訪問頻度の Next Best Action 戦略の作成
訪問頻度戦略を作成し、Einstein で最適な店舗訪問レコメンデーションを提供できるようしにます。戦略は有効なフローを使用して実行されるため、まずフローを作成します。営業マネージャーとフィールド担当は、訪問頻度要求を作成するときに、おすすめの作成に使用する戦略を選択します。
必要なエディション
| 使用可能なエディション: Consumer Goods Cloud が有効になっている Professional Edition、Enterprise Edition、Unlimited Edition。 |
| 必要なユーザー権限 | |
|---|---|
| アクション戦略を作成または管理する | 「すべてのデータの編集」 または 「Next Best Action 戦略を管理」 |
| アクション戦略を実行する | 「フローの実行」 または 「[フローユーザー] 項目をユーザー詳細ページで有効化」 |
- 前提条件
外部データを使用しているか Consumer Goods Cloud スキーマのデータを使用しているかに関係なく、テンプレートを使用してデータを読み込んで予測を生成する前に必須のオブジェクトを設定します。 - カレンダーデータセットの設定 (省略可能)
ビジネスカレンダーに合わせてデフォルトのカレンダーデータセットを設定できます。自社でデフォルトのデータセットとは異なるカレンダーデータを定義するシナリオを考えてみましょう。たとえば、自社の会計年度が通常の暦年である 4 月から 3 月ではなく 11 月から 10 月であるとします。または、営業週が月曜日ではなく木曜日から始まるとします。または、営業週のうち就業日が 4 日しかないとします。これらのいずれのシナリオでも、自社にとって必要な変更を反映するようにデフォルトのデータセットを調整できます。 - 事前作成済みのテンプレートを使用したアプリケーションの作成
テンプレートは、予測モデルを開発する内容に基づいた項目とデータを使用するカスタムアプリケーションを作成するのに役立ちます。Consumer Goods 用のアプリケーションテンプレートを使用すれば、外部の販売時点データを同期し、データを使用してトレーニングまたはスコアリングデータセットを生成して収益増加率を予測できます。または、テンプレート開発ウィザードを使用してカスタム項目を使用するアプリケーションを作成できます。その後、アプリケーションによって事前作成済みのレシピがリリースされ、Einstein Discovery モデルが作成されます。 - Salesforce 組織の予測データの更新
Einstein Discovery 予測を使用している訪問頻度レコメンデーションを生成します。生成するには、出力接続を作成して予測を Salesforce 組織に対応付け、出力接続で訪問頻度予測データを記述するレシピを作成します。レシピの出力ノードには出力コネクタ、カスタムオブジェクト、データセットから Salesforce オブジェクトへの対応付けが含まれます。 - データを Consumer Goods スキーマに対応付けるためのレシピの設定 (省略可能)
Salesforce では、カスタマイズ可能な標準のレシピをいくつか用意しています。 - Next Best Action 戦略の設定
CustomObject からレコードを読み込むように Next Best Action (NBA) 戦略を設定するには、関連するルールを適用して戦略のスコアと理由を生成します。 - モデルベースの訪問頻度レコメンデーションの表示
営業マネージャーは、訪問頻度レコメンデーションを作成して、モデルベースの予測データを読み込む NBA 戦略におすすめ戦略を対応付けます。店舗およびデータ範囲の訪問頻度レコメンデーションを生成するためにこの要求をトリガーすると、Salesforce では指定された期間中の各日付の NBA 戦略を実行し、それに従っておすすめを生成します。
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