Prédiction et amélioration des résultats

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

Expliquer ce que sont les prédictions et les améliorations, et pourquoi elles sont utiles
Ajouter des prédictions et des améliorations à une page d’enregistrement Lightning
Présenter d’autres manières d’obtenir des prédictions et des améliorations

Présentation des prédictions, des principaux facteurs et des améliorations

Passons en revue la terminologie que vous avez rencontrée plus tôt dans ce module. Voici un exemple du panneau Einstein Discovery que vous allez ajouter à une page d’enregistrement Lightning. Panneau des prédictions Einstein Discovery sur la page d’un enregistrement Lightning affichant la prédiction, les principaux prédicteurs et les améliorations suggérées.

Une prédiction est une valeur dérivée produite par un modèle qui représente un éventuel résultat futur.
Les prédicteurs sont les variables qui contribuent au résultat prédit. Les principaux prédicteurs sont ceux qui contribuent le plus au résultat.
Une amélioration est une action suggérée qu’un utilisateur peut entreprendre pour améliorer le résultat prédit. Les améliorations sont associées à des variables exploitables que les utilisateurs peuvent éventuellement contrôler, telles que le mode de livraison ou le niveau d’adhésion d’un abonné.

Ajout de prédictions à une page d’enregistrement Lightning

Une fois qu’un modèle est déployé, vous pouvez l’utiliser pour récupérer et afficher des prédictions et des améliorations concernant un objet standard ou personnalisé sur une page d’enregistrement Lightning Experience.

Dans Setup (Configuration), dans la zone Quick Find (Recherche rapide), saisissez lightning app (application Lightning), puis cliquez sur Lightning App Builder (Générateur d’application Lightning).
Cliquez sur New (Nouveau).
Sélectionnez Record Page (Page d’enregistrement), puis cliquez sur Next (Suivant).
Lorsque vous y êtes invité, saisissez une étiquette, sélectionnez l’objet Opportunity (Opportunité), puis cliquez sur Next (Suivant).
Lorsque vous y êtes invité, sélectionnez le modèle Header and Right Sidebar (En-tête et menu latéral droit), puis cliquez sur Done (Terminé).

Sur la page Générateur d’application Lightning, ajoutez des composants pour personnaliser la page.

Le générateur d’application Lightning, avec des indications montrant quels composants faire glisser vers quelle section de la page

Faites glisser les composants suivants depuis le panneau Composants Lightning vers les emplacements indiqués de la zone de dessin de la page Lightning.

Panneau de présentation vers l’en-tête (1).
Détails de l’enregistrement vers le panneau de gauche (2).
Prédictions Einstein vers le panneau de droite (3).

Sélectionnez le composant Einstein Predictions (Prédictions Einstein). Dans le panneau Propriétés, utilisez la référence Prédiction pour rechercher et sélectionner le modèle que vous souhaitez utiliser pour les prédictions. Le générateur d’application Lightning affiche automatiquement les modèles déployés qui correspondent à l’objet associé à cette page d’enregistrement Lightning.

Lorsque vous sélectionnez un modèle, vous pouvez remarquer que le panneau Einstein Predictions (Prédictions Einstein) est automatiquement renseigné.
Dans cet exemple, la prédiction est 6,01, ce qui représente la probabilité du résultat prédit. Étant donné que le modèle est entraîné pour prédire IsWon, la probabilité que cette opportunité soit remportée est selon lui de 6,01 %.
Dans le panneau Properties (Propriétés), dans Positive prediction label (Étiquette de prédiction positive), indiquez Predicted to Win (Prédiction : gagnée). Dans Negative prediction label (Étiquette de prédiction négative), indiquez Predicted to Lose (Prédiction : perdue). Cliquez ensuite sur Enregistrer. Vous pouvez maintenant voir comment cela fonctionne : Maintenant, vous allez simplifier ce panneau afin qu’il soit plus facile à interpréter pour vos utilisateurs.
Effacez Show prediction label (Afficher l’étiquette de prédiction) et modifiez le titre en Predict Win / Loss (Prédiction Gain / Perte). Faites défiler l’écran vers le bas et effacez Afficher les valeurs des prédicteurs et Afficher les avertissements de prédiction. Vous avez simplifié l’apparence de ce panneau en quelques clics !
Cliquez sur Enregistrer.
Si vous y êtes invité, cliquez sur le bouton Activate (Activer), puis sur Assign as Org Default (Attribuer par défaut pour l’organisation) et acceptez toutes les valeurs par défaut.
Sinon, cliquez sur le bouton Activation de la barre d’outils, puis sur Assign as Org Default (Attribuer par défaut pour l’organisation) et acceptez toutes les valeurs par défaut lorsque vous y êtes invité.

Allons regarder votre page.

Cliquez sur Revenir dans l’en-tête du générateur d’application.
Depuis le lanceur d’application , cherchez et sélectionnez Ventes, puis cliquez sur l’onglet Opportunités.
Sélectionnez n’importe quelle opportunité ouverte. Il peut vous être nécessaire d’actualiser la page d’opportunité pour que les modifications que vous venez d’apporter à la page d’enregistrement s’affichent. Lorsqu’un utilisateur consulte cette page d’enregistrement, les prédictions sont mises à jour en temps réel. À chaque fois que vous sélectionnez une observation, les valeurs de ses variables prédictives (Type d’opportunité, Origine de la piste, Secteur d’activité et Montant) sont soumises au modèle en tant que données d’entrée, puis la prédiction et les améliorations sont renvoyées en tant que données de sortie et affichées ici.

Autres possibilités d’obtention de prédictions et d’améliorations

Une fois ceux-ci déployés, vous pouvez utiliser les modèles Einstein Discovery pour obtenir des prédictions de résultats et des suggestions d’améliorations (le tout sans aucun code, des clics suffisent) dans :

les pages d’enregistrement Lightning ;
les pages de sites Experience Cloud ;
les jeux de données CRM Analytics utilisant des recettes de préparation des données (prédictions et améliorations) et des flux de données (prédictions uniquement) ;
la fonction PREDICT utilisée dans les formules d’automatisation des processus ;
les flux Salesforce (avec Flow Builder) ;
les flux, tableaux de bord et champs calculés Tableau.

En outre, les développeurs peuvent utiliser le service de prédictions d’Einstein et l’API Connaissances pour interagir par programmation avec les connaissances, les prédictions, les améliorations et les objets associés reposant sur Einstein Discovery via des appels d’API REST ou Apex.

Conclusion

Ce module est conçu pour vous proposer une expérience pratique de l’utilisation d’Einstein Discovery afin de résoudre un problème unique se rapportant à la classification binaire. Vous avez découvert de nombreux aspects en très peu de temps ! En partant d’une question commerciale, vous avez préparé les données pour répondre à celle-ci, vous avez créé un modèle et exploré ses connaissances pour obtenir des réponses, vous avez évalué et déployé un modèle de prédiction dans Salesforce, puis vous avez utilisé ce modèle pour obtenir des prédictions et des améliorations sur une page Lightning.

Alors, quelle sera la prochaine étape de votre parcours d’apprentissage d’Einstein Discovery ? Découvrez notre page Ressources d’apprentissage populaires : tout ce dont vous avez besoin au sujet d’Einstein Discovery. Vous y trouverez des liens vers l’aide en ligne, des contenus Trailhead, des vidéos, des articles de blog et d’autres ressources.

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