Por exemplo, se os itens a seguir forem verdadeiros:
as alternativas tentadas podem ser como as seguintes:
Se o número de clientes que está sendo otimizado for maior que CustomerSampleSize, o Optimize divide os clientes em grupos de não mais do que CustomerSampleSize e otimiza cada grupo de amostra separadamente. Regras que abrangem vários grupos, como a regra Capacidade Personalizada, ainda são atendidas. Aumentar este número pode aumentar o nível ótimo, mas atrapalhar o desempenho.
O CustomerSampleSize ideal é igual ao seu número de clientes. No entanto, processar um conjunto grande de dados pode levar uma quantidade de tempo excessiva. Dividir os clientes em grupos menores para que o Optimize processe de uma vez pode aumentar o desempenho com perda mínima para o nível ótimo.
A chave aleatória representa o ponto inicial que o Optimize usa para selecionar registros aleatoriamente antes de popular grupos de exemplo definidos pelo CustomerSampleSize. Se houver menos clientes do que CustomerSampleSize, esta propriedade não surte efeito sobre a otimização.
O número máximo de iterações no qual o Optimize processará um grupo de clientes. O Optimize processa um grupo de clientes até que o nível ótimo seja alcançado ou o número de iterações seja igual a MaxIterationsPerCustomerSample.
As informações a seguir no log da sessão permitem observar o efeito de definir alterações para MaxIterationsPerCustomerSample.
O número máximo de segmentos que o Optimize usa para processar os algoritmos de otimização. Em geral, quanto mais alto MaxCustomerSampleProcessingThreads for definido, mais o desempenho pode ser melhorado. No entanto, o aumento no desempenho é limitado por diversos fatores, incluindo o tipo e número de regras de otimização usadas e seu hardware. Para instruções detalhadas sobre como afinar sua implementação do Optimize, entre em contato com seu representante IBM Unica .
Se verdadeiro, o Optimize tenta usar vários segmentos ao processar os algoritmos de otimização. O número de segmentos pode ser configurado com as propriedades de configuração MaxCustomerSampleProcessingThreads, ProcessingThreadQueueSize, e PostProcessingThreadQueueSize. Se falso, o Optimize usa um único segmento ao processar os algoritmos de otimização.
Se verdadeiro, o Optimize grava transações de histórico de contato em um arquivo para leitura durante a execução de uma sessão Optimize. Se falso, o Optimize lê da tabela UA_ContactHistory nas tabelas de sistema do Campaign.
Se falso, o Optimize cria um bloqueio de leitura na tabela UA_ContactHistory até o final da sessão Optimize. Isso pode fazer com que tentativas de gravar na tabela falhem, se um utilitário de carga de banco de dados estiver sendo usado. Se verdadeiro, o Optimize cria um bloqueio de leitura na tabela apenas durante o tempo que leva para gravar a consulta em um arquivo.
Esta propriedade de configuração permite interromper o processamento de um grupo de clientes quando a taxa de otimização atinge um nível especificado. A propriedade MinImprovmentPercent permite definir uma taxa de melhoria de pontuação, medida como percentual, para continuar com a iteração. O padrão é zero, o que significa que não existe limite para o número de iterações possíveis.
Se UseFutureContacts for definida como falso, e as regras de otimização para a sua sessão Optimize não utilizarem períodos de tempo, o Optimize não consulta as tabelas de Histórico de Contatos. Isto melhorará o tempo necessário para executar a sessão Optimize. No entanto, se a sessão Optimize usa períodos de tempo, as tabelas de Histórico de Contato serão consultadas.
Se possíveis futuros contatos foram gravados na Histórico de Contatos, UseFutureContacts deve ser definido como verdadeiro. Por exemplo, se você sabe que enviará um comunicado por email na próxima semana referente a uma promoção especial para determinados clientes, estes contatos já podem estar nas tabelas de Histórico de Contatos como espaços reservados. Neste caso, UseFutureContacts deve ser definido como verdadeiro e o Optimize sempre consultará as tabelas de Histórico de Contatos.