1 铁路货运数字化经营的背景与需求
铁路货运作为我国综合交通运输体系的骨干力量，承担着大宗货物和中长距离运输的重要任务
[1]。从统计数据看，2025年国家铁路完成货物发送量40.66亿t，连续9年实现增长。然而，在公路、航空等运输方式的竞争下，铁路货运虽然扭转了总量下滑的局面，但并未改变“市场份额收缩”的大趋势
[2-3]。究其根本，传统经营模式的弊端日益凸显。一是客户管理滞后。依赖人工统计的客户分析难以实现价值分层，导致资源分配失衡。二是数据孤岛问题。货票、收入、营销等系统数据割裂，全局分析能力不足。三是营销决策低效。经验驱动的粗放式策略难以应对市场动态变化，响应速度不足。
以中国铁路兰州局集团有限公司(以下简称“兰州局集团公司”)为例，其经营范围内的甘肃、宁夏两省(区)货物运输主要通过公路、铁路和管道完成。自2008年以来，甘肃、宁夏两省(区)全社会货运量逐年增长，但铁路货运量增长幅度低于公路，导致铁路货运量占全社会货运量比例逐年下滑，铁路内部同时存在全程物流服务水平较低、专业物流发展滞后、营销能力与现代物流需求差距较大等问题
[4]。面对日益激烈的货运市场竞争，数字化经营成为铁路货运转型的必然选择。
研究以兰州局集团公司铁路货运大数据营销平台为案例，提出“数据驱动、客户为中心”的数字化经营模式。通过运量分析、收入分析、任务跟踪、预警预测等模块组成的货运营销大数据平台，可以为铁路货运企业提供全面的市场分析和决策。此外，随着货运组织改革的深入，铁路运输组织及营销模式也发生了深刻变化，数字化经营成为适应市场需求、提高管理效率、降低成本的必然选择。平台通过3项核心创新解决了行业痛点：在技术创新方面，整合多源数据构建动态RFM模型，实现客户全生命周期管理；在架构创新方面，采用分布式J2EE技术栈(Hadoop+Spark)，支持实时分析与可视化；在应用创新方面，开发了100余个营销场景，覆盖预警预报、清算分析等业务全流程。研究贡献在于：一是构建铁路货运客户价值分层体系；二是突破数据碎片化瓶颈，实现经营分析全局化；三是验证数字化营销对效率提升的显著效果，兰州局集团公司自2021年起货物发送量年均增长6.87%。
2 铁路货运大数据营销平台的设计与实现
2.1 设计目标与原则
铁路货运大数据营销平台的设计目标是实现大数据辅助决策、客户精准画像和数据可视化分析。平台采用面向服务的设计架构，应用商业智能、数据仓库等技术构建大数据集成与分析平台，可以解决货运数据冗余、共享不畅和数据分析能力不足等问题。平台功能涵盖货运信息采集、指标分析评价、决策支持等12个功能板块，为铁路各级营销管理者提供全面支持。
平台设计遵循业务驱动、资源集约、分工合作、安全运行和经济性原则。通过整合现有信息系统，减少重复建设，优化资源整合与规模效益，完善决策支持系统，深化数据应用与分析。系统运用前沿加密技术对数据进行安全存储，从战略、组织和风险管理3个层面强化数据安全策略，全面保障数据安全
[5]。平台基于JavaEE和商用BI平台设计和搭建，采用商业智能BI、数据挖掘、企业应用集成等技术手段，深度整合铁路货运关键数据，实现精准化营销，提升铁路物流智能化和个性化服务水平
[4]。
2.2 技术架构
兰州局集团公司铁路货运大数据营销平台采用分布式、跨平台的企业级J2EE平台，将系统划分为数据访问层、业务逻辑层和表示层。平台前期采用B/S模式，后期根据业务功能扩展，将应用服务器与数据库统一部署到铁路局集团公司综合信息平台。硬件配置包括Hadoop虚拟服务器节点、Web应用节点、Oracle数据库节点和MongoDB服务器节点。软件配置包括FineBi、Finereport等商品化软件，以及定制开发的货运业务软件。铁路货运大数据营销平台系统架构如
图1所示。
2.3 平台技术方案
为防止重复建设，出现新的信息孤岛，平台在功能定位、数据架构与应用场景上与既有国铁经营分析系统存在较大差异。在功能定位上，侧重于大数据分析模型的建立，而非经营数据的查询，如构建动态RFM客户价值体系、回归客户、流失客户的预警等；在数据架构上，充分利用中国国家铁路集团有限公司统建系统的数据共享，通过运单号等关键信息，打通货物运单、收入精报、承运制清算等数据链条，根据经营主体的个性化特点，可自定义各种分析报表，颗粒度可扩充到100余维度；在应用场景上，广泛使用可视化营销场景设计，为区域内大客户定制个性化营销方案，更加有利于推动“一企一策”个性化营销策略的实施。货运综合经营管理驾驶舱如
图2所示，主要展示铁路局集团公司主要指标完成情况。
平台的关键技术包括数据采集与整合、数据存储与管理、数据分析与挖掘、实时监控与预警、个性化营销和数据可视化。依托这些现代信息技术，可实现人工运维数据的积累、转化、挖掘、优化，最终为实现智能化奠定基础
[6]。
（1）数据采集与整合。系统对铁路物流自身数据自动采集、清洗，并建设市场信息采集入口、路企直通车手机App小程序和电脑端(内网)，实现对大宗商品价格、板块市场行情、各地区运输市场份额和公路货物运输价格等各种市场信息的实时采集。通过数据抽取、转换、加载等方式对数据进行归一化预处理，实现分布式异构系统间的信息共享与协同，提升数据处理效率与系统协同能力，确保数据的完整性和一致性。
（2）数据存储。采用分布式文件系统(如 HDFS)和列式存储(如 Apache Parquet)，确保数据的高可用性和高效查询。同时，支持多源数据整合，能够从关系型数据库、NoSQL、API 等多种数据源无缝集成数据，并通过ETL工具进行数据清洗和转换，保证数据质量
[7]。
（3）数据处理。借助分布式计算框架(如 Apache Spark)与内存计算技术(如 Apache Ignite)，支持大规模数据的并行处理与实时分析。结合数据缓存、索引优化及数据分片技术，进一步提升数据处理效率与系统性能。
（4）数据可视化。提供了丰富的交互式仪表盘和动态图表(如时间序列动画、地图热力图)，支持拖拽式操作和自定义主题，用户可以根据需求灵活设计报表。
（5）智能分析。运用数据分析算法和数据挖掘技术，支持预测分析和模式识别。提供自动化分析功能(如异常检测、趋势预测)，实现对铁路货运数据的智能分析和预警，帮助企业及时发现异常情况并采取相应措施。
3 平台功能模块的设计与实现
3.1 效益分析模块
效益分析模块是平台的核心功能之一，旨在通过多维度的数据分析，帮助铁路货运企业深入了解收入结构和经营风险。该模块主要综合运用结构分析、趋势分析和因素分析等分析方法。
（1）结构分析。通过对管直结构、品类结构、单位结构、去向结构和客户结构等多维度的分析，揭示收入来源的集中度和依赖度。例如，通过分析前五、前十客户的收入占比，可以识别出企业对大客户的依赖程度，从而制定相应的风险应对策略。
（2）趋势分析。平台采用趋势分析方法，结合历史数据与实时动态，识别行业发展的关键趋势与变化规律，为铁路物流行业的技术进步与创新发展提供前瞻性洞察和科学指导。平台实时展示货运收入走势、发送数量、运输去向及品类发送等关键指标的变化趋势，并通过直观的图表呈现，帮助决策者快速掌握业务动态，及时优化经营策略。
（3）因素分析。通过对货物发送量、吨收入率、平均运距和吨公里收入率等关键指标的量化分析，识别影响收入增减的主要因素。例如，能精确计算出总收入变化中，有多少是由发送量变化引起的，有多少是由收入率(价格/结构)变化引起的，并将影响程度指数化。更进一步，能分析收入率变动中，品类结构变化和品类自身价格变化各自贡献了多少。这种层层分解、量化归因的能力，极大地提升了经营分析的深度和决策的精准性，为决策者提供科学依据。
3.2 经营分析模块
经营分析模块旨在通过深入的货源分析，帮助企业优化货运产品供给，提高市场份额。该模块设计了50余个营销场景，涵盖发送货票来源、到达货源来源、市场调查、95306电子商务和“运货五”来源等多个数据源，根据货物性质、服务特性、物流属性等进行分类
[8]，形成多达100余维度，总字段达到200+的庞大数据。
（1）数据整合。通过对2008年以来的数据进行清洗、整理和ETL处理，平台形成了有效的数据仓库，支持对发送库和到达库的整合分析。系统可以按时间、品类、企业、专用线和车站等维度，对各货运中心、营业部、车务站段、省市、专用线、货场和企业的发送量、到达量及到发合计进行详细分析。
（2）分析场景。平台设计了多种分析场景，如货源流向示意图、各维度对比示意图、各企业季节指数变化示意图、客户数量变化示意图、阶段指标对比、月度指标同环比等，支持在线钻取、切片和联动分析。
3.3 预警预报模块
预警预报模块通过多层次、多维度的预警机制，提高企业对市场变化的预见性和应对能力。
（1）客户动态预警。包括新增、流失、回归客户预警，以及基于未发运天数的沉默客户预警，帮助营销人员提前发现机会与风险。客户流失预警示意图如
图3所示，从中可以清晰地分析出客户流失情况。再如，预警预报模块可以对超年度历史最高发运记录或跌破最低发运记录、违规换票运输、疑似超重信息、延时发车等情况进行预警。
（2）经营异动预警。如发送量、装车量、需求车变动预警，以及针对单日历史记录的预警，便于快速响应市场波动。
（3）运营风险预警。设计了“疑似换票运输”“车号标重不一致”“发车超时”“疑似错误信息”(如计费逻辑错误、超载阈值、收费合规性等)等多重风险预警，将数据稽核与风险防控嵌入日常流程，有效堵住管理漏洞，防范收入流失和安全风险。
（4）供给侧与需求匹配预警。通过“需求车兑现率”指标设置多级警戒线(如运力严重不足、市场需求严重不足)，直观揭示运力与市场需求的匹配状态，为运力调配提供直接信号。
3.4 承运制清算分析模块
承运制清算分析模块通过整合承运制确认的清算数据和货票原始数据，实现多维度清算盈余分析。该模块可以对货运中心、车务站段、营业部、省市行政区域、承运企业和货运站等各级经营责任主体的盈余能力进行详细分析。
（1）利润贡献分析。通过承运制清算分析模块，管理者不仅可以知道盈亏结果，还能掌握客户和货物是通过哪些路径贡献了利润或造成了亏损，实现了从“核算盈亏”到“洞察盈余来源”的改变，为优化产品结构、客户策略和定价提供了依据。清算盈余分解图如
图4所示，图中右侧展示的是左侧第3个企业的清算盈余情况。
（2）收入结构分析。通过对经营收入及付费支出的结构组成分析，平台可以帮助企业识别收入来源和支出结构，优化资源配置，提高经营效益。
3.5 重点客户监控系统
重点客户监控系统通过对客户信息的系统化收集和分析
[9]，帮助企业建立完善的客户台账，实现精细化的客户关系管理。系统可以记录客户的消费频次、最近消费间隔时间、消费金额等关键信息，分析客户的淡旺季趋势、流向分布和物流消费行为。
（1）客户画像。平台采用RFM分析方法，精准构建客户画像，将客户划分为重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户及一般价值客户等8个类别，为制定个性化营销策略提供数据支持
[10]。同时，鉴于客服RFM客户价值分析存在的单一维度、静态权重及数据局限性等缺点，引入多维数据，优化权重分配，对最近消费天数(R)、消费频次(F)、日均进款(M)指标分别按5级分类，通过权重分配构建客户分层矩阵，动态自动识别战略客户、核心客户、潜力客户、观察客户等客户价值特征，提升模型的精度和适用性。
（2）客户评级。根据客户在淡旺季的贡献情况、当年增长加分、均衡运输情况、每个客户年度发运在全局占比，以及客户铁路发运份额，依据铁路局集团公司制定的客户评价办法对客户进行自动评级
[11]。
3.6 任务跟踪系统
任务跟踪系统旨在强化对各经营主体的任务跟踪和管理。系统根据各经营主体(如货运中心、车务站段、营业部等)的年度任务指标，动态测算截至当前的同比增长情况、超欠计划进度情况，并倒排日均发送量、装车数和收入等关键指标。
（1）任务监控。借助任务跟踪系统，企业能够实时掌握各经营主体的任务进展，快速识别偏差并采取针对性措施，确保任务高效完成。例如，系统可以根据当前发送趋势和后期预测，自动生成全年发送量、货运收入和装车数的预测报告，为决策者提供科学依据。
（2）任务调整。根据任务完成情况，系统可以自动调整任务分配和资源配置，确保任务顺利完成。
（3）数据更新。系统可以自动更新速报数据，并根据精报形成时间，自动调整为精速数据，确保数据的及时性和准确性。通过公布的数据精报，企业可以实现对各部门业绩考核、工资清算和工作量统计的精准管理。
3.7 市场行情系统
市场行情系统通过对营销人员采集到的营销信息进行公告，帮助企业掌握市场物流行情。系统主要功能包括公路价格采集、大宗商品价格分析、铁路份额变化分析、企业未来发展规划采集和大宗商品行业动态公告等。
（1）市场分析。依托市场行情板块，通过整合公路价格与大宗商品价格数据，自动生成价格对比分析报告，企业能够实时掌握市场动态，助力营销人员快速捕捉市场机遇。
（2）信息公告。系统可以自动公告市场行情信息，确保信息的及时性和准确性。
3.8 数据采集子系统
数据采集子系统通过采集各级营销人员掌握的营销市场信息，为企业提供全面的市场数据支持。系统主要功能包括市场信息采集入口、路企直通车手机App小程序和电脑端(内网)数据采集等。
通过数据采集子系统，企业可以实现对大宗商品价格、板块市场行情、各地区运输市场份额和公路货物运输价格等信息的实时采集和分析。例如，系统可以根据采集到的市场信息，自动生成市场分析报告，帮助营销人员识别潜在货源。
3.9 营销信息子系统
营销信息子系统通过对营销信息进行数字化处理，为企业提供全面的营销数据支持。系统主要功能包括管内企业的基本情况、物流需求、原材料到达、物流去向、发展规划、商品价格、敏感性需求和对铁路物流的建议等信息的采集和分析。
（1）信息处理。通过营销信息子系统，企业可以提前研判货运生产态势、把控货物运输业务需求、合理调配生产资源并科学进行运输调整。例如，系统可以根据采集到的营销信息，自动生成营销分析报告，帮助营销人员挖掘潜在货源。
（2）信息分析。系统可以自动分析营销信息，确保信息的准确性和及时性。
4 平台实施效果
通过实践，兰州局集团公司铁路货运大数据营销平台的实施效果显著，平台依托大数据分析与客户画像技术，提供精准营销与定制化服务，充分满足了客户的多样化需求
[12]，主要表现在以下方面。
（1）推动技术创新。对铁路物流自身数据自动采集、清洗，并建设市场信息采集入口、路企直通车手机App小程序和电脑端(内网)，实现对大宗商品价格、板块市场行情、各地区运输市场份额和公路货物运输价格等各种市场信息的实时采集。平台以大数据辅助决策、精准营销、数据可视化为目标，通过对历史数据和实时数据的定量分析，发现潜在规律，预测模拟发展趋势。采用Kettle等开源工具对海量货运数据信息资源进行整合共享，提供经营分析、任务跟踪、预警预测、市场行情监控等功能，解决了既有货运数据存在壁垒、数据共享不畅、数据分析能力不足、可视化程度低等问题。
（2）推动服务质量提升。平台基于铁路货物运输时空大数据，构建多维度的客户画像模型，自动分层识别战略客户、核心客户、潜在客户、观察客户，并针对不同客户群体全面分析客户的运输模式、需求属性及偏好趋势，洞察客户的实际需求，进而改进服务流程，增强客户体验，最终实现客户满意度和忠诚度的双重提升。
（3）推动铁路货运业务市场化。通过集成梦驼铃、货车帮等平台公路运输流量、流向、价格等信息，以及购买网络平台大宗商品价格数据，打造面向广大客户和全体营销人员“路企直通车”App等方法，有效解决了市场信息碎片化、营销人员视野不开阔、市场响应迟缓等问题，直观呈现客户价值分析、物流需求分析、项目效益分析、公路运价监测、市场份额监控、路企路地合作等多维度、智能化、可视化分析看板，为精准研判市场行情、全面掌握市场需求、提高营销组织质效、提升市场竞争力提供强有力的数据支撑。
（4）推动经营管理精细化。为有效解决系统内部、部门之间的信息壁垒以及人力资源浪费问题，以打通信息堵点、推动数据共享、提高沟通效率、提升管理质效为目标，平台结合物流生产组织、经营统计分析、市场预判预警等工作需要，在平台中植入企业档案、哪儿有货、营销地图、合同兑现等系统化、自助式模块，满足各层级终端用户定制化、个性化、多样化需求，在减轻基层负担、提升工作质效、降低管理成本的同时，为经营决策、生产组织、资源配置、客户服务提供了详实、全面、精准、可靠的数据支撑，实现“一屏观全局、一键调全网”的目标。
5 结束语
铁路货运大数据营销平台的实施，为铁路货运企业提供了全面的市场分析和决策支持，显著提高了企业的经营效率和市场竞争力。平台的创新设计和技术应用，不仅解决了传统铁路货运经营模式中的诸多问题，还为铁路货运的数字化转型提供了有力支撑。未来，随着技术的不断进步和市场的持续变化，铁路货运大数据营销平台将继续发挥其重要作用，推动铁路货运行业向更加智能化、高效化的方向发展。
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题（K2024S005（JB）,RD2024S004）
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