Loading
Konfigurere og vedlikeholde Detaljhandel
Innhold
Filtrer etter (0)Legg til
Velg filtre

          Ingen resultater
          Ingen resultater
          Her er noen søketips

          Kontroller stavemåten i søkeordene.
          Bruk mer generelle søkebegreper.
          Velg færre filtre for å utvide søket.

            Søk i all Salesforce Hjelp
            Søk i all Salesforce Hjelp
            Oppdatere forutsigelsesdataene i Salesforce-organisasjonen

            Du er her:

            1. Salesforce Hjelp
            2. Dokumenter
            3. Konfigurere og vedlikeholde Detaljhandel

            Oppdatere forutsigelsesdataene i Salesforce-organisasjonen

            Bruk Einstein Discovery-forutsigelser til å generere besøksanbefalinger. Det kan du gjøre ved å opprette en utdatatilkobling for å tilordne forutsigelsene til Salesforce-organisasjonen, og så opprette en oppskrift som skriver forutsigelsedataene for omsetning i utdatatilkoblingen. Utdatanoden i oppskriften inneholder utdatatilkoblingen, et tilpasset objekt og tilordningen fra datasettet til Salesforce-objektet.

            Nødvendige utgaver

            Tilgjengelig i Professional, Enterprise og Unlimited Edition med Consumer Goods Cloud aktivert.

            Når du bruker tilpassede objekter til å tilordne forutsigelser til Salesforce-organisasjon, må du alltid tilordne dataene til disse tilpassede feltene.

            Navn på tilpasset felt Beskrivelse API-navn Type tilpasset felt
            Id Tilordne post-ID til EDInsightsId-feltet i Tilordne-noden i Next Best Action-strategien for å laste innsikt i årsaken til AI-besøksanbefaling.    
            model_score Inneholder scoren fra modellen. Eksempelvis omsetningsøkningsscoren for retail_store for intervallet mellom start_date og end_date (begge inkludert). model_score__c Tall
            predictor1 Inneholder verdien av den største bidragsyteren for model_score. predictor1__c Tekst
            predictor2 Inneholder verdien av den nest største bidragsyteren for model_score. predictor2__c Tekst
            predictor3 Inneholder verdien av den tredje største bidragsyteren for model_score. predictor3__c Tekst
            impact1 Inneholder innvirkningen av den største bidragsyteren for model_score. impact1__c Tall
            impact2 Inneholder innvirkningen av den nest største bidragsyteren for model_score. impact2__c Tall
            impact3 Inneholder innvirkningen av den tredje største bidragsyteren for model_score. impact3__c Tall
            start_date Inneholder startdatoen i intervallet som model_score er gyldig i, i formatet åååå-mm-dd. start_date__c Dato
            end_date Inneholder sluttdatoen i intervallet som model_score er gyldig i, i formatet åååå-mm-dd. end_date__c Dato
            retail_store Inneholder butikk-IDen som model_score gjelder for. retail_store__c ID eller Tekst
            Tips
            Tips Hvis du vil at besøksanbefalingsobjektet skal vise passende forutsigelser, konfigurerer du modellscore, tre største forutsigere, tre største innvirkninger og butikk i utdatanoden.
             
            Laster
            Salesforce Help | Article