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Configure e mantenha a execução do varejo
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            Criar uma estratégia de Next Best Action para recomendação de visita

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            3. Configure e mantenha a execução do varejo

            Criar uma estratégia de Next Best Action para recomendação de visita

            Crie uma estratégia de recomendação de visita que permita ao Einstein fornecer recomendações de visita. Primeiro, crie um fluxo, pois uma estratégia é executada usando um fluxo ativo. Quando os gerentes de vendas e os representantes de campo criam uma solicitação de recomendação de visita, eles selecionam uma estratégia usada para criar recomendações.

            Edições obrigatórias

            Disponível em: Edições Professional, Enterprise, e Unlimited em que a Consumer Goods Cloud está habilitada.
            Permissões necessárias ao usuário
            Para criar ou gerenciar estratégias de ação:

            Modificar todos os dados

            OU

            Gerenciar estratégias de Next Best Action
            Para executar uma estratégia de ação:

            Executar fluxos

            OU

            O campo Usuário de fluxo ativado na página de detalhes do usuário
            • Pré-requisitos
              Independentemente de se você usa dados externos ou dados do esquema do Consumer Goods Cloud, configure os objetos necessários antes de usar os modelos para carregar os dados e gerar previsões.
            • Configure seu conjunto de dados do calendário (opcional)
              Você pode configurar o conjunto de dados padrão para combinar com seu calendário comercial. Considere um cenário em que sua empresa define dados de calendário diferentes do conjunto de dados padrão. Por exemplo, o ano financeiro do seu negócio é entre novembro e outubro, em vez do ano civil típico de abril a março. Ou sua semana comercial começa na quinta-feira, em vez de na segunda-feira. Ou você tem apenas quatro dias úteis em uma semana comercial. Em qualquer um desses cenários, você pode ajustar o conjunto de dados padrão para refletir as alterações de que sua empresa precisa.
            • Criar aplicativos usando modelos predefinidos
              Os modelos ajudam você a criar um aplicativo personalizado com os campos e os dados com base nos quais você quer desenvolver seu modelo de previsão. Os modelos de aplicativo para Consumer Goods permitem que você sincronize dados de ponto de vendas externos e consomem os dados para gerar conjuntos de dados de treinamento ou pontuação e prever aumento de receita. Você também pode usar o assistente de implementação de modelo para criar um aplicativo com campos personalizados. O aplicativo então implementa receitas predefinidas e cria uma modelo do Einstein Discovery.
            • Atualizar os dados de previsões na organização do Salesforce
              Use as previsões do Einstein Discovery para gerar recomendações de visita. 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 receita 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.
            • Configure receitas para mapear seus dados com o Esquema do Consumer Goods (opcional)
              O Salesforce oferece várias receitas prontas para uso personalizáveis.
            • Configurar a estratégia de Next Best Action
              Configure uma estratégia de Next Best Action (NBA) para carregar registros do CustomObject e aplique regras relevantes para gerar pontuações e motivos de estratégia.
            • Visualize a recomendação de visita baseada em modelo
              Como gerente de vendas, crie uma recomendação de visita e mapeie a estratégia de recomendação para a estratégia Next Best Action (NBA) que carrega os dados de previsão do modelo. Quando você aciona essa solicitação para gerar recomendações de visita para a loja e o intervalo de datas, o Salesforce executa a estratégia de NBA para cada data durante o intervalo especificado e gera recomendações de acordo.

            Consulte também:

             
            Carregando
            Salesforce Help | Article