Contact Optimization が使用している戦略の 1 つは、推奨コンタクト・データをほぼ同じ顧客数のランダムなサブセットに分割し、これらのサンプルのそれぞれについて推奨コンタクトを最適化するという方法です。ご使用のハードウェアでマルチスレッドが構成されサポートされている場合は、これらの顧客サンプルの処理を同時に実行できます。

この顧客サンプルを使用する手法の副次作用として、間違った結果や部分的にのみ最適化された結果が得られる可能性があるという問題があります。セッションの実行に使用される顧客サンプル数は、PCT にある顧客数を構成パラメーター Optimize|AlgorithmTuning|CustomerSampleSize の値で割ることによって算出されます。 それぞれのランダム顧客サンプルが、キャパシティー・ルールで使用される各フィーチャーに対して統計的に類似になるようにするには、各キャパシティー・ルールに合致する推奨コンタクトが十分な数だけ揃うことが重要です。

例えば、100 万件の顧客がある場合に、顧客サンプルのサイズを 1000 に構成したとします。この構成では、顧客サンプルが 1000 個あることになります。このとき、最小 1 件の E メール、最大 5000 件の E メールというキャパシティー・ルールをセットアップするとどうなるでしょうか。この例の場合、Contact Optimization は、ルールの制約を顧客サンプル全体に対して適用するように変更します。この例では、最大 5000 件の E メールという制約をサンプル数で割るので、各サンプルが最大 5 件の E メールという制約で処理されます。しかし、最小 1 件の E メールという制約はどうなるでしょうか。各サンプルに最小 1/1000 件の E メールが含まれるという制約は不可能です。