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Impostazione e gestione di Retail Execution
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            Aggiornamento dei dati delle previsioni nell'organizzazione Salesforce

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            3. Impostazione e gestione di Retail Execution

            Aggiornamento dei dati delle previsioni nell'organizzazione Salesforce

            Utilizzare le previsioni di Einstein Discovery per generare consigli sulle visite. A tale scopo, creare una connessione di output per mappare le previsioni all'organizzazione Salesforce e quindi creare un procedimento che scrive i dati di previsione del fatturato nella connessione di output. Il nodo di output nel procedimento contiene il connettore di output, un oggetto personalizzato e la mappatura della serie di dati all'oggetto Salesforce.

            Versioni (Edition) richieste

            Disponibile in: Professional, Enterprise e Unlimited Edition con Consumer Goods Cloud abilitato.

            Quando si utilizzano oggetti personalizzati per mappare le previsioni all'organizzazione Salesforce, mappare sempre i dati ai seguenti campi personalizzati.

            Nome del campo personalizzato Descrizione Nome API Tipo di campo personalizzato
            Id (ID) Per caricare gli approfondimenti sul motivo Consigli visita AI, nel nodo Mappa della strategia Next Best Action, mappare l'ID record al campo EDInsightsId.    
            model_score Contiene il punteggio del modello. Ad esempio, il punteggio di aumento del fatturato di retail_store per l'intervallo tra start_date ed end_date (entrambi inclusi). model_score__c Numero
            predictor1 Contiene il valore del primo Contributor per model_score. predictor1__c Testo
            predictor2 Contiene il valore del secondo Contributor per model_score. predictor2__c Testo
            predictor3 Contiene il valore del terzo Contributor per model_score. predictor3__c Testo
            impact1 Contiene l'impatto del primo Contributor per model_score. impact1__c Numero
            impact2 Contiene l'impatto del secondo Contributor per model_score. impact2__c Numero
            impact3 Contiene l'impatto del terzo Contributor per model_score. impact3__c Numero
            start_date Contiene la data di inizio dell'intervallo nel formato aaaa-mm-gg della validità di model_score. start_date__c Data
            end_date Contiene la data di fine dell'intervallo nel formato aaaa-mm-gg della validità di model_score. end_date__c Data
            retail_store Contiene l'ID punto vendita al dettaglio per cui model_score è applicabile. retail_store__c ID o Testo
            Suggerimento
            Suggerimento Se si desidera che l'oggetto consiglio visita visualizzi previsioni appropriate, configurare il punteggio del modello, i tre principali predittori, i tre principali impatti e il punto vendita al dettaglio nel nodo di output.
             
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