基于机器学习的动态市场营销战略驱动变革研究

摘要：在当今快速演变的商业环境中，企业面临着市场的高度动态性和不确定性，市场营销战略的适应性调整成为企业生存与发展的关键。本文选取2009—2024年227家批发和零售业企业，以CSMAR国泰安数据库为数据基础，运用多种机器学习回归模型（XGBoost、LightGBD、SVR、随机森林回归、线性回归）深入探究了在动态市场环境下如何捕获企业市场调整的新机遇。本文通过全面梳理了相关理论，并结合严谨的实证分析，旨在深入揭示相关财务指标对企业绩效的影响机制，进而为企业依据自身财务状况灵活调整市场营销策略组合提供坚实的理论依据和实践指导，以期助力企业在激烈的市场竞争中实现可持续发展。

关键词：战略驱动变革；动态市场环境；机器学习；财务优化；市场营销战略

中图分类号：F275文献标识码：A文章编号：2096-0298（2025）01（a）--04

1引言

随着全球经济一体化进程的不断加速以及科技的迅猛发展，市场环境正以前所未有的速度发生着变化。企业所处的市场环境变得日益复杂、动态且充满不确定性。在此背景下，市场营销战略不再是一成不变的规划，而是需要不断调整和优化营销策略组合以适应新的市场格局。传统的市场营销策略制定方法，通常依赖经验、直觉及简单的市场调研数据，这种方式在面对复杂多变的现代市场时稍显不足。

机器学习技术的兴起为企业提供了一种强大的分析工具，它能够处理海量的复杂数据，并挖掘出数据背后隐藏的深层次规律。通过将机器学习技术应用于市场营销战略的制定过程中，企业可以更精准地预测市场趋势、深入理解消费者行为以及准确把握竞争对手的动向。本文旨在探究如何借助先进的机器学习技术，通过对特定财务指标的动态分析来驱动市场营销战略的变革，帮助企业在动态市场环境中获取竞争优势，从而实现长期稳定的发展。

2文献综述与理论分析

2.1市场营销战略基础理论

近年来，国内学者在市场营销战略领域的研究取得了显著进展，王锐等（2024）通过对2005—2020年国内权威管理学期刊中有关市场营销学的文章进行文献综述和定量分析，描绘了国内市场营销研究的多维度演化趋势，并通过与国际市场营销学研究的对比分析，揭示了国内研究的独特之处。何清（2010）对渠道间的战略控制、管理策略及统一定价、差别定价等价格协调理论的代表性观点进行了比较全面的综述。从国外近几年的研究成果来看，国外学者对市场营销战略的研究持续深化，涵盖了从传统战略的优化到新兴市场环境下的创新实践等多个方面。Kotler等（2016）在《Marketingmanagement》中探讨了数字化转型对企业营销战略的影响，强调了数字技术在创造个性化客户体验、优化供应链管理和增强品牌互动方面的潜力。Vargo与Lusch（2004）的研究聚焦于服务创新，提出了服务主导逻辑（Service-DominantLogic，SDL）作为一种新视角，用以理解和指导企业在不断变化的市场环境中创造价值。

总体而言，国内外学者在市场营销战略领域的研究各有侧重，但都体现了对市场变化和技术进步的高度敏感性。未来，随着全球市场的进一步融合，国内外学者的合作将有助于形成更加全面和实用的市场营销战略理论体系，为企业在全球化背景下制定有效的营销策略提供更多支持。

2.2机器学习与市场营销战略的融合理论

新型学科的出现，对原有学科体系往往会带来巨大冲击。机器学习作为人工智能的一个重要分支（Bell等，2020），在市场营销等领域的应用表现出巨大优势（Jordan等，2015）。

目前，营销领域的定性研究多采取少量数据或案例构建模型，没有使用大样本数据。本文突破传统计量经济学方法，通过交叉学科研究，实现理论、模型、大数据三者的结合。同时在管理学领域，大部分学者认为定性数据构建的理论更具有可靠性（Shah等，2006），忽略了机器学习用定量数据构建理论的价值。机器学习可以有效探索变量之间的相关性，进而对事件做出较为精准的预测（刘景江等，2023）。预测性营销理论基于机器学习算法构建预测模型，对消费者的未来行为进行预测，如购买倾向、品牌转换可能性等。

通过对机器学习加以可解释性方法，评估不同营销渠道、营销活动对销售业绩、市场份额等营销目标的贡献度，进而分析广告投入、促销活动、公关活动等不同营销手段与销售额之间的关系。根据分析结果，企业可以确定哪些营销渠道或活动对营销目标的贡献最大，从而合理分配营销资源。在预算有限的情况下，将更多的资源投入回报率更高的营销渠道或活动中，以提高营销资源的利用效率，实现营销投入产出的最大化。

2.3企业战略管理的动态转型理论

随着市场环境的不断变化，企业的竞争力不再依赖单一的静态资源，而是需要具备不断调整和创新的能力。动态能力理论强调企业如何通过快速响应市场变化、整合外部资源、提升组织学习能力来获得竞争优势。Teece等（2019）提出，动态能力能够帮助企业在竞争激烈和不确定的环境中通过调整其战略来维持长期的竞争力。动态化市场环境要求企业不断调整其具体策略以适应外部变化。许多研究集中于如何通过战略转型应对市场的不确定性，分析了企业如何从战略规划到执行阶段进行灵活调整，以应对技术变革、全球化进程和市场需求波动。

在快速变化的市场环境中，企业需要具备灵活的策略调整机制和强大的适应性。在数字化转型背景下，越来越多的企业通过技术创新、数据分析和网络平台的整合来提升其市场反应速度和决策效率。本文利用机器学习技术，为企业构建在动态市场环境下捕获新机遇的战略决策辅助模型，对企业高层管理者制定战略方案有所裨益，并为后续构建企业动态性决策模型的研究提供一定思路，以期帮助企业保持其持续竞争优势打下坚实的基础。

3研究设计

3.1样本选取与数据预处理

本文选取中上协行业分类中的批发和零售业中2009—2024年的227家企业作为研究对象。数据来源于CSMAR国泰安数据库，利用R4.3.3对缺失值构建最小二乘模型填充、Winsorise缩尾等异常值处理，最终获得20105个企业有效观测值。通过数据预处理确保了研究数据的可靠性和完整性。

3.2变量定义

3.2.1被解释变量

本文选取总资产净利润率ROA作为被解释变量，它是衡量企业整体经营效益的关键指标，反映企业运用全部资产获取净利润的能力，受众多内外部因素影响，通过分析其与其他变量的动态关系，深入探究在动态市场环境下不同经营状态的企业该如何优化营销策略，进而实现企业整体效益的可持续增长。

3.2.2解释变量

本文的解释变量涵盖多个类别，包括核心财务效益类、成本类、费用类等多维指标，分别反映市场营销投入强度、管理成本情况、产品创新能力和融资成本，这些指标从不同角度反映企业的财务状况并共同作用于企业的总资产净利润率。此外，本文中的变量均考虑滚动12个月计算，各类指标定义如表1所示。

4实证结果与分析

4.1数据描述性统计

通过对变量描述性统计分析，结果如表2所示，这227家批发和零售业企业在整体经营效益方面的平均水平、中间水平以及数据的离散程度和极端值情况。表2样本ROA的均值较低，表明该行业整体的资产利用效率有待提高；PFA标准差较大，说明各企业对固定资产的依赖性存在较大差异。同时，OC的最大值和最小值之间差距较大，意味着企业之间在成本管理能力上存在显著差异。这些描述性统计结果为后续的分析提供了基础，有助于初步把握数据的分布特征，为下一步经营策略分析提供直观依据。

4.2模型训练与评估

4.2.1模型训练构建

本文使用多种机器学习回归模型（XGBoost、LightGBD、SVR、随机森林回归、梯度下降线性回归）构建回归模型，以分析企业在动态环境下的经营状况。按照7∶3的比例划分为训练集和测试集，利用GridSearch法对学习率、树的最大深度、子采样比例进行参数调优，最后通过三折交叉验证与引入SHAP方法等分析，提高模型的准确可靠性与泛化能力，同时打破了机器学习的“黑盒效应”，增强了模型可解释性。

4.2.2各类机器学习模型评估

为探究拟合效果更为优秀的机器学习模型，使用测试集数据对各模型进行评估，表3展示了交叉验证集、训练集和测试集的预测评价指标，通过均方误差（MSE）、RMSE（均方根误差）、平均绝对误差（MAE）、MAPE（平均绝对百分比误差）和决定系数（R²）等量化指标来衡量机器学习模型的预测效果。其中，通过交叉验证集的评价指标可以不断调整超参数，以得到可靠稳定的模型。从各模型评价结果来看，LightGBM与XGBoost在各项指标中均较为突出，表现出良好的泛化能力，这说明利用机器学习模型对辅助企业在动态市场中的策略灵活调整具有重要意义。

4.3特征重要性分析

通过对各模型的特征重要性分析，根据特征在决策树构建过程中的分裂增益等方式计算各解释变量对模型预测被解释变量的相对重要性程度。可以发现，CA、PFA、ROIC在各指标重要性上排到前三，表明企业在动态市场中应着重关注流动资产以及固定资产的收益情况，同时不可忽视投入资本回报率这个关键要素。此外，OC和Ramp;D的重要性排序较为靠前，对于管理者来说，除需要重点关注企业主要盈利要素外，营业成本控制和研发投入也对公司最终利润有着重要影响。通过特征重要性分析，企业可以识别出哪些核心指标对其整体经营效益（ROA）影响较大，从而在制定市场营销策略时可以重点关注这些指标相关的业务领域。

4.4稳健性检验

为确保模型结果的可靠性，本文进行稳健性检验，按照8∶2的比例重新划分训练集和测试集，并重新构建模型进行评估，对比新模型与原模型在各指标上的差异。差异较小，说明机器学习模型在动态性市场中具有较好的稳健性，结果较为可靠。

5结论与展望

5.1研究结论

通过结合机器学习模型对批发和零售业227家企业的数据分析，本文深入研究了样本中多种财务指标与总资产净利润率之间的关系。结果表明，各个财务指标与ROA之间存在着复杂的关系，这些关系为企业理解自身的经营状况和市场表现提供了重要依据。从实证分析角度出发，多种机器学习回归模型揭示出不同市场动态指标对企业绩效的显著影响。这一发现强调了在动态市场环境中，企业需要高度重视这些指标的变化，因为它们是实施市场营销战略的关键因素。在动态市场环境下，企业有众多捕获市场调整新机遇的途径。随着人工智能算法和机器学习技术的发展，企业能够更好地利用数据资源，挖掘潜在的市场机会。对于批发和零售业企业而言，数字足迹和人工智能的结合为其提供了前所未有的市场洞察力。企业依据自身经营状况灵活调整市场营销策略组合是在动态市场中取得成功的关键。本文为企业在动态市场环境下的营销战略提供了全面的理论依据和实践的战略性指导。

企业应积极构建整合数字足迹、人工智能和机器学习的市场营销体系，不断完善市场监测和预测机制。通过深入理解和应用这些技术理论，企业能够实现市场营销战略的精准制定，更好地适应动态市场环境的变化，从而在激烈的竞争中获取可持续的竞争优势并实现长期发展。这不仅有助于企业在当下复杂多变的市场环境中生存，还能推动企业不断创新和发展，引领市场变革。

5.2实践意义

企业可依据研究结果精准制定市场营销战略。根据经营指标的重要性合理分配资源，对于模型重要性高的经营指标，企业可以在与该指标相关的业务领域或营销活动中投入更多的资源。这有助于企业优化成本结构，提高产品或服务的市场竞争力。当发现营业成本率对ROA影响较大时，企业可以通过降低营业成本率来提高产品或服务的价格竞争力，从而吸引更多客户，增加市场份额。当研发费用率对ROA的影响显著时，在创新驱动的市场环境下，企业可加大研发投入，开发新产品或服务以满足消费者不断变化的需求，从而提升企业的市场竞争力和ROA。此外，企业可以通过分析市场趋势和消费者需求的变化，确定研发方向和重点。如果市场对环保产品的需求不断增加，企业可以加大在环保技术研发方面的投入，开发绿色环保的产品或服务。再者，如果固定资产净利润率对ROA有着重要的影响，企业可以考虑优化固定资产的投资和管理策略。对于固定资产净利润率较低的资产项目，企业可以考虑进行资产处置或升级改造；而对于固定资产净利润率较高的项目，可以适当增加投资，扩大生产规模或提高服务质量，以进一步提高ROA。随着市场环境的不断变化，财务指标也会发生相应变化。当模型中营业成本率重要性不断上升时，企业可调整营销渠道，降低营销成本，提高营销效率。同时，对不同的营销渠道进行成本效益分析，找出成本高、效果差的渠道进行优化或者淘汰，并且加大对成本低、效果好的渠道的投入。

本文研究结果有助于企业在动态市场环境中及时调整营销策略。企业可以通过监测财务指标的变化，及时发现市场环境的变化对企业经营状况的影响。当市场竞争加剧导致销售费用率上升而ROA下降时，企业可以及时调整营销策略，如优化营销渠道、调整促销策略等，以适应市场环境的变化，保持企业的盈利能力和市场竞争力。

企业应根据不同经营指标的重要性，合理分配营销资源，对ROA影响较大的经营指标对应的营销活动给予更多的资源支持，以实现整体营销战略目标。当投入资本回报率ROIC对ROA的影响非常大时，企业可以在与ROIC相关的营销活动（如针对高价值客户的营销活动，因为高价值客户通常能够带来更高的资本回报）上投入更多的资源，如增加广告投放、提供更优质的客户服务等。

5.3未来研究方向

未来的研究可以考虑纳入更多的非财务因素，构建一个更加全面的模型来辅助企业在动态环境下进行策略调整，如研究企业的社会责任履行情况、品牌影响力等因素与企业财务指标和市场绩效之间的关系；探索使用其他机器学习算法或者模型组合来提高模型的准确性与稳定性；将深度学习算法与传统的机器学习算法相结合，构建混合模型来分析动态指标与企业综合绩效之间的关系；进一步研究如何更好地处理数据中的异常值和噪声，提高模型在复杂数据环境下的性能与泛化能力。此外，未来还可以研究如何通过更多的模型数据积累，构建包含各指标决策临界点的高度智能动态综合决策系统，对企业的高质量可持续发展具有重大战略价值。

参考文献

蒋洁，张启航，冯俊文.企业动态能力与商业模式的构建、创新与运行[J].技术经济与管理研究，2019（5）：47-54.

仲为国，贾宁，梁屹天，等.人工智能时代的工商管理研究现状与未来[J].中国科学基金，2024（5）：794-805.

刘景江，郑畅然，洪永淼.机器学习如何赋能管理学研究：国内外前沿综述和未来展望.管理世界，2023（9）：191-216.

王永贵，洪傲然.营销战略研究：现状、问题与未来展望[J].外国经济与管理，2019（12）：74-93.

翟军.基于成本控制的企业绩效管理探析.现代商业，2014（32）：188-189.

谢佩洪，陈昌东.品牌国际化战略与海外品牌绩效研究：“求同”还是“存异”[J].上海财经大学学报，2022（4）：47-61.

何清.多渠道分销模式的渠道整合策略综述[J].江苏商论，2010（8）：12-14.

王锐，符国群，高曦含，等.中国市场营销学研究回顾与理论发展（2005—2020）：基于期刊论文的定量分析和国际对比[J].营销科学学报，2024（2）：1-23.

Beaver，W.H.Financialratiosaspredictorsoffailure.Journalofaccountingresearch，1966：71-111.

Bell.amp;J.MachineLearning：Hands-onforDevelopersandTechnicalProfessionals.Indianapolis：JohnWileyamp;Sons，2020.

Jordan.，M.I.，Mitchell.amp;T.M.MachineLearning：Trends，Perspectives，andProspects.Science.vol.349（6245）.

Kotler，P.，amp;Keller，K.L.MarketingManagement（15thed.）.PearsonEducation，2016.

Shah，S.K.andCorley，K.G.，BuildingBetterTheorybyBridgingtheQuantitative–QualitativeDivide*.JournalofManagementStudies，2006，43：1821-1835.

Teece，D.J.Profitingfromtechnologicalinnovation：Implicationsforintegration，collaboration，licensingandpublicpolicy.ResearchPolicy，1993，15，285-305.

Vargo，S.L.，amp;Lusch，R.F."EvolvingtoaNewDominantLogicforMarketing.JournalofMarketing，2004，68（1）：1-17.