Mobilität & Transport

Mit dem Einsatz reward-basierter Instrumente, Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz und ausgewählten Visualisierungstechniken macht bluesource traditionelle Mobilitätsanbieter fit für die Zukunft.

 

Projekte

Mit einer Wertschöpfung von 630 Milliarden Euro ist der Verkehr einer der wichtigsten Sektoren der europäischen Wirtschaft. Die Kombination von sich ändernden Kundenbedürfnissen mit der durch die vierte industrielle Revolution vorangetriebenen Digitalisierung, führte in den vergangenen Jahren zu einem Anstieg und einer raschen Verbreitung von On-Demand-Modi im öffentlichen Verkehr (bekannt als Mobility-as-a-Service-Konzept). Das hatte Auswirkungen auf den Status Quo und auf traditionelle Rahmenbedingungen. Gleichzeitig ist der städtische Verkehr für 40 Prozent aller CO2-Emissionen aus dem Straßenverkehr und für bis zu 70 Prozent aller verkehrsbedingten Schadstoffe verantwortlich.
Aus diesen Gründen müssen sich Anbieter traditioneller Mobilitätslösungen ständig neu erfinden. Nur so können sie kurzfristig wettbewerbsfähig und langfristig relevant bleiben. Durch den Einsatz reward-basierter Instrumente, Datenanalyse, künstlicher Intelligenz und ausgewählter Visualisierungstechniken, ermöglicht bluesource es traditionellen Mobilitätsanbietern, Kundenbedürfnisse und Kundenerwartungen besser zu verstehen und dieses Wissen zu nutzen, um die Customer Experience zu verbessern und gleichzeitig nachhaltigere Verkehrssysteme in unseren Städten zu schaffen. 

Künstliche Intelligenz (Machine Learning)

Mobilität und Verkehr sind Datenumgebungen mit hohen Datenmengen und -Geschwindigkeiten. Dies rührt daher, dass viele einzelne Unternehmen digitale Lösungen mit dem Ziel entwickelt haben, Transporte oder Lieferketten autonomer, sicherer und ressourceneffizienter zu gestalten. Viele verschiedene digitale Plattformen, Anwendungen und Produkte verursachen jedoch auch eine enorme Fragmentierung. bluesource berücksichtigt diese Aspekte bei der Umsetzung einer einzelnen Plattform: Der Schwerpunkt liegt auf der Identifizierung ineffizienter Strecken und der Belohnung multimodaler Mobilität (einschließlich öffentlicher Verkehr, Radfahren und zu Fuß gehen) mittels Reward-Programm. Mithilfe von intelligenten Geräten und vernetzten Diensten haben die Forscher von bluesource Zugang zu einer großen Anzahl an detaillierten (dynamischen) Längsschnittdaten, die ihnen das Testen von Hypothesen über das Fahrgastverhalten ermöglichen. Dadurch werden Muster erkennbar, die bei der Festlegung von Kennzahlen bisher nicht berücksichtig wurden und zu einer besseren Vorhersagbarkeit des Verhaltens der Verkehrsteilnehmer und einer höheren Kosteneffizienz führen. 

Datenvisualisierung & Dashboard-Design

bluesource verwendet eine Mikrosegmentierung, die sich auf die Dynamik des Passagierverhaltens konzentriert, um bisher unbekannte Korrelationen mit feinen Unterscheidungsebenen zu visualisieren. Mit anderen Worten: Wir berechnen die Segmentierung jedes Kunden kontinuierlich neu und verfolgen, wie sich Kunden im Laufe der Zeit von einem Mikrosegment zum anderen bewegen. Dies stellen wir mittels professioneller und intuitiver Visualisierungen wie Tortendiagrammen, Streamgraphs, Sunburst-Diagrammen, Netzdiagrammen oder Network-Visualisierungen sowie einem hochgradig konfigurierbarem und den Kundenwünschen anpassbaren Dashboard-Design dar. Die daraus resultierenden Erkenntnisse können zur Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen traditioneller Verkehrsanbieter auf breiter Ebene genutzt werden. 

Demonstrations- und Pilotprojekte

Ziel der Vorführungen und Pilotprojekte ist es, Anforderungen, Präferenzen und den Bedarf an MaaS-Diensten (Mobility as a Service) verschiedener Nutzergruppen aufzuzeigen, die MaaS-Akzeptanzrate zu bewerten und die Veränderungen bei Reiseentscheidungen angesichts des Belohnungskonzeptes zu ermitteln. Im Detail umfasst die Expertise von bluesource die Gestaltung der Marktforschungsumfrage, die Analyse und Auswertung der Umfragedaten, die Klassifizierung der Reisenden anhand von Persönlichkeitsmerkmalen, Einstellungsmerkmalen und sozioökonomischen Merkmalen, die Evaluierung von komplexen Loyalty-Rewards-Verhaltensmustern für die MaaS-Akzeptanz und die Zahlungsbereitschaft etc. 

Systemarchitektur

Bei der Gestaltung und Etablierung des MaaS-Ökosystems sollten nutzer-, kunden- und marktorientierte Prinzipien in vollem Umfang genutzt werden. Aus diesem Grund entwickelt bluesource eine Hub-and-Spoke-Architektur, die alle relevanten Stakeholder in ein Ökosystem integriert. Damit helfen wir dabei, Mobilitätsbedürfnisse zu erfüllen, die Unannehmlichkeiten individueller Reisen zu lösen sowie die Effizienz des gesamten Transportsystems zu verbessern. Die größten Vorteile des Hubs sind die unternehmens- und behördenübergreifende Unterstützung des Workflows, die Automatisierung des Datenflusses sowie ein flexibles Beziehungsmanagement der Verkehrs-/Mobilitätsakteure. 

User Requirements Analysis

Mobile Schnittstellen in Fahrzeugen müssen einer wachsenden Zahl von Kundenerwartungen gerecht werden. Dazu müssen sie hoch personalisierte und intuitive Benutzeroberflächen (UI) bieten, die wiederum eine erhöhte Komplexität und eine höhere Fehlerwahrscheinlichkeit in der Entwicklung bedingen. Die Qualitätssicherung solcher Systeme erfordert einen größeren Aufwand und verursacht höhere Kosten, da UI-Tests leicht fehlschlagen. Teams aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren von bluesource arbeiten gemeinsam mit Kunden daran, Möglichkeiten zu identifizieren, verfügbare Daten zu bewerten, Benutzeranforderungen zu definieren und Spezifikationen an die Software-Architektur zu erheben. 

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