El número máximo de veces que Optimize probará combinaciones de transacciones propuestas, o alternativas, para encontrar la alternativa óptima para un cliente.
Puesto que el número de alternativas que se deben probar es muy alto, este valor permite establecer un límite en el esfuerzo que emplea el algoritmo núcleo en un cliente antes de que Optimize pase al cliente siguiente en la PCT.
Si el número de clientes que se optimizan es mayor que lo indicado por CustomerSampleSize, Optimize divide a los clientes en grupos que no superan el valor de CustomerSampleSize y optimiza cada grupo de muestreo por separado. Las reglas que abarcan todos los grupos, como una regla Capacidad personalizada, siempre se cumplen. El aumento de este número puede mejorar los resultados, pero perjudicar el rendimiento.
El valor de CustomerSampleSize más óptimo es igual al número de clientes. Sin embargo, procesar un conjunto de datos de gran tamaño puede requerir una cantidad de tiempo prohibitiva. Al dividir a los clientes en grupos más pequeños que Optimize procesa por separado, es posible aumentar el rendimiento con una pérdida mínima en los resultados.
La clave aleatoria representa el punto de partida que utiliza Optimize para seleccionar registros aleatoriamente antes de completar los grupos de muestreo definidos por CustomerSampleSize. Si se tienen menos clientes que lo indicado por CustomerSampleSize, esta propiedad no tiene ningún efecto en la optimización.
El número máximo de iteraciones con que Optimize procesa un grupo de clientes. Optimize procesa un grupo de clientes hasta que se alcanza un resultado óptimo o hasta que el número de iteraciones es igual a MaxIterationsPerCustomerSample.
La siguiente información de la bitácora de la sesión permite observar los efectos de los cambios de la configuración de MaxIterationsPerCustomerSample.
El número máximo de hilos de ejecución que Optimize usa para procesar los algoritmos de optimización. En general, mientras más alto se establezca MaxCustomerSampleProcessingThreads, habrá más probabilidades de mejorar el rendimiento. Sin embargo, el aumento del rendimiento está limitado por varios factores que incluyen el tipo y el número de reglas de optimización que usted y su hardware utilicen. Para obtener instrucciones detalladas sobre el ajuste de implementación de Optimize , consulte a su representante de IBM Unica.
El número de hilos de ejecución disponibles para el uso de Optimize cuando se está leyendo una muestra de cliente en PCT. Un aumento en el número de hilos de ejecución puede mejorar el rendimiento de una sesión de Optimize. Para obtener instrucciones detalladas sobre el ajuste de implementación de Optimize , consulte a su representante de IBM Unica.
El número de subprocesos disponibles para que Optimize utilice cuando escribe un muestreo de clientes en una tabla de preparación para la OCT. Aumentar el número de subprocesos podría mejorar el rendimiento de una sesión de Optimize. Para obtener instrucciones detalladas sobre el ajuste de implementación de Optimize , consulte a su representante de IBM Unica.
Si el valor es true, Optimize intenta usar hilos de ejecución múltiples al procesar los algoritmos de optimización. Puede configurar el número de subprocesos con las propiedades de configuración MaxCustomerSampleProcessingThreads, ProcessingThreadQueueSize y PostProcessingThreadQueueSize. Si el valor es false, Optimize utiliza un hilo de ejecución simple al procesar los algoritmos de optimización.
Si el valor es true, Optimize escribe las transacciones del historial de contacto en un archivo que se lee durante la ejecución de una sesión de Optimize. Si es false, Optimize lee de la tabla UA_ContactHistory en las tablas del sistema de Campaign.
Si el valor es false, Optimize crea un bloqueo de lectura en la tabla UA_ContactHistory durante toda la sesión de Optimize. Esto podría hacer que fallen los intentos de escribir en la tabla si está utilizando un programa de utilidad de carga de base de datos. Si el valor es true, Optimize crea un bloqueo de lectura en la tabla únicamente durante el tiempo que toma escribir la consulta en un archivo.
Esta propiedad de configuración permite detener el procesamiento de un grupo de clientes cuando el índice de optimización alcance un nivel determinado. La propiedad MinImprovmentPercent permite establecer un índice de mejora de la puntuación, medida de manera porcentual, a fin de continuar la iteración. El valor predeterminado es cero, lo que significa que el número de iteraciones posibles es ilimitado.
Si no se utilizan períodos de tiempo en ninguna de las reglas de optimización, se puede evitar que Optimize consulte las tablas de Historial de Contactos a fin de mejorar el rendimiento. Se puede controlar este comportamiento mediante la propiedad de configuración UseFutureContacts .
Si se ha configurado UseFutureContacts como false y las reglas de optimización correspondientes a la sesión de Optimize no utilizan períodos de tiempo, Optimize no efectúa ninguna consulta en las tablas Contact History (Historial de Contactos). De esta manera se agilizará el tiempo necesario para ejecutar la sesión de Optimize. No obstante, si la sesión de Optimize utiliza períodos de tiempo, se consultarán las tablas del Historial de Contactos.
Si en el Historial de Contactos se registran contactos potenciales futuros, el valor de UseFutureContacts se debe establecer como true. Por ejemplo, si se sabe que la semana siguiente se enviará un correo electrónico a ciertos clientes con respecto a una oferta especial, es posible que esos contactos ya tengan un marcador de posición en las tablas del Historial de Contactos. En este caso, el valor de UseFutureContacts debe fijarse como true y Optimize siempre consultará las tablas del Historial de Contactos.