CWM — Consumer World Model · 消費者理解 · 核心

什麼是 CWM？理解消費者行為的模型。

理解行為、查看消費者訊號、發現相似族群，透過控制台、API 或 MCP 使用 CWM。

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下一行為、購買窗口與整體需求趨勢

一次會員預測同時返回下一行為與個人購買窗口；品牌融合頭可用時，將個人訊號與整體需求趨勢結合。

互動範例

一個消費者，一份統一預測。

所有狀態與數值均為合成範例，不代表即時預測或工作空間可用狀態；不會傳送客戶資料。

選擇範例狀態

待訓練通過驗證的範例缺少權限歷史不足

部分可用

已有行為預測仍可返回。品牌融合頭完成訓練並通過驗證前，個人購買窗口保持不可用。

下一步可能做什麼？

一份最終分布，涵蓋本範例的4個支援事件；下一行為概率尚未經校準。

下一事件	概率
購買	37%
造訪會員入口	28%
點擊郵件	21%
核銷優惠券	14%

為什麼有些事件沒有概率？

「傳送郵件」屬於輸入脈絡，不是預測目標，因此概率為 null。不支援或沒有資料涵蓋的事件同樣保持不可用。

未來多久內可能購買？

CWM 個人訊號 + TimesFM 品牌需求趨勢。

7 天內: 不可用
30 天內: 不可用
90 天內: 不可用

預測窗口內至少購買一次的累計概率。三個窗口之間、窗口與行為分布之間均不能相加。

把同一份結果接入工作流程

一次會員請求同時返回 distribution 與 purchaseWindows。

查看 API / MCP 呼叫

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"
    }
  }
}

請替換 API 網域、會員 UUID 與工作空間 API 金鑰。

所需權限 · predictions:read 可讀取行為；額外授予 metrics:read（或 *）後，可在模型就緒時取得購買窗口。

查看回應節選

僅為合成範例節選。品牌模型回應還包含完整事件目錄及涵蓋資訊；公共先驗參考採用獨立的6類詞表。

{
  "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"
  ]
}

體驗 CWM →REST 文件 →MCP 文件 →

合成資料 · TimesFM 2.5

探索逐日需求趨勢

基於128天合成歷史生成的預測範例，對比近期需求走勢、未來逐日預測和分位數範圍。

預測窗口

7 天30 天90 天

合成需求單位

近期日均需求: 20.0
預測日均需求: 20.1
預測累計需求: 604.3

歷史 · 最近28天預測值顯示 q10–q90

查看某一天的預測第 1天 · 2026-10-05

預測值: 22.9
q10: 22.8
q90: 23.0

查看每日預測資料

日期（UTC）	預測值	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

下載範例資料（JSON） ↓

本範例輸入為合成資料，預測由真實TimesFM 2.5權重生成。預測起點為2026-10-05（UTC），演示日期固定；分位數覆蓋率尚未經校準。數值不代表客戶實際需求或個人購買概率。

一份完整的下一行為概率

一次獲得一份最終概率分布與排序。通過評測的品牌模型優先，最多支援23類有資料覆蓋的目標；品牌模型不可用時，內部公共先驗模型彙總成一份6類參考分布。不支援及僅作上下文的事件保持不可用。

7 / 30 / 90天購買窗口

自動包含在同一份會員回應中：租戶獨立的輕量融合頭結合 CWM 訊號與 TimesFM 品牌趨勢。合格融合頭直接輸出；缺少訓練或評測時，購買窗口保持不可用，已有行為預測仍可返回。

品牌與品類的逐日預測

TimesFM 2.5 服務已設定且逐日歷史完整時，可預測未來最多90天的銷售額、訂單數或商品銷量，並提供預測值和9個分位數。

如何理解這些結果

下一行為概率在支援的候選類別中合計為100%，尚未經校準。購買窗口另行預測7/30/90天內至少購買一次的累計概率，不與行為類別一起正規化。行為分布未按靜默時長調整；公共先驗參考尚未通過工作區驗證。

需求分位數表達整體不確定性，不是個人購買區間，覆蓋率尚未經校準。缺失資料保持不可用；在工作區評測完成前，不宣稱精度提升。

查看預測 API 與 MCP 文件 →

現在可以用 CWM 做什麼？

理解消費者行為

查看已發生的行為、消費者狀態，以及購買、長時間未活動和移除購物車商品等標準模型訊號。結果會說明缺失資料與訊號的適用範圍。

發現並比較族群

探索行為相似族群、分群與異常行為。相似度協助你研究族群，並不代表承諾的轉換率。

融入你的工作流程

透過控制台、REST API 或 MCP，在應用或 AI 用戶端中使用 CWM。限定權限的金鑰控制工作空間存取。

分析需要支援的資料格式和足夠的行為歷史。不可用的訊號會明確標示；新帳號不含客戶資料或預測結果。

從消費者事件到可用訊號。

你的輸入

會員紀錄
訂單與購買歷史
支援的瀏覽及行為事件

你可以查看的結果

已發生的事實與資料涵蓋情況
可用的消費者訊號及其限制
行為相似度與候選族群

一個工作空間，多種使用方式。

在控制台查看分析，或授權應用和 AI 用戶端查詢 CWM。匯入支援的資料、建立限定權限的金鑰，並查閱公共文件中的可用操作。

查看 API 與 MCP 文件 →

從 500,000 註冊贈送信用點開始。

新帳號獲贈信用點。符合條件的操作按公布的費率扣點；需要更多用量時，在工作空間內購買信用點並查看餘額與使用紀錄。

使用電子郵件和密碼或 Google 註冊，並同意 CWM 使用者協議。註冊時會提示服務可用範圍。

體驗 CWM →

了解模型背後的研究。

行為建模、數位孿生、品牌模型驗證及模擬屬於更廣泛的研究方向，與自助工作空間目前可用的標準操作分開說明。

行為模型研究 →數位孿生方向 →CWM 白皮書 →

CWM / Harness / Loop Marketing

一個核心，三層協作。

消費者理解 · 核心

CWM

Consumer World Model

理解行為、查看消費者訊號、發現相似族群，透過控制台、API 或 MCP 使用 CWM。

了解 CWM →

AI 執行 · 執行層

Harness

SocialHub Harness

為 AI 配置脈絡、技能與工具，在權限、預算和審核規則內完成任務。

了解 Harness →

行銷成果 · 應用層

Loop Marketing

Agentic Retention Loop

擷取行為、決定行動、跨通路觸達、累積會員資產，將結果回饋至下一輪。

了解 Loop Marketing →

實際結果用於指導下一輪決策，模型更新取決於資料品質及驗證結果。

選擇你的開始方式。

CWM

從 CWM 開始

建立工作空間，探索控制台並接入消費者資料，需要更多用量時購買信用點。

新註冊 CWM 帳號獲贈 500,000 信用點

1建立 CWM 帳號
2匯入支援的消費者資料
3完成首次分析

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Harness + Loop Marketing

建立企業行銷閉環

了解 CWM、Harness 和 Loop Marketing 如何融入現有資料、通路及團隊流程。

預約展示 →