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리테일 익스큐션 설정 및 유지 관리
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            방문 빈도 Next Best Action 전략 만들기

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            방문 빈도 Next Best Action 전략 만들기

            Einstein이 최적의 매장 방문 권장 사항을 제공할 수 있게 하는 방문 빈도 전략을 만듭니다. 먼저 활성 플로를 사용하여 전략이 실행되므로 플로를 만든 다음, 세일즈 관리자와 현장 담당자가 방문 빈도 요청을 만들 때 권장 사항 생성에 사용되는 전략을 선택합니다.

            필수 Edition

            지원 제품: Consumer Goods Cloud가 활성화된 Professional, Enterprise, Unlimited Edition
            필요한 사용자 권한
            작업 전략 만들기 또는 관리:

            모든 데이터 수정

            OR

            Next Best Action 전략 관리
            작업 전략 실행:

            플로 실행

            OR

            사용자 세부 사항 페이지에서 플로 사용자 필드 활성화
            • 전제 조건
              외부 데이터 또는 Consumer Goods Cloud 스키마의 데이터를 사용하는 경우 필수 개체를 구성한 다음, 템플릿을 사용하여 데이터를 로드하고 예측을 생성합니다.
            • 캘린더 데이터 집합 구성(옵션)
              기본 캘린더 데이터 집합을 구성하여 비즈니스 캘린더와 일치시킬 수 있습니다. 비즈니스에서 기본 데이터 집합과 다른 캘린더 데이터를 정의하는 시나리오를 고려하십시오. 비즈니스 회계연도가 통상적으로 사용되는 4월~3월이 아닌 11월~10월이거나 한 주가 월요일이 아닌 목요일부터 시작하는 경우 또는 일주일 중 근무일이 4일인 경우를 예로 들 수 있습니다. 해당 시나리오에서 비즈니스에서 필요로 하는 변경 사항에 맞춰 기본 데이터 집합을 조정할 수 있습니다.
            • 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.
            • Salesforce 조직의 예측 데이터 업데이트
              Einstein Discovery 예측을 사용하여 방문 빈도 권장 사항을 생성합니다. 출력 연결 만들기를 하여 Salesforce 조직에 예측을 매핑한 다음, 출력 연결에 방문 빈도 매출 예측 데이터를 작성할 레시피 만들기를 하면 방문 빈도 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 레시피의 출력 노드에는 출력 커넥터, 사용자 정의 개체, 데이터 집합에서 Salesforce 개체로의 매핑이 포함됩니다.
            • Consumer Goods 스키마와 데이터 매핑을 위한 레시피 구성(옵션)
              Salesforce는 몇 가지 사용자 정의 가능한 기본 레시피를 제공합니다.
            • Next Best Action 전략 구성
              NBA(Next Best Action) 전략을 구성하여 CustomObject에서 레코드를 로드하고 관련 규칙을 적용하여 전략 점수 및 이유를 생성합니다.
            • 모델 기반 방문 빈도 권장 사항 보기
              세일즈 관리자로서 방문 빈도 권장 사항을 만들고 모델 기반 예측 데이터를 로드할 NBA 전략에 권장 사항 전략을 매핑합니다. 이 요청을 트리거하여 매장 및 날짜 범위에 대한 방문 빈도 권장 사항을 생성하면 Salesforce가 지정된 주기의 각 날짜에 대해 NBA 전략을 실행하며 그에 따라 권장 사항을 생성합니다.
             
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