Actualizar los datos de predicciones en la organización de Salesforce

Utilice predicciones de Einstein Discovery para generar recomendaciones de frecuencia de visitas. Puede mediante la creación de una conexión de salida para asignar las predicciones a su organización de Salesforce, y luego crear una receta que sobrescriba los datos de predicción de frecuencia de visitas 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 esté 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	Número
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 válido.	start_date__c	Fecha
end_date	Contiene la fecha de finalización del intervalo en formato aaaa-mm-dd para el que model_score es válido.	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 Si desea que el objeto recomendación de frecuencia de visitas 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.