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          사전 빌드 템플릿을 사용한 앱 만들기

          사전 빌드 템플릿을 사용한 앱 만들기

          템플릿을 사용하면 예측 모델 개발의 기반이 되는 필드 및 데이터를 사용하여 사용자 정의 앱을 만들 수 있습니다. Consumer Goods용 앱 템플릿을 사용하면 외부 세일즈 지점 데이터를 동기화하고 데이터를 사용하여 교육 또는 점수 데이터 집합을 생성하거나 매출 증가를 예측할 수 있습니다. 템플릿 배포 마법사를 사용하여 사용자 정의 필드를 갖춘 앱을 만들 수도 있습니다. 그러면 앱에서 사전 빌드 레시피를 배포하고 Einstein Discovery 모델을 작성합니다.

          필수 Edition

          지원 제품: Consumer Goods Cloud가 활성화된 Professional, Enterprise, Unlimited Edition

          외부 소스에서 데이터를 가져오거나 Consumer Goods Cloud 스키마를 사용하고 CSV 형식으로 데이터를 가져올 수 있습니다. 데이터를 준비하는 방법에 대한 자세한 내용은 전제 조건을 참조하십시오.

          • Salesforce 조직에 외부 매장 세일즈 데이터 가져오기(옵션)
            외부 세일즈 데이터 앱을 사용하면 사전 구성된 외부 데이터 소스 및 개체를 입력한 다음, Salesforce 조직에 데이터를 매핑 및 동기화할 수 있습니다.
          • 예측 생성
            예측을 사용한 세일즈 향상 템플릿은 외부 세일즈 데이터 템플릿을 사용하여 생성된 외부 데이터 집합 및 Consumer Goods 스키마에서 사전 구성 및 동기화된 데이터를 소비합니다. 예측을 사용한 세일즈 향상 템플릿은 변환 및 집계를 수행하여 기능 집합, 교육, 점수 데이터 집합을 생성하는 사전 구성된 레시피를 실행합니다.
          • 매출 증가 모델 만들기
            매장 매출 스토리 템플릿을 사용하여 가져온 데이터를 배포합니다. 이 템플릿에 매장 방문과 관련된 시각화 자료 및 예측 레시피가 포함됩니다. 매장 매출 스토리 템플릿은 매장 매출을 극대화하기 위해 생성된 교육 및 점수 데이터 집합을 사용한 다음, 모델을 배포합니다.
          • Salesforce 조직에 외부 매장 세일즈 데이터 가져오기(옵션)
            세일즈 지점 데이터 앱을 사용하면 사전 구성된 외부 데이터 소스 및 개체를 입력한 다음, Salesforce 조직에 데이터를 매핑 및 동기화할 수 있습니다.
          • 예측 생성
            방문 빈도 Optimizer 템플릿은 세일즈 지점 데이터 템플릿을 사용하여 생성된 외부 데이터 집합과 Consumer Goods 스키마에서 사전 구성되고 동기화된 데이터를 소비합니다. 방문 빈도 Optimizer 템플릿은 변환 및 집계를 수행하는 사전 구성된 레시피를 실행하여 기능 집합, 교육, 점수 데이터 집합을 생성합니다.
          • 스마트 방문 스토리 만들기
            방문 빈도 스토리 템플릿을 사용하여 가져온 데이터를 배포합니다. 이 템플릿에 매장 방문과 관련된 시각화 자료 및 예측 레시피가 포함됩니다. 매장 빈도 스토리 템플릿은 매장 빈도를 최적화하기 위해 생성된 교육 및 점수 데이터 집합을 사용한 다음, 모델을 배포합니다.
           
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