Consideraciones sobre la evaluación de promociones
A la hora de diseñar promociones para el sitio, considere cuántas promociones se evalúan. El modo en que diseña las promociones y configura su proceso de evaluación puede afectar al rendimiento del sitio durante la evaluación de las promociones. Cuando crea promociones, tenga en cuenta el tipo de promoción, las condiciones de la promoción, el tamaño de los pedidos que se evalúan y el creador de agendas que se utiliza para la evaluación de promociones.
Condiciones y tipos de promociones
Cuando crea promociones en el Centro de gestión, determinadas condiciones y tipos de promociones pueden afectar al rendimiento de la tienda. Para obtener más información sobre el efecto de determinados tipos de promociones sobre el rendimiento de la tienda, consulte Consideraciones sobre condiciones y tipos de promociones.
Configuración del motor de promociones
Para obtener información sobre cómo ajustar los valores del motor de promociones y más opciones de configuración del motor de promociones, consulte configuración del motor de promociones.
Creadores de agendas de promociones
Cuando se invoca el motor de promociones, se utiliza primero un creador de agendas para determinar las promociones activas para un pedido. El creador de agendas de promociones específico que el sitio utiliza puede afectar al rendimiento del proceso de evaluación de promociones. Para obtener más información sobre cómo garantizar que el sitio utilice el creador de agendas adecuado, consulte Consideraciones sobre el creador de agendas de promociones.Número de productos en un pedido
Un carro de la compra con muchos productos no funciona igual que un carro con menos productos. Este comportamiento se debe al número de cálculos que se deben realizar para evaluar las promociones para un carro con muchos productos. Este problema de rendimiento basado en cálculo se complica cuando se aplican múltiples promociones al mismo artículo en un carro de la compra. Para mejorar el rendimiento, céntrese en el tamaño y la composición típicos de los pedidos para la evaluación del rendimiento de las promociones durante el ajuste del rendimiento. Pruebe grandes pedidos simultáneamente con pedidos habituales para asegurarse de que la evaluación de estos pedidos no produzca una reducción en el rendimiento en el caso de compradores medio.
Puede ajustar el umbral de tamaño del carro para ayudar a evitar problemas de rendimiento como resultado de grandes pedidos de carros de la compra. Para obtener más información sobre cómo ajustar el umbral del tamaño del carro de la compra, consulte Configuración de los límites de pedido para impedir excepciones sin límites.
Estructura de catálogos
CalculationCodeListDataBean debe resolver la relación artículo-producto. CalculationCodeListDataBean debe descubrir la estructura de categorías de cada artículo en un Carro de la compra para verificar si el artículo del pedido cumple los criterios de promoción a nivel de categoría. El proceso utiliza la estructura de categorías para cada artículo para crear una consulta para información de promociones en las tablas CATENCALCD y CATGPCALCD. El número de catálogos de la tienda y la profundidad de las estructuras de categorías pueden afectar al rendimiento de este proceso. Este proceso también se desencadena en la lógica ShopcartDrivenAgendaBuilder para filtrar las promociones no relacionadas de acuerdo con el Carro de la compra. La lógica de este proceso utiliza WCS DataCache para acceder a la información de los catálogos. Puede habilitar los siguientes mapas distribuidos para tener un mejor rendimiento de la lógica de promociones para recuperar información de catálogo:WCCatalogGroupDistributedMapCache DistributedMapWCCatalogEntryDistributedMapCache DistributedMap
Número de segmentos de clientes y condiciones
- Segmentos de clientes explícitos con miembros que se han añadido explícitamente en el segmento.
- Segmentos de clientes implícitos donde las características del cliente se utilizan para determinar la pertenencia al segmento. Por ejemplo, los datos demográficos o el historial de compras.
La utilización de segmentos explícitos tiene un mejor rendimiento que el segmento de clientes implícitos cuyas reglas deben evaluarse repetidamente durante el tiempo de ejecución. La habilitación de WCUserDistributedMapCache DistributedMap también ayuda al rendimiento de la lógica relacionada con los miembros.