摘要：在當(dāng)今快速演變的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)面臨著市場的高度動態(tài)性和不確定性，市場營銷戰(zhàn)略的適應(yīng)性調(diào)整成為企業(yè)生存與發(fā)展的關(guān)鍵。本文選取2009—2024年227家批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)，以CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型（XGBoost、LightGBD、SVR、隨機(jī)森林回歸、線性回歸）深入探究了在動態(tài)市場環(huán)境下如何捕獲企業(yè)市場調(diào)整的新機(jī)遇。本文通過全面梳理了相關(guān)理論，并結(jié)合嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶嵶C分析，旨在深入揭示相關(guān)財務(wù)指標(biāo)對企業(yè)績效的影響機(jī)制，進(jìn)而為企業(yè)依據(jù)自身財務(wù)狀況靈活調(diào)整市場營銷策略組合提供堅實的理論依據(jù)和實踐指導(dǎo)，以期助力企業(yè)在激烈的市場競爭中實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：戰(zhàn)略驅(qū)動變革；動態(tài)市場環(huán)境；機(jī)器學(xué)習(xí)；財務(wù)優(yōu)化；市場營銷戰(zhàn)略

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

1引言

隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的不斷加速以及科技的迅猛發(fā)展，市場環(huán)境正以前所未有的速度發(fā)生著變化。企業(yè)所處的市場環(huán)境變得日益復(fù)雜、動態(tài)且充滿不確定性。在此背景下，市場營銷戰(zhàn)略不再是一成不變的規(guī)劃，而是需要不斷調(diào)整和優(yōu)化營銷策略組合以適應(yīng)新的市場格局。傳統(tǒng)的市場營銷策略制定方法，通常依賴經(jīng)驗、直覺及簡單的市場調(diào)研數(shù)據(jù)，這種方式在面對復(fù)雜多變的現(xiàn)代市場時稍顯不足。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為企業(yè)提供了一種強(qiáng)大的分析工具，它能夠處理海量的復(fù)雜數(shù)據(jù)，并挖掘出數(shù)據(jù)背后隱藏的深層次規(guī)律。通過將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于市場營銷戰(zhàn)略的制定過程中，企業(yè)可以更精準(zhǔn)地預(yù)測市場趨勢、深入理解消費(fèi)者行為以及準(zhǔn)確把握競爭對手的動向。本文旨在探究如何借助先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對特定財務(wù)指標(biāo)的動態(tài)分析來驅(qū)動市場營銷戰(zhàn)略的變革，幫助企業(yè)在動態(tài)市場環(huán)境中獲取競爭優(yōu)勢，從而實現(xiàn)長期穩(wěn)定的發(fā)展。

2文獻(xiàn)綜述與理論分析

2.1市場營銷戰(zhàn)略基礎(chǔ)理論

近年來，國內(nèi)學(xué)者在市場營銷戰(zhàn)略領(lǐng)域的研究取得了顯著進(jìn)展，王銳等（2024）通過對2005—2020年國內(nèi)權(quán)威管理學(xué)期刊中有關(guān)市場營銷學(xué)的文章進(jìn)行文獻(xiàn)綜述和定量分析，描繪了國內(nèi)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(xué)研究的對比分析，揭示了國內(nèi)研究的獨特之處。何清（2010）對渠道間的戰(zhàn)略控制、管理策略及統(tǒng)一定價、差別定價等價格協(xié)調(diào)理論的代表性觀點進(jìn)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(xué)者對市場營銷戰(zhàn)略的研究持續(xù)深化，涵蓋了從傳統(tǒng)戰(zhàn)略的優(yōu)化到新興市場環(huán)境下的創(chuàng)新實踐等多個方面。Kotler等（2016）在《Marketingmanagement》中探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)營銷戰(zhàn)略的影響，強(qiáng)調(diào)了數(shù)字技術(shù)在創(chuàng)造個性化客戶體驗、優(yōu)化供應(yīng)鏈管理和增強(qiáng)品牌互動方面的潛力。Vargo與Lusch（2004）的研究聚焦于服務(wù)創(chuàng)新，提出了服務(wù)主導(dǎo)邏輯（Service-DominantLogic，SDL）作為一種新視角，用以理解和指導(dǎo)企業(yè)在不斷變化的市場環(huán)境中創(chuàng)造價值。

總體而言，國內(nèi)外學(xué)者在市場營銷戰(zhàn)略領(lǐng)域的研究各有側(cè)重，但都體現(xiàn)了對市場變化和技術(shù)進(jìn)步的高度敏感性。未來，隨著全球市場的進(jìn)一步融合，國內(nèi)外學(xué)者的合作將有助于形成更加全面和實用的市場營銷戰(zhàn)略理論體系，為企業(yè)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(jī)器學(xué)習(xí)與市場營銷戰(zhàn)略的融合理論

新型學(xué)科的出現(xiàn)，對原有學(xué)科體系往往會帶來巨大沖擊。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個重要分支（Bell等，2020），在市場營銷等領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)出巨大優(yōu)勢（Jordan等，2015）。

目前，營銷領(lǐng)域的定性研究多采取少量數(shù)據(jù)或案例構(gòu)建模型，沒有使用大樣本數(shù)據(jù)。本文突破傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，通過交叉學(xué)科研究，實現(xiàn)理論、模型、大數(shù)據(jù)三者的結(jié)合。同時在管理學(xué)領(lǐng)域，大部分學(xué)者認(rèn)為定性數(shù)據(jù)構(gòu)建的理論更具有可靠性（Shah等，2006），忽略了機(jī)器學(xué)習(xí)用定量數(shù)據(jù)構(gòu)建理論的價值。機(jī)器學(xué)習(xí)可以有效探索變量之間的相關(guān)性，進(jìn)而對事件做出較為精準(zhǔn)的預(yù)測（劉景江等，2023）。預(yù)測性營銷理論基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測模型，對消費(fèi)者的未來行為進(jìn)行預(yù)測，如購買傾向、品牌轉(zhuǎn)換可能性等。

通過對機(jī)器學(xué)習(xí)加以可解釋性方法，評估不同營銷渠道、營銷活動對銷售業(yè)績、市場份額等營銷目標(biāo)的貢獻(xiàn)度，進(jìn)而分析廣告投入、促銷活動、公關(guān)活動等不同營銷手段與銷售額之間的關(guān)系。根據(jù)分析結(jié)果，企業(yè)可以確定哪些營銷渠道或活動對營銷目標(biāo)的貢獻(xiàn)最大，從而合理分配營銷資源。在預(yù)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(xiàn)營銷投入產(chǎn)出的最大化。

2.3企業(yè)戰(zhàn)略管理的動態(tài)轉(zhuǎn)型理論

隨著市場環(huán)境的不斷變化，企業(yè)的競爭力不再依賴單一的靜態(tài)資源，而是需要具備不斷調(diào)整和創(chuàng)新的能力。動態(tài)能力理論強(qiáng)調(diào)企業(yè)如何通過快速響應(yīng)市場變化、整合外部資源、提升組織學(xué)習(xí)能力來獲得競爭優(yōu)勢。Teece等（2019）提出，動態(tài)能力能夠幫助企業(yè)在競爭激烈和不確定的環(huán)境中通過調(diào)整其戰(zhàn)略來維持長期的競爭力。動態(tài)化市場環(huán)境要求企業(yè)不斷調(diào)整其具體策略以適應(yīng)外部變化。許多研究集中于如何通過戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型應(yīng)對市場的不確定性，分析了企業(yè)如何從戰(zhàn)略規(guī)劃到執(zhí)行階段進(jìn)行靈活調(diào)整，以應(yīng)對技術(shù)變革、全球化進(jìn)程和市場需求波動。

在快速變化的市場環(huán)境中，企業(yè)需要具備靈活的策略調(diào)整機(jī)制和強(qiáng)大的適應(yīng)性。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，越來越多的企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡(luò)平臺的整合來提升其市場反應(yīng)速度和決策效率。本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，為企業(yè)構(gòu)建在動態(tài)市場環(huán)境下捕獲新機(jī)遇的戰(zhàn)略決策輔助模型，對企業(yè)高層管理者制定戰(zhàn)略方案有所裨益，并為后續(xù)構(gòu)建企業(yè)動態(tài)性決策模型的研究提供一定思路，以期幫助企業(yè)保持其持續(xù)競爭優(yōu)勢打下堅實的基礎(chǔ)。

3研究設(shè)計

3.1樣本選取與數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文選取中上協(xié)行業(yè)分類中的批發(fā)和零售業(yè)中2009—2024年的227家企業(yè)作為研究對象。數(shù)據(jù)來源于CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫，利用R4.3.3對缺失值構(gòu)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(yè)有效觀測值。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理確保了研究數(shù)據(jù)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(chǎn)凈利潤率ROA作為被解釋變量，它是衡量企業(yè)整體經(jīng)營效益的關(guān)鍵指標(biāo)，反映企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取凈利潤的能力，受眾多內(nèi)外部因素影響，通過分析其與其他變量的動態(tài)關(guān)系，深入探究在動態(tài)市場環(huán)境下不同經(jīng)營狀態(tài)的企業(yè)該如何優(yōu)化營銷策略，進(jìn)而實現(xiàn)企業(yè)整體效益的可持續(xù)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(wù)效益類、成本類、費(fèi)用類等多維指標(biāo)，分別反映市場營銷投入強(qiáng)度、管理成本情況、產(chǎn)品創(chuàng)新能力和融資成本，這些指標(biāo)從不同角度反映企業(yè)的財務(wù)狀況并共同作用于企業(yè)的總資產(chǎn)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(biāo)定義如表1所示。

4實證結(jié)果與分析

4.1數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

通過對變量描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表2所示，這227家批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)在整體經(jīng)營效益方面的平均水平、中間水平以及數(shù)據(jù)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(yè)整體的資產(chǎn)利用效率有待提高；PFA標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明各企業(yè)對固定資產(chǎn)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(yè)之間在成本管理能力上存在顯著差異。這些描述性統(tǒng)計結(jié)果為后續(xù)的分析提供了基礎(chǔ)，有助于初步把握數(shù)據(jù)的分布特征，為下一步經(jīng)營策略分析提供直觀依據(jù)。

4.2模型訓(xùn)練與評估

4.2.1模型訓(xùn)練構(gòu)建

本文使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型（XGBoost、LightGBD、SVR、隨機(jī)森林回歸、梯度下降線性回歸）構(gòu)建回歸模型，以分析企業(yè)在動態(tài)環(huán)境下的經(jīng)營狀況。按照7∶3的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，利用GridSearch法對學(xué)習(xí)率、樹的最大深度、子采樣比例進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，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(zhǔn)確可靠性與泛化能力，同時打破了機(jī)器學(xué)習(xí)的“黑盒效應(yīng)”，增強(qiáng)了模型可解釋性。

4.2.2各類機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估

為探究擬合效果更為優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使用測試集數(shù)據(jù)對各模型進(jìn)行評估，表3展示了交叉驗證集、訓(xùn)練集和測試集的預(yù)測評價指標(biāo)，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(shù)（R2）等量化指標(biāo)來衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測效果。其中，通過交叉驗證集的評價指標(biāo)可以不斷調(diào)整超參數(shù)，以得到可靠穩(wěn)定的模型。從各模型評價結(jié)果來看，LightGBM與XGBoost在各項指標(biāo)中均較為突出，表現(xiàn)出良好的泛化能力，這說明利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對輔助企業(yè)在動態(tài)市場中的策略靈活調(diào)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(jù)特征在決策樹構(gòu)建過程中的分裂增益等方式計算各解釋變量對模型預(yù)測被解釋變量的相對重要性程度。可以發(fā)現(xiàn)，CA、PFA、ROIC在各指標(biāo)重要性上排到前三，表明企業(yè)在動態(tài)市場中應(yīng)著重關(guān)注流動資產(chǎn)以及固定資產(chǎn)的收益情況，同時不可忽視投入資本回報率這個關(guān)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(guān)注企業(yè)主要盈利要素外，營業(yè)成本控制和研發(fā)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(yè)可以識別出哪些核心指標(biāo)對其整體經(jīng)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(guān)注這些指標(biāo)相關(guān)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

4.4穩(wěn)健性檢驗

為確保模型結(jié)果的可靠性，本文進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，按照8∶2的比例重新劃分訓(xùn)練集和測試集，并重新構(gòu)建模型進(jìn)行評估，對比新模型與原模型在各指標(biāo)上的差異。差異較小，說明機(jī)器學(xué)習(xí)模型在動態(tài)性市場中具有較好的穩(wěn)健性，結(jié)果較為可靠。

5結(jié)論與展望

5.1研究結(jié)論

通過結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型對批發(fā)和零售業(yè)227家企業(yè)的數(shù)據(jù)分析，本文深入研究了樣本中多種財務(wù)指標(biāo)與總資產(chǎn)凈利潤率之間的關(guān)系。結(jié)果表明，各個財務(wù)指標(biāo)與ROA之間存在著復(fù)雜的關(guān)系，這些關(guān)系為企業(yè)理解自身的經(jīng)營狀況和市場表現(xiàn)提供了重要依據(jù)。從實證分析角度出發(fā)，多種機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型揭示出不同市場動態(tài)指標(biāo)對企業(yè)績效的顯著影響。這一發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了在動態(tài)市場環(huán)境中，企業(yè)需要高度重視這些指標(biāo)的變化，因為它們是實施市場營銷戰(zhàn)略的關(guān)鍵因素。在動態(tài)市場環(huán)境下，企業(yè)有眾多捕獲市場調(diào)整新機(jī)遇的途徑。隨著人工智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)資源，挖掘潛在的市場機(jī)會。對于批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)而言，數(shù)字足跡和人工智能的結(jié)合為其提供了前所未有的市場洞察力。企業(yè)依據(jù)自身經(jīng)營狀況靈活調(diào)整市場營銷策略組合是在動態(tài)市場中取得成功的關(guān)鍵。本文為企業(yè)在動態(tài)市場環(huán)境下的營銷戰(zhàn)略提供了全面的理論依據(jù)和實踐的戰(zhàn)略性指導(dǎo)。

企業(yè)應(yīng)積極構(gòu)建整合數(shù)字足跡、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的市場營銷體系，不斷完善市場監(jiān)測和預(yù)測機(jī)制。通過深入理解和應(yīng)用這些技術(shù)理論，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)市場營銷戰(zhàn)略的精準(zhǔn)制定，更好地適應(yīng)動態(tài)市場環(huán)境的變化，從而在激烈的競爭中獲取可持續(xù)的競爭優(yōu)勢并實現(xiàn)長期發(fā)展。這不僅有助于企業(yè)在當(dāng)下復(fù)雜多變的市場環(huán)境中生存，還能推動企業(yè)不斷創(chuàng)新和發(fā)展，引領(lǐng)市場變革。

5.2實踐意義

企業(yè)可依據(jù)研究結(jié)果精準(zhǔn)制定市場營銷戰(zhàn)略。根據(jù)經(jīng)營指標(biāo)的重要性合理分配資源，對于模型重要性高的經(jīng)營指標(biāo)，企業(yè)可以在與該指標(biāo)相關(guān)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域或營銷活動中投入更多的資源。這有助于企業(yè)優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)，提高產(chǎn)品或服務(wù)的市場競爭力。當(dāng)發(fā)現(xiàn)營業(yè)成本率對ROA影響較大時，企業(yè)可以通過降低營業(yè)成本率來提高產(chǎn)品或服務(wù)的價格競爭力，從而吸引更多客戶，增加市場份額。當(dāng)研發(fā)費(fèi)用率對ROA的影響顯著時，在創(chuàng)新驅(qū)動的市場環(huán)境下，企業(yè)可加大研發(fā)投入，開發(fā)新產(chǎn)品或服務(wù)以滿足消費(fèi)者不斷變化的需求，從而提升企業(yè)的市場競爭力和ROA。此外，企業(yè)可以通過分析市場趨勢和消費(fèi)者需求的變化，確定研發(fā)方向和重點。如果市場對環(huán)保產(chǎn)品的需求不斷增加，企業(yè)可以加大在環(huán)保技術(shù)研發(fā)方面的投入，開發(fā)綠色環(huán)保的產(chǎn)品或服務(wù)。再者，如果固定資產(chǎn)凈利潤率對ROA有著重要的影響，企業(yè)可以考慮優(yōu)化固定資產(chǎn)的投資和管理策略。對于固定資產(chǎn)凈利潤率較低的資產(chǎn)項目，企業(yè)可以考慮進(jìn)行資產(chǎn)處置或升級改造；而對于固定資產(chǎn)凈利潤率較高的項目，可以適當(dāng)增加投資，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)?；蛱岣叻?wù)質(zhì)量，以進(jìn)一步提高ROA。隨著市場環(huán)境的不斷變化，財務(wù)指標(biāo)也會發(fā)生相應(yīng)變化。當(dāng)模型中營業(yè)成本率重要性不斷上升時，企業(yè)可調(diào)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(jìn)行成本效益分析，找出成本高、效果差的渠道進(jìn)行優(yōu)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(jié)果有助于企業(yè)在動態(tài)市場環(huán)境中及時調(diào)整營銷策略。企業(yè)可以通過監(jiān)測財務(wù)指標(biāo)的變化，及時發(fā)現(xiàn)市場環(huán)境的變化對企業(yè)經(jīng)營狀況的影響。當(dāng)市場競爭加劇導(dǎo)致銷售費(fèi)用率上升而ROA下降時，企業(yè)可以及時調(diào)整營銷策略，如優(yōu)化營銷渠道、調(diào)整促銷策略等，以適應(yīng)市場環(huán)境的變化，保持企業(yè)的盈利能力和市場競爭力。

企業(yè)應(yīng)根據(jù)不同經(jīng)營指標(biāo)的重要性，合理分配營銷資源，對ROA影響較大的經(jīng)營指標(biāo)對應(yīng)的營銷活動給予更多的資源支持，以實現(xiàn)整體營銷戰(zhàn)略目標(biāo)。當(dāng)投入資本回報率ROIC對ROA的影響非常大時，企業(yè)可以在與ROIC相關(guān)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(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)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(wù)因素，構(gòu)建一個更加全面的模型來輔助企業(yè)在動態(tài)環(huán)境下進(jìn)行策略調(diào)整，如研究企業(yè)的社會責(zé)任履行情況、品牌影響力等因素與企業(yè)財務(wù)指標(biāo)和市場績效之間的關(guān)系；探索使用其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法或者模型組合來提高模型的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性；將深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，構(gòu)建混合模型來分析動態(tài)指標(biāo)與企業(yè)綜合績效之間的關(guān)系；進(jìn)一步研究如何更好地處理數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲，提高模型在復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)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(shù)據(jù)積累，構(gòu)建包含各指標(biāo)決策臨界點的高度智能動態(tài)綜合決策系統(tǒng)，對企業(yè)的高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展具有重大戰(zhàn)略價值。

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