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          Actualizar los datos de predicciones en la organización de Salesforce

          Actualizar los datos de predicciones en la organización de Salesforce

          Utilice predicciones de Einstein Discovery para generar recomendaciones de visitas. Puede hacerlo creando una conexión de salida para asignar las predicciones a su organización de Salesforce, y luego crear una receta que sobreescriba los datos de predicción de ingresos en la conexión de salida. El nodo de salida de la receta contiene el conector de salida, un objeto personalizado y la asignación procedente del conjunto de datos al objeto de Salesforce.

          Ediciones necesarias

          Disponible en: Professional Edition, Enterprise Edition y Unlimited Edition donde estƩ activada Consumer Goods Cloud.

          Cuando utiliza objetos personalizados para asignar predicciones una organización de Salesforce, asigne siempre los datos a estos campos personalizados.

          Nombre de campo personalizado Descripción Nombre de API Tipo de campo personalizado
          Id Para cargar perspectivas en el motivo de Recomendación de visita de IA, en el nodo Asignar de la estrategia de Next Best Action, asigne el Id. del registro al campo EDInsightsId.    
          model_score Contiene el puntuaje del modelo Por ejemplo, el puntuaje de aumento de ingresos para el intervalo entre start_date y end_date (ambos inclusive). model_score__c NĆŗmero
          predictor1 Contiene el valor del colaborador principal para model_score. predictor1__c Texto
          predictor2 Contiene el valor del segundo colaborador principal para model_score. predictor2__c Texto
          predictor3 Contiene el valor del tercer colaborador principal para model_score. predictor3__c Texto
          impact1 Contiene la repercusión del colaborador principal para model_score. impact1__c Número
          impact2 Contiene la repercusión del segundo colaborador principal para model_score. impact2__c Número
          impact3 Contiene la repercusión del tercer colaborador principal para model_score. impact3__c Número
          start_date Contiene la fecha de inicio del intervalo en formato aaaa-mm-dd para el que model_score es vƔlido. start_date__c Fecha
          end_date Contiene la fecha de finalización del intervalo en formato aaaa-mm-dd para el que model_score es vÔlido. end_date__c Fecha
          retail_store Contiene el Id. de Establecimiento minorista para el que es aplicable model_score. retail_store__c Id. o texto
          Sugerencia
          Sugerencia Si desea que el objeto recomendación muestre predicciones apropiadas, configure el puntuaje del modelo, los tres predictores principales, las tres repercusiones principales y el establecimiento minorista en el nodo de salida.
           
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