Identifikation relevanter Informationsquellen zum Tracking der Kundenbedürfnisse

Die Kundenkommunikation spielt für jedes Unternehmen eine bedeutende Rolle in der Optimierung und Erweiterung des Serviceangebots. Gleichzeitig stellt die kurzfristige Reaktion auf Kundenmeinungen und Probleme in einem dynamischen Bereich, wie dem öffentlichen Personennahverkehr eine besondere Herausforderung dar.

Ziel des Projektes war die Bereitstellung und probeweise Verstetigung eines methodischen Rahmenwerks, das Entscheidungsträger*innen dabei unterstützen soll, Lösungen und Optimierungen im öffentlichen Nahverkehr zu implementieren. In diesem Kontext dient das Kundenfeedback nicht nur als Instrument zur Fehlerkorrektur, sondern vielmehr als eine Quelle strategisch wertvoller Informationen.

Das kurzfristige Monitoring ermöglicht es, schnell auf akute Problemstellungen zu reagieren oder spezifische Fragen und Anliegen zu klären. Gleichzeitig dient die langfristige Verfolgung aggregierter Kundenstimmen dazu, aufkommende Trends und Präferenzen zu erkennen und diese zur Gestaltung des Serviceangebots nutzbar zu machen.

Erfassung und Aggregation der Stimmungslage von Fahrgästen zur Reaktion auf aktuelle Trends und Herausforderungen

Grundsätzlich wurden dabei folgende Fragestellungen im Kontext des ÖPNV untersucht:

  • Welche Erwartungen äußern die Menschen?
  • Welche Probleme sprechen die Menschen an?
  • Welche Themen sehen die Menschen positiv oder negativ?
  • Wovor haben die Menschen Angst?
  • Welche Fragen haben die Menschen?

Folgende Ziele werden im Rahmen des Projekts verfolgt:

  • Erfassung von Online-Diskussionen und Meinungen
  • KI-gestützte Klassifikation gesammelter Meldungen
  • Automatisierung der Berichterstellung zum Kundenfeedback
  • Aggregation unterschiedlicher Datenquellen in einem Bericht

Die Visualisierung der Projektergebnisse findet in Microsoft Power BI - einer leistungsstarken Business-Intelligence-Plattform - statt. Durch die interaktive und anschauliche Lösung können komplexe Daten auf eine einfache und verständliche Weise aggregiert und abgebildet werden. Gleichzeitig ist die Darstellungsgranularität variabel, sodass eine Detailansicht akuter Probleme und Fragestellungen sichtbar wird.

Insbesondere das auf Basis manuell kategorisierter Daten trainierte Klassifikationsmodell konnte Abhilfe für einen schnellen und anschaulichen Überblick zu aktuellen Kundenstimmen schaffen.

Einen weiteren Mehrwert stellt die Auswertung der Kundenanliegen in Verbindung mit georeferenzierten Daten dar. Auf diese Weise wird die geografische Verortung von bestehenden oder aufkommenden Herausforderungen erleichtert.

Industire-Anwendung: VAG

Die VAG Verkehrs-Aktiengesellschaft stellt das ÖPNV-Angebot für die Region Nürnberg zur Verfügung. Das Angebot umfasst knapp 400 Busse, Straßen- sowie U-Bahnen und wird stetig weiterentwickelt.

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