-posta tıklaması | 21% |
| Kupon kullanımı | 14% |
Gönderilen e-posta bir tahmin hedefi değil, bir giriş bağlamı olayıdır. Olasılığı sıfırdır. Desteklenmeyen veya ortaya çıkarılmayan diğer etkinlikler de kullanılamıyor.
Kişisel CWM sinyaller + TimesFM marka talep bağlamı.
En az bir satın alma olasılığı. Bu aralıklar kümülatiftir; bunları bir araya veya olay dağılımına eklemeyin.
Bir üye talebi dağıtım ve geri dönüşleri sağlıyor. purchaseWindows birlikte.
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"
}
}
}API Ana Bilgisayarını, üye UUID'sini ve API anahtarını çalışma alanı değerlerinizle değiştirin.
Gerekli erişim · predictions:read, davranışları döndürür. Ayrıca, model hazır olduğunda satın alma pencerelerini etkinleştirmek için metrics:read (veya *) izni verin.
Sadece sentetik alıntı. Marka modeli yanıtları ayrıca tam etkinlik kataloğunu ve kapsama meta verilerini içerir; kamuya açık ön referanslar ayrı bir altı sınıflı kelime dağarcığı kullanır.
{
"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"
]
}Sentetik veriler · TimesFM 2,5
128 günlük sentetik geçmişten örnek bir tahmin. Son modeli gelecekteki günlük talep ve kantilleriyle karşılaştırın.
Sentetik talep birimleri
| Tarih (UTC) | Nokta tahmini | 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 |
TimesFM 2,5 ağırlıklarla oluşturulmuş sentetik örnek. Tahmin 2026-10-05'te (UTC) başlıyor; Demo için tarihler belirlendi. Kantil kapsamı kalibre edilmemiştir. Değerler müşterinin talebini veya bireysel satın alma olasılıklarını temsil etmez.
Son bir olasılık dağılımı ve sıralama alın. Değerlendirilen marka modeli, 23'e kadar hedef kapsanarak öncelik kazanır. Kullanılamadığında, dahili kamu öncelikli modeller tek bir altı sınıflı referans oluşturur. Desteklenmeyen ve yalnızca bağlamla ilgili olaylar kullanılamaz durumda kalır.
Aynı üye yanıtına otomatik olarak dahil edilir: kiracıya özel hafif bir başlık, CWM sinyallerini TimesFM marka trendleriyle birleştirir. Hazır başlıklar doğrudan hizmet verir; eksik eğitim veya değerlendirme, yalnızca satın alma pencerelerinin kullanılamaz kalmasına neden olur.
TimesFM 2.5 hizmetinin yapılandırıldığı ve günlük geçmişin tamamlandığı durumlarda, 90 güne kadar gelir, sipariş veya satılan birim tahminleri, nokta tahminleri ve dokuz kantil ile yapılır.
Sonraki olay olasılıkları, desteklenen adaylar üzerinden %100'e kadar toplanır ve kalibre edilmemiştir. Satın alma pencereleri, 7/30/90 gün içinde en az bir satın almayı ayrı ayrı tahmin eder ve kümülatiftir, asla olay sınıflarıyla normalize edilmez. Geçen sessizlik, olay vektöründe koşullandırılmamıştır. Kamu önceliği referansı, çalışma alanı doğrulaması kazanmamıştır.
Talep kantilleri toplam belirsizliği tanımlar; bunlar bireysel satın alma aralıkları değildir ve kalibre edilmemiştir. Eksik veriler kullanılamaz durumdadır. Kendi değerlendirmenizden önce herhangi bir doğruluk artışı iddia edilmemektedir.
Gözlemlenen davranışı, tüketici durumunu ve satın alma, uzun boşluklar ve sepetten çıkarma için standart model sinyallerini inceleyin. Sonuçlar eksik verileri ve her sinyalin sınırlarını belirler.
Davranışsal benzerlikleri, kümeleri ve anomali incelemesini keşfedin. Benzerlik, bir kitleyi araştırmanıza yardımcı olur; bu, garantili bir dönüşüm oranı değildir.
Uygulamanızdan veya yapay zeka istemcinizden CWM konsolunu, REST API veya MCP'ü kullanın. Kapsamlı tuşlar çalışma alanınıza erişimi kontrol eder.
Kullanılabilir analiz, desteklenen veriler ve yeterli davranışsal geçmiş gerektirir. Kullanılamayan sinyaller açıkça bildirilir; yeni bir hesap müşteri verileri veya tahminleri içermez.
Açıklayıcı iş akışı · canlı bir tahmin değil
Çalışma alanı kimliğiniz ve izinlerinizle içe aktarıldı.
Sonucun nasıl kullanılacağını ekibiniz veya uygulamanız seçer.
Konsol / REST API / MCP
Konsolda analizi inceleyin veya yetkili bir uygulamanın veya yapay zeka istemcisinin CWM'ı sorgulamasına izin verin. Desteklenen bilgileri içe aktarın, kapsamlı bir anahtar oluşturun ve mevcut işlemler için genel referansı izleyin.
API ve MCP referansını okuyun →Ön ödemeli kullanım
Yeni CWM hesapları hoş geldin kredisi alır. Uygun operasyonlar, yayınlanan oranlar üzerinden kredi kesintisi yapar. Çalışma alanınızda ek kredi satın alın; bakiyeniz ve kullanımınız burada görünür kalır.
E-posta ve şifreyle veya Google ile kaydolun ve CWM kullanıcı sözleşmesini kabul edin. Hizmetin kullanılabilirliği kayıt sırasında gösterilir.
CWM’yi deneyin →Araştırma ve gelişmiş model yönlendirmesi
Daha geniş CWM yönü davranışsal modellemeyi ve dijital ikizleri içerir. Araştırma kıyaslamaları, marka başına model doğrulama ve simülasyon, self servis çalışma alanında mevcut olan standart işlemlerden ayrı olarak açıklanmaktadır.
CWM / Harness / Loop Marketing
Anlamak ve öngörmek · Çekirdek
Consumer World Model
Her müşteriyi tek bir profilde anlayın ve o müşterinin kendi geçmişinden ayrılma riskini, sonraki satın almayı ve 12 aylık değeri öngörün. Geçmiş çok inceyse skor gösterilmez.
Keşfedin CWM →Eylemleri düzenlemek · Çalışma zamanı
SocialHub Harness
Yönetilen AI çalışanları ve becerilerle bir sonraki eylemi düzenleyin. İş, izinler, bütçeler ve inceleme kurallarının içinde kalır.
Keşfedin Harness →Ölçülen sonuçlar · Uygulama
Kendi kanallarda ölçülen sonuçlar
Kendi kanallarınızda kampanya, sadakat ve ölçülen sonuçlar sunun: e-posta, SMS, uygulama içi ve mağaza. Müşteri ilişkisi ve veriler markada kalır.
Keşfedin Loop Marketing →Gözlenen sonuçlar sonraki döngüyü yönlendirir. Model güncellemeleri veri kalitesi ve doğrulamaya bağlıdır. Müşteri ilişkisi ve veriler markada kalır.
CWM
Bir çalışma alanı oluşturun, konsolu inceleyin ve müşteri verilerinizi bağlayın. Daha fazla kapasite gerektiğinde kredi satın alın.
Yeni CWM hesabına 500.000 karşılama kredisi
Harness + Loop Marketing
CWM, Harness ve Loop Marketing’in müşteri verilerinize, kendi kanallarınıza ve ekiplerinizin hâlihazırda kullandığı AI asistanlarına nasıl uyduğunu görün.
Demo talep edin →