连锁销售决策支持系统解决方案研究(2)

       数据仓库的物理模型创建是依据已确立的逻辑模型建立相对应的物理表结构来实现的，它是以SQL Server 2000 DBMS为平台，采用星型雪花型数据模型，实现了事实表和维度表的创建。

      OLAP是一种数据分析处理技术，是针对特定主题进行的联机数据访问分析。OLAP通过对海量数据的多维透视，并进行快速、稳定的互动存取，使决策人员对数据进行深入观察，从而为管理者提供决策支持。OLAP联机分析的数据基础是数据仓库或数据集市，数据集市是微型数据仓库，是面向企业部门级别的分析需求而建立的一种分析型环境，它能够快速地解决某些具体的问题^[4]。

OLAP数据集市是在连锁销售数据仓库基础上创建的，使用的工具是微软的Analysis Services工具。设置共享维有客户、商品、时间、连锁店、年龄组，私有维有会员卡、婚姻状况、教育程度、年收入、时间段、性别。在共享维和私有维基础上设计了4个多维数据集市，分别是产品统计、购物人次，客户统计、销售业绩数据集市。OLAP联机分析功能：

     （1）商品促销

      通过对产品统计数据集市的多维分析，可以获取不同连锁店所出售的商品数量和种类的异同，可以比较那个连锁店，那种商品最畅销，进而对最畅销商品的连锁店进行商品优化配送，增加畅销商品的储存量，同时开展促销活动，进行一定程度的让利销售，实现商品促销。

     （2）客户分群

     通过对客户统计数据集市的多维分析，可知在哪个连锁店、哪个时间段、哪个年龄组客户消费额度最大，则该人群为易购人群，那么针对这个消费群体所在的年龄组，所喜欢的时间段以及消费习惯提供优质服务，优化商品配置，进行广告宣传。

      （3）销量统计

      通过对销售业绩数据集市的多维分析，建立销售预测模型，使决策人员能够针对每一种商品、每一类别的商品、每个分店销售情况、年、季、月、日商品的市场占有率、赢利情况进行分析预测，对每一员工进行销量统计、销售业绩分析。

      数据挖掘是CSDSS系统的重要功能，是根据连锁销售的既定业务目标和存在的问题，对大量的销售数据进行探索，揭示其中隐藏的规律，并将其模型化，指导并应用于实际的销售经营中^[5]。数据挖掘功能：

      （1）购买力预测

       运用回归分析功能，可以预测客户的购买力，明察市场趋势获得战略优势，深挖客户资源，对诚信度高、购买力强、具有一定消费潜力的客户在购买商品时可以分期付款，实施人性化服务，这样可以有助于减少成本，把握商机，吸引优质客户资源^[6]。

     （2）挖掘潜在客户

      会员制可以固定客户群，但是潜在客户还是存在的。一个会员卡可以有多次交易，如果交易频率过高，那么会员卡肯定外借，持卡人的周围隐藏着潜在客户，由此可以开发客户群。若在一段时间内，某个会员卡没有交易，则该客户可视为遗失客户。可采取相应的优惠政策，尽量留住客户。

     （3）优化物流配送路径

     在连锁超市管理中，各连锁店商品均由配送中心统一配送。配送中心根据各连锁店所需商品的品种和数量，均衡考虑各客户请求，制定配送计划，用神经网络算法规划连锁店货物配送路径，再经过调拨指令程序处理，确定最佳配送路线，将商品送往各连锁店。

      实践证明，采用DW+OLAP+DM 框架结构的决策支持系统是比较理想和完善的架构。该系统功能齐全、性能稳定，数据仓库、联机分析、数据挖掘技术链接自如，能对数据进行快速准确分析，从而帮助管理者做出更好的商业决策，为企业带来竞争优势。但是决策不能仅凭一套系统分析就能制定，应该加上决策者的经验和智慧，以及对市场的敏锐洞察力，这样才能在销售市场运作中游刃有余。

[1]王珊. 数据仓库技术与联机分析处理[M]. 北京:科学出版社. 1998

[2]邵玉祥. 连锁销售决策支持系统的研究与开发.[硕士学位论文]武汉：武汉理工大学.计算机应用技术专业.2003

[3][美]Efrem G.Mallach著.李昭智，李昭勇等译.决策支持与数据仓库系统[M]. 北京：电子工业出版社.2001

[4][美]William C.Amo著.SQL Server OLAP Developer’s Guide[M].Beijing: Publishing House of Electronics Industry. 2000

[5]冯文权，茅奇.经济预测与决策技术[M].湖北：武汉大学出版社.2002

[6]常兆光，王清河等.随机数据处理方法[M].山东：石油大学出版社.2000