Erstellen einer Next Best Action-Strategie für Besuchsempfehlungen
Erstellen Sie eine Besuchsempfehlungsstrategie, die es Einstein ermöglicht, Besuchsempfehlungen zu geben. Erstellen Sie zunächst einen Flow, da eine Strategie anhand eines aktiven Flows ausgeführt wird. Wenn Vertriebsleiter und Außendienstmitarbeiter eine Besuchsempfehlungsanfrage erstellen, wählen sie die zum Erstellen von Empfehlungen verwendete Strategie aus.
Erforderliche Editionen
Verfügbarkeit: Professional, Enterprise und Unlimited Editions, in denen Consumer Goods Cloud aktiviert ist.
Erforderliche Benutzerberechtigungen
Erstellen oder Verwalten von Aktionsstrategien:
Alle Daten modifizieren
ODER
Strategien für Next Best Action verwalten
Ausführen einer Aktionsstrategie:
Flows ausführen
ODER
Feld "Flow-Benutzer" auf der Benutzerdetailseite aktiviert
Voraussetzungen Konfigurieren Sie, unabhängig davon, ob Sie externe Daten oder Daten aus dem Consumer Goods Cloud-Schema verwenden, die erforderlichen Objekte, bevor Sie die Vorlagen zum Laden der Daten und Generieren von Prognosen verwenden.
Konfigurieren Ihres Kalender-Datensets (optional) Sie können das Standardkalender-Datenset so konfigurieren, dass er mit Ihrem Geschäftskalender übereinstimmt. Angenommen, Ihr Unternehmen definiert Kalenderdaten, die sich vom standardmäßigen Datenset unterscheiden. Beispielsweise liegt das Finanzjahr Ihres Unternehmens zwischen November und Oktober, anstelle des typischen Kalenderjahres von April bis März. Oder Ihre Geschäftswoche beginnt nicht Montag, sondern Donnerstag. Oder Ihre Geschäftswoche dauert nur vier Arbeitstage. In diesen Szenarien können Sie das standardmäßige Datenset anpassen, um die für Ihr Unternehmen erforderlichen Änderungen zu berücksichtigen.
Erstellen von Anwendungen anhand vorgefertigter Vorlagen Mithilfe von Vorlagen können Sie eine benutzerdefinierte Anwendung mit den Feldern und Daten erstellen, auf deren Grundlage Ihr Prognosemodell entwickelt werden soll. Mit den Anwendungsvorlagen für Consumer Goods können Sie externe Point-of-Sale-Daten synchronisieren und die Daten zum Generieren von Trainings- oder Bewertungs-Datensets und zum Prognostizieren der Umsatzsteigerung verwenden. Alternativ können Sie den Anwendungsbereitstellungs-Assistenten zum Erstellen einer Anwendung mit benutzerdefinierten Feldern verwenden. Die Anwendung stellt anschließend vorgefertigte Rezepte bereit und erstellt ein Einstein Discovery-Modell.
Aktualisieren der Prognosedaten in der Salesforce-Organisation Generieren Sie mithilfe von Einstein Discovery-Prognosen Besuchsempfehlungen. Dazu können Sie eine Ausgabeverbindung erstellen, um Ihrer Salesforce-Organisation die Prognosen zuzuordnen, und dann ein Rezept erstellen, das die Umsatzprognosedaten in der Ausgabeverbindung schreibt. Der Ausgabeknoten im Rezept enthält den Ausgabe-Konnektor, ein benutzerdefiniertes Objekt und die Zuordnung aus dem Datenset zum Salesforce-Objekt.
Konfigurieren der Next Best Action-Strategie Konfigurieren Sie die Next Best Action-Strategie, um Datensätze aus "CustomObject" zu laden, und wenden Sie die entsprechenden Regeln an, um Strategiebewertungen und -gründe zu generieren.
Anzeigen der modellbasierten Besuchsempfehlung Erstellen Sie als Vertriebsleiter eine Besuchsempfehlung und ordnen Sie die Empfehlungsstrategie zur Next Best Action-Strategie zu, welche die modellbasierten Prognosedaten lädt. Wenn Sie diese Anforderung auslösen, um Besuchsempfehlungen für den Geschäfts- und Datumsbereich zu generieren, führt Salesforce die Next Best Action-Strategie für jedes Datum während des angegebenen Intervalls aus und generiert entsprechend Empfehlungen.
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