Loading
Konfigurere og vedlikeholde Detaljhandel
Innhold
Filtrer etter (0)Legg til
Velg filtre

          Ingen resultater
          Ingen resultater
          Her er noen søketips

          Kontroller stavemåten i søkeordene.
          Bruk mer generelle søkebegreper.
          Velg færre filtre for å utvide søket.

            Søk i all Salesforce Hjelp
            Søk i all Salesforce Hjelp
            Opprette en Next Best Action-strategi for besøksanbefalinger

            Du er her:

            1. Salesforce Hjelp
            2. Dokumenter
            3. Konfigurere og vedlikeholde Detaljhandel

            Opprette en Next Best Action-strategi for besøksanbefalinger

            Opprett en strategi for besøksanbefalinger slik at Einstein kan gi besøksanbefalinger. Opprett først en flyt fordi en strategi utføres ved bruk av en aktiv flyt. Når salgsledere og uteselgere kommer med en forespørsel om besøksanbefalinger, velger de en strategi som brukes til å opprette anbefalinger.

            Nødvendige utgaver

            Tilgjengelig i Professional, Enterprise og Unlimited Edition med Consumer Goods Cloud aktivert.
            Nødvendige brukertillatelser
            For å opprette eller behandle handlingsstrategier:

            Endre alle data

            ELLER

            Behandle Next Best Action-strategier
            For å utføre en handlingsstrategi:

            Kjøre flyter

            ELLER

            Flytbruker-feltet aktivert på brukerdetaljsiden
            • Forutsetninger
              Konfigurer de nødvendige objektene før du bruker malene til å laste dataene og generere forutsigelser, uavhengig av om dubruker eksterne data eller data fra Consumer Goods Cloud-skjemaet.
            • Konfigurere kalenderdatasettet (valgfritt)
              Du kan konfigurere datasettet for standardkalenderen i samsvar med bedriftskalenderen. Tenk deg et scenario der bedriften definerer kalenderdata som er forskjellig fra standarddatasettet. Regnskapsåret for bedriften er for eksempel fra november til oktober, i stedet for det vanlige kalenderåret fra april til mars. Eller arbeidsuken starter fra tirsdag i stedet for mandag. Eller du har bare fire arbeidsdager i en arbeidsuke. I alle disse scenarioene kan du justere standarddatasettet til å gjenspeile endringene som bedriften krever.
            • Opprette apper med forhåndsbygde maler
              Med maler kan du opprette en tilpasset app med feltene og dataene som du vil utvikle forutsigelsesmodellen basert på. Med appmalene for Consumer Goods kan du synkronisere eksterne salgssteddata, og forbruke dataene for å generere opplæring eller scoringdatasett og forutsi økninger i inntekt. Eller du kan bruke veiviseren for maldistribusjon til å opprette en app med tilpassede felt. Appen distribuerer så forhåndsbygde oppskrifter og oppretter en Einstein Discovery-modell.
            • Oppdatere forutsigelsesdataene i Salesforce-organisasjonen
              Bruk Einstein Discovery-forutsigelser til å generere besøksanbefalinger. Det kan du gjøre ved å opprette en utdatatilkobling for å tilordne forutsigelsene til Salesforce-organisasjonen, og så opprette en oppskrift som skriver forutsigelsedataene for omsetning i utdatatilkoblingen. Utdatanoden i oppskriften inneholder utdatatilkoblingen, et tilpasset objekt og tilordningen fra datasettet til Salesforce-objektet.
            • Konfigurere oppskrifter for å tilordne dataene til Consumer Goods-skjemaet (valgfritt)
              Salesforce har flere tilpassbare forhåndsdefinerte oppskrifter.
            • Konfigurere Next Best Action-strategien
              Konfigurer en Next Best Action (NBA)-strategi for å laste inn poster fra CustomObject, og bruk relevante regler til å generere strategiscore og -årsaker.
            • Vise modellbasert besøksanbefaling
              Som salgsleder oppretter du en besøksanbefaling og tilordner anbefalingsstrategien til Next Best Action (NBA)-strategien som laster inn de modellbaserte forutsigelsesdataene. Når du utløser denne forespørselen for å generere besøksanbefalinger for butikken og datoområdet, kjører Salesforce NBA-strategien for hver dato i det angitte intervallet, og genererer anbefalinger i henhold til dette.

            Se også:

             
            Laster
            Salesforce Help | Article