为什么要模拟
测试营销活动最昂贵的方法就是发送它。
对真实会员的消费进行 A/B 测试
现场实验是黄金标准——但每只手臂都是真正的成员，接受真正的治疗，而糟糕的变体会带来真正的成本。首先进行模拟分类，因此现场测试会花在值得测试的问题上。
“与什么相比？”这个问题没有答案。
一个“收入 5 万美元”的活动可能本身就收入了 4.5 万美元。孪生模型始终运行“不做任何操作”的反事实情景，因此您查看的 number 是两者之间的差异——唯一重要的 number。
直觉不能扩展到细分市场
你可以猜到一位会员会有什么反应。没人能预测五万名不同的会员对同一优惠会有什么反应。该模型会分别分析每位会员的反应，并客观地进行汇总。
幕后运作
实际演练流程
排练并非千篇一律的平均值——它是你团队成员的集体表演。 一次一个成员。 这 行为模型 它已经了解每个成员的节奏；双胞胎逐个询问成员：有了这次活动，接下来的行为模式会是什么样的？如果没有这次活动呢？
这两种未来是诚实地汇总的——太小而无法信任的部分被压制，而不是被平均化为虚构——而两臂之间的差异就是预测。改变杠杆并再次运行：受众、报价、渠道、时间或发送的决定。
演练的杠杆可以有所不同——包括大多数工具都会忽略的一点：不发送。
受众、产品/服务、渠道、时机——一份真实的草稿，而非假设。
一个部门负责营销活动；镜臂保持静默
该模型用双臂展示了每个成员的下一步行为
汇总功能增强了信心；过小的细分市场将被抑制，而非平滑处理
消除沉默的营销活动——唯一值得考虑的 number
功能介绍
三种问双胞胎“如果……会怎样？”的方法
咨询您的研究伙伴
匿名成员双胞胎，基于真实的第一方资料，您可以向他们提出问题：概念反应、调查预测试、消息框架——一个永远在线、永不疲劳的研究小组。结果会与信心标签一起汇总，而不是作为个人声音。
校准
值得信赖的演练——因为它基于实际情况进行评估。
只有诚实地说明模拟效果有多好，模拟才有用。双胞胎的预测不断与保留的现实（模型从未见过的真实结果）进行检查，并且它显示的每个数字都带有校准。
当你的数据无法支持答案时——片段太小，行为太新——双胞胎会这么说并保持沉默。在向您讲述故事之前，它会告诉您信号不足。模拟永远无法取代现场实验。它决定哪些实验值得进行。
它运行的模型是已学习的世界模型——行为模型→
研究同源用户
提前体验一个永不疲倦的研究小组——基于您的真实会员。
任何人都可以要求聊天机器人“假装成一位34岁的购物者”。这就是用户画像——一个有名字的刻板印象。研究孪生模型 (research twin) 则有所不同：它基于您 (your) 项目真实成员的匿名化画像——真实的购买节奏、真实的品类组合、真实的互动模式——因此，其结果反映的是您的目标客户群，而非互联网上的平均用户。
像向调研机构汇报一样向小组提问：对某个概念的反应、优惠的吸引力、信息的框架，以及你想在投入真实会员的信任之前进行预测试的调查问卷。几分钟内即可获得小组汇总的答案——就像模拟器是营销活动的预演一样，是对调研的一次演练。
它运行的轨道
两次去身份化
仅使用允许列表中已匿名化的个人资料片段构建孪生模型——身份信息绝不会进入面板
仅聚合
结果会以小组形式报告，低于样本阈值的数据会被抑制——绝不会以单个会员的口吻呈现
信心上限
概念级问题的置信度上限是出于设计考虑——小组意见仅供参考，不能取代验证
折叠和吹捧检查
面板会持续接受测试，以确保不会出现信息混杂或只说提问者想听的话的情况。
适用场景
双子分类。实验决定。坚持证明了。
模拟并不能取代实时测量——它只在重要的地方使用实时测量，从而使实时测量变得经济实惠。三种仪器，三种工作：
| 数字孪生 | 实时 A/B 测试 | 坚持团体 |
|---|---|---|
| 发送之前。无需任何实际成本；将众多选项缩小到少数几个。 | 在发送期间。使用真实会员；在最终入围者中做出决定。 | 发送后未受影响的会员证明了提升效果确实存在。 |
| 答案：哪些想法值得测试？ | 答案：哪种方案最终胜出？ | 答案：这项活动真的比什么都不做要好吗？ |
Flash 运行所有三个 — 实验 & A/B →
孪生兄弟永远不会告诉你的事
- 保证收入 number。预测具有置信度，而置信度是答案的一部分。
- 任何关于太小而无法支持诚实估计的部分的信息都会被抑制，而不是被平滑。
- 影响个别成员的意见或未来。双胞胎和推广活动仅以汇总形式报告。
- 您可以跳过测量阶段。演练可以筛选出值得测试的内容；最终结果仍取决于实际情况。
如果一个模拟工具向你保证了确定性，那么它描述的是它的营销，而不是它的数学。
更多模拟
提前体验优惠测试、定价测试、会员权益变更测试、渠道与时段测试、门户预览和红队测试。
在同一面板上，你还可以运行优惠测试、定价测试、会员权益变更测试、渠道与时段测试、门户预览和红队测试。
合成结果不是真实结果，而且置信度设有上限。
这些模拟位于 Omnichannel 方案中。
批量对比
提前体验一次对比多个变体，并在受众中找出自然分组。
一批模拟会让多个变体经过同一个面板，便于你把它们放在一起比较。
Discover groups 会把同一个合成面板分成相似人群的分组。
批量对比和 Discover groups 仍处于提前体验。合成结果不是真实结果，而且置信度设有上限。
飞行前的预测会在营销活动开展时浮出水面——始终考虑到反事实。
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