锁定精准营销，全面推进数智化营销优化升级——记营销科研专家李振

(文/赵文华)随着数字化浪潮迎面而来，以云计算、大数据、人工智能等为代表的新兴技术，全面渗透到营销领域中，逐渐成为企业现代化营销变革中的强大技术支撑，为数字化营销体系的建设与发展创造了良好的机遇。作为中国杰出的营销科研专家，李振积极投身于数字化营销的基础性和前瞻性研究中，研发出一系列具有重大突破的科研成果，颠覆了传统营销的理念与模式，为营销领域创造出巨大的经济价值，是当之无愧的科研先锋，更是我国数字化营销建设的“主心骨”。

营销学是一门系统化研究市场营销活动内在规律的学科，对科研人员的理论知识和实践能力都具有极高的要求，而李振却是国内鲜少能够兼具理论研究与实践研究的复合型营销科研人才。从业二十余年间，他先后供职于多家知名企业的高层营销管理岗位，拥有丰富的营销理论与实践经验。近年来，他将理论知识和实践能力结合在一起，紧紧贴合市场发展走势，研发设计出“基于云计算营销数据后台分析系统v1.0”、“基于电商数字化后台信息整合系统v1.0”、“基于营销数据信息管理的数据链溯源系统v1.0”等多项科研成果，构建了更为完善的营销战略体系，进而实现企业营销效益的最大化，推进数字化营销向深向实发展。

李振表示，在现代化电商营销中，只有深入洞察消费者的偏好和需求，才能制定出精准高效的营销策略，提高营销转化率和消费者购买率，实现营销效益的最大化。而在这一过程中，对于消费者行为属性的数据分析与处理就变得尤为重要。目前，大多数电商企业在分析和处理电商后台数据时，主要依赖于消费者历史订单数据进行针对性分析，缺少对新客户相关数据的搜集、处理和分析，对电商企业新客户的开发造成较大的阻碍，降低了市场拓展效率和业绩增长水平。在这样的情况下，他设计研发了“基于电商数字化后台信息整合系统V1.0”力求解决这一问题。

与传统的协同过滤算法不同，该系统主要利用Spark算法构建分布式集群，可以对多种渠道、复杂结构的数据集群进行处理，形成消费者行为属性信息，实现对消费者行为的精准分析，大幅度提高了电商后台信息整合与处理的有效性。在实际应用中，系统表现出的两大功能优势尤其受到追捧：一是系统能够通过hbase数据库中的Spark + hive + idea数据处理程序实现冗余数据的预处理，得到产品浏览属性及访问次数、用户在线等待时间、用户访问的IP地址、用户历史订单等有关用户行为属性的价值数据，并通过K均值聚类算法进行用户行为数据的分类，使得系统可以在短时间内处理规模较大、结构复杂的数据集群，大大提高了数据分析的效率;此外，系统采用决策树进行数据的细化，构建基于用户画像的决策树，把消费者年龄作为树的根节点，从而形成了不同年龄段群体的行为特征数据，实现了消费者群体的需求细化分类，使得商品定位与推荐更加精准，不仅为企业节省了大量的沟通成本，也显著提高了电商营销策略的精确性和有效性。

凭借着自身强大的信息整合处理优势，“基于电商数字化后台信息整合系统V1.0”已大范围应用到电商营销领域中，收到了业界的普遍好评。据合作企业反馈，该系统不仅可以精准预测用户消费趋势和产品偏好，大幅度提高消费者的购买率和复购率，为企业带来超21.5%的同比业绩提升，同时也为制定精准的营销策略、开展高效的营销活动提供了强大的信息保障，对企业数字化营销系统的构建起到关键性作用。目前，该系统已被业内专家学者认定为“突破性科研成就”，这也让其研发人李振一跃成为数字化营销领域中炙手可热的明星科学家。

面对未来数字化营销建设与发展的艰巨任务，李振表示将继续脚踏实地、深耕创新，针对多变的媒介环境与消费者需求，构建适应渠道多元化、需求多样化的新营销体系，实现以精准获客、智能跟踪、深度分析、成交预测为核心的营销闭环管理，全面推进数字化营销的升级和优化，以科技创新激活营销现代化变革的时代伟力!

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