山西交控“晋e行”出行服务平台案例：用户画像与会员体系赋能高速出行平台精准运营
山西交通控股集团旗下“晋e行”公众出行服务平台为高速公路出行者提供实时路况、导航、收费站公告、服务区信息、ETC服务、一键救援等一站式出行服务，注册用户已突破300万。面对平台缺少会员指标体系、难以对会员精细化运营的痛点，明树数据基于“晋e行”平台及多源高速出行数据，构建了动态、多层级的用户画像标签体系与面向多场景应用的用户画像模型，实现会员画像分类分群、综合价值分层与精准营销服务推送。项目以50000名样例会员、135个画像字段构建数据集，采用KMeans等多场景聚类模型完成八类场景用户分群，输出钻石、黄金、白银、青铜、基础五级综合价值分层；并以“加油站优惠券”为验证场景构建预测推荐模型，LightGBM内容匹配、点击率（CTR）、核销率（CVR）预测AUC分别达0.7291、0.7446、0.7197，形成覆盖全体会员的预测推荐结果与Top1000推荐用户清单，助力“晋e行”实现用户画像—权益推送—消费转化—积分激励的全流程运营，推动交投集团从“路产运营商”向“出行服务商”转型。
项目背景
“晋e行”平台规模与定位
“晋e行”是山西交通控股集团推出的一站式高速公路出行信息服务移动平台，涵盖山西高速公路实时路况、出行路况导航、收费站状态公告、服务区信息资讯、ETC服务、一键救援等功能，为公路出行用户提供准确、及时、有效的高速出行服务，平台注册用户已突破300万。
运营痛点：缺少会员指标体系与画像能力
出行服务平台此前可提供的服务主要局限于路况、服务区、资讯等基础信息查询，缺少会员指标体系，未建立相关指标对会员群体进行分级分类，难以实现精细化、目标明确化、能够切实满足出行需求的高速公路服务；对多源数据的融合利用亟需提升，缺少以多源数据为支撑的算法模型和决策服务。
转型需求：从“路产运营商”走向“出行服务商”
高速公路运营企业需要通过用户画像模型提升客户特征识别能力，基于汇聚数据实现会员分级分类、精准营销与服务推送，挖掘用户价值、提升运营效率与商业价值。
为此，明树数据与同济大学、山西省智慧交通研究院合作，依托智慧交通山西省实验室开放基金课题《基于高速公路公众出行大数据的用户画像构建方法研究》，基于“晋e行”平台数据开展用户画像与会员体系构建。
解决方案
多源数据汇聚与会员指标体系建设
梳理基础信息、用户数据、小程序数据、营销数据四个维度共15类数据字段，包括用户信息、车辆信息、ETC信息、开票信息、积分数据、消费数据、评价数据、反馈数据、页面埋点、功能埋点、广告埋点、智能回复、内容分析、公众号数据、积分兑换数据等，构建涵盖基础属性、司机类型、注册属性、登录设备、ETC关联、车辆属性、地域、出行习惯、收费站与服务区场景、路域经济、平台使用行为、用户价值、平台消费、活动参与、用户裂变、用户积分、用户评价等模块的动态、多层级会员标签指标体系。
多场景用户画像模型
按业务场景拆分指标池，对通行费场景价值、出行特征、线上商城、线下路衍、平台使用、积分、线上活动、线下活动八类场景分别开展用户聚类建模；对KMeans、MiniBatchKMeans、GaussianMixture、BIRCH四类聚类模型进行对比评估，KMeans综合排名得分1.6312最优、在八类场景中6次取得场景内综合第一，作为主模型，MiniBatchKMeans作为数据规模扩大时的加速备选。
构建以会员ID为主键、覆盖50000名会员、135个画像字段的样例数据集，为多场景建模与算法验证提供统一数据底座。
综合价值分层与会员运营
对八类场景分别计算0—100分的场景得分，按业务权重加权合成综合场景价值评分，划分会员钻石价值、黄金价值、白银价值、青铜价值、基础价值五个层级，并输出综合场景主导类型，识别用户价值主要由通行价值、平台活跃、路衍消费、积分活跃或活动响应等哪一类因素驱动。
结合RFM+KMeans会员画像分级（参考通行费金额、消费频次、活跃度等指标），甄别高价值会员、活跃会员与新会员，支撑会员积分优惠、小程序及公众号推广等精准营销活动。
精准化信息服务推送
以“加油站优惠券”为首个验证场景，构建“画像匹配概率×点击概率(CTR)×核销概率(CVR)”三段式预测推荐模型：
LightGBM输出用户与权益内容匹配概率，逻辑回归分别预测下一月点击概率与核销概率，最终推荐分由三类概率相乘计算。输出预测推荐分、推荐等级与推荐原因，形成覆盖50000名会员的预测推荐结果及Top1000推荐用户清单，支持短信、App消息、站内弹窗等触达渠道及服务区线下权益核销；同一推荐框架可迁移至服务区餐饮券、线上商城优惠、积分兑换、文旅联动权益、ETC权益包、道路救援等更多推送场景。
实施结果
建成用户画像与会员指标体系
项目交付《山西交控晋e行会员方案研究》等成果，完成出行用户画像标签体系、用户画像模型、出行平台推荐策略方案三项核心服务，实现“用户画像—权益推送—消费转化—积分激励”的全流程运营闭环，为会员分级运营、权益包设计、广告投放和推荐模型提供统一画像基础。
算法模型成效显著
多场景聚类模型完成八类场景用户分群与五级综合价值分层：
钻石价值用户5000人（10.0%）、黄金价值用户10009人（20.0%）、白银价值用户12497人（25.0%）、青铜价值用户12502人（25.0%）、基础价值用户9992人（20.0%），可同时回答“用户价值高低”和“用户价值来自哪里”两个运营问题。
加油站优惠券预测推荐模型AUC均高于0.7：LightGBM内容匹配0.7291、点击率（CTR）预测0.7446、核销率（CVR）预测0.7197，能够稳定区分高点击、高核销倾向用户。
支撑平台精准运营与增收
助力“晋e行”实现会员分级分类、精准触达高价值用户、唤醒沉睡用户、召回流失用户，提升用户活跃度、留存率与路段渗透率；支撑会员积分优惠、小程序及公众号推广等精准营销活动，深挖通行、服务区消费、路衍文旅等场景变现，放大会员价值与平台营收，推动交投集团从“路产运营商”向“出行服务商”转型。