レスポンスの追跡と分析 (コンタクトとレスポンスの履歴を含む)。 同じ相手に送るオファーが多すぎないようにすることによりコンタクトの負担を管理するには、何を送るかを追跡する必要があります。 キャンペーンと最適化の効果がどれほどであるかをモニターするには、顧客のレスポンスを追跡する必要があります。 ターゲット・グループにコンタクトした結果を、統計的に類似したコントロール・グループのメンバーにコンタクトしなかった結果と比較することができます。 Contact Optimization を使用した場合の効率を評価するために、最適化を行わない推奨コンタクトのグループを別にして、そのグループを最適化済みコンタクトの結果と比較することができます。 最適化が役に立っているかどうかは、例えばレスポンス率や ROI の上昇、オプトアウトの低減、顧客満足度の向上など、さまざまな形で測定できます。

定義済みのオファー。 ルールと制約を設計するときは、最適化に含めるすべてのオファーのリストが必要です。 ルールと制約は、特定のオファー・グループに適用することができます。 オファー・グループはオファー・リストとして (通常は、オファー属性またはオファーのタイプに基づいて) 定義されます。 一元化されたスコア行列にスコアを手動で入力しようと計画している場合、スコア値の入力対象であるオファーのリストが必要です。

定義済みのセグメント。 ルールと制約を設計するときは、全体にわたって最適化しようとするすべてのセグメントを理解しておく必要があります。これは、ルールと制約の適用度やスコープを、特定のセグメントに制限できるためです。 一元化されたスコア行列にスコアを手動で入力しようと計画している場合、スコア値の入力対象であるセグメントのリストが必要です。

定義済みのスコア。 実装を計画する時には、スコアの設定方式を選択します。 これらのスコアを生成するプロセスが必要です。 例えば、スコア設定行列に定数を設定している場合、スコアの定義対象となるオファーとセグメントを選択して、実際のスコア値を決定しなければなりません。 計算を使用する場合、式を定義する必要があります。 例えば、個人の平均繰越残高に基づいて、推奨される信用限度額の引き上げオファーの収益性を計算するためにユーザー定義フィールドを使用するなどです。 予測モデルを使用する場合は、モデリング・アプリケーションで、データを収集し、集計し、前処理し、モデル化する必要があります。