Nombre maximum de fois qu’Optimize teste les combinaisons de transactions proposées, ou d’alternatives, afin de déterminer l’alternative optimale pour un client.

Dans la mesure où le nombre d’alternatives à tester peut être très important, cette valeur permet de placer un seuil pour l’effort réalisé par l’algorithme principal sur un client avant qu'Optimize ne passe au client suivant dans la TCP.

Lorsque le nombre de clients en cours d’optimisation est supérieur à celui indiqué pour CustomerSampleSize, Optimize répartit les clients en groupes inférieurs ou égaux à la valeur de CustomerSampleSize et optimise chaque groupe d’échantillons séparément. Les règles qui s'appliquent à un ensemble de plusieurs groupes, telle que la règle Capacité personnalisée, sont encore remplies. L’augmentation de cette valeur peut améliorer l’optimisation, mais limiter les performances.

La valeur optimale pour CustomerSampleSize correspond au nombre de clients. Cependant, traiter un ensemble de données de grande taille peut prendre énormément de temps. En répartissant les clients en petits groupes pour le traitement par Optimize, vous pouvez accroître les performances avec une perte d’optimisation minimale.

La clé aléatoire représente le point de départ utilisé par Optimize pour sélectionner les enregistrements de façon aléatoire avant de renseigner les groupes d'échantillons définis par CustomerSampleSize. Lorsque le nombre de clients est inférieur à celui indiqué pour CustomerSampleSize, cette propriété n’a aucun effet sur l’optimisation.

Nombre maximum de fois qu’Optimize traite un groupe de clients. Optimize traite un groupe de clients jusqu’à ce que la valeur optimale soit atteinte ou que le nombre d’itérations corresponde à la valeur définie pour MaxIterationsPerCustomerSample.

Recherchez les informations suivantes contenues dans le journal de la session afin d'observer l'effet des modifications de paramètre pour MaxIterationsPerCustomerSample.

Nombre maximum de threads qu'Optimize utilise pour traiter les algorithmes d'optimisation. En règle générale, plus le nombre défini pour la propriété MaxCustomerSampleProcessingThreads est élevé et plus vous avez la possibilité d’améliorer les performances. Néanmoins plusieurs facteurs peuvent limiter l'augmentation des performances, notamment le type et le nombre de règles d'optimisation que vous utilisez ainsi que votre matériel. Pour obtenir des instructions détaillées sur le réglage de l'implémentation d'Optimize, contactez votre représentant IBM® Unica® .

Nombre de threads disponibles qu'Optimize utilise lors de la lecture d'un échantillon à partir de la TCP. L'augmentation du nombre de threads peut améliorer les performances d'une session Optimize. Pour obtenir des instructions détaillées sur le réglage de l'implémentation d'Optimize, contactez votre représentant IBM® Unica® .

Nombre de threads qui peuvent être utilisés par Optimize lors de l’écriture d’un échantillon client dans une table intermédiaire de la TCO. L’augmentation du nombre de threads peut améliorer les performances d’une session Optimize. Pour obtenir des instructions détaillées sur le réglage de l'implémentation d'Optimize, contactez votre représentant IBM® Unica® .

Si la valeur est true, Optimize tente d'utiliser plusieurs threads multiples lors du traitement des algorithmes d'optimisation. Vous pouvez configurer le nombre de threads à l’aide des propriétés de configuration MaxCustomerSampleProcessingThreads, ProcessingThreadQueueSize et PostProcessingThreadQueueSize. Si la valeur est false, Optimize utilise un seul thread lors du traitement des algorithmes d'optimisation.

Si la valeur est définie sur true, Optimize écrit les transactions d'historique des contacts sur un fichier à lire pendant l'exécution d'une session Optimize. Si elle est définie sur false, Optimize procède à la lecture de la table UA_ContactHistory des tables système de Campaign.

Si elle est définie sur false, Optimize verrouille la lecture de la table UA_ContactHistory pendant toute la durée de la session Optimize. Si vous utilisez un utilitaire de chargement de base de données, cela peut entraîner un échec des tentatives d'écriture sur la table. Si la valeur est paramétrée sur true, Optimize crée un verrou en lecture sur la table uniquement pour la durée d'écriture de la requête sur un fichier.

Cette propriété de configuration vous permet d’arrêter le traitement d’un groupe de clients lorsque le taux d’optimisation atteint un niveau spécifié. La propriété de MinImprovmentPercent vous permet de définir un taux d'amélioration du score, mesuré sous la forme d'un pourcentage, pour continuer l'itération. La valeur par défaut est zéro, ce qui signifie qu'il n'y a pas de limite au nombre d'itérations possibles.

Si vous n'utilisez aucun délai dans une de vos règles d'optimisation, vous pouvez empêcher toute requête de tables d'Historique des contacts par Optimize pour améliorer les performances. Vous pouvez contrôler ce comportement à l’aide de la propriété de configuration UseFutureContacts.

Si vous configurez UseFutureContacts sur false, et si les règles d'optimisation de votre session Optimize n'utilisent pas les délais, Optimize ne fait aucune requête de table d'Historique des contacts. Cela accélère l’exécution de la session Optimize. Toutefois, si la session Optimize utilise les délais, les tables d’Historique des contacts font l'objet d’une requête.

Si vous enregistrez de futurs contacts potentiels dans Historique des contacts, vous devez configurer UseFutureContacts sur true. Par exemple, si vous savez que la semaine prochaine vous enverrez à certains clients un e-mail à propos d’une offre spéciale, il se peut que ces contacts existent déjà dans les tables d'Historique des contacts en tant que paramètres dynamiques. Dans ce cas, paramétrez UseFutureContacts sur true pour que Optimize interroge systématiquement les tables d'Historique des contacts.