Einsatzpotenzial von Big Data im Öffentlichen Personennahverkehr

Betriebsabläufe optimieren, Kosten sparen und Erlöse steigern: Diesen Herausforderungen steht derzeit fast jedes Unternehmen im Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) gegenüber. Wer diese Aufgaben meistern und erfolgreich sein möchte, sollte das Potenzial neuer Technologien wie Big Data für sich nutzen.

Zwischen Kostendruck und Kundenorientierung: Der finanzielle Spielraum im Öffentlichen Personennahverkehr wird durch die angespannte Haushaltslage vieler Kommunen und die vom Bund beschlossenen Kürzungen der Nahverkehrszuschüsse zusehends geringer. Gleichzeitig dürfen Verkehrsunternehmen die Bedürfnisse der Kunden nicht aus dem Blick verlieren und müssen ihnen weiterhin Leistungen in hoher Qualität bieten. Damit das gelingt, sind Innovationen gefragt. Der digitale Wandel und der damit verbundene Einsatz der Big-Data-Technologie bietet Verkehrsunternehmen die Möglichkeit, durch die Auswertung historischer Daten Kosten zu senken und gleichzeitig neue Kundenpotenziale zu erschließen.

So unterstützt Big Data Analytics den ÖPNV

1. Betriebsablauf optimieren und Kosten sparen:

Wie viele Fahrgäste nutzen wann welche Strecke? Dies ist eine der zentralen Fragen im ÖPNV. Je genauer Verkehrsunternehmen die voraussichtliche Streckenauslastung kennen, desto kosteneffizienter können sie Personal und Züge einsetzen. Big Data Analytics hilft dem ÖPNV dabei, das Fahrgastvolumen möglichst exakt vorherzusagen.

In diesem Zusammenhang können beispielsweise bestimmte Ereignisse wie Unwetter, Ferien, Störfälle oder Kundenfeedback in Echtzeit aus dem laufenden Fahrtbetrieb für die Verkehrsunternehmen ausgewertet und weiterverarbeitet werden. Mit diesem Wissen lassen sich zum einen Betriebsabläufe effizienter und kostengünstiger planen. Zum anderen stärken Verkehrsunternehmen die Kundenbindung, indem sie etwa serviceorientiert bei hohem Fahrgastaufkommen auf Kurzzüge verzichten und die Taktung erhöhen.

2. Zahl der Abonnements gezielt erhöhen:

Eine weitere Herausforderung für Verkehrsunternehmen ist die Erlössteigerung – besonders angesichts des wachsenden Kostendrucks. Mithilfe von Big Data Analytics lassen sich systemgestützt Verkaufsprognosen erstellen. Auf Basis historischer Verkaufszahlen – etwa Zahlen aus den entsprechenden Monaten des Vorjahres – und von Big-Data-Anwendungen können Verkehrsunternehmen das Kundenverhalten noch zielgenauer analysieren. Dieses Wissen ist für die jeweilige Vertriebsstrategie von öffentlichen Nahverkehrsunternehmen nützlich. Können Unternehmen doch mit dessen Hilfe das Produktangebot weiter optimieren, um die Erlöse zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu stärken. Beispielsweise sind Unternehmen so in der Lage, zur richtigen Zeit Kundenrückgewinnungsmaßnahmen in Form von Kampagnen zu starten, um die Zahl der Abonnements zu erhöhen. Außerdem dienen ihnen diese Informationen dazu, anhand der Abonnementzahlen die eigenen Fahrpläne zu verbessern und damit kundenorientierter zu agieren.

Datenanalysen aus dem Data Insight Lab für den ÖPNV

Wenn es um Big Data Analytics geht, arbeiten die Transport- und Logistikexperten von Lufthansa Industry Solutions mit dem hauseigenen Data Insight Lab zusammen. Die Data Scientists und Data Architects des Kompetenzzentrums können auf Basis von Use Cases die vorhandenen Daten zusammenführen, strukturieren und analysieren. Anhand dessen bewerten sie ihr Potenzial für das Unternehmen. Darüber hinaus unterstützen die Experten Unternehmen bei der anschließenden Umsetzung von Big-Data-Projekten auf ihrem Weg hin zu einem datengetriebenen Unternehmen 4.0.

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