衣恋集团（中国）利用SAS建立决策支持系统提升产品规划表现

随着近10年来大数据的快速增长（年增长率为60%）以及产品规划决策制定变得越来越复杂，衣恋集团（中国）引入了大数据解决方案，提升了产品规划人员的能力水平，从而制定更为精准的订单和配送决策。

衣恋集团（中国）近10年来一直保持着快速增长（年增长率为60%），在全国拥有5241家门店。2013年衣恋集团（中国）的销售额为2.5万亿韩元。尽管衣恋集团以前在中国只推广了2～5个品牌，但在2013年大幅增加到超过40个品牌。这种巨大的变化，使得衣恋集团对于从事订单和配送决策制定的产品规划人员的需求大幅增加。。但是市场上具备相应资质和能力的市场规划人员实在太难找了。衣恋集团不禁要自问：“为什么不能让自动化的系统来承担产品规划人员的部分职能呢？”决策支持系统便应运而生。

衣恋集团此前因为没有建立分析系统，不得不使用Excel来进行分析。仅仅对一个品牌建立模拟模型就需要26个Excel文件，这些文件的大小达到了300MB。此外，对于每个品牌，决策制定需要动用1100亿个单元格，每改动一个数字就需要花费15分钟，更不用提运行这些模型时常常遭遇的崩溃问题。衣恋集团必须要建立一个分析系统，因此引入了SAS大数据解决方案。他们使用SAS企业级数据挖掘器（SAS Enterprise Miner）、SAS企业向导（SAS Enterprise Guide）和JMP软件来优化商品订单和配送的业务逻辑，为30多名规划人员提供支持，进行快速的商品订单和配送的模拟以及决策制定。

项目成果及改进建议

项目的成果非常喜人。通过模拟比较9个品牌的夏季实际销量（未经系统调整）以及依据决策系统调整的订单数量和配送数量，我们发现该项目将营业利润提高291亿韩元（比去年增长75%）。品牌战略产品的集中度（订单占比位列前20%）也可以从38%提升到47%。此外，通过降低特定地区的TCR波动，销量也可以从38.6万件提升为110.2万件，产品组合销售的错误率也可以从25%降低为2%。

与此同时，衣恋集团也为计划实施类似项目的企业提出如下建议。第一，必须改造数据分析和决策制定团队，以便支持系统的自动化运行。标准化的参照信息也将包含在内。第二，必须具备系统化的观点。不应该将这个系统神话为“确保成功的系统”，更切实的做法是将其视为“防止犯错的系统”。因此，应该将系统产生的决策结果看作一个“合理范围”，而不是简单照搬具体数值。换而言之，它是一个帮助您进行决策的辅助系统，即决策支持系统。第三，尽管预测精度非常重要，“更快地做出预测”则更为重要。要想更快做出预测，就需要提高处理速度。最后，必须要不断进行“价值验证”，直至达到最佳。只有通过验证才能防范风险，因此请务必花费足够的时间和努力来进行价值验证，就像您在开发过程中所做的那样。