Problèmes de mise à disposition liés aux échantillons

Pour traiter des volumes élevés de données sans sacrifier la qualité des résultats tout en obtenant les résultats dans un délai acceptable, certaines besoins doivent être respectées quant à la constitution des contacts proposés.

L'une des stratégies utilisées par Contact Optimization consiste à scinder les données de contact proposé en sous-ensembles aléatoires comptant à peu près le même nombre de clients, puis à optimiser indépendamment les contacts proposés de chacun de ces échantillons. Si plusieurs unités d'exécution sont prises en charge par votre matériel, ces échantillons client sont traités simultanément.

L'approche d'échantillons client a pour effet secondaire un type de problèmes pouvant se traduire par des erreurs ou des résultats non optimaux. Le nombre d'échantillons client utilisés pour une exécution de session est déterminé en divisant le nombre de clients de la table PCT par la valeur du paramètre de configuration Optimize|AlgorithmTuning| CustomerSampleSize. Il est important qu'un nombre de contacts proposés suffisant corresponde à chaque règle de capacité pour permettre à l'échantillon clients aléatoire d'être similaire d'un point de vue statistique à chaque fonctionnalité utilisée par une règle de capacité.

Par exemple, supposons que vous disposez d'1 million de clients et que vous avez configuré une taille d'échantillon client égale à 1000. Cette configuration implique que vous disposiez de 1000 échantillons client. Imaginez que notre règle de capacité soit configurée ainsi : minimum 1 email, maximum 5000 emails. Dans cet exemple, Contact Optimization prend les contraintes de règle et les modifie pour propager la règle dans tous les échantillons client. Dans cet exemple, la contrainte de 5000 e-mails maximum est divisée par le nombre d'échantillons pour que chaque échantillon soit traité avec une contrainte de 5 e-mails maximum. Mais que faire avec la contrainte d'un e-mail minimum ? Il n'est pas possible d'exiger pour chaque échantillon un minimum d'1/1000 d'e-mail.

Au lieu de cela, nous sélectionnons de manière aléatoire un échantillon à traiter avec la contrainte d'un e-mail minimum tandis que les autres 999 échantillons sont traités sans contrainte de minimum d'e-mail. Ce processus fonctionne bien sauf s'il n'y a pas assez de contacts proposés utilisant une messagerie électronique pour s'assurer que les 1000 échantillons reçoivent au moins un e-mail. Si vos contacts proposés comprennent seulement 500 contacts utilisant une messagerie électronique, il y a moins de 50 % de chance qu'un échantillon donné contienne un e-mail. Cela signifie qu'il y a plus de 50 % de chance que la session se termine avec une erreur, car la contrainte de minimum ne peut pas être satisfaite même si 500 fois ce minimum était présent dans les contacts proposés. Pour éviter cette situation, toute fonctionnalité utilisée dans une règle de capacité doit être bien représentée par rapport au nombre d'échantillons.