多源数据分析为营销行业提供新动能

在全球信息技术快速发展的背景下，随着科学技术的迅猛发展和社会信息化程度的不断提高，社会共享的数据的量大幅增加，共享的数据的形式也颇为丰富。从市场的角度，在研发设计、物料采购、生产制造、产品销售及产品售后这5个阶段中，每个阶段都会产生来源多样、质量不一、蕴含信息复杂、实时性高的数据。而从海量数据中发掘指导产品研发设计、生产制造、销售售后和经营管理等过程的知识和规则，需要大量的模型算法等数据处理方法的支撑。著名数字营销专家李敏凭借他丰富的营销经验和专业的营销知识，率先在市场信息化的背景下找到了解码海量数据的规律，并深入展开研究与探索，取得了诸多创新成果。为数字化打开市场提供了新动能。

李敏先生在研究过程中发现，数据源之间存在异构性、分布性和自治性。其中产生的数据类型既包括数字、关系型数据等结构化数据，也包括图像、音频等非结构化数据。因此，这对开拓市场过程中海量数据的处理方法和技术提出了更高的要求。“贯彻高效营销手段的前提，就是充分发挥多源异构数据的潜力。”经过一系列的研究验证，李敏先生将突破口定在了多源异构数据的分析上。为了更加高效地进行数据处理，他在明确多源异构数据概念的基础上，对多源异构数据的处理方法和技术展开深入且系统性的研究。

于是，结合了李敏先生过硬的专业知识，以及丰厚的营销经验的优秀成果——“基于多源异构数据处理的组合营销分析系统V1.0”就这样横空出世。目前，面对多源异构数据处理的严峻挑战，大部分地理信息平台都采用人工处理数据后导入平台的方法，完成最终的三维可视化展示，但这之间需要大量的人力和物力，不管是从技术还是方式上，都不能称得上是真正地多源异构数据融合，且存在诸多弊端，并不能实际运用到营销决策当中。

而该系统的先进性在于，它不但融合了对多源矢量数据的搜集和积累，采用空间坐标转换、数据格式调整以及属性编码对应等方法。同时，将多源、多尺度矢量空间数据集成在一起，完成空间位置、属性内容等的统一，对相关的数据进行修改和更新，最终达到了数据一致性处理的目的。实现了营销全过程的数字化，各阶段皆采用深度学习方法，结合先进的营销理念，运用全新的结构框架，有效提取各种类型数据的空间和时间特征并进行融合。完全避免了数字营销过程中人力、物力资源的浪费，有效提高了营业利润率，实现了真正意义上的精准营销。可以肯定地说，李敏先生的这项成果完全符合了现代趋势下营销市场发展的高要求，其成果无论从实用性还是技术性都无可挑剔，为数字营销革新提供了有力的技术支持。

自从“基于多源异构数据处理的组合营销分析系统V1.0”推广使用以来，充分利用技术优势的企业营业利润率均能提高约60%以上，带来丰厚营收的同时，精准的营销方案也使得客户的体验感成倍增加，对企业在行业内的口碑提升也大有裨益。除了这项技术，李敏先生为解决营销过程中，推广困难、客户档案缺失、智能客服反馈处理差等诸多痛点问题，研发出了“基于卷积神经网络的商品图片识别营销系统V1.0 ”和“基于大数据的全渠道获客系统V1.0”，这些成果进一步完善了数字营销的流程，为业务拓展提供了更为高效的途径。

除了科研成果上的突破，李敏先生在学术研究上的成就也颇为突出。2020年，李敏就向中国管理科学研究院提出了课题研究《人工智能在客户服务体系构建中的探索研究》，为进一步提升营销效率，提升客户满意度提供了全新的理论支持。鉴于李敏先生的突出贡献，中国管理科学研究院商学院特聘他为创新智库客座教授，并受到国内多方媒体的报道，逐渐成为了同行业专家、学者们的标杆人物。

面对未来高度信息化的市场行情，李敏先生仍然明确自己的目标。他会继续活跃在科研工作者的前线，融合更多的信息化技术，为市场营销行业不断带来全新的建设动力。（文/唐婉鸿）