经济转型和产业结构调整，产生了越来越多小批量、多批次的高附加值货物运输需求，给运输企业带来了很大的挑战与机遇。在运输能力紧张时期，传统铁路货运营销理念侧重以运输生产组织为中心，主要服务基础层面货运需求。为实现向现代物流企业转型的目标，铁路运输企业有必要调整既有货运服务的经营模式，适应市场异质化的需求。
　　本文首先从运输方式选择行为、货物运输市场细分两方面，对国内外既有研究成果进行综述。其次，对“门到门”全程运输服务和市场细分的相关理论进行梳理，明确了开展铁路货运市场细分的必要性和市场细分标准选取原则。在此基础上，以货物品类、运输距离、运输区域三个标准，阐述了传统“产品导向”的市场细分过程和特点，并提出市场细分改进思路，构架了考虑托运人选择偏好的“消费者导向”市场细分框架。
　　围绕托运人选择偏好，提出了基于聚类算法的外源性市场细分模型。针对K-means算法的不足，提出模拟退火算法改进思路，实现对个体相似程度区分同时，求得全局最优解。以长江经济带255位托运人的显性偏好度量结果，构建细分算例，得到特征显著的5类子市场。
　　最后，从托运人选择行为角度，建立了融合潜类模型和离散选择模型的内生性市场细分模型，并给出了确定市场细分数量的准则和分类正确性评判标准。以长三角地区托运人选择行为数据为基础，验证了运输方式选择中的偏好异质性，结果为三个潜在类别时，模型优度比(McFadden决定系数)提高14%。进一步利用贝叶斯后验概率完成托运人分类，并结合各类客户选择偏好、服务价值、社会经济属性，分别将它们命名为“高端潜质敏感型市场”、“主流营销均衡型市场”、“竞争优势巩固型市场”，并针对各细分市场提出了相匹配的营销策略。
　　本文研究丰富了既有货运市场细分研究的内容，改进了传统的“产品导向”的铁路货运市场细分方法，构建的“消费者导向”的市场细分方法更符合当下货运市场需求，具有重要的理论意义和社会实践价值。