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Personalización de Salesforce
Configurar perspectivas de Data 360 para la personalización

Configurar perspectivas de Data 360 para la personalización

Puede configurar perspectivas de Data 360 para definir y calcular mediciones multidimensionales para su uso por Personalización de Salesforce. Utilizando perspectivas, puede definir mediciones especializadas para proporcionar vistas más detalladas de la actividad del cliente, comprender mejor la interacción del sitio o la aplicación o medir la satisfacción del cliente.

  • Uso de perspectivas de Data 360 con personalización
    Puede utilizar cualquier tipo de perspectiva de Data 360 con Personalización de Salesforce. Después de configurar los tipos de perspectivas, los agrega a Gráficos de datos que Personalización utiliza al tomar decisiones o filtrar contenido de recomendaciones personalizadas.
  • Nombre de DMO de perspectiva calculada y requisitos de campo
    El modo en que asigne un nombre a los DMO de perspectivas calculadas y sus referencias de campo depende del espacio de datos en el que los configure. Si configura una perspectiva en el espacio de datos predeterminado, anteponga todos los nombres de DMO y campos de DMO con ssot__. Si está configurando una perspectiva en un espacio de datos no predeterminado, anteponga todos los nombres de DMO y campos de DMO con {prefix}__.
  • Configurar una perspectiva en tiempo real para interacciones individuales (Ejemplo)
    La perspectiva en tiempo real Recuento de interacciones individuales proporciona el número de eventos asociados con un perfil unificado. Utiliza Visual Builder para crear una perspectiva en tiempo real.
  • Configurar la Perspectiva estándar más vendida para recomendadores basados en reglas
    Personalización de Salesforce le permite generar recomendaciones utilizando lógica comercial controlada. Utilizando un recomendador basado en reglas, puede proporcionar recomendaciones para productos más vendidos, más vistos, comprados conjuntamente o navegados conjuntamente, y mucho más. Para clasificar y ordenar contenido recomendable, las recomendaciones basadas en reglas se basan en entradas procedentes de perspectivas calculadas que agrega al gráfico de datos de elementos.
 
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