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Configure e mantenha a execução do varejo
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            Atualizar os dados de previsões na organização do Salesforce

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            1. Ajuda do Salesforce
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            3. Configure e mantenha a execução do varejo

            Atualizar os dados de previsões na organização do Salesforce

            Use as previsões do Einstein Discovery para gerar recomendações de frequência das visitas. Você pode fazer isso criando uma conexão de saída para mapear as previsões para sua organização do Salesforce e então criar uma receita que grava os dados de previsão de frequência das visitas na conexão de saída. O nó de saída na receita contém o conector de saída, um objeto personalizado e o mapeamento do conjunto de dados para o objeto Salesforce.

            Edições obrigatórias

            Disponível em: Edições Professional, Enterprise e Unlimited em que a Consumer Goods Cloud está habilitada.

            Quando você usa objetos personalizados para mapear previsões para a organização do Salesforce, sempre mapeie os dados para esses campos personalizados.

            Nome do campo personalizado Descrição Nome da API Tipo de campo personalizado
            Id Para carregar percepções para o motivo da Recomendação de visita de IA, no nó Mapear da estratégia Next Best Action, mapeie o ID do registro para o campo EDInsightsId.    
            model_score Contém a pontuação do modelo. Por exemplo, a pontuação de aumento da receita da retail_store para o intervalo entre start_date e end_date (ambos inclusivos). model_score__c Número
            predictor1 Contém o valor do principal contribuidor para model_score. predictor1__c Texto
            predictor2 Contém o valor do segundo principal contribuidor para model_score. predictor2__c Texto
            predictor3 Contém o valor do terceiro principal contribuidor para model_score. predictor3__c Texto
            impact1 Contém o impacto do principal contribuidor para model_score. impact1__c Número
            impact2 Contém o impacto do segundo principal contribuidor para model_score. impact2__c Número
            impact3 Contém o impacto do terceiro principal contribuidor para model_score. impact3__c Número
            start_date Contém a data de início do intervalo no formato aaaa-mm-dd para o qual model_score é válido. start_date__c Data
            end_date Contém a data de término do intervalo no formato aaaa-mm-dd para o qual model_score é válido. end_date__c Data
            retail_store Contém o ID da loja de varejo para o qual model_score é aplicável. retail_store__c ID ou Text
            Dica
            Dica Se você quiser que o objeto de recomendação de frequência das visitas para exibir as previsões adequadas, configure a configuração do modelo, os três principais preditores, os três principais impactos e a loja de varejo no nó de saída.
             
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