Die größte Häufigkeit, mit der Optimize Kombinationen vorgeschlagener Transaktionen oder Alternativen testet, um für einen Kunden die optimale Alternative zu finden.

Da die Zahl der zu testenden Alternativen sehr groß sein kann, ermöglicht dieser Wert Ihnen die Einführung einer Grenze, bis zu der der Kernalgorithmus sich mit einem Kunden befasst, bevor Optimize zum nächsten Kunden in der PCT übergeht.

Wenn die Zahl Ihrer optimierter Kunden größer ist als CustomerSampleSize, teilt Optimize die Kunden in Gruppen auf, die nicht größer sind als CustomerSampleSize und optimiert jede Gruppe einzeln. Regeln, die für alle Gruppen gelten, wie beispielsweise die benutzerdefinierte Kapazität, werden weiterhin eingehalten. Eine Erhöhung dieses Wertes kann die Optimalität erhöhen, die Leistung aber beeinträchtigen.

Die optimale CustomerSampleSize ist gleich Ihrer Kundenzahl. Die Verarbeitung einer großen Datenmenge kann jedoch unter Umständen äußerst lange dauern. Durch die Aufteilung der Kunden in kleinere von Optimize gleichzeitig zu verarbeitende Gruppen können Sie die Leistung bei nur minimaler Beeinträchtigung der Optimalität steigern.

Der zufällige Anfangswert repräsentiert den Startpunkt, den Optimize dafür verwendet, Datensätze zufällig auszuwählen, bevor die durch die CustomerSampleSize definierten Stichprobengruppen gefüllt werden. Wenn Sie weniger Kunden als CustomerSampleSize haben, wirkt sich diese Eigenschaft nicht auf die Optimierung aus.

Die maximale Anzahl von Iterationen, mit der Optimize eine Gruppe von Kunden verarbeitet. Optimize verarbeitet eine Gruppe von Kunden, bis ein optimales Ergebnis erreicht wurde oder die Zahl der Iterationen dem Wert MaxIterationsPerCustomerSample entspricht.

Suchen Sie nach den folgenden Informationen im Sitzungsprotokoll, um die Auswirkungen von Einstellungsänderungen für MaxIterationsPerCustomerSample zu beobachten.

Die maximale Anzahl an Threads, die Optimize verwendet, um die Optimierungsalgorithmen zu verarbeiten. Im Allgemeinen gilt: Je höher der Wert von MaxCustomerSampleProcessingThreads, desto höhere Leistungssteigerungen lassen sich erzielen. Die Leistungssteigerung wird jedoch durch verschiedene Faktoren eingeschränkt, beispielsweise den Typ und die Anzahl von Optimierungsregeln, die Sie verwenden, sowie die Hardware. Detaillierte Anweisungen zur Feinabstimmung Ihrer Optimize-Implementierung erhalten Sie von Ihrem IBM® Unica®-Vertreter.

Die Anzahl von für Optimize verfügbaren Threads beim Lesen einer Kundenstichprobe aus der PCT. Durch Erhöhung der Anzahl von Threads kann die Leistung einer Optimize-Sitzung verbessert werden. Detaillierte Anweisungen zur Feinabstimmung Ihrer Optimize-Implementierung erhalten Sie von Ihrem IBM® Unica®-Vertreter.

Die Anzahl von für Optimize verfügbaren Threads beim Schreiben einer Kundenstichprobe in eine Stagingtabelle für die OCT. Durch Erhöhen der Anzahl von Threads kann die Leistung einer Optimize-Sitzung verbessert werden. Detaillierte Anweisungen zur Feinabstimmung Ihrer Optimize-Implementierung erhalten Sie von Ihrem IBM® Unica®-Vertreter.

Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, versucht Optimize bei der Verarbeitung der Optimierungsalgorithmen mehrere Threads zu verwenden. Sie können die Anzahl von Threads über die Konfigurationseigenschaften MaxCustomerSampleProcessingThreads, ProcessingThreadQueueSize und PostProcessingThreadQueueSize konfigurieren. Wenn dieser Wert auf "False" festgelegt ist, versucht Optimize, bei der Verarbeitung der Optimierungsalgorithmen einen einzigen Thread zu verwenden.

Wenn dieser Wert auf True festgelegt ist, schreibt Optimize Kontaktprotokolltransaktionen in eine Datei, um diese während der Ausführung einer Optimize-Sitzung zu lesen. Wenn dieser Wert auf "False" festgelegt ist, liest Optimize Daten aus der Tabelle UA_ContactHistory in die Campaign -Systemtabellen.

Wenn dieser Wert auf "False" festgelegt ist, erstellt Optimize in der Tabelle UA_ContactHistory für die Dauer der Optimize-Sitzung eine Lesesperre. Diese Sperre kann dazu führen, dass beim Schreiben in die Tabelle Fehler auftreten, wenn Sie ein Dienstprogramm zum Laden der Datenbank verwenden. Wenn dieser Wert auf "True" festgelegt ist, erstellt Optimize in der Tabelle nur für die Dauer des Schreibens der Abfrage in eine Datei eine Lesesperre.

Diese Konfigurationseigenschaft ermöglicht Ihnen das Anhalten der Verarbeitung einer Gruppe von Kunden, wenn die Optimierungsrate ein bestimmtes Niveau erreicht. Die Eigenschaft MinImprovmentPercent ermöglicht Ihnen das Einstellen einer Rate für die Bewertungsverbesserung, die als Prozentsatz gemessen wird und die erreicht werden muss, um mit der Iteration fortzufahren. Der Standardwert ist null, d. h. die Anzahl der möglichen Iterationen ist nicht beschränkt.

Wenn Sie in Ihren Optimierungsregeln keine Zeiträume verwenden, können Sie verhindern, dass Optimize die Kontaktprotokolltabellen abfragt, und so die Leistung des Systems verbessern. Sie können dieses Verhalten mithilfe der Konfigurationseigenschaft UseFutureContacts steuern.

Wenn Sie UseFutureContacts auf False setzen und die Optimierungsregeln für Ihre Optimize-Sitzung keine Zeiträume verwenden, fragt Optimize die Kontaktprotokolltabellen nicht ab. Diese Einstellung verkürzt die Zeit, die zur Ausführung der Optimize-Sitzung erforderlich ist. Wenn die Optimize-Sitzung jedoch Zeiträume verwendet, werden die Kontaktprotokolltabellen abgefragt.

Wenn Sie potenzielle zukünftige Kontakte im Kontaktprotokoll aufzeichnen, müssen Sie UseFutureContacts auf "True" setzen. Beispiel: Wenn Sie wissen, dass Sie in der nächsten Woche eine E-Mail-Mitteilung über eine Sonderaktion an bestimmte Kunden senden, sind diese Kontakte ggf. bereits in den Kontaktprotokolltabellen als Platzhalter gespeichert. Legen Sie in diesem Fall für UseFutureContacts den Wert "true" fest, sodass Optimize die Kontaktprotokolltabellen immer abfragt.