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Ottimizzare il reddito consigliando i prodotti giusti ai clienti
Ottenere previsioni sui prodotti consigliati che è possibile proporre ai clienti che probabilmente acquisteranno i prodotti in un determinato periodo. Ottimizzare il reddito convincendo i clienti ad acquistare i prodotti consigliati.
Eventuali consigli sui prodotti o altre informazioni di output non hanno lo scopo di fornire una consulenza finanziaria o legale specifica. Un essere umano deve prendere qualsiasi decisione finale e tenere conto di altri fattori oltre alle raccomandazioni sul prodotto nel prendere la decisione finale.
Il modello di machine learning Product Recommender utilizza diverse variabili per generare previsioni, tra cui informazioni personali potenzialmente sensibili come l'età e lo stato civile. È possibile rimuovere o modificare l'uso di queste variabili. Per ulteriori informazioni, vedere Spiegazione, previsione e azione con Einstein Discovery.
- Abilitazione di CRM Analytics e assegnazione di insiemi di autorizzazioni per consigliare i prodotti giusti ai clienti
Abilitare CRM Analytics, assegnare gli insiemi di autorizzazioni richiesti ad amministratori, utenti e utenti integrazione Analytics Cloud. - Sincronizzazione dei dati locali per consigliare i prodotti giusti con Intelligence sul reddito
Il modello di machine learning richiede le funzionalità di alcuni oggetti Salesforce in Financial Services Cloud. - Creazione di un'app per consigliare i prodotti con la trasformazione Clustering
Utilizzare il modello Basic AI for Product Recommendations (AI di base per i consigli sui prodotti) per creare un'app personalizzata contenente campi e dati che si desidera utilizzare per sviluppare il modello di previsione. Questo modello utilizza la trasformazione clustering e non richiede i dati delle istantanee in Salesforce. Crea anche serie di dati di istantanee account e account finanziari. - Creazione di un'app per consigliare i prodotti con dati delle istantanee
Utilizzare il modello Advanced AI for Product Recommendations (AI avanzata per i consigli sui prodotti) per creare un'app personalizzata contenente campi e dati che si desidera utilizzare per sviluppare il modello di previsione. Vengono utilizzati i dati delle istantanee esistenti in Salesforce.
