Nahtlos intelligente Mobilität

Mobility Data Analytics für automatisches Ticketing, MaaS & mehr

Thuy Chinh Duong

Europäische Nahverkehrskonferenz, Erfurt, 21.5.2019

Urbane Mobilität ist Chaos

Überfüllung

$266 Mrd. jährliche Kosten durch

gelähmten Verkehr in den

30 größten Städten der Welt

(Roland Berger, 2013)

Ineffizienz

Silo-Denken der Mobilitätsanbieter führt zu

Redundanzen und ineffizienten

Systemen

Umweltbelastung

4.2 Mio. Tote

jährlich durch Luftverschmutzung

und über

25% des CO2

Ausstoßes werden durch Verkehr

verursacht

(WHO, 2018)

Bis 2050 werden über 68% der Weltbevölkerung in Städten leben (UN 2018)

Aber niemand weiß

genau, wie diese

sich fortbewegen

Ticketing: Herausforderungen für Nutzer und Betreiber

Undurchsichtige, komplexe

und statische Tarifsysteme

und Vertriebskanäle

Tarifergiebigkeit und Kundenbindung im digitalen Zeitalter Abhängigkeit von kosten- und wartungsintensiver Ticketing-Hardware

Wir machen Mobilität intelligenter

1. Das Verkehrsverhalten

der Kunden verstehen

1. Optimierung des

Systems und der

Prozesse

2. Neue Dienstleistungen

und verbessertes

Nutzungserlebnis

… durch Integration der MotionTag Technologie in bestehende Apps

Automatische Erkennung der Verkehrsmittel und Wegezwecke

Wo? Wann? Wie? In welcher Kombination?

Warum? Wo? Was? Wie lang?

Automatisches Ticketing

Ein Klick für die gesamte

Reisekette

Automatische Fahrtenerkennung & Fahrtenbuch Automatische Preisberechnung mit Bestpreis-Option

Wir erkennen automatisch, wie, wann und warum Menschen unterwegs sind, ohne zusätzliche Hardware.

Aufzeichnung von Sensordaten des Smartphones

Verarbeitung und Analyse der Daten direkt auf dem Smartphone

Zusätzliche Datenquellen GTFS & OSM & APIs

Automatische Erkennung von 10 Verkehrsmitteln

Machine learning

Unsere Technologie

8

9

Automatische Erkennung der ganzen Wegekette mit Wegezwecken

1.0 (08:08 – 08:12) km

Showcase App: Alltagsroutine

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

Showcase App: Alltagsroutine

4.4 (08:14 – 08:23) km U9

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

Showcase App: Alltagsroutine

0.2 (08:23 – 08:27) km

4.4 (08:14 – 08:23) km U9

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

Showcase App: Alltagsroutine

19.9 (08:27 – 08:43) km RB21

0.2 (08:23 – 08:27) km

4.4 (08:14 – 08:23) km U9

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

Showcase App: Alltagsroutine

0.3 (08:43 – 08:46) km

19.9 (08:27 – 08:43) km RB21

0.2 (08:23 – 08:27) km

4.4 (08:14 – 08:23) km

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

U9

11 min (08:46 – 08:58)

Showcase App: Alltagsroutine

0.3 (08:43 – 08:46) km

19.9 (08:27 – 08:43) km RB21

0.2 (08:23 – 08:27) km

4.4 (08:14 – 08:23) km

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

U9

0.6 (08:58 – 09:04) km

11 min (08:46 – 08:58)

7 h (09:04 – 16:09)

Showcase App: Alltagsroutine

4.4 (16:37 – 16:48) km U9

0.2 (16:34 – 16:37) km

19.9 (16:18 – 16:34) km

0.9 (16:09 – 16:18) km

0.3 (08:43 – 08:46) km

19.9 (08:27 – 08:43) km RB21

0.2 (08:23 – 08:27) km

4.4 (08:14 – 08:23) km

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

RB21

U9

7 h (09:04 – 16:09)

0.6 (08:58 – 09:04) km

11 min (08:46 – 08:58)

0.0 km (16:49 – 16:49)

Showcase App: Alltagsroutine

4.4 (16:37 – 16:48) km

0.2 (16:34 – 16:37) km

19.9 (16:18 – 16:34) km

0.9 (16:09 – 16:18) km

0.3 (08:43 – 08:46) km

19.9 (08:27 – 08:43) km RB21

0.2 (08:23 – 08:27) km

4.4 (08:14 – 08:23) km

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

RB21

U9

U9

7 h (09:04 – 16:09)

0.6 (08:58 – 09:04) km

11 min (08:46 – 08:58) 16 min (17:00 – 17:16)

1.8 (16:49 – 17:00) km

0.0 km (16:49 – 16:49)

Showcase App: Alltagsroutine

2.6 (17:16 – 17:29) km

1.8 (16:49 – 17:00) km

0.0 km (16:49 – 16:49)

4.4 (16:37 – 16:48) km

0.2 (16:34 – 16:37) km

19.9 (16:18 – 16:34) km

0.9 (16:09 – 16:18) km

0.3 (08:43 – 08:46) km

19.9 (08:27 – 08:43) km RB21

0.2 (08:23 – 08:27) km

4.4 (08:14 – 08:23) km

0.1 (08:12 – 08:14) km

1.0 (08:08 – 08:12) km

RB21

U9

U9

7 h (09:04 – 16:09)

0.6 (08:58 – 09:04) km

11 min (08:46 – 08:58) 16 min (17:00 – 17:16)

14 h (17:29 – 08:04)

Showcase App: Alltagsroutine

Showcase App: Alltagsroutine

Etappenanzahl

Zurückgelegte Strecke

Genutzte Verkehrsmittel

Aufenthalte & Wegezwecke

14 Etappen

56.2 km

14 Etappen

56.2 km

Etappen

Distanz

Zeit

106 min

Showcase App: Freizeit

2.5 hrs (18:19 – 20:49)

0.90 (18:08 – 18:19) km

1.10 (18:06 – 18:08) km 694

Systemanalysen auf Grundlage von

Mobilitätsverhalten, Nutzerprofile und

Lifestyle-Gruppen

● Erkennung von Verkehrs »Hot Spots« (Auto, Taxis, Fahrgäste öffentlicher Verkehrsmittel)

● Nutzung von Verkehrsdiensten zu unterschiedlichen Tageszeiten

● Kombination von Autos mit anderen Verkehrsmitteln

● Umstiegsverhalten, Haltestellenaufenthalte ● Besucherzahlen, Attraktivität von Standorten,

Locations mit hohem Besucheraufkommen

● Daten als der entscheidende Faktor für gerechte Einnahmenaufteilung zwischen verschiedenen Transportunternehmen

Unsere Einblicke

Multimodales Monitoring: Berliner Verkehr aus Sicht der MotionTag Technologie

Flugzeug

Fernzug

Fußwege

U-Bahn

Fahrrad

Bus

Auto Regionalzug

S-Bahn

Tram

Detaillierte Insights zum Verkehrsgeschehen Geschwindigkeit der Busse in Berlin

Last Mile

Detaillierte Insights zum Verkehrssystem Einzugsgebiete von Haltestellen

First Mile

Störfälle und besondere Situationen besser verstehen Vergleich der Wartezeiten in der Streikwoche (KW 50) und der Vorwoche (KW 49)

KW 49 KW 50

Unser Produkt: MOTION OS inside

MOTIONTAG SDK SDK/API Softwarelösung, innerhalb eines Tages

integriert

Services für den Nutzer Personalisierte Reiseinformationen, Nahtlose

Ticketlösung etc.

Bestehende Kunden-App Hochskalierbar, benötigt keine externe

Infrastruktur

Ziel Test eines nahtlosen Check-In/ Be-Out

Ticketing-Konzepts, das komplizierte

Tarifstrukturen und Ticketoptionen

ersetzt

Beschreibung MOTIONTAG macht das Reisen einfach

durch eine pay-as-you-go Ticketlösung.

Eine nutzerfreundliche App macht ein

schnelles Check-In möglich und erkennt

durch das SDK Umstiege und

Reiseende. Reisende werden

automatisch ausgecheckt

Ticketing Demo Video

Ergebnis MOTIONTAGs Ticketlösung wurde mit der Deutschen Bahn in verschiedenen Regionen Deutschlands getestet

Use Case Ticketing

Ziel Bereitstellung eines akkuraten

Mobilitätsbildes für die BVG, das in

Echtzeit zeigt wie sich Berlin von A nach

B bewegt.

Voraussetzung für weitere

Serviceleistungen wie Seamless pay-as-

you-go Ticketing

Beschreibung Durch die White Label App “BVG-

Motion” wurden Bewegungsmuster

und die von den Teilnehmern

genutzten Verkehrsmittel über einen

Zeitraum von vier Wochen

aufgezeichnet

Ergebnis Die gesammelten präzisen und

multimodalen Daten dienen dazu,

BVGs Infrastruktur, Angebote und

Betriebsabläufe zu verbessern

Use Case Analytics

Ziel Langzeitstudie, die die Nutzung und

Durchführbarkeit des Mobility-as-a-

Service Angebots “Green Class”

evaluiert

Beschreibung MOTIONTAG analysiert durch die

White Label App “SBB DailyTracks”

das Reiseverhalten der Teilnehmer

und bietet ihnen Statistiken zu CO2

Emissionen und persönlichem

Mobilitätsverhalten

Ergebnis Die Erkenntnisse der Analyse

ermöglichten eine positive

Bewertung der Umsetzbarkeit des

Mobility-as-a-Service Projekts und

helfen bei Preisgestaltung und

zukünftigem Angebot

Use Case MaaS Analytics

Ziel Kontrolle und Verbesserung von

Passagierströmen zu Stoßzeiten

Beschreibung MOTIONTAG analysiert

Passagierströme durch die

Integration des SDK in SBBs MyWay

App, die als persönliches

Reisetagebuch dient und durch

Reisevorschläge einen Anreiz

schafft außerhalb von Stoßzeiten zu

reisen

Ergebnis Laufendes Projekt

Use Case Peak Time Travelling

Ziel Kosteneffiziente Gestaltung von

City-Logistik auf der letzten Meile

durch Routenoptimierungen und

exakte Daten des Standorts von

Lieferungen

Beschreibung MOTIONTAG zeichnet über eine

White Label App die

Mobilitätsmuster von PostLogistic

Mitarbeitern auf und wertet

zurückgelegte Strecken und

Aufenthaltszeiten aus. Dabei zählen

vor allem mit dem Auto und zu Fuß

zurückgelegte Etappen sowie die

Übergabezeit im Gebäude

Ergebnis Laufendes Projekt

Use Case Logistik

Ziel Unterstützung von Parkplatzbetreibern in

einer osteuropäischen Stadt bei der

Realisierung von pay-as-you-go Parking

unter Beachtung verschiedener

Parkzonen

Beschreibung MOTIONTAG zeichnet durch eine White

Label App Mobilitätsmuster, Parkposition

und -zeit sowie Aufenthaltszwecke der

Tester auf

Ergebnis Laufendes Projekt

Use Case Parking

Europäischer OEM (unter NDA)

Die Zukunft der Mobilität für Nutzer

Personalisierte

Services

Vorausschauende

Mobilitätsdienste

Einfach

fahren

Seamless

ticketing

Powered by

MOTION OS

Die Zukunft der Mobilität für Betreiber

Powered by

MOTION OS

Upselling durch

Nutzersegmente

Optimierung des

Verkehrssystems

Intermodales

Monitoring

Steuerung der

Kundenströme

Unser preisgekröntes Team

Das Betriebssystem für intelligente Mobilität

www.motion-tag.com

Thuy Chinh Duong

Head of Product

+49 159 04348411

chinh.duong@motion-tag.com