Öffentlicher Verkehr wird zwar weltweit immer integrierter und komfortabler, aber er wird auch für alle Beteiligten immer wichtiger und komplizierter zu verwalten, wobei die Einnahmeaufteilung eine der größten Schwierigkeiten darstellt. Möchten Sie die folgenden Probleme beseitigen, um die Ticketeinnahmen effektiver aufzuteilen?
- Ungenauigkeit der Daten aufgrund von menschlichen Fehlern und Verzerrungen.
- Begrenztes Wissen über das Passagierverhalten.
- Erheblicher manueller Aufwand zur Erfassung und Analyse der Daten, der zeit- und kostenintensiv ist.
- Ineffizienter Datenaustausch.
Wenn die Antwort "ja" lautet, lassen Sie uns das anhand eines Beispiels erklären, das wir kürzlich in Deutschland erlebt haben: das 9-Euro-Ticket.
Die deutsche Bundesregierung hat als Reaktion auf die steigenden Konsumgüter- und Benzinpreise ein 9-Euro-Ticket für den ÖPNV eingeführt.. Anyone could purchase a monthly ticket for summer 2022 for only 9 Euros. Moreover, the 9-Euro-Ticket was valid throughout Germany for public transportation except for Intercity and Intercity Express trains.
Aufgrund des Umfangs der Umsetzung und der teilnehmenden Seiten war dies ein noch nie da gewesenes Experiment für das deutsche Verkehrssystem. Logischerweise war eine der kommenden Herausforderungen die Aufteilung der Einnahmen aus den Fahrkarten zwischen allen öffentlichen Verkehrsbetrieben, die diese Fahrkarte akzeptierten. Genaue Kosten- und Einnahmenschätzungen sind zu den größten Problemen im Zusammenhang mit der Aufteilung der Einnahmen aufgrund von Schwankungen bei den Fahrgastzahlen, Änderungen bei den Betriebskosten und anderen Faktoren zu zählen, insbesondere wenn mehrere öffentliche Verkehrsbetriebe beteiligt sind.
Neben der Deutschen Bahn als bundesweitem Betreiber von Regional- und Nahverkehrszügen gibt es in Deutschland mehr als 60 lokale ÖPNV-Unternehmen, die in 16 Bundesländern tätig sind. Es ist daher eine große Herausforderung, den Gewinnanteil für jeden Verkehrsbetrieb zu berechnen. Außerdem ist Deutschland nach Frankreich das zweitgrößte europäische Land in Bezug auf das Fahrgastaufkommen und hat einen Jahresumsatz von etwa 10 Milliarden Euro.Daher kann eine kleine Fehlkalkulation des Passagieraufkommens für einige Unternehmen zu erheblichen Verlusten führen.
Aus Sicht der Nachfrage ist das 9-Euro-Ticket ein Erfolg. Allerdings hat die deutsche Regierung fast ein Jahr gebraucht, um den Nachfolger, das 49-Euro-Ticket.Der Grund liegt teilweise darin, dass das Land die Praxis der Einnahmeaufteilung noch nie in einem solchen Ausmaß angewandt hat.*
* 52 Millionen Fahrgäste kauften das 9-Euro-Ticket.Im Gegensatz hat die BahnCard100, ein Ticket, mit dem Sie ein Jahr lang alle öffentlichen Verkehrsmittel in Deutschland kostenlos nutzen können, im Jahr 2021 36 Tausend Abonnenten .
Ein unklares und unzuverlässiges Berechnungssystem kann zu Konflikten über die Verteilung der Einnahmen führen. Besonders in Fällen, in denen eine Agentur erfolgreicher oder profitabler ist als andere.
Die gemeinsame Nutzung von Daten und die Berichterstattung sind eine zusätzliche Herausforderung, wenn die Unternehmen verschiedene Datensysteme oder Berichtsmethoden verwenden. Dies erschwert eine korrekte Schätzung der von den einzelnen Verkehrsbetrieben erzielten Einnahmen und kann eine faire und gerechte Einigung über die Einnahmenaufteilung erschweren.
Traditionelle Methoden der Datenerfassung im ÖPNV, wie z.B. Erhebungen oder Fahrscheinauskünfte, sind nicht nur bei der Bewältigung der Herausforderungen der Einnahmeaufteilung zurückhaltend, sondern verkomplizieren auch ein ohnehin schon schwieriges System.
Die präzisen Verkehrsdaten von MOTIONTAG können eine entscheidende Rolle bei der Lösung der mit dem Einnahmenaufteilung verbundenen Probleme spielen. Unsere Technologie beseitigt nicht nur die oben erwähnten Verzerrungen und Fehler, die mit traditionellen Methoden der Verkehrsforschung verbunden sind, sondern kann auch:
- Eine faire und gerechte Aufteilung der Einnahmen auf der Grundlage präziser Fahrgastkilometerdaten gewährleisten.
- Die Integration der von mehreren Verkehrsbetrieben angebotenen Dienstleistungen verbessern. Mit diesen Daten lassen sich Bereiche identifizieren, in denen sich Dienste überschneiden, und die Planung und Streckenführung der Dienste koordinieren, um den Nutzern den bestmöglichen Service zu bieten.
- Zur Entwicklung standardisierter Datensysteme und Berichterstattungsmethoden verwendet werden, was dazu beitragen kann, Streitigkeiten über die Qualität und Genauigkeit der Daten zu vermeiden. Dadurch werden die Daten konsistent und transparent ausgetauscht und gemeldet, was das Vertrauen zwischen den verschiedenen öffentlichen Verkehrsbetrieben stärkt.
- Zur Überwachung und Bewertung der Leistung des öffentlichen Nahverkehrssystems verwendet werden, was dazu beitragen kann, Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Aufteilung der Einnahmen im Laufe der Zeit fair und gerecht bleibt. Diese Daten können auch verwendet werden, um die Leistung der einzelnen Agenturen zu verfolgen und Bereiche zu identifizieren, in denen sie verbessert werden können.
Die Bereitstellung genauer und detaillierter Informationen über die von den einzelnen Unternehmen auf öffentlichen Verkehrslinien erzielten Einnahmen kann dazu beitragen, dass die Einnahmenaufteilung fair und gerecht ist und mit den Zielen und Prioritäten aller beteiligten Parteien übereinstimmt.
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Die Technologie von MOTIONTAG ist eines der interessantesten neuen Tools für Mobilitätsumfragen.ey Neue, digitale Erhebungsmethoden vereinfachen die Datenerhebung und erleichtern den Zugang für junge, technologieorientierte Zielgruppen.
Die Technologie von MOTIONTAG überzeugt durch einen ausgeklügelten Datenschutz- und Sicherheitsansatz, hohe Präzision und schnelle Datenverfügbarkeit. Die Integration dieser Technologie in unsere Marktforschungs-App gab uns die Möglichkeit, bessere Daten über längere Zeiträume auf eine wirtschaftlichere und kundenfreundlichere Weise zu sammeln.
– Robert Follmer – Bereichsleiter Mobilitäts- und Regionalforschung bei Infas.
MOTIONTAG generiert detaillierte Real-Time-Daten darüber, wie Individuen reisen - unabhängig von der Art des Transportmittels. Die Daten werden über Apps gesammelt, bei denen unsere Technologie im Hintergrund läuft und für die Endnutzer völlig transparent ist, da sie das Tracking akzeptieren (Opt-in). Indem wir diese Daten anonymisieren, bieten wir aggregierte Mobilitätseinblicke in den Reisebedarf. Unsere Technologie ist bereits eine Grundlage für die Erhebung von Mobilitätsdaten für GfK, BVG, Deutsche Bahn, Swisscom, Infas und ETH Zürich.
