解决方案 · 客户数字孪生
客户数字孪生， 助力更好的商业决策
在投入预算之前，先在你自己客户的模拟版本上测试优惠方案、传播信息与产品。
开发中
定义
什么是客户数字孪生？
客户数字孪生是一个模拟受访者，代表你的一组真实客户。它依据这组客户的实际行为构建——买了什么、多久买一次、通过哪个渠道、持续了多长时间——并用文字回应一项提议：是否会接受某个优惠方案、喜欢它的哪些地方、又反对什么。CrowdOS 为每个加权客群构建一个孪生体，而不是为每个人各建一个。
认识客户数字孪生
从一个分数到一种反应
客户分析是一步步演进而来的。先有风险评分和客户细分，然后是倾向性模型和下一最佳行动引擎，它们根据单一输入预测单一结果。每一步都更好地利用了企业已有的数据，但每一步都没能回答商业团队最常问的那个问题：如果我们改变这个优惠方案、这条信息或这个价格，我们的客户会作何反应？
大语言模型让这个问题能以一种新的方式得到回答。将它们与企业自身的行为数据和交易数据结合，就能把客户群体表示为虚拟受访者，用文字而不只是用一个分数来回应提议。CrowdOS 客户数字孪生正是这样构建的：依据你的客户数据文件，分组为加权客群，每个客群由一个常驻原型代表，你可以向它提问、质疑它，也可以让它与其他原型同处一室讨论。
客户数字孪生不是针对个人的预测引擎，也不能替代与客户的直接交流。它是一种快速、低成本的方式，用于在营销活动开始前为各个选项排序、找出反对意见，让调研和媒体预算投向最有可能奏效的想法。
更好的商业决策
客户数字孪生可以用来做什么？
01
优惠与激励方案测试
在上线之前，把备选优惠方案摆到每一个客群面前。按客群排列的优惠方案排名，以及每个客群提出的反对意见。02
信息与创意测试
针对你需要打动的客群，试验不同的表述框架、标题和创意素材。哪种表述能打动哪个客群，哪种又让它无动于衷。03
产品与价值主张测试
让最可能采用和最不可能采用的客户，对新产品进行压力测试。它适合谁、不适合谁，以及原因——用他们自己的话说。04
推介准备
为销售和服务团队提供比客户细分描述更有用的东西。从孪生体提出的反驳中提炼出的、逐个客群的沟通要点。05
营销活动复盘
营销活动结束后上传结果，并与孪生体当初的回答进行对比。孪生体在哪些地方正确排出了优惠方案的顺序，在哪些地方没有。
设计思路
为什么是客群孪生体，而不是个体孪生体？
有一种做法是为每一位客户都构建一个孪生体。关于语言模型人物设定的已发表研究则指向另一个方向：它们对一个群体回答分布的近似程度，远好于对任何单个人回答的近似。CrowdOS 顺应这一发现来构建，而不是与之相悖。
你的客户数据文件会按行为被分为二十到两百个客群。每个客群按其在你客户中所占的比例加权，并由一个原型代表。由此得到的是一组一目了然的受众，成本只是模拟每一位客户的一小部分，而且运行时从不需要任何具名个人的记录。
你的数据如何整合
从客户数据文件到孪生体
上传文件时，人口统计信息、客户年限、持有产品、交易、互动和服务记录会被归纳为客群层面的特征。直接标识信息——姓名、电子邮件、电话号码、身份证件号码、完整地址——会在任何内容存储之前被删除。
每个客群都会依据其区别性特征，按固定模板写成一份画像。画像不由任何语言模型撰写，也不会从购买行为推断性格：如果你有陈述态度的调查数据，就把它加进去；如果没有，孪生体就以总体人口先验为起点。
- 人口统计
- 客户年限
- 持有产品
- 交易
- 互动
- 服务记录
客群特征
每个客群一个孪生体
客群 7 · 趋于流失的持卡人
示意若将消费转回这张卡，免收一年年费
“免一年年费挺公道，但我把消费转走，是因为另一张卡的回馈更高。把这一点解决了，我就会回来。”
- 在意的是回馈比例，而非年费
- 怀疑年费不会一直免除
- 换卡太麻烦
方向性
CrowdOS 孪生体的不同之处
CrowdOS 孪生体与众不同的四点
01
依据行为构建，而非自述偏好
客群源自客户的实际行为。调查回答只在你拥有时才会加入，且绝不凭空编造。开发中
02
可以旁观的讨论过程
可以让孪生体同处一室展开辩论，你会看到一个立场如何形成，以及哪些反对意见经过讨论后依然成立。已上线
03
一份连失误也公开的记录
我们公开的每一次基准测试运行都会逐题列出，包括人群偏差最大的那些题。经你许可，你自己的营销活动结果将为你的组织形成一份私有记录。已上线
04
立足东南亚
新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国、菲律宾和越南的市场人群，均依据各国的全国人口数据逐国构建——年龄、性别和地区，在新加坡、马来西亚和印度尼西亚还包括族群与宗教——而不是套用同一个全球画像。已上线
对比
客群孪生体与其他询问客户的方式相比如何？
| 客群孪生体 | 逐客户孪生体 | 合成受访者 | 真人样本组 | |
|---|---|---|---|---|
| 构建依据 | 你的客户行为，分组为加权客群 | 每位客户自己的记录 | 一般人群的人口普查数据或书面人物画像 | 招募来的真人 |
| 回答单位 | 一个客群，按其在客户中的占比加权 | 一位客户 | 一组人物设定样本 | 一组真人样本 |
| 是否旨在预测某个具名个人 | 否 | 是 | 否 | 否；它测量的是它所触达的人 |
| 是否需要你的客户数据 | 需要，一份文件导出 | 需要，行级数据 | 不需要 | 不需要；需要的是抽样框 |
| 得到首个结果所需时间 | 几分钟（客群构建完成后） | 几分钟（孪生体构建完成后） | 几分钟 | 数天到数周 |
| 最适合用于 | 按客群为选项排序并找出反对意见 | 面向个人的下一最佳行动 | 对一般市场的早期判断 | 精确的总体估计与深度洞察 |
兼容你已有的数据
开始使用需要哪些数据？
先从客户数据文件的 CSV 或电子表格导出开始：每位客户一行，如果有的话，包括客户年限、持有产品、近期购买、购买频率、消费金额和最近使用的渠道。你把文件的各列映射到少量特征组上，直接标识信息会在上传时被删除。CRM 连接器在计划中。
每一项合作都受一份数据处理附录约束，其中规定了你的数据的使用目的、保留期限和删除条款。
开发中
我们不宣称的内容
客户数字孪生做不到什么
孪生体不会预测某个具名个人会做什么。当你需要对一个总体做出精确估计时，它们不能替代基于概率抽样的研究；当你需要理解原因时，它们也不能替代与客户的直接交流。
语言模型受访者对群体的近似优于对个体的近似，即便如此也会出错。Pew Research Center 2026 年关于用 AI 替代调查受访者的研究发现了很大的误差；我们自己的基准记录则逐题公开我们的误差。
我们正在构建可靠性等级，让数据单薄的情况以及该方法不擅长处理的问题在结果中得到标注。在这一功能上线之前，请把每一个结果都视为方向性参考，并用你的下一次营销活动加以核对。
来自 Atelier by CrowdOS
Digital Twins powered by CrowdOS
Atelier by CrowdOS 是我们面向行业客户的定制服务部门，Digital Twins powered by CrowdOS 是它的首个解决方案。它面向希望拥有专属模型的企业：一个由客群构成的私有人群、一个私有校准层，以及在你的数据条件允许时，一个只用你的客户和你的结果数据训练的小模型，隔离托管，并在你终止合作时删除。
需申请
常见问题
什么是客户数字孪生？
客户数字孪生是一个代表你的一组真实客户的模拟受访者。它依据这组客户的行为构建，并用文字回应一项提议：是否会接受、喜欢什么、反对什么。CrowdOS 为每个加权客群构建一个孪生体，而不是为每个人各建一个。
客群孪生体与用户画像有什么不同？
营销用的用户画像是有人撰写出来的一份描述。客群孪生体则依据你的一组真实客户的实测行为生成，并按它所代表的客户数量加权；你可以向它提问，也可以让它与其他孪生体同处一室讨论。
开始使用需要哪些数据？
一份客户数据文件导出，包含数千行数据和至少六个可用特征，例如客户年限、持有产品、最近一次购买时间、购买频率、消费金额和最近使用的渠道。姓名、电子邮件和其他直接标识信息并不需要，会在上传时被删除。我们的客户数据文件准备指南列出了所需的各列。
我的客户数据会被用来训练 AI 模型吗？
你的数据用于构建你的客群和运行你的调查。它是否可以用于其他任何用途，包括依据你自己的营销活动结果进行校准，由每一项合作都适用的数据处理附录规定。该附录正与法律顾问共同起草；我们会在此公布其条款。
结果有多准确？
我们不公布客户孪生体的准确度数字。人群的公开基准测试运行连同每一次失误，都公布在我们的基准记录中。对于你自己的孪生体，真正重要的衡量标准是你的营销活动：营销活动结束后，上传结果，看看孪生体在哪些地方正确排出了优惠方案的顺序，在哪些地方没有。
孪生体能替代问卷调查或焦点小组吗？
不能。它们是一种快速手段，让你在把钱花在调研或媒体上之前，先缩小选项范围、找出反对意见。当你需要对一个总体做出精确估计时，请使用概率抽样调查；当你需要理解原因时，请直接与客户交流。
支持哪些国家？
你的客户数据文件可以来自任何国家，因为客群是依据你自己的数据构建的。CrowdOS 的市场人群覆盖 24 个市场，包括新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国、菲律宾和越南。
什么是 Atelier by CrowdOS？什么是 Digital Twins powered by CrowdOS？
Atelier by CrowdOS 是我们面向行业客户的定制服务部门。Digital Twins powered by CrowdOS 是它的首个解决方案：为单一企业构建的私有孪生体模型，以合作项目的形式交付，成功标准在工作开始之前就已约定。
联系
告诉我们你想测试什么
我们正与少数设计合作伙伴合作。告诉我们你即将面临的决策，以及你的客户数据目前如何存放，我们会在 2 个工作日内回复。