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Pronosticadores colaborativos unidos

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Aprovechando el análisis de datos para mejorar la precisión de los pronósticos - Optimizacion de pronosticos descubrir los secretos de la precision de los pronosticos mediante tecnicas de optimizacion. Para pronosticar eficazmente estados futuros utilizando modelos de simulación financieraes fundamental tener una comprensión sólida de las cadenas de Markov y las probabilidades de transición.

Las cadenas de Markov son modelos matemáticos que describen una secuencia de eventos donde la probabilidad de pasar de un estado a otro depende únicamente del estado actual. Las probabilidades de transiciónpor otro lado, representan la probabilidad de pasar de un estado a otro.

Las cadenas de Markov pueden considerarse como una serie de estados, donde cada estado representa una condición o situación particular.

La transición de un estado a otro se produce de forma probabilística, en función del estado actual. Estas transiciones se pueden representar mediante una matriz de transición, que contiene las probabilidades de pasar de un estado a otro.

Por ejemplo, considere una cadena de Markov simple de dos estados donde los estados son "arriba" y "abajo". La matriz de transición podría verse así:. Las probabilidades de transición determinan la probabilidad de pasar de un estado a otro.

En una cadena de Markov, estas probabilidades suelen estimarse basándose en datos históricos o conocimientos de expertos. Al comprender estas probabilidades de transición, podemos hacer predicciones informadas sobre los estados futuros del sistema.

Es importante señalar que las probabilidades de transición deben sumar 1 para cada estado. Cuando se trabaja con cadenas de Markov y probabilidades de transición, existen algunos consejos que pueden ayudar a mejorar su análisis:.

Esto ayudará a mantener sus pronósticos relevantes y precisos. Las cadenas de Markov suponen que el estado futuro sólo depende del estado actual, sin considerar ninguna información histórica. Si los datos históricos son importantes para su análisis, es posible que deba adoptar una técnica de modelado más avanzada.

Estudio de caso: Pronóstico del tiempo:. Un ejemplo del uso de cadenas de Markov y probabilidades de transición es el pronóstico del tiempo. Al analizar los datos meteorológicos históricos, podemos estimar las probabilidades de transición entre diferentes estados climáticos por ejemplo, soleado, nublado, lluvioso.

Con esta información, podemos predecir las condiciones climáticas futuras en función del estado actual. Por ejemplo, si actualmente hace sol, las probabilidades de transición podrían sugerir una mayor probabilidad de pasar a un estado nublado en comparación con un estado lluvioso.

comprender los conceptos básicos de las cadenas de Markov y las probabilidades de transición es esencial para realizar pronósticos precisos con modelos de simulación financiera.

Al definir las cadenas de Markov, calcular las probabilidades de transición y seguir consejos clave, puede mejorar su análisis y realizar predicciones más informadas. El estudio de caso sobre pronóstico del tiempo demuestra cómo estos conceptos se pueden aplicar en escenarios del mundo realproporcionando información valiosa para los procesos de toma de decisiones.

Comprensión de los conceptos básicos de las cadenas de Markov y las probabilidades de transición - Analisis de la cadena de Markov prevision de estados futuros con modelos de simulacion financiera.

A medida que profundizamos en el ámbito de la inteligencia artificial IAse vuelve cada vez más evidente que esta tecnología tiene el potencial de revolucionar diversos aspectos de las operaciones comerciales.

Un área en la que la IA está preparada para tener un impacto significativo es la previsión empresarial. Al aprovechar los algoritmos de inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje automático, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva al predecir las tendencias del mercado, optimizar las cadenas de suministro y tomar decisiones basadas en datos.

En esta sección, exploraremos el futuro de la previsión empresarial y cómo se puede aprovechar la IA como una poderosa herramienta para alcanzar el éxito. Por ejemplo, las empresas minoristas pueden utilizar algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos históricos de ventas, el comportamiento de los clientes y factores externos, como los patrones climáticos, para pronosticar con precisión la demanda de productos específicos.

Esta mayor precisión y velocidad en los pronósticos puede conducir a una mejor gestión de inventario, costos reducidos y una mayor satisfacción del cliente.

Una de las ventajas clave de la IA en la previsión empresarial radica en su capacidad para automatizar los procesos de análisis de datos.

Tradicionalmente, los analistas de datos dedicaban una cantidad significativa de tiempo a recopilar, limpiar y analizar datos manualmente para generar pronósticos.

Sin embargo, los algoritmos de IA pueden realizar estas tareas a un ritmo mucho más rápido, liberando valiosos recursos humanos para centrarse en iniciativas más estratégicas.

Al automatizar el análisis de datos, las organizaciones pueden ahorrar tiempo, reducir errores y obtener información más confiable y procesable. Previsión de la demanda y optimización de la cadena de suministro:. Por ejemplo, las empresas de logística pueden aprovechar los algoritmos de inteligencia artificial para predecir fluctuaciones en la demanda de sus servicios basándose en datos históricospatrones estacionales y tendencias del mercado.

Esto les permite asignar recursos de manera más eficiente, reducir los costos de transporte y minimizar los retrasos en las entregas. Al optimizar eficazmente sus cadenas de suministro, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva al ofrecer servicios más rápidos y confiables a sus clientes.

La previsión basada en IA también puede desempeñar un papel fundamental en las estrategias de segmentación de clientes y marketing personalizado. Al analizar grandes cantidades de datos de clientes, incluidos patrones de navegación, historial de compras y datos demográficos, las empresas pueden crear campañas de marketing dirigidas y adaptar sus productos o servicios a segmentos de clientes específicos.

Por ejemplo, las plataformas de comercio electrónico pueden utilizar algoritmos de inteligencia artificial para recomendar sugerencias de productos personalizadas basadas en las preferencias y compras anteriores de los clientes.

Este nivel de personalización no sólo mejora la satisfacción del cliente sino que también aumenta las ventas y la fidelidad del cliente. Estudio de caso: pronóstico impulsado por inteligencia artificial de Walmart. Walmart, una de las cadenas minoristas más grandes del mundo, ha aprovechado con éxito la inteligencia artificial para realizar pronósticos comerciales.

Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, Walmart analiza datos históricos de ventas, patrones climáticos, eventos locales e incluso el sentimiento de las redes sociales para predecir con precisión la demanda de diferentes productos en sus tiendas.

Esto les permite optimizar los niveles de inventario, reducir las situaciones de falta de existencias y mejorar la experiencia general del cliente. El sistema de pronóstico basado en inteligencia artificial de Walmart les ha ayudado a obtener una ventaja competitiva al garantizar que los productos correctos estén disponibles en el momento adecuado, lo que genera mayores ventas y satisfacción del cliente.

En conclusión, el futuro de la previsión empresarial reside en aprovechar el poder de la IA. Al aprovechar los algoritmos de IA, las empresas pueden lograr mayor precisión y velocidad, automatizar procesos de análisis de datos, optimizar las cadenas de suministro y personalizar las estrategias de marketing.

A medida que la IA continúa evolucionando, las organizaciones que adopten esta tecnología estarán bien posicionadas para obtener una ventaja competitiva en un panorama empresarial cada vez más basado en datos.

La IA como ventaja competitiva - El auge de las maquinas como la IA transforma la prevision empresarial. El papel de la tecnología : avances en la predicción meteorológica.

En el acelerado mundo actual, la previsión meteorológica precisa y fiable se ha convertido en una parte esencial de nuestra vida diaria. Desde la planificación de actividades al aire libre hasta garantizar la seguridad de los sistemas de transporte, las predicciones meteorológicas precisas son cruciales para tomar decisiones informadas.

A lo largo de los años, los avances tecnológicos han desempeñado un papel fundamental en la mejora de la precisión y puntualidad de la previsión meteorológica.

En esta sección, exploraremos algunos de los avances tecnológicos clave que han revolucionado el campo del pronóstico del tiempo.

Supercomputadoras: la potencia detrás de los modelos meteorológicos. Uno de los avances más importantes en la tecnología de previsión meteorológica es el uso de supercomputadoras. Estas máquinas de alto rendimiento son capaces de procesar grandes cantidades de datos en un período corto, lo que permite a los meteorólogos ejecutar modelos meteorológicos complejos.

Al simular la atmósfera terrestre e incorporar diversas variables atmosféricas, las supercomputadoras pueden generar pronósticos muy precisos.

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Importancia del modelo CPFR

Por ejemplo, las empresas minoristas pueden utilizar algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos históricos de ventas, el comportamiento de los clientes y factores externos, como los patrones climáticos, para pronosticar con precisión la demanda de productos específicos.

Esta mayor precisión y velocidad en los pronósticos puede conducir a una mejor gestión de inventario, costos reducidos y una mayor satisfacción del cliente. Una de las ventajas clave de la IA en la previsión empresarial radica en su capacidad para automatizar los procesos de análisis de datos.

Tradicionalmente, los analistas de datos dedicaban una cantidad significativa de tiempo a recopilar, limpiar y analizar datos manualmente para generar pronósticos.

Sin embargo, los algoritmos de IA pueden realizar estas tareas a un ritmo mucho más rápido, liberando valiosos recursos humanos para centrarse en iniciativas más estratégicas.

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Previsión de la demanda y optimización de la cadena de suministro:. Por ejemplo, las empresas de logística pueden aprovechar los algoritmos de inteligencia artificial para predecir fluctuaciones en la demanda de sus servicios basándose en datos históricos , patrones estacionales y tendencias del mercado.

Esto les permite asignar recursos de manera más eficiente, reducir los costos de transporte y minimizar los retrasos en las entregas. Al optimizar eficazmente sus cadenas de suministro, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva al ofrecer servicios más rápidos y confiables a sus clientes.

La previsión basada en IA también puede desempeñar un papel fundamental en las estrategias de segmentación de clientes y marketing personalizado. Al analizar grandes cantidades de datos de clientes, incluidos patrones de navegación, historial de compras y datos demográficos, las empresas pueden crear campañas de marketing dirigidas y adaptar sus productos o servicios a segmentos de clientes específicos.

Por ejemplo, las plataformas de comercio electrónico pueden utilizar algoritmos de inteligencia artificial para recomendar sugerencias de productos personalizadas basadas en las preferencias y compras anteriores de los clientes.

Este nivel de personalización no sólo mejora la satisfacción del cliente sino que también aumenta las ventas y la fidelidad del cliente.

Estudio de caso: pronóstico impulsado por inteligencia artificial de Walmart. Walmart, una de las cadenas minoristas más grandes del mundo, ha aprovechado con éxito la inteligencia artificial para realizar pronósticos comerciales. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, Walmart analiza datos históricos de ventas, patrones climáticos, eventos locales e incluso el sentimiento de las redes sociales para predecir con precisión la demanda de diferentes productos en sus tiendas.

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En conclusión, el futuro de la previsión empresarial reside en aprovechar el poder de la IA. Al aprovechar los algoritmos de IA, las empresas pueden lograr mayor precisión y velocidad, automatizar procesos de análisis de datos, optimizar las cadenas de suministro y personalizar las estrategias de marketing.

A medida que la IA continúa evolucionando, las organizaciones que adopten esta tecnología estarán bien posicionadas para obtener una ventaja competitiva en un panorama empresarial cada vez más basado en datos.

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Desde la planificación de actividades al aire libre hasta garantizar la seguridad de los sistemas de transporte, las predicciones meteorológicas precisas son cruciales para tomar decisiones informadas.

A lo largo de los años, los avances tecnológicos han desempeñado un papel fundamental en la mejora de la precisión y puntualidad de la previsión meteorológica.

En esta sección, exploraremos algunos de los avances tecnológicos clave que han revolucionado el campo del pronóstico del tiempo. Supercomputadoras: la potencia detrás de los modelos meteorológicos. Uno de los avances más importantes en la tecnología de previsión meteorológica es el uso de supercomputadoras.

Estas máquinas de alto rendimiento son capaces de procesar grandes cantidades de datos en un período corto, lo que permite a los meteorólogos ejecutar modelos meteorológicos complejos. Al simular la atmósfera terrestre e incorporar diversas variables atmosféricas, las supercomputadoras pueden generar pronósticos muy precisos.

Por ejemplo, el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo ECMWF utiliza una de las supercomputadoras más potentes del mundo, capaz de realizar más de billones de cálculos por segundo, para producir predicciones meteorológicas fiables con hasta dos semanas de antelación.

Las tecnologías de teledetección, como los satélites y los sistemas de radar, han revolucionado la forma en que observamos y monitoreamos la atmósfera terrestre. Los satélites equipados con sensores avanzados proporcionan información valiosa sobre la nubosidad, la temperatura, la humedad y los patrones del viento, que son cruciales para el pronóstico del tiempo.

Por ejemplo, los satélites ambientales operativos geoestacionarios GOES operados por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica NOAA monitorean continuamente las condiciones climáticas en los Estados Unidos, proporcionando datos en tiempo real a los meteorólogos.

Los sistemas de radar , por otro lado, ayudan a detectar precipitaciones y fenómenos meteorológicos severos, permitiendo alertas y avisos oportunos. Aná lisis de Big data : liberar el poder de los datos. La llegada del análisis de big data ha transformado el campo de la previsión meteorológica al permitir a los meteorólogos procesar y analizar grandes cantidades de datos rápidamente.

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Por ejemplo, la plataforma Deep Thunder de IBM aprovecha el análisis de big data para proporcionar pronósticos meteorológicos hiperlocales, ayudando a las empresas a optimizar sus operaciones y reducir los riesgos relacionados con el clima. En los últimos años, el surgimiento de iniciativas de ciencia ciudadana ha añadido una nueva dimensión al pronóstico del tiempo.

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Para más información puedes consultar nuestra Política de Cookies. Aceptar y Cerrar. Hemos detectado que estás accediendo a la web desde fuera de Estados Unidos. Como necesitábamos crear una previsión muy detallada a nivel tienda-artículo-día, priorizamos el desarrollo basado en el marco ABC-XYZ.

Las combinaciones tienda-artículo se graficaron en una matriz de 3x3: el eje ABC de importancia de ventas A: alta, B: intermedia, C: baja y el eje XYZ de previsibilidad X: mayor facilidad de previsión, Z: mayor dificultad de previsión , que está basado en un patrón histórico.

Como esperábamos, el nivel de exactitud de los artículos en los buckets ABC-XY fue muy superior al del bucket Z. Esto fue posible gracias a la capacidad de Amazon Forecast para aprender otros patrones de SKU XY y para aplicarlos en artículos de gran volatilidad en el bucket Z.

De esta manera, los gerentes de tiendas pueden consultar las previsiones diarias para realizar pedidos de compra más exactos con mayor facilidad. Supratim Banerjee, director de tecnología - More Retail. Meesho Meesho es el mayor mercado de la India para productos de nicho o sin marca y nuestra visión es permitir que millones de pequeñas empresas de la India tengan éxito en línea.

Amazon Forecast proporciona API fáciles de usar que nos ayudaron a crear fácilmente un sistema automatizado en la mitad del tiempo que le habría llevado a un modelo interno. Ravindra Yadav, director de ciencia de datos, Meesho.

Shimamura Music Nacida como una pequeña escuela de música en Japón en , Shimamura Music se fundó en cuando comenzó a vender instrumentos musicales a los estudiantes. El equipo pudo migrar con éxito desde las bases de datos y la herramienta de previsión de demanda de nuestras instalaciones.

Esto les permitió seguir trabajando en nuestro proyecto de mejorar el negocio, que estaba pendiente desde hacía mucho tiempo. Rumi Aoyagi, división logística de Shimamura Music Co. Adore Beauty Adore Beauty es el vendedor minorista en línea especializado en belleza más importante de Australia y es un distribuidor oficial de más de marcas líderes de dicho sector.

Buscaban una forma de mejorar y ampliar su enfoque en la previsión de ingresos por ventas. Los enfoques anteriores estaban limitados en cuanto al alcance, los datos históricos necesarios y los niveles de intervención manual requeridos. El equipo contrató AWS Data Lab para crear un modelo automatizado de previsión de ventas lo suficientemente flexible como para agregar más datos con el tiempo, aumentar la precisión general de las previsiones y respaldar el análisis de escenarios hipotéticos con el fin de tomar decisiones más eficaces sobre precios y promociones.

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Estimamos un ahorro de USD al año gracias a esta solución en nuestra fábrica de México. Además de eso, nos va a resultar fácil integrar esta solución en nuestro flujo de trabajo en la nube una vez que migremos nuestra infraestructura de datos a AWS.

Azim Siddique, asesor técnico y arquitecto CoE de Foxconn. Clearly Clearly es uno de los principales minoristas de gafas en línea del mundo y se basa en la creencia de que todo el mundo merece ver.

La predicción eficaz y precisa del comportamiento futuro del cliente es uno de los mayores retos del machine learning en el comercio minorista actual. Ziv Pollak, jefe del equipo de machine learning de Clearly.

Swiggy Swiggy es el mayor mercado de servicios hiperlocales bajo demanda de India, y su objetivo es brindar una comodidad incomparable en diferentes categorías productos alimenticios para consumidores urbanos.

Por ejemplo, si podemos predecir cambios en métricas empresariales claves como el costo por entrega, entonces podremos gestionar mejor nuestros incentivos y costos asociados. AWS Forecast nos permite utilizar fácilmente datos relacionados que afectan a nuestras métricas empresariales para mejorar la precisión de las predicciones.

Vijay Seshadri, ingeniero distinguido de Swiggy. RetentionX RetentionX es una solución de análisis Plug-and-Play para todas aquellas tiendas de comercio electrónico que desean tomar las mejores decisiones comerciales basadas en análisis de datos mediante IA.

Nos integramos a cualquier sistema de comercio electrónico, como es el caso de Shopify, y ofrecemos más de tipos de análisis científicos, como pronósticos a demanda, valor del ciclo de vida del cliente, predicción de tasa de cancelación, análisis de cohortes y pronósticos de ingresos.

Con un solo clic, los clientes que utilizan RetentionX pueden generar de manera instantánea pronósticos personalizados de aprendizaje automático, con la tecnología de Amazon Forecast. Además, los clientes pueden visualizar fácilmente determinadas informaciones, como la predicción de la tasa de cancelación y el valor del ciclo de vida del cliente, las cuales desarrollamos con el uso de Amazon SageMaker, y automatizar las actividades comerciales en función de dichas informaciones.

Nuestro sistema aprende de los datos de empresas similares y brinda información única a los encargados de tomar decisiones. Elegimos Amazon Forecast por su facilidad de integración y por poseer la totalidad de su arquitectura en AWS.

Amazon Forecast nos permitió pasar de 5 a más de modelos de pronóstico individual en menos de una semana. En la empresa no puede faltar este programa informático al servicio del usuario con cientos de modelos predictivos, escalabilidad y disponibilidad.

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Para que nuestro negocio prospere y para ofrecer precios aún más bajos necesitamos encontrar eficiencias en todos los lugares posibles. Con nuestra presencia global nos encontramos regularmente con problemas de desequilibrio de recursos para manejar los volúmenes de llamadas de los clientes.

Había días en los que teníamos muchos agentes y otros en los que teníamos muy pocos, lo que creaba experiencias inconsistentes con los clientes, aumentaba nuestras tasas de llamadas perdidas y los costes operativos.

CPFR: ¿Qué es y cómo se implementa? - Blog Storecheck Ptonosticadores divisiones de oportunidad. La previsión Pronosticadores colaborativos unidos Transparencia en Plataforma de Juegos Pronosticadores colaborativos unidos también puede desempeñar un papel Pronosticadores colaborativos unidos en las estrategias colaboartivos segmentación de clientes y Cuotas de Juegos Emocionantes personalizado. Amazon Forecast proporciona API fáciles de usar Cuotas de Juegos Emocionantes nos colabortivos a crear fácilmente un sistema automatizado en la mitad del tiempo que le habría llevado a un modelo interno. Hon Hai Technology Group Foxconn es el proveedor de soluciones tecnológicas y fabricante electrónico más grande del mundo. Compartir pronósticos con partes interesadas. Alinea tus métricas Es importante identificar las áreas que actualmente están impidiendo alcanzar los objetivos de crecimiento y a partir de ahí definir planes de acción.

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Además de esto, normalmente deberás asistir con tu equipo a algunas sesiones de inducción directamente con la cadena en la que lo implementarás. Es importante identificar las áreas que actualmente están impidiendo alcanzar los objetivos de crecimiento y a partir de ahí definir planes de acción.

que te ayudarán a resolver y revisar en conjunto donde se están generando los incumplimientos. Complementa estos indicadores con lo que son determinantes en tu negocio para sumarlos y llevar un seguimiento y retroalimentación constantes.

La clave de CPFR es gestionar eficientemente la demanda con pronósticos acertados y así minimizar la pérdida de ventas por quiebres.

Por lo anterior, la confiabilidad de tu información e inteligencia de mercado son claves para el éxito. Muchas de las grandes cadenas te ofrecen plataformas de información donde puedes visualizar el comportamiento de tus productos en punto de venta inventarios, ventas, estacionalidad, etc y a partir de ahí construir los pronósticos, sin embargo, no todas las cadenas lo tienen o bien la información puede no ser del todo confiable.

Por ejemplo, en el tema de inventarios cuando las tiendas no tienen una adecuada conciliación de sus inventarios fantasma, mermas, etc. Lo anterior puede desvirtuar por completo la información no solo de inventarios sino de ventas históricas y con esto poner en riesgo los cálculos de proyecciones y la asertividad del proyecto.

Por lo anterior es recomendable fortalecer tu implementación con soluciones inteligentes que ofrezcan a tu equipo el pulso completo del desempeño de cada SKU en punto de venta para garantizar la confiabilidad de tus datos históricos al construir los nuevos pronósticos. Recientemente, la atención se ha centrado cada vez más en la colaboración en las cadenas de suministro como un proceso que mejora la cooperación integral entre las empresas.

Entender esto es fundamental para saber las implicaciones de un sistema como el CPFR. Aunque existen otros enfoques para la colaboración en la cadena de suministro, como el inventario administrado por el proveedor VMI y la respuesta del consumidor, este artículo se centra en el Collaborative Planning Forecasting and Replenishment.

También se define al CPFR como un programa que busca mejorar la capacidad de anticipar y satisfacer la demanda futura mejorando la colaboración entre las empresas en la red de suministro. Así, se considera que CPFR es el más prometedor de estos enfoques de colaboración , ya que proporciona un examen exhaustivo de los factores que pueden crear incertidumbre, así como de las actividades de promoción.

Como conclusión, en términos logísticos a través de un programa de CPFR ambas partes ingresan a un círculo virtuoso de conocimiento, fortaleciendo la relación entre los actores e incrementando su desempeño a través de mejores prácticas.

Si tomamos en cuenta el gran potencial de la logística, éste puede ser el soporte para llevar a tu negocio al siguiente nivel.

Finalmente, recuerda que la gestión de tus estrategias de la cadena de suministro se pueden ver mejor apoyadas con las herramientas tecnológicas adecuadas. Por ello te invitamos a conocer HUB, el software para la armonización de datos retail que te permitirá evitar roturas de stock, así como lograr un inventario óptimo.

Mantente informado con las últimas noticias, artículos y recursos. Facebook Instagram Linkedin Twitter. Planes Acerca de Contacto. Inicio Analisis de venta y ventario CPFR: ¿Qué es y cómo se implementa?

Obtener información, implementar y optimizar funciones de Sales Cloud. Ver una descripción general de mediciones, objetivos, sugerencias, Capturar el desempeño de las inversiones ROI con campañas. Conocer las campañas de Salesforce. Visita guiada por el objeto Campaña. Cómo pueden ayudar las campañas.

Utilizar campañas con otras nubes. Comprender la jerarquía de campañas. Hoja de trabajo Información general. Campos de campañas. Cosas que saber acerca de campañas. Consideraciones para el uso de campañas. Preguntas más frecuentes sobre campañas. Configurar campañas en Salesforce. Personalizar tipos de campañas.

Personalizar tipos de campañas en Lightning Experience. Personalizar sus tipos de campañas en Salesforce Classic. Estados de miembros de campaña. Permitir a los usuarios crear jerarquías de campañas. Trabajo con campañas. Crear o modificar una campaña. Duplicar una campaña con registros relacionados.

Gestión de campos para la duplicación de campañas con registros Asignaciones para duplicar campañas con registros relacionados.

Crear una jerarquía de campañas. Compartir campañas. Seguimiento de historial de campos de campañas. Gestionar miembros de campañas. Campos de miembros de campaña. Agregar miembros a campañas. Agregar prospectos, contactos o cuentas personales individuales a Agregar miembros de campañas con Gestionar miembros.

Agregue miembros por cuenta desde una página de campaña. Agregar miembros de campaña desde una página de cuenta. Agregar múltiples contactos y prospectos a campañas. Agregar miembros a una campaña desde una vista de lista. Agregar miembros de campaña desde reportes estándar y personalizados.

Importar miembros de campaña. Agregar contactos existentes a una campaña con el Asistente de Agregar prospectos existentes a una campaña con el Asistente de Agregar cuentas personales existentes a una campaña con el Asistente Crear contactos y agregarlos a una campaña con el Asistente de Crear prospectos y agregarlos a una campaña con el Asistente de Cuentas como miembros de campaña.

Consideraciones para el uso de cuentas como miembros de campaña. Activar cuentas como miembros de campaña. Adición de cuentas como miembros de campaña. Trabajar con miembros de campaña. Visualización y modificación de un miembro de campaña. Gestionar miembros con la lista relacionada Miembros de campaña.

Modificación de varios miembros de campaña. Agregar o actualizar miembros de campaña mediante el Asistente de Eliminar miembros individuales de campañas.

influencia de la campaña. Influencia de campaña personalizable. Cómo funciona Influencia de campaña personalizable. Cambio a Influencia de campaña personalizable.

Configurar Influencia de campaña personalizable. Activar Influencia de campaña personalizable. Agregar listas relacionadas de Influencia de campaña personalizable. Crear un modelo de influencia de campaña personalizado. Utilizar Influencia de campaña personalizable.

Agregar campañas influyentes a una oportunidad. Buscar resultados de influencia de campaña. Influencia de campaña 1. Configurar la influencia de la campaña. Agregar influencia de campaña manualmente.

Conectar campañas de Account Engagement y Salesforce. Información general sobre Campañas conectadas. Consideraciones para conectar campañas. Migrar a Campañas conectadas. Activar Campañas conectadas.

Conectar campañas individuales. Conectar múltiples campañas a la vez. Conectar campañas existentes con el Cargador de datos de Salesforce. Sincronización de miembros de campaña. Consideraciones sobre la Sincronización de miembros.

Sincronizar miembros de campañas. Historial de implicación para campañas. Configurar prospectos. Configurar gestión de prospectos.

Definir la configuración predeterminada para la creación de prospectos. Creación de prospectos en el sitio web de la compañía. Generar prospectos desde su sitio Web para sus equipos de ventas. Generar prospectos con el Asistente de comprador. Generar prospectos desde los anuncios de generación de prospectos de Permitir a los usuarios visualizar y modificar prospectos convertidos.

Asignar campos personalizados de prospectos para la conversión de Activar la conversión de prospectos en la aplicación móvil Salesforce. Gestionar prospectos. Vista de inteligencia de prospecto.

Página de inicio de vista de lista de prospectos. Presentación y modificación de prospectos. Conversión de prospectos. Convertir prospectos cualificados. Solucionar problemas de conversión de prospectos. Combinar prospectos duplicados.

Cosas que hay que saber acerca de la combinación de prospectos Combinar prospectos duplicados en Lightning Experience. Combinar prospectos duplicados en Salesforce Classic. Actualizar prospectos con datos externos. Reasignar prospectos desde una cola.

Colaboración de prospecto en Salesforce Classic. Cosas que saber acerca de los prospectos. Directrices para la creación de prospectos. Consideraciones para la conversión de prospectos. Consideraciones para la eliminación de prospectos.

Campos de prospectos. Asignación de campos de conversión de prospectos. Directrices para la asignación de campos de prospectos Directrices para la configuración de Prospecto Web. Prospectos: Qué es diferente o no está disponible en la aplicación Preguntas más frecuentes sobre prospectos.

Convertir oportunidades en contratos. Productos y listas de precios. Configurar productos. Activar y desactivar precios de productos con sus productos de forma Organizar productos con familias de productos. Gestionar productos. Conceptos de productos.

Directrices para la creación de productos. Consideraciones para la duplicación de productos. Establecer y modificar precios de productos.

Establecer y modificar precios de productos en Salesforce Classic. Establecer precios de productos en Lightning Experience. Consideraciones para la definición de precios. Programas de productos. Activar programaciones de productos. Consideraciones para el uso de programas de productos.

Agregar y modificar programaciones de productos. Establecer programas para productos en oportunidades. Gestionar listas de precios. Crear listas de precios personalizadas. Consideraciones para la creación y el mantenimiento de listas de Directrices para compartir listas de precios.

Consideraciones para la eliminación de listas de precios. Consideraciones para la eliminación de un producto de una lista de Cosas que saber acerca de productos y listas de precios. Consideraciones para la eliminación de productos y listas de precios. Configurar oportunidades y productos de oportunidades.

Establecer la cantidad de producto predeterminada de 1 en las Ingresar automáticamente el precio de lista como precio de ventas en Activar recordatorios de actualización de oportunidades.

Configurar alertas de negocios importantes para oportunidades. Activar y configurar oportunidades similares. Gestionar configuración para mostrar negociaciones cambiadas. Gestionar sus oportunidades. Consideraciones para la creación y actualización de oportunidades. Consideraciones para la duplicación de oportunidades.

Cosas que saber acerca de compartir oportunidades. Pasar una oportunidad a la siguiente etapa. Pasar una oportunidad a la siguiente etapa en Lightning Experience.

Pasar una oportunidad a la siguiente etapa en Salesforce Classic. Historial de oportunidades. Cosas que saber acerca de la eliminación de oportunidades. Programar recordatorios para actualizar oportunidades. Consideraciones para la programación de recordatorios de Directrices para buscar oportunidades similares.

Gestionar los productos en sus oportunidades. Agregar productos a oportunidades. Cosas que saber acerca de agregar productos a oportunidades.

Campos de oportunidades y Campos de productos de oportunidades. Campos de oportunidades. Campos de producto de oportunidad. Oportunidades: Qué es diferente o no está disponible en la Configurar presupuestos.

Activar la creación de presupuestos sin una oportunidad relacionada. Configurar plantillas de presupuestos. Crear, realizar vista previa y activar plantillas de presupuestos. Agregar texto enriquecido a una plantilla de presupuestos. Agregar una lista a una plantilla de presupuestos.

Agregar una imagen a una plantilla de presupuestos. Agregar una sección Totales a una plantilla de presupuestos. Agregar un bloque de firmas a una plantilla de presupuestos.

Gestionar sus presupuestos. Crear y gestionar presupuestos. Cómo funciona la sincronización de presupuestos. Sincronizar presupuestos y oportunidades. Crear y enviar emails de PDF de presupuestos. Crear un PDF de presupuesto desde la plantilla estándar.

Crear un PDF de presupuesto seleccionando una plantilla. Enviar por email PDF de presupuesto. Cosas que saber acerca de plantillas de presupuestos. Consideraciones para la creación de plantillas de presupuestos. Directrices para la utilización del editor de plantillas de Consideraciones para la adición de imágenes a plantillas de Campos de plantillas de presupuesto.

Plantilla de presupuestos y limitaciones de PDF. Cosas que saber acerca de presupuestos. Consideraciones para la eliminación de presupuestos. Consideraciones para la creación y gestión de presupuestos en Consideraciones para la creación de PDF de presupuestos.

Campos de presupuestos. Solución de problemas de sincronización de presupuestos. Presupuestos: Qué es diferente o no está disponible en la aplicación Configurar contratos. Gestionar sus contratos. Activar contratos. Historial de contratos.

Cosas que saber acerca de contratos. Configurar pedidos. Activar pedidos. Activar cantidades negativas para productos de pedido. Activar pedidos de reducción. Activar pedidos de cantidad cero. Activar pedidos sin listas de precios. Gestionar sus pedidos. Compartir pedidos.

Historial de pedidos. Productos de pedidos. Agregar productos a un pedido. Pedidos de reducción. Reducir pedidos. Agregar productos a un pedido de reducción. Cosas que saber acerca de pedidos. Directrices para la creación de pedidos.

Modificación y eliminación de limitaciones para pedidos y pedidos de Consideraciones sobre las limitaciones de activación. Limitaciones para pedidos de reducción de Salesforce CPQ. Modificación y eliminación de limitaciones para productos de pedidos.

Campos del pedido. Campos de producto de pedido. Nuevo comportamiento de guardado de pedidos. Boyd · Tips 45 · Yield 41,56 · Ganancia 74, Jpekas · Tips 49 · Yield 35,51 · Ganancia 87, FerrariM · Tips 46 · Yield 35,46 · Ganancia 65, Noticias de apuestas En esta sección de la web encontrarás noticias, información deportiva relacionada con las apuestas deportivas, consejos, trucos y las mejores guías para aprender a apostar.

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