本研究以网络货运平台托运人用户为研究对象,对货主企业进行了用户价值及行为偏好的分析研究。文章首先阐述了网络货运平台的发展现状,指出了现阶段面临的运营困境,根据网络货运平台和其他电商平台的相似性及特殊性,对传统的用户价值模型进行了改进,构建了适用于网络货运平台货主企业的RFMD用户价值模型,制定了企业货主的价值衡量标准。研究以Y公司的货主企业交易数据为例,采用K-Means算法对货主企业用户进行细分,将货主企业分为了一般保持用户、重要价值用户、重要召回用户和一般挽留用户4个用户群体;根据聚类结果,对这四类货主企业用户分别进行Boruta算法和PCA算法的特征选择;对比两种算法得到的结果后发现,利用Boruta算法几乎将所有输入模型的特征都列为了重要特征,此结果的参考价值不大,而PCA降维对每个类别选择出了共5～6个显著和较为显著的特征,且呈现的效果较好,最终采用PCA算法得到的特征对4类企业货主群体进行描述。最后根据不同群体的特征,对Y公司提出了切实可行的精准运营建议,为网络货运平台提供了行业运营指导。