基于機器學習的動態市場營銷戰略驅動變革研究

摘要：在當今快速演變的商業環境中，企業面臨著市場的高度動態性和不確定性，市場營銷戰略的適應性調整成為企業生存與發展的關鍵。本文選取2009—2024年227家批發和零售業企業，以CSMAR國泰安數據庫為數據基礎，運用多種機器學習回歸模型（XGBoost、LightGBD、SVR、隨機森林回歸、線性回歸）深入探究了在動態市場環境下如何捕獲企業市場調整的新機遇。本文通過全面梳理了相關理論，并結合嚴謹的實證分析，旨在深入揭示相關財務指標對企業績效的影響機制，進而為企業依據自身財務狀況靈活調整市場營銷策略組合提供堅實的理論依據和實踐指導，以期助力企業在激烈的市場競爭中實現可持續發展。

關鍵詞：戰略驅動變革；動態市場環境；機器學習；財務優化；市場營銷戰略

中圖分類號：F275文獻標識碼：A文章編號：2096-0298（2025）01（a）--04

1引言

隨著全球經濟一體化進程的不斷加速以及科技的迅猛發展，市場環境正以前所未有的速度發生著變化。企業所處的市場環境變得日益復雜、動態且充滿不確定性。在此背景下，市場營銷戰略不再是一成不變的規劃，而是需要不斷調整和優化營銷策略組合以適應新的市場格局。傳統的市場營銷策略制定方法，通常依賴經驗、直覺及簡單的市場調研數據，這種方式在面對復雜多變的現代市場時稍顯不足。

機器學習技術的興起為企業提供了一種強大的分析工具，它能夠處理海量的復雜數據，并挖掘出數據背后隱藏的深層次規律。通過將機器學習技術應用于市場營銷戰略的制定過程中，企業可以更精準地預測市場趨勢、深入理解消費者行為以及準確把握競爭對手的動向。本文旨在探究如何借助先進的機器學習技術，通過對特定財務指標的動態分析來驅動市場營銷戰略的變革，幫助企業在動態市場環境中獲取競爭優勢，從而實現長期穩定的發展。

2文獻綜述與理論分析

2.1市場營銷戰略基礎理論

近年來，國內學者在市場營銷戰略領域的研究取得了顯著進展，王銳等（2024）通過對2005—2020年國內權威管理學期刊中有關市場營銷學的文章進行文獻綜述和定量分析，描繪了國內市場營銷研究的多維度演化趨勢，并通過與國際市場營銷學研究的對比分析，揭示了國內研究的獨特之處。何清（2010）對渠道間的戰略控制、管理策略及統一定價、差別定價等價格協調理論的代表性觀點進行了比較全面的綜述。從國外近幾年的研究成果來看，國外學者對市場營銷戰略的研究持續深化，涵蓋了從傳統戰略的優化到新興市場環境下的創新實踐等多個方面。Kotler等（2016）在《Marketingmanagement》中探討了數字化轉型對企業營銷戰略的影響，強調了數字技術在創造個性化客戶體驗、優化供應鏈管理和增強品牌互動方面的潛力。Vargo與Lusch（2004）的研究聚焦于服務創新，提出了服務主導邏輯（Service-DominantLogic，SDL）作為一種新視角，用以理解和指導企業在不斷變化的市場環境中創造價值。

總體而言，國內外學者在市場營銷戰略領域的研究各有側重，但都體現了對市場變化和技術進步的高度敏感性。未來，隨著全球市場的進一步融合，國內外學者的合作將有助于形成更加全面和實用的市場營銷戰略理論體系，為企業在全球化背景下制定有效的營銷策略提供更多支持。

2.2機器學習與市場營銷戰略的融合理論

新型學科的出現，對原有學科體系往往會帶來巨大沖擊。機器學習作為人工智能的一個重要分支（Bell等，2020），在市場營銷等領域的應用表現出巨大優勢（Jordan等，2015）。

目前，營銷領域的定性研究多采取少量數據或案例構建模型，沒有使用大樣本數據。本文突破傳統計量經濟學方法，通過交叉學科研究，實現理論、模型、大數據三者的結合。同時在管理學領域，大部分學者認為定性數據構建的理論更具有可靠性（Shah等，2006），忽略了機器學習用定量數據構建理論的價值。機器學習可以有效探索變量之間的相關性，進而對事件做出較為精準的預測（劉景江等，2023）。預測性營銷理論基于機器學習算法構建預測模型，對消費者的未來行為進行預測，如購買傾向、品牌轉換可能性等。

通過對機器學習加以可解釋性方法，評估不同營銷渠道、營銷活動對銷售業績、市場份額等營銷目標的貢獻度，進而分析廣告投入、促銷活動、公關活動等不同營銷手段與銷售額之間的關系。根據分析結果，企業可以確定哪些營銷渠道或活動對營銷目標的貢獻最大，從而合理分配營銷資源。在預算有限的情況下，將更多的資源投入回報率更高的營銷渠道或活動中，以提高營銷資源的利用效率，實現營銷投入產出的最大化。

2.3企業戰略管理的動態轉型理論

隨著市場環境的不斷變化，企業的競爭力不再依賴單一的靜態資源，而是需要具備不斷調整和創新的能力。動態能力理論強調企業如何通過快速響應市場變化、整合外部資源、提升組織學習能力來獲得競爭優勢。Teece等（2019）提出，動態能力能夠幫助企業在競爭激烈和不確定的環境中通過調整其戰略來維持長期的競爭力。動態化市場環境要求企業不斷調整其具體策略以適應外部變化。許多研究集中于如何通過戰略轉型應對市場的不確定性，分析了企業如何從戰略規劃到執行階段進行靈活調整，以應對技術變革、全球化進程和市場需求波動。

在快速變化的市場環境中，企業需要具備靈活的策略調整機制和強大的適應性。在數字化轉型背景下，越來越多的企業通過技術創新、數據分析和網絡平臺的整合來提升其市場反應速度和決策效率。本文利用機器學習技術，為企業構建在動態市場環境下捕獲新機遇的戰略決策輔助模型，對企業高層管理者制定戰略方案有所裨益，并為后續構建企業動態性決策模型的研究提供一定思路，以期幫助企業保持其持續競爭優勢打下堅實的基礎。

3研究設計

3.1樣本選取與數據預處理

本文選取中上協行業分類中的批發和零售業中2009—2024年的227家企業作為研究對象。數據來源于CSMAR國泰安數據庫，利用R4.3.3對缺失值構建最小二乘模型填充、Winsorise縮尾等異常值處理，最終獲得20105個企業有效觀測值。通過數據預處理確保了研究數據的可靠性和完整性。

3.2變量定義

3.2.1被解釋變量

本文選取總資產凈利潤率ROA作為被解釋變量，它是衡量企業整體經營效益的關鍵指標，反映企業運用全部資產獲取凈利潤的能力，受眾多內外部因素影響，通過分析其與其他變量的動態關系，深入探究在動態市場環境下不同經營狀態的企業該如何優化營銷策略，進而實現企業整體效益的可持續增長。

3.2.2解釋變量

本文的解釋變量涵蓋多個類別，包括核心財務效益類、成本類、費用類等多維指標，分別反映市場營銷投入強度、管理成本情況、產品創新能力和融資成本，這些指標從不同角度反映企業的財務狀況并共同作用于企業的總資產凈利潤率。此外，本文中的變量均考慮滾動12個月計算，各類指標定義如表1所示。

4實證結果與分析

4.1數據描述性統計

通過對變量描述性統計分析，結果如表2所示，這227家批發和零售業企業在整體經營效益方面的平均水平、中間水平以及數據的離散程度和極端值情況。表2樣本ROA的均值較低，表明該行業整體的資產利用效率有待提高；PFA標準差較大，說明各企業對固定資產的依賴性存在較大差異。同時，OC的最大值和最小值之間差距較大，意味著企業之間在成本管理能力上存在顯著差異。這些描述性統計結果為后續的分析提供了基礎，有助于初步把握數據的分布特征，為下一步經營策略分析提供直觀依據。

4.2模型訓練與評估

4.2.1模型訓練構建

本文使用多種機器學習回歸模型（XGBoost、LightGBD、SVR、隨機森林回歸、梯度下降線性回歸）構建回歸模型，以分析企業在動態環境下的經營狀況。按照7∶3的比例劃分為訓練集和測試集，利用GridSearch法對學習率、樹的最大深度、子采樣比例進行參數調優，最后通過三折交叉驗證與引入SHAP方法等分析，提高模型的準確可靠性與泛化能力，同時打破了機器學習的“黑盒效應”，增強了模型可解釋性。

4.2.2各類機器學習模型評估

為探究擬合效果更為優秀的機器學習模型，使用測試集數據對各模型進行評估，表3展示了交叉驗證集、訓練集和測試集的預測評價指標，通過均方誤差（MSE）、RMSE（均方根誤差）、平均絕對誤差（MAE）、MAPE（平均絕對百分比誤差）和決定系數（R2）等量化指標來衡量機器學習模型的預測效果。其中，通過交叉驗證集的評價指標可以不斷調整超參數，以得到可靠穩定的模型。從各模型評價結果來看，LightGBM與XGBoost在各項指標中均較為突出，表現出良好的泛化能力，這說明利用機器學習模型對輔助企業在動態市場中的策略靈活調整具有重要意義。

4.3特征重要性分析

通過對各模型的特征重要性分析，根據特征在決策樹構建過程中的分裂增益等方式計算各解釋變量對模型預測被解釋變量的相對重要性程度。可以發現，CA、PFA、ROIC在各指標重要性上排到前三，表明企業在動態市場中應著重關注流動資產以及固定資產的收益情況，同時不可忽視投入資本回報率這個關鍵要素。此外，OC和Ramp;D的重要性排序較為靠前，對于管理者來說，除需要重點關注企業主要盈利要素外，營業成本控制和研發投入也對公司最終利潤有著重要影響。通過特征重要性分析，企業可以識別出哪些核心指標對其整體經營效益（ROA）影響較大，從而在制定市場營銷策略時可以重點關注這些指標相關的業務領域。

4.4穩健性檢驗

為確保模型結果的可靠性，本文進行穩健性檢驗，按照8∶2的比例重新劃分訓練集和測試集，并重新構建模型進行評估，對比新模型與原模型在各指標上的差異。差異較小，說明機器學習模型在動態性市場中具有較好的穩健性，結果較為可靠。

5結論與展望

5.1研究結論

通過結合機器學習模型對批發和零售業227家企業的數據分析，本文深入研究了樣本中多種財務指標與總資產凈利潤率之間的關系。結果表明，各個財務指標與ROA之間存在著復雜的關系，這些關系為企業理解自身的經營狀況和市場表現提供了重要依據。從實證分析角度出發，多種機器學習回歸模型揭示出不同市場動態指標對企業績效的顯著影響。這一發現強調了在動態市場環境中，企業需要高度重視這些指標的變化，因為它們是實施市場營銷戰略的關鍵因素。在動態市場環境下，企業有眾多捕獲市場調整新機遇的途徑。隨著人工智能算法和機器學習技術的發展，企業能夠更好地利用數據資源，挖掘潛在的市場機會。對于批發和零售業企業而言，數字足跡和人工智能的結合為其提供了前所未有的市場洞察力。企業依據自身經營狀況靈活調整市場營銷策略組合是在動態市場中取得成功的關鍵。本文為企業在動態市場環境下的營銷戰略提供了全面的理論依據和實踐的戰略性指導。

企業應積極構建整合數字足跡、人工智能和機器學習的市場營銷體系，不斷完善市場監測和預測機制。通過深入理解和應用這些技術理論，企業能夠實現市場營銷戰略的精準制定，更好地適應動態市場環境的變化，從而在激烈的競爭中獲取可持續的競爭優勢并實現長期發展。這不僅有助于企業在當下復雜多變的市場環境中生存，還能推動企業不斷創新和發展，引領市場變革。

5.2實踐意義

企業可依據研究結果精準制定市場營銷戰略。根據經營指標的重要性合理分配資源，對于模型重要性高的經營指標，企業可以在與該指標相關的業務領域或營銷活動中投入更多的資源。這有助于企業優化成本結構，提高產品或服務的市場競爭力。當發現營業成本率對ROA影響較大時，企業可以通過降低營業成本率來提高產品或服務的價格競爭力，從而吸引更多客戶，增加市場份額。當研發費用率對ROA的影響顯著時，在創新驅動的市場環境下，企業可加大研發投入，開發新產品或服務以滿足消費者不斷變化的需求，從而提升企業的市場競爭力和ROA。此外，企業可以通過分析市場趨勢和消費者需求的變化，確定研發方向和重點。如果市場對環保產品的需求不斷增加，企業可以加大在環保技術研發方面的投入，開發綠色環保的產品或服務。再者，如果固定資產凈利潤率對ROA有著重要的影響，企業可以考慮優化固定資產的投資和管理策略。對于固定資產凈利潤率較低的資產項目，企業可以考慮進行資產處置或升級改造；而對于固定資產凈利潤率較高的項目，可以適當增加投資，擴大生產規模或提高服務質量，以進一步提高ROA。隨著市場環境的不斷變化，財務指標也會發生相應變化。當模型中營業成本率重要性不斷上升時，企業可調整營銷渠道，降低營銷成本，提高營銷效率。同時，對不同的營銷渠道進行成本效益分析，找出成本高、效果差的渠道進行優化或者淘汰，并且加大對成本低、效果好的渠道的投入。

本文研究結果有助于企業在動態市場環境中及時調整營銷策略。企業可以通過監測財務指標的變化，及時發現市場環境的變化對企業經營狀況的影響。當市場競爭加劇導致銷售費用率上升而ROA下降時，企業可以及時調整營銷策略，如優化營銷渠道、調整促銷策略等，以適應市場環境的變化，保持企業的盈利能力和市場競爭力。

企業應根據不同經營指標的重要性，合理分配營銷資源，對ROA影響較大的經營指標對應的營銷活動給予更多的資源支持，以實現整體營銷戰略目標。當投入資本回報率ROIC對ROA的影響非常大時，企業可以在與ROIC相關的營銷活動（如針對高價值客戶的營銷活動，因為高價值客戶通常能夠帶來更高的資本回報）上投入更多的資源，如增加廣告投放、提供更優質的客戶服務等。

5.3未來研究方向

未來的研究可以考慮納入更多的非財務因素，構建一個更加全面的模型來輔助企業在動態環境下進行策略調整，如研究企業的社會責任履行情況、品牌影響力等因素與企業財務指標和市場績效之間的關系；探索使用其他機器學習算法或者模型組合來提高模型的準確性與穩定性；將深度學習算法與傳統的機器學習算法相結合，構建混合模型來分析動態指標與企業綜合績效之間的關系；進一步研究如何更好地處理數據中的異常值和噪聲，提高模型在復雜數據環境下的性能與泛化能力。此外，未來還可以研究如何通過更多的模型數據積累，構建包含各指標決策臨界點的高度智能動態綜合決策系統，對企業的高質量可持續發展具有重大戰略價值。

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