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Veröffentlichen Sie einen JobIn der heutigen hypervernetzten Welt sind unsere Smartphones zu unzertrennlichen Begleitern geworden, die ständig Daten über unseren Aufenthaltsort und unsere Bewegungen sammeln und übermitteln. Diese Fülle an Informationen, die oft als mobile Verkehrsdaten bezeichnet werden, enthält eine Fülle von Erkenntnissen über das menschliche Verhalten in Städten und bietet eine einzigartige Perspektive auf städtische Dynamiken und Bewegungsmuster.
Mobile Fußgängerverkehrsdaten, die von Mobilfunknetzbetreibern gesammelt werden, bieten einen detaillierten Überblick über die Bevölkerungsverteilung und Bewegungsmuster der Stadt. Durch die Analyse von Daten zum Standort und den Bewegungen mobiler Geräte können wir den Personenfluss durch verschiedene Stadtgebiete verfolgen und Einblicke in Pendlermuster, Einkaufsgewohnheiten und sogar kulturelle Vorlieben gewinnen.
Im Rahmen eines Data-Science-Projekts mit Oppizi haben wir das Potenzial von Daten zum Fußgängerverkehr für Offline-Marketing untersucht. Wenn Sie die besten Standorte zum Verteilen von Flyern ermitteln möchten, ist es im Wesentlichen wichtig, nicht nur zu wissen, wo sich die Leute aufhalten, sondern auch, ob sie zu Fuß, mit dem Auto oder mit dem Fahrrad unterwegs sind.
Natural language processing
Wir haben festgestellt, dass wir mit Daten zum Fußgängerverkehr Orte in einer Stadt finden können, an denen die Leute zu Fuß unterwegs sind. Für meine Heimatstadt London war das eine echte Offenbarung. Wir alle kennen Konturkarten, die die Form einer Landschaft zeigen. Für eine Stadtlandschaft gibt es eine andere Art von Kontur: die Bewegungsgeschwindigkeit. Wenn ein iPhone von einem Mast entdeckt wird, der sich mit 1 m/2 nach Westen bewegt, und ein Android sich mit 10 m/s nach Norden bewegt, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass es sich bei dem iPhone um einen Fußgänger und bei dem Android um ein Fahrzeug irgendeiner Art handelt. Wenn Sie im Offline-Marketing tätig sind und Fußgänger finden möchten, sind mobile Verkehrsdaten der richtige Weg.
Wir haben unsere Arbeit zur KI für Offline-Marketing mit Oppizi auf der B2B Marketing Expo im Excel London im November 2023 vorgestellt.
Daten zum Fußgängerverkehr sind ein Paradebeispiel für Big Data . Selbst die Daten zum Fußgängerverkehr einer Stadt oder eines Landes können mehrere Terabyte groß sein, was eine ganz eigene Herausforderung darstellt: Sie können Daten zum Fußgängerverkehr nicht auf einem Laptop analysieren, sondern benötigen Datenanalysetools wie Athena, Spark oder BigQuery. Natürlich können Sie die Daten verarbeiten, um zusammenfassende Werte zu erhalten, z. B. den gesamten Verkehr in einem Bereich von 1 km x 1 km für einen bestimmten Tag, und das ist viel einfacher zu handhaben.
Eine der bekanntesten Anwendungen mobiler Verkehrsdaten ist ihre Fähigkeit, Erkenntnisse über Pendlermuster zu gewinnen. Durch die Analyse der Bewegungen mobiler Geräte während der Stoßzeiten können wir die am stärksten befahrenen Routen identifizieren, Staus vorhersagen und die Fahrpläne des öffentlichen Nahverkehrs optimieren.
Diese Informationen sind für Stadtplaner und Verkehrsbehörden von unschätzbarem Wert, da sie ihnen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Effizienz und Zugänglichkeit städtischer Verkehrssysteme verbessern.
In London wird derzeit über verkehrsberuhigte Zonen (Low Traffic Neighbourhoods, LTNs) debattiert. Die Londoner sind sich nicht einig, ob die Sperrung einer Straße für den Durchgangsverkehr den Verkehr an anderer Stelle erhöht. Die Daten zum Fußgänger- und Fahrzeugverkehr könnten verwendet werden, um zu ermitteln, in welchen Bereichen der Stadt die Menschen eher zu Fuß gehen, mit dem Auto fahren oder Rad fahren, und um LTN-Experimente in Echtzeit durchzuführen.
Mobile Verkehrsdaten können auch verwendet werden, um Bereiche mit hohem Fußgängeraufkommen und Aktivität innerhalb der Stadt zu identifizieren. Diese Informationen sind für Unternehmen und Einzelhändler von entscheidender Bedeutung, die ihre Standortstrategien optimieren und potenzielle Kunden ansprechen möchten. Durch die Identifizierung von Bereichen mit einer hohen Konzentration mobiler Geräte können Unternehmen fundierte Entscheidungen über die Platzierung von Filialen, Marketingkampagnen und Werbeaktivitäten treffen.
An diesen Anwendungsfall haben Sie vielleicht noch nicht gedacht… aber einige Hedgefonds nutzen sogar Kundenfrequenzdaten, um die Aussichten eines Unternehmens besser einschätzen zu können. Wenn die Kundenfrequenz eines bestimmten Unternehmens sinkt, sehen Sie dies im Wesentlichen in den mobilen Daten, bevor es in einem Quartalsbericht veröffentlicht wird.
Neben der Optimierung von Transport- und Geschäftsstrategien können mobile Verkehrsdaten auch bei der Stadtplanung und -entwicklung eine wichtige Rolle spielen. Durch die Analyse von Daten zur Bevölkerungsdichte und zu Bewegungsmustern können Stadtplaner Gebiete mit unterversorgter Bevölkerung, potenziellen Verkehrsstaus und Bedürfnissen der Gemeinschaft identifizieren. Diese Informationen können zur Entscheidungsfindung über die Entwicklung der Infrastruktur, die Platzierung öffentlicher Einrichtungen und Programme zur Öffentlichkeitsarbeit verwendet werden.
Einführung in das KI-Modell zur Dienstplanvorhersage, das wir für das Offline-Marketingunternehmen Oppizi entwickelt haben.
Im Falle von Notfällen oder Naturkatastrophen können mobile Verkehrsdaten auch zur Unterstützung der öffentlichen Sicherheit genutzt werden. Durch die Verfolgung der Bewegung mobiler Geräte können Rettungskräfte Evakuierungsgebiete identifizieren, Echtzeit-Updates zur Verkehrslage bereitstellen und Ressourcen effizient zuweisen. Diese Informationen können dazu beitragen, Opferzahlen zu minimieren und die Sicherheit der Öffentlichkeit zu gewährleisten.
Daten über die Kundenfrequenz können uns helfen, das Kundenverhalten in Geschäften zu verstehen. Auch in der Finanzwelt können diese Daten ein wirkungsvolles Instrument sein. Investoren und Kreditgeber können Daten über die Kundenfrequenz verwenden, um die Gesundheit eines Unternehmens zu beurteilen. Eine Zunahme der Kundenfrequenz in einem Geschäft kann auf starke Umsätze und Wachstumspotenzial hindeuten, während ein Rückgang auf ein schwächelndes Unternehmen hindeuten kann. Diese Informationen können verwendet werden, um Entscheidungen über die Kreditvergabe oder Investitionen in die Aktien eines Unternehmens zu treffen. Einige Hedgefonds und Fintech-Unternehmen verwenden Daten über die Kundenfrequenz als automatisierten Teil ihrer Finanzmodelle.
Daten zum Fußgängerverkehr sind auch für Immobilienentscheidungen wertvoll. Bei der Bewertung eines potenziellen Standorts für ein neues Geschäft oder eine neue Filiale können Kreditgeber und Unternehmen die Fußgängerverkehrsmuster in der Gegend analysieren. Diese Daten können dabei helfen, den potenziellen Kundenstrom vorherzusagen und Entscheidungen über Mietpreise und die Rentabilität eines Standorts zu treffen.
Da sich die Mobiltechnologie ständig weiterentwickelt, erweitern sich die potenziellen Einsatzmöglichkeiten der mobilen Verkehrsdatenanalyse exponentiell. Mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können wir noch ausgefeiltere Einblicke in die städtische Dynamik erwarten, die es Städten ermöglichen, intelligenter, effizienter und reaktionsfähiger auf die Bedürfnisse ihrer Bewohner zu werden.
Die Fähigkeit, den Puls der Stadt durch mobile Verkehrsdaten zu entschlüsseln, stellt einen Paradigmenwechsel in unserem Verständnis des städtischen Lebens dar. Indem wir diese wertvolle Ressource nutzen, können wir fundierte Entscheidungen treffen, die die Lebensqualität, Nachhaltigkeit und allgemeine Lebensqualität in unseren Städten verbessern und sie zu lebendigen und dynamischen Räumen für zukünftige Generationen machen.
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