Contact Optimization에서 사용되는 전략 중 하나는 제안된 컨택 데이터를 대략적으로 같은 수의 고객으로 구성된 무작위 서브세트로 나눈 후 각 해당 샘플의 제안된 컨택을 개별적으로 최적화하는 것입니다. 사용자 하드웨어에서 멀티 스레드가 구성되고 지원되는 경우 해당 고객 샘플을 동시에 처리합니다.

오류 또는 고객 샘플 접근 방식의 부작용인 차선의 결과를 발생시킬 수 있는 문제점 클래스가 있습니다. 세션 실행에 사용되는 고객 샘플 수는 PCT의 고객 수를 구성 매개변수 Optimize|AlgorithmTuning| CustomerSampleSize의 값으로 나누어서 판별합니다. 용량 규칙에서 사용되는 모든 기능과 관련하여 각 무작위 고객 샘플이 통계적으로 비슷하려면 모든 용량 규칙과 일치하는 제안된 컨택이 충분히 있어야 합니다.

예를 들어, 백만 명의 고객이 있으며 구성된 고객 샘플 크기는 1000이라고 가정합니다. 이 구성은 1000개의 고객 샘플이 있음을 의미합니다. 최소 1건의 이메일, 최대 5000건의 이메일로 설정된 용량 규칙이 있다고 가정합니다. 이 예제에서 Contact Optimization는 규칙 제한조건을 선택하여 전체 고객 샘플에 해당 규칙을 적용하도록 수정합니다. 이 예제에서 최대 5000건의 이메일 제한조건을 샘플 수로 나누어 각 샘플을 최대 5건의 이메일 제한조건으로 처리할 수 있습니다. 그러나 최소 1건의 이메일 제한조건으로 수행할 수 있는 작업은 무엇일까요? 최소 1/1000건의 이메일이 필요한 샘플은 있을 수 없습니다!