山西交控“晉e行”出行服務平臺案例：用戶畫像與會員體系賦能高速出行平臺精準運營
山西交通控股集團旗下“晉e行”公眾出行服務平臺為高速公路出行者提供實時路況、導航、收費站公告、服務區信息、ETC服務、一鍵救援等一站式出行服務，注冊用戶已突破300萬。面對平臺缺少會員指標體系、難以對會員精細化運營的痛點，明樹數據基于“晉e行”平臺及多源高速出行數據，構建了動態、多層級的用戶畫像標簽體系與面向多場景應用的用戶畫像模型，實現會員畫像分類分群、綜合價值分層與精準營銷服務推送。項目以50000名樣例會員、135個畫像字段構建數據集，采用KMeans等多場景聚類模型完成八類場景用戶分群，輸出鉆石、黃金、白銀、青銅、基礎五級綜合價值分層；并以“加油站優惠券”為驗證場景構建預測推薦模型，LightGBM內容匹配、點擊率（CTR）、核銷率（CVR）預測AUC分別達0.7291、0.7446、0.7197，形成覆蓋全體會員的預測推薦結果與Top1000推薦用戶清單，助力“晉e行”實現用戶畫像—權益推送—消費轉化—積分激勵的全流程運營，推動交投集團從“路產運營商”向“出行服務商”轉型。
項目背景
“晉e行”平臺規模與定位
“晉e行”是山西交通控股集團推出的一站式高速公路出行信息服務移動平臺，涵蓋山西高速公路實時路況、出行路況導航、收費站狀態公告、服務區信息資訊、ETC服務、一鍵救援等功能，為公路出行用戶提供準確、及時、有效的高速出行服務，平臺注冊用戶已突破300萬。
運營痛點：缺少會員指標體系與畫像能力
出行服務平臺此前可提供的服務主要局限于路況、服務區、資訊等基礎信息查詢，缺少會員指標體系，未建立相關指標對會員群體進行分級分類，難以實現精細化、目標明確化、能夠切實滿足出行需求的高速公路服務；對多源數據的融合利用亟需提升，缺少以多源數據為支撐的算法模型和決策服務。
轉型需求：從“路產運營商”走向“出行服務商”
高速公路運營企業需要通過用戶畫像模型提升客戶特征識別能力，基于匯聚數據實現會員分級分類、精準營銷與服務推送，挖掘用戶價值、提升運營效率與商業價值。
為此，明樹數據與同濟大學、山西省智慧交通研究院合作，依托智慧交通山西省實驗室開放基金課題《基于高速公路公眾出行大數據的用戶畫像構建方法研究》，基于“晉e行”平臺數據開展用戶畫像與會員體系構建。
解決方案
多源數據匯聚與會員指標體系建設
梳理基礎信息、用戶數據、小程序數據、營銷數據四個維度共15類數據字段，包括用戶信息、車輛信息、ETC信息、開票信息、積分數據、消費數據、評價數據、反饋數據、頁面埋點、功能埋點、廣告埋點、智能回復、內容分析、公眾號數據、積分兌換數據等，構建涵蓋基礎屬性、司機類型、注冊屬性、登錄設備、ETC關聯、車輛屬性、地域、出行習慣、收費站與服務區場景、路域經濟、平臺使用行為、用戶價值、平臺消費、活動參與、用戶裂變、用戶積分、用戶評價等模塊的動態、多層級會員標簽指標體系。
多場景用戶畫像模型
按業務場景拆分指標池，對通行費場景價值、出行特征、線上商城、線下路衍、平臺使用、積分、線上活動、線下活動八類場景分別開展用戶聚類建模；對KMeans、MiniBatchKMeans、GaussianMixture、BIRCH四類聚類模型進行對比評估，KMeans綜合排名得分1.6312最優、在八類場景中6次取得場景內綜合第一，作為主模型，MiniBatchKMeans作為數據規模擴大時的加速備選。
構建以會員ID為主鍵、覆蓋50000名會員、135個畫像字段的樣例數據集，為多場景建模與算法驗證提供統一數據底座。
綜合價值分層與會員運營
對八類場景分別計算0—100分的場景得分，按業務權重加權合成綜合場景價值評分，劃分會員鉆石價值、黃金價值、白銀價值、青銅價值、基礎價值五個層級，并輸出綜合場景主導類型，識別用戶價值主要由通行價值、平臺活躍、路衍消費、積分活躍或活動響應等哪一類因素驅動。
結合RFM+KMeans會員畫像分級（參考通行費金額、消費頻次、活躍度等指標），甄別高價值會員、活躍會員與新會員，支撐會員積分優惠、小程序及公眾號推廣等精準營銷活動。
精準化信息服務推送
以“加油站優惠券”為首個驗證場景，構建“畫像匹配概率×點擊概率(CTR)×核銷概率(CVR)”三段式預測推薦模型：
LightGBM輸出用戶與權益內容匹配概率，邏輯回歸分別預測下一月點擊概率與核銷概率，最終推薦分由三類概率相乘計算。輸出預測推薦分、推薦等級與推薦原因，形成覆蓋50000名會員的預測推薦結果及Top1000推薦用戶清單，支持短信、App消息、站內彈窗等觸達渠道及服務區線下權益核銷；同一推薦框架可遷移至服務區餐飲券、線上商城優惠、積分兌換、文旅聯動權益、ETC權益包、道路救援等更多推送場景。
實施結果
建成用戶畫像與會員指標體系
項目交付《山西交控晉e行會員方案研究》等成果，完成出行用戶畫像標簽體系、用戶畫像模型、出行平臺推薦策略方案三項核心服務，實現“用戶畫像—權益推送—消費轉化—積分激勵”的全流程運營閉環，為會員分級運營、權益包設計、廣告投放和推薦模型提供統一畫像基礎。
算法模型成效顯著
多場景聚類模型完成八類場景用戶分群與五級綜合價值分層：
鉆石價值用戶5000人（10.0%）、黃金價值用戶10009人（20.0%）、白銀價值用戶12497人（25.0%）、青銅價值用戶12502人（25.0%）、基礎價值用戶9992人（20.0%），可同時回答“用戶價值高低”和“用戶價值來自哪里”兩個運營問題。
加油站優惠券預測推薦模型AUC均高于0.7：LightGBM內容匹配0.7291、點擊率（CTR）預測0.7446、核銷率（CVR）預測0.7197，能夠穩定區分高點擊、高核銷傾向用戶。
支撐平臺精準運營與增收
助力“晉e行”實現會員分級分類、精準觸達高價值用戶、喚醒沉睡用戶、召回流失用戶，提升用戶活躍度、留存率與路段滲透率；支撐會員積分優惠、小程序及公眾號推廣等精準營銷活動，深挖通行、服務區消費、路衍文旅等場景變現，放大會員價值與平臺營收，推動交投集團從“路產運營商”向“出行服務商”轉型。