基于组合分类器的铁路专用线客户分类方法研究

Research on Classification Method of Railway Siding Customers Based on an Ensemble Classifier

摘要

客户分类是企业优化客户关系管理的基础，是实施精准营销的重要手段。铁路专用线客户作为特殊“大客户”群体，其科学分类对于优化资源配置、提升服务精准性、增强客户黏性具有重要意义。基于客户静态指标(基础属性指标)和动态指标(行为与交易数据)，建立了铁路专用线客户价值评价指标体系，并提出了一种融合K-means聚类和决策树C5.0算法的组合分类器模型。基于2019—2023年铁路专用线客户实际运营数据的实证表明，该模型通过K-means方法将客户划分为6个特征显著的群体，并运用决策树C5.0算法挖掘出合作稳定性、运量贡献等关键分类规则，有效识别不同类别客户特征差异，验证了该模型在铁路专用线客户分类中的科学性与合理性。

Abstract

Customer classification is the foundation for enterprises to optimize customer relationship management and a crucial means of implementing precision marketing. As a specialized “key account” segment, the scientific classification of railway siding customers is of great significance for optimizing resource allocation, improving service precision, and strengthening customer loyalty. This study established a customer value evaluation index system for railway sidings based on static indicators (basic attribute indicators) and dynamic indicators (behavioral and transactional data) and proposed an ensemble classifier model that integrated K-means clustering and the C5.0 decision tree algorithm. Empirical analysis using actual operational data from 2019 to 2023 demonstrates that the model divides customers into six distinct clusters through the K-means method and identifies key classification rules such as cooperation stability and freight volume contribution using the C5.0 decision tree algorithm, thereby effectively recognizing the characteristic differences among various customer categories. The results validate the scientific validity and rationality of this model in classifying railway siding customers.

Graphical abstract

关键词

铁路专用线 / 组合分类器 / K-means聚类 / 决策树 / 客户价值 / 客户分类

Key words

Railway Siding / Ensemble Classifier / K-means Clustering / Decision Tree / Customer Value / Customer Classification

0　引言

铁路专用线作为相关生产企业实现铁路“门到门”运输的重要基础设施，建好管好用好专用线是破解铁路“前后一公里”难题的关键举措，是落实国家调整运输结构、促进大宗货物运输“公转铁”、有效降低全社会物流成本的有效手段^[1]。截至2023年底，全路专用线数量已突破8 000条，专用线运量占铁路货运量比例已近八成，是铁路货运体系的重要支撑。然而，近年来铁路专用线运用条数逐年减少、无运量专用线数量增加，总运量增速放缓，分线运量呈现少数增长、普遍下降现象，制约了铁路货运效能的充分发挥。当前，经济运行回升缓慢，全社会物流成本管控需求凸显，客户对运价敏感性显著提升，同时对运输时效性、货损货差提出了更高要求。尽管有铁路专用线接入的客户具有一定的天然黏性，但在运量分化加剧、市场波动频繁、资源约束客观存在等背景下，将铁路专用线客户简单归类为“大客户”的粗放管理模式，难以适应当前激烈的市场竞争和日益多元化的客户需求，铁路部门必须不断深入推进精细化运营。在此背景下，贯彻落实中国国家铁路集团有限公司(以下简称“国铁集团”)关于加快推动铁路货运向现代物流转型发展的战略部署，亟需建立科学的专用线客户分类体系，实施精准化管理策略，以实现铁路运输资源的高效配置和路企协同发展。

客户分类是企业优化客户关系管理的基础，是实施精准营销的重要手段，客户价值是客户分类的重要依据之一，它可以通过不同的指标形式反映出来，从而产生不同的分类方法。客户评价指标体系方面，帅斌等^[2]提出铁路快捷货运客户细分的RFM模型，张斌等^[3]构建基于RFM模型的新的客户分类KFAV模型；钟雁等^[4]用总标重、计费里程、运费和运费收入4个属性反映客户对铁路运输的贡献度和收入情况；郑平标等^[5]、杨翌^[6]、宋海涛等^[7]从客户当前价值、潜在价值、忠诚度3个维度，霍星^[8]从贡献度、诚信度、忠诚度、综合评价4个维度，李响 ^[9]从客户自然属性、当前价值、潜在价值3个维度，余柏芝^[10]从客户贡献度、忠诚度、潜力3个维度，王菲^[11]从贡献度、诚信度、潜在价值、附加价值4个维度，构建铁路快捷货运客户评价指标体系；郭玉华等^[12]基于客户生命周期构建了铁路潜在型、竞争型大客户发展模型及大客户保持模型；赵芳璨^[13]根据客户价值理论、客户生命周期及客户忠诚度理论，提取序列TLFMVS特征指标，提出了融合行为时序的加权wp DTWTLFMVS的铁路货运客户分类模型。客户评价方法方面，郑平标等^[5]提出基于决策树的ID3算法来评价客户价值；杨翌^[6]对当前价值、潜在价值、匹配性及忠诚度3个维度分别选择DBSCAN、凝聚层次聚类、K-means算法进行聚类，赵芳璨^[13]采用融合混合特征的改进K-means算法，张斌等^[3]对传统K-means聚类方法在初始聚类中心选取方面进行了优化；帅斌等^[2]、李响^[9]、余柏芝^[10]、王菲^[11]、宋海涛等^[7]通过层次分析法确定指标权重，结合K-means聚类法对客户进行分类；钟雁等^[4]采用聚类和贝叶斯分类器研究了不同客户对铁路贡献的差异。

现有研究虽在铁路货运客户分类方法上取得显著进展，但对客户基础属性差异而产生的价值割裂问题仍缺乏有效解决方案；此外较多依赖K-means聚类方法，虽然能根据数据特征相似性自动分群，但缺乏可解释性。因此，基于客户基础属性，如行业属性、铁路专用线建设时间等静态指标，以及行为与交易信息，如运量贡献、收入贡献等动态指标，构建铁路专用线客户价值评价指标体系，并提出基于K-means聚类与C5.0决策树的组合分类器^[14]方法。该方法通过K-means的无监督学习挖掘客户自然分群特征，再借助C5.0决策树生成可解释性强的分类规则，既克服了单一聚类算法业务解释性差的缺陷，又提升了单一决策树模型在高维数据下的泛化限制，为铁路专用线客户的科学分类和精细化管理提供了理论支撑。

1　铁路专用线运用现状

铁路专用线在铁路货运中发挥着重要作用。2023年，铁路专用线完成货运量35.36亿t，占国家铁路货运量的90.4%，其中发送量28.44亿t、到达量31.14亿t。2023年铁路货运发到方式运量情况如图1所示。

2019—2023年铁路专用线运用现状及特点主要表现在以下几个方面。

（1）专用线运量总体保持增长，但2023年增速明显放缓。近年来，铁路网基础设施持续完善，公转铁、水转铁等运输结构调整政策大力支持，企业运输需求增加，专用线运量逐年增长，特别是2020—2022年专用线发送量同比增长分别为2.7%，3.5%，4.0%，专用线到达量年均增长率基本保持在4.5%左右。但从2023年起，受国际能源价格波动、经济下行压力加大，疫情后部分货物回流公路等因素影响，专用线运量增速放缓，2023年专用线发或到运量35.3亿t，同比仅增加0.2亿t、增长0.7%，而发送量增速为-0.5%，同比减少了4.4个百分点，铁路专用线运量变化趋势如图2所示。

（2）专用线运用条数逐年减少，无运量专用线数量增加。2019—2023年，铁路专用线运用条数分别为5 768条、5 493条、5 549条、5 050条、4 895条，基本呈逐年下降趋势。近5年有过发到运量或收入的专用线累计7 707条，近5年有过运量但2023年无运量的专用线达2 812条，主要分布于东北地区，中东部也占一定比例。全路无运量铁路专用线条数如图3所示。

（3）专用线运量增长点主要集中在大客户企业。专用线运量的增减情况呈现出一定的特征，500万t以上专用线运量总体同比增加、500万t以下专用线运量总体同比减少。运量增加的专用线主要集中在煤炭、港口、钢企等大客户企业；运量减少的专用线则较为分散、涉及的条数也较多，尤其是运量下降较大的专用线。近年来铁路在“公转铁”等政策支持下，货运量持续提升，但铁路运输高度依赖煤炭能源等大宗货物及特定的大客户，一旦受宏观经济、能源结构变化、碳达峰、新能源发展等因素影响，大宗“黑货”运量将增长乏力，如何探索新的增长点，针对客户价值结构采取客户分层级管理政策，有针对性地优化完善服务模式，加强铁路抗风险能力和可持续发展能力十分必要。

2　铁路专用线客户价值评价指标体系构建

铁路专用线客户价值评价指标分为静态指标和动态指标2类，静态指标指长期稳定或不频繁变动的基础属性指标，动态指标指随客户业务活动实时或周期性变化的行为与交易指标。

2.1　静态指标

选取行业属性^[15]、所处产业链地位、企业类型及铁路专用线建设时间、使用性质5项指标作为静态指标的二级指标，用于全面评估客户的基础特征、长期价值。

（1）根据行业属性，可以分为煤炭能源、冶炼企业、港口、石油化工、电厂、粮食粮油、物流企业、其他等7大类，不同行业对运输时效、价格、安全、增值服务等需求有所差异。

（2）根据产业链地位，可以分为上游客户(仅发送)、中游客户(有发送、有到达)、下游客户(仅到达)，不同类别对运力资源配置、营销策略制定等要求不同。

（3）根据企业类型，可以分为央企/国企、民营企业、外资企业等，其中央企/国企通常合作稳定、信用风险低，可与国铁集团签订总对总战略合作协议；民营企业灵活性高，抗风险能力较弱。

（4）根据铁路专用线建设时间，可以分为2019年之前、2019年及以后2类，2019年之前建设的专用线客户合作稳定、黏性强、运量波动较小，而新建专用线运营模式尚未完全成熟，更倾向短期协议或市场化定价，对服务响应速度要求高。

（5）根据铁路专用线使用性质^[16]，可以分为A(专用)、B(共用)、C(公用)、D(运营)4类，其中A类即托运人和收货人只能是铁路专用线名称栏所列的企业；B类即托运人和收货人除所列企业外，还可以是与车站和铁路专用线三方共同签订了共用协议的企业；C类即托运人和收货人范围不受限制；D类为对外公布物流服务项目和收费标准的铁路专用线。D类是2025年国铁集团运输工作会议提出的新概念，进一步完善了铁路专用线分类管理体系。

2.2　动态指标

选取合作稳定性、收入贡献、任务贡献、需求兑现、需求增长潜力5项指标作为动态指标的二级指标，用于实时监控客户活跃度、贡献度及潜在风险。

（1）合作稳定性。铁路专用线客户通常是铁路的忠实客户，合作稳定性应较高，因而以年度运量波动系数作为核心指标来量化合作稳定性，数值越大，说明运量波动越大，合作越不稳定。计算方法为铁路专用线客户一段时间的年度运量标准差÷平均值。

（2）收入贡献。结合铁路运营情况，统计客户年度支付的铁路运输费用表征其收入贡献。数据来源于铁路货票上的总费用，包括运杂费、运输费用、保价费、建设基金、电气化附加费等。该指标客观反映客户所创造的铁路运营收入实际情况，是评估经济价值的关键依据。

（3）任务贡献。统计客户年度货运量，即到发总量来表征其任务贡献，体现了客户对铁路运输生产指标的支撑作用。货运量数据直接关联铁路运营效率与资源利用率，是衡量客户运输规模的核心指标。

（4）服务质量。需求兑现率是客户年度装车数与订车数的比率，直观反映了铁路运输企业对客户预期需求的满足程度。需求兑现率高，一方面会增强客户对货运服务的满意度，另一方面会建立客户对运输可靠性的信任，这种信任将转化为更高的忠诚度、更稳定的合作意愿以及更大的业务增量空间。因此，需求兑现率指标可以通过服务结果来预测铁路货运服务为客户创造的价值持续性。

（5）需求增长潜力。计算一段时间内铁路专用线运量增长率，运量增长率=(当期运量-基期运量)/基期运量×100%，评估铁路专用线客户的价值潜力。

综上，铁路专用线客户价值评价指标体系如图4所示。

3　基于组合分类器的铁路专用线客户分类模型构建

组合分类器是将多种分类器组合起来的一种方法，通过整合多种分类器的优点，规避了单一分类器缺陷带来的分类错误风险，有效提高分类准确率。常用的客户分类方法包括聚类分析，具有代表性的有K-means、模糊聚类、C均值等，以及神经网络、自组织映射网络、粒子群优化和决策树等。其中，K-means基于数据特征相似性自动分群，但缺乏可解释性，适宜初步客户洞察；决策树规则明确，具有较强的逻辑性，但依赖人工标签质量。因此，采用“无监督学习+有监督学习”的混合建模方法，第一阶段使用无监督学习的K-means聚类^[17]算法，发现数据内在结构，将客户分成若干群组；第二阶段，将聚类结果作为因变量，利用有监督学习的决策树方法，构建分类规则，2种方法组合使用既保持数据驱动的客观性，又增强结果的可解释性。

3.1　数据模型

数据模型是对客户聚类和客户分类的基础，两者需要采用不同的数据思路。聚类是无监督学习，依赖行为数据探索数据中隐藏的自然分组，避免自然属性干扰聚类结果；而分类作为有监督学习，在行为数据的基础上，结合自然属性以增强分组的可解释性。因此，聚类数据模型主要利用动态指标，即合作稳定性、收入贡献、任务贡献、服务质量、需求增长潜力5个指标，一是避免静态指标的先验干扰，确保分群反映真实行为差异；二是聚类方法对数值型行为特征更敏感，而静态指标多为类别变量需作特殊处理，如One-Hot编码，可能稀释距离度量效果。分类数据模型在动态指标的基础上，再结合5个静态指标，即行业属性、所处产业链地位、企业类型、铁路专用线建设时间、铁路专用线使用性质，通过决策树生成显式规则，将聚类结果转化为业务标签。

3.2　基于K-means算法的客户聚类

K-means算法是解决聚类问题的经典算法之一，也是最常用于客户细分的算法，适用于处理大规模数据的分类问题。K-means算法随机地选择k个对象，每个对象初始代表了一个簇的平均值或中心，根据剩余对象与各个簇中心的距离，将其赋给最近的簇，然后重新计算每个簇的平均值，这个过程不断重复，直到准则函数收敛，便可将n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。K-means算法的具体操作步骤^[18]如下。

（1）数据标准化。K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是通过计算数据点与聚类中心的距离来分组，如果变量具有不同的量纲或数值范围，聚类结果将由数值较大的特征主导。聚类前对数据进行标准化，是进行K-means聚类的重要步骤之一。数值标准化方法有很多，考虑到各项指标最大值和最小值已知，因而采用Min-Max标准化方法，使标准化值可以映射到[0，1]区间，方法如下。

x^{\text{'}}=\frac{x-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}(X)}{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}(X)-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}(X)}(1)

（2）确定聚类数目k，并随机选取数据集中的k个数据样本点作为初始的聚类中心。k值的确定，需要平衡聚类效果和现实问题的需要。首先，根据数据特性和需求进行初步估计；其次，通过实际运行K-means算法，观察不同k值下的聚类效果，如簇内数据分布、聚类轮廓系数等；最后，选择出既能确保聚类结果具有足够区分度，又能避免簇内数据量过小的k值。

（3）计算各样本点到这k个聚类中心的欧氏距离，计算完成后，将所有样本分配至最近的聚类中的簇内。欧氏距离计算方法如下。

d\left(x_i,C_k\right)=\sqrt[]{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^m}{\left(x_{ij}-C_{kj}\right)}^{\mathrm{2}}}(2)

式中：x_i为第i个样本；C_k为第k个聚类中心；m为每个样本包括m个变量；j为数据样本的第j个属性值；x_{ij}为第i个样本的第j个属性值；C_{kj}为第k个聚类中心的第j个属性值。

（4）重新确定k个聚类中心。计算各簇内样本数据的均值当作新的k个聚类中心。

（5）根据每个簇的均值计算数据集整体的误差平方和SSE值，方法如下。

SSE={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^k}\sum _{x\in C_i}{\left|d\left(x,C_i\right)\right|}^{\mathrm{2}}(3)

式中：k为聚类数目(簇的个数)；C_i为第i个聚类中心。

（6）确定误差平方和SSE的变化情况。如果发生变化则重复步骤(3)，如果没有变化则聚类过程结束并输出聚类结果。

3.3　基于决策树C5.0算法的客户分类

决策树方法是较为常用的分类方法，以树形结构表示，树的节点处给出对结果起重要作用的属性，结果形象直观并且解释性强，符合人的直观思维。在经历决策树ID3、C4.5算法之后，C5.0算法采用决策树剪枝技术和Boosting技术，减少了过度拟合问题，有效提高了算法的效率和精度。客户分类决策树的具体操作步骤^[19]如下。

（1）确定输入和输出变量。C5.0算法要求输入变量可以为分类型变量或数值型变量，而输出变量只能为分类型变量，因而将客户价值要素得分作为输入变量，通过聚类产生的客户类别作为输出变量。

（2）划分训练集和测试集。划分训练集和测试集是确保模型有效的关键，将训练集用于构建分类规则，测试集评估模型对新客户的分类准确性，防止训练集过拟合。由于C5.0算法通过信息增益率选择分类特征，若训练集缺乏代表性，可能导致选择非关键特征。合理划分训练集、测试集，既能保证模型学习数据规律，又能验证实际效果。

（3）建立客户分类决策树。假设数据集S样本数为n，类别数为m，第i\left(i=\mathrm{1,2},\cdots ,m\right)个类别样本数为n_i，占比为p_i，即p_i=n_i/n。特征A的取值个数为k，数据集S按特征A划分为子集S_v\left(v=\mathrm{1,2},\cdots ,k\right)，子集样本数为\left|S_v\right|。方法如下。

\mathrm{E}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{y}(S)=-{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m}{p}_i\bullet \mathrm{l}\mathrm{o}{\mathrm{g}}_{\mathrm{2}}(p_i)(4)

\mathrm{E}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{y}(S\left|A\right.)={\displaystyle \sum _{v=\mathrm{1}}^k}\frac{\left|S_v\right|}{n}\bullet \mathrm{E}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{y}(S_v)(5)

\mathrm{G}\mathrm{a}\mathrm{i}\mathrm{n}(A)=\mathrm{E}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{y}(S)-\mathrm{E}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{y}(S\left|A\right.)(6)

\mathrm{S}\mathrm{p}\mathrm{l}\mathrm{i}{\mathrm{t}}_{\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{f}\mathrm{o}(A)}=-{\displaystyle \sum _{v=\mathrm{1}}^k}\frac{\left|S_v\right|}{n}\bullet \mathrm{l}\mathrm{o}{\mathrm{g}}_{\mathrm{2}}\left(\frac{\left|S_v\right|}{n}\right)(7)

\mathrm{G}\mathrm{a}\mathrm{i}{\mathrm{n}}_{\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}(A)}=\frac{\mathrm{G}\mathrm{a}\mathrm{i}\mathrm{n}(A)}{\mathrm{S}\mathrm{p}\mathrm{l}\mathrm{i}{\mathrm{t}}_{\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{f}\mathrm{o}\left(A\right)}}(8)

式中：\mathrm{E}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{y}(S)为数据集S的熵；\mathrm{E}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{y}(S\left|A\right.)为数据集S的条件熵；\mathrm{G}\mathrm{a}\mathrm{i}\mathrm{n}(A)为特征A的信息增益；\mathrm{S}\mathrm{p}\mathrm{l}\mathrm{i}{\mathrm{t}}_{\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{f}\mathrm{o}(A)}为特征A的划分信息；\mathrm{G}\mathrm{a}\mathrm{i}{\mathrm{n}}_{\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}(A)}为特征A的信息增益率。

然后通过比较各个属性的信息增益率来确定决策树的节点，重复以上过程，最终得到属性分类的决策树。

4　案例分析

由于铁路专用线运量发展遵循典型的产品生命周期规律，通常需要3~5 a，为了避免2019—2023年新建投产专用线数据不完整问题对聚类、分类结果的影响，此处选取全路2019年之前建成的铁路专用线作为研究对象，基于2023年铁路货票数据，并剔除空值、异常值、铁路段管线等情况后具有完整记录的4 183条铁路专用线作为研究样本。一方面，从专用线字典中提取该样本的静态指标，考虑到企业类型指标需要从第三方平台(如企查查、爱企查等)核查工商信息，且很多企业资本结构复杂，存在多层控股、股权变更等复杂资本运作，导致数据准确度低；而铁路专用线使用性质近年来也调整频繁，A类转为B类、进而转为C类的情况较为普遍，因而此处仅选择行业属性、所处产业链地位，铁路专用线客户价值评价静态指标统计如图5所示；另一方面，计算该样本的动态指标，基于5年运量时序数据计算各样本合作稳定性(年度运量波动系数)、需求增长潜力(复合增长率)，以2023年总费用、总运量、需求兑现率分别表示收入贡献、任务贡献、服务质量指标，其中需求兑现率指标中订车数据来源于铁路95306货票系统，装车数据来源于十八点系统，统计时仅保留信息填报完整的订单。铁路专用线客户价值评价动态指标描述性统计如表1所示。

4.1　聚类分析结果

将合作稳定性、收入贡献、任务贡献、需求增长潜力、服务质量等指标数据标准化处理后，采用K-means方法将铁路专用线客户进行聚类，此处采用肘部法^[20]寻找聚类的最佳个数，K值的范围从2到10，用肘部法则确定最佳K值如图6所示。

从图6可以看出，K值在6时出现拐点，因而选择K值为6，得到6个聚类，铁路专用线客户价值聚类结果如表2所示。

4.2　决策树分析结果

利用决策树C5.0方法对铁路专用线客户进行分类，首先对样本数据进行分割，取70%样本作为训练集、30%样本作为测试集，铁路专用线客户分类决策树模型如图7所示。对决策树模型进行误差分析，混淆矩阵显示模型对训练集或测试集的正确率均在99%以上，因而该模型具有实际意义。

由图7可知，分组变量包括合作稳定性、任务贡献、收入贡献3个变量，重要性分别为0.98，0.01，0.01，说明基于铁路专用线客户价值进行客户细分时，主要依据合作稳定性指标，且基于当前数据来看，与行业属性、所处产业链地位2个静态变量和需求增长潜力、服务质量2个动态变量无关。造成该现象的原因主要是C5.0决策树通过信息增益率选择分裂节点，其重要性排名依赖于变量对目标的分辨能力，合作稳定性指标在数据中能更显著区分客户群体，因而重要性较高。同时，模型揭示了一个规律，“短期高运量/收入≠长期高价值”，任务贡献、收入贡献需要通过合作稳定性来实现长期价值。例如，任务贡献高或收入贡献高的客户，若合作稳定性差，其未来任务贡献、收入贡献的波动性或流失风险可能显著高于稳定客户，导致其实际长期价值可能因此而削弱；合作稳定客户即使单次运量或收入中等，但持续合作带来的累计价值更可预测。合作稳定性是运量、收入持续贡献的基础，合作稳定性对长期价值具有保障作用。

4.3　客户特征分析

结合铁路专用线客户决策树分类结果，得出不同类别客户主要特征，不同聚类群铁路专用线客户特征分析如表3所示。

由表3可以得出以下营销策略建议。

（1）VIP客户(类3)。共33家客户，近5年运量波动小且运量、收入贡献突出，铁路部门可采取以下措施：一是建立高层领导沟通协调机制，确保战略协同与问题高效解决；二是配备客户经理团队，提供一对一服务，强化个性化、定制化支持；三是资源优先保障，优先满足场站资源使用、车辆配空等核心需求；四是长期合作模式，通过量价互保、物流总包等合同，稳定供需关系，实现互利共赢。

（2）核心客户(类1)。共1 369家客户，是铁路运量和收入的核心来源，近5年运量波动小但单个客户运量贡献不突出，虽然优先级或合作规模略低于VIP客户，但仍是铁路运输的重要合作伙伴，铁路部门可建立日常沟通协调机制，实施差异化服务策略，在保障资源高效配置的同时，通过阶梯式运价激励等措施，引导其中运量、收入增长快的客户向更高价值转化。

（3）潜力客户(类4)。共1 216家客户，近5年运量波动性较小，内部运量贡献、收入贡献差异大，铁路部门需分级管理、精准培育，如按照当前贡献情况，挖掘高潜力客户赋予“预备核心客户”身份，享受优先运力调配、阶梯运价激励等，推动其向核心客户升级；普通客户赋予“观察层客户”身份，提供标准化服务，监测增长趋势，动态调整策略，既避免同等策略下的资源浪费，又能快速捕捉潜力客户。

（4）普通客户(类2)。共971家客户，近5年运量波动较大且运量贡献不突出，铁路部门可采取“保基本、促增长”的运营策略，通过灵活的运输方案与动态价格管理体系，如实行季节性浮动运价机制，平衡客户成本与铁路收益，并由客服人员负责沟通协调给予客户较多关注，培育普通客户群体的黏着度，有效提升其长期价值，挖潜上量。

（5）不稳定客户(类5)。共492家客户，近5年运量波动性较大，随时可能转向公路等其他运输方式，铁路部门可对其实行相应的短期促稳策略，如小幅让利、公路对标、保量浮动等低成本措施，在控制营销成本的同时，推动其向普通客户或潜力客户转化，实现客户结构的优化升级。

（6）小微客户(类6)。共102家客户，稳定性极低，运量规模较小、经济价值有限，铁路部门需认真分析查找波动性较大的原因，深度挖掘货物品类特性、运输替代性、供应链成熟度等情况，采取相应的客户保留策略。

综上，应对铁路专用线客户分层管理，资源分配优先级遵循VIP>核心>潜力>普通>不稳定>小微，同时聚焦类1和类3，将类4作为潜力股，对类2、类5、类6加强风险防控。

5　结束语

铁路专用线作为铁路货运体系的重要组成部分，针对其当前发展面临运量增长乏力、运营效率不均等问题，提出了科学的客户分类方法，实现精准施策，提升铁路货运整体效能。研究构建了融合静态指标与动态指标的多维客户价值评价体系，并提出基于K-means聚类与C5.0决策树的组合分类器方法。该方法不仅能够有效挖掘客户数据的自然分群特征，还能生成具有强解释性的分类规则，为铁路货运客户分级管理提供了科学依据，同时也为运输资源配置优化和服务策略定制奠定了理论基础。铁路专用线的物理连接仅是合作的起点，而非忠诚度的保障。未来竞争的核心在于能否以客户为中心，通过精细化运营将“基础设施黏性”转化为“服务价值黏性”，赢得持续发展优势。这就要求铁路部门实现从生产主导向市场主导的根本性转变，并同步推进组织变革、资源优化和技术创新的系统性升级，以推动铁路货运向现代物流转型，实现铁路企业与专用线客户的互利共赢。

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基金资助

中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(P2024X004)