Prognostizieren und Verbessern von Ergebnissen

Lernziele

Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

Erklären, was Prognosen und Verbesserungen sind und worin ihr Nutzen liegt
Hinzufügen von Prognosen und Verbesserungen zu einer Lightning-Datensatzseite
Erläutern anderer Möglichkeiten zum Erhalten von Prognosen und Verbesserungen

Was sind Prognosen, wichtigste Faktoren und Verbesserungen?

Lassen Sie uns einige Begriffe wiederholen, die Sie bereits in diesem Modul kennengelernt haben. Hier ist ein Beispiel des Bereichs "Einstein Discovery", den Sie nun einer Lightning-Datensatzseite hinzufügen. Der Bereich 'Einstein Discovery-Prognosen' auf der Lightning-Datensatzseite enthält Vorhersagen, die wichtigsten Prädiktoren und Verbesserungsvorschläge.

Eine Vorhersage ist ein abgeleiteter Wert, der von einem Modell erzeugt wird und ein mögliches zukünftiges Ergebnis darstellt.
Prädiktoren sind die Variablen, die zum vorhergesagten Ergebnis beitragen. Die wichtigsten Prädiktoren liefern den größten Beitrag.
Eine Verbesserung ist eine vorgeschlagene Maßnahme, die ein Benutzer ergreifen kann, um das vorhergesagte Ergebnis zu optimieren. Verbesserungen sind mit handlungsrelevanten Variablen verbunden, die Benutzer möglicherweise steuern können, wie z. B. die Versandmethode oder die Mitgliedsstufe eines Abonnenten.

Hinzufügen von-Prognosen zu einer Lightning-Datensatzseite

Nach Bereitstellen eines Modells können Sie mit seiner Hilfe Prognosen und Verbesserungen für ein Standard- oder benutzerdefiniertes Objekt auf einer Lightning Experience-Datensatzseite abrufen und anzeigen.

Geben Sie unter "Setup" im Feld "Quick Find (Schnellsuche)" den Text lightning app (Lightning-Anwendung) ein und klicken Sie dann auf Lightning App Builder (Lightning-Anwendungsgenerator).
Klicken Sie auf New (Neu).
Wählen Sie Record Page (Datensatzseite) aus und klicken Sie auf Next (Weiter).
Geben Sie nach Aufforderung eine Bezeichnung ein. Wählen Sie das Objekt Opportunity aus und klicken Sie dann auf Next (Weiter).
Wählen Sie nach Aufforderung die Vorlage Header and Right Sidebar (Kopfzeile und rechte Randleiste) aus und klicken Sie dann auf Done (Fertig).

Nehmen Sie auf der Seite "Lightning-Anwendungsgenerator" Anpassungen durch Hinzufügen von Komponenten vor.
Lightning-Anwendungsgenerator, in dem gezeigt wird, welche Komponenten in welchen Teil der Seite gezogen werden müssen

Ziehen Sie diese Komponente aus dem Bereich "Lightning-Komponenten" in den Zeichenbereich der Lightning-Seite.

"Hervorhebungsbereich" in die Kopfzeile (1)
"Datensatzdetail" in den linken Bereich (2)
"Einstein-Prognosen" in den rechten Bereich (3)

Wählen Sie die Komponente Einstein Predictions (Einstein-Prognosen) aus. Wählen Sie im Bereich "Eigenschaften" über das Nachschlagefeld "Prognose" das für Ihre Prognosen gewünschte Modell aus. Der Lightning-Anwendungsgenerator zeigt automatisch bereitgestellte Modelle, die dem mit dieser Lightning-Datensatzseite verbundenen Objekt entsprechen.

Wenn Sie ein Modell auswählen, werden Sie feststellen, dass der Bereich "Einstein-Prognosen" automatisch ausgefüllt wird.
In diesem Beispiel lautet die Prognose 6,01, was der Wahrscheinlichkeit des vorhergesagten Ergebnisses entspricht. Da das Modell auf die Prognose für "IsWon" trainiert ist, liegt die Wahrscheinlichkeit, dass diese Opportunity gewonnen wird, laut Modell bei 6,01 %.
Geben Sie im Bereich "Eigenschaften" für Bezeichnung für positive Prognose den Text Predicted to Win (Gewinnprognose) ein. Geben Sie für Bezeichnung für negative Prognose den Text Predicted to Lose (Verlustprognose) ein. Klicken Sie dann auf Speichern. Jetzt können Sie sehen, wie das Ganze funktioniert: Vereinfachen Sie anschließend diesen Bereich, damit er für Ihre Benutzer leichter zu interpretieren ist.
Leeren Sie Prognosebezeichnung anzeigen und ändern Sie den Titel in Gewinn/Verlust vorhersagen. Blättern Sie nach unten und deaktivieren Sie Werte für Prädiktoren anzeigen und Prognosewarnungen anzeigen. Sie haben das Erscheinungsbild dieses Bereichs mit nur wenigen Klicks optimiert!
Klicken Sie auf Speichern.
Klicken Sie nach Aufforderung auf die Schaltfläche Activate (Aktivieren), dann auf Assign as the org default (Als Organisationsstandard zuweisen) und übernehmen Sie alle Standardeinstellungen.
Klicken Sie andernfalls auf der Symbolleiste auf die Schaltfläche Aktivieren, dann auf Als Organisationsstandard zuweisen, und übernehmen Sie nach Aufforderung alle Standardeinstellungen.

Sehen wir uns nun Ihre Seite an.

Klicken Sie in der Kopfzeile des Anwendungsgenerators auf Zurück.
Suchen und wählen Sie im App Launcher () Vertrieb aus und klicken Sie dann auf die Registerkarte Opportunities.
Wählen Sie eine beliebige offene Opportunity aus. Ggf. müssen Sie die Opportunity-Seite aktualisieren, damit die Änderungen auf der Datensatzseite sichtbar werden. Wenn ein Benutzer diese Datensatzseite anzeigt, werden Prognosen in Echtzeit aktualisiert. Jedes Mal, wenn Sie eine Beobachtung auswählen, werden die Werte für die Prädiktorvariablen (Opportunity-Typ, Lead-Quelle, Branche und Betrag) als Eingaben an das Modell übermittelt. Anschließend werden die Prognose und Verbesserungen als Ausgaben zurückgegeben und hier angezeigt.

Wo sonst können Sie Prognosen und Verbesserungen erhalten?

Nach ihrer Bereitstellung nutzen Sie Einstein Discovery-Modelle in den folgenden Bereichen, um prognostizierte Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge mit Klicks und ohne Programmieraufwand zu erhalten:

Lightning-Datensatzseiten
Seiten in Experience Cloud-Sites
CRM Analytics-Datensets mit Rezepten zur Datenvorbereitung (Prognosen und Verbesserungen) und Datenflüssen (nur Prognosen)
PREDICT-Funktion, die in Formeln zur Prozessautomatisierung verwendet wird
Salesforce-Flows (mit Flow Builder)
Tableau-Flows, Dashboards und berechneten Feldern

Darüber hinaus können Entwickler den Einstein-Prognoseservice und die Insights-API nutzen, um über Aufrufe der REST- oder Apex-API programmgesteuert mit Einstein Discovery-gestützten Statistiken, Prognosen, Verbesserungen und zugehörigen Objekten zu interagieren.

Fazit

Dieses Modul soll Ihnen praktische Erfahrungen mit Einstein Discovery zur Lösung eines einzelnen binären Klassifizierungsproblems vermitteln. Sie haben in sehr kurzer Zeit sehr viel gelernt! Ausgehend von einer geschäftlichen Frage haben Sie die Daten für die Beantwortung der Frage vorbereitet, ein Modell erstellt und dessen Statistiken erkundet, um Antworten zu erhalten, ein Prognosemodell ausgewertet und in Salesforce bereitgestellt und dann mithilfe dieses Modells Prognosen und Verbesserungen auf einer Lightning-Seite erhalten.

Wie geht es nun weiter bei Ihrer Lernerfahrung mit Einstein Discovery? Konsultieren Sie unsere beliebte Lernressource: Everything You Need on Einstein Discovery, in der Sie Online-Hilfe, Trailhead, Videos, Blogposts und andere Ressourcen finden.