Wie YouGov die Mobilitätsforschung mit der Tracking-Technologie von motiontag transformiert

Angesichts der wachsenden Bedeutung des Klimawandels und der Notwendigkeit, urbane und ländliche Mobilitätsstrategien anzupassen, benötigen Verkehrsplaner und politische Entscheidungsträger verlässliche, umfassende Daten. Herkömmliche Datenerhebungsmethoden wie Umfragen und Tagebücher stoßen jedoch an ihre Grenzen: Sie basieren stark auf subjektiven Angaben und erfassen die Komplexität multimodaler Verhaltensweisen nur unzureichend.

Für Organisationen wie YouGov, die wichtige Einblicke für zentrale Akteure im Verkehrswesen liefern, ist der Zugang zu präzisen, kontinuierlichen Daten entscheidend geworden, um zu verstehen, wie sich Menschen fortbewegen und Verkehrssysteme nutzen.

Durch den Einsatz der Spitzentechnologie von Motiontag hat YouGov die Art und Weise, wie Mobilitätsdaten erfasst, analysiert und angewendet werden, neu definiert – insbesondere in komplexen Bereichen des öffentlichen Verkehrsnetzes.

Jahrzehntelang stützte sich die Mobilitätsforschung auf manuelle Methoden. Umfragen und Reisetagebücher waren Branchenstandards, bei denen die Teilnehmenden ihr Reiseverhalten selbst protokollierten. Obwohl diese Methoden wertvolle Erkenntnisse lieferten, weisen sie inhärente Schwächen auf:

• Subjektivität und Erinnerungsverzerrungen: Teilnehmende haben oft Schwierigkeiten, ihre Reisemuster exakt zu erinnern, was zu unvollständigen oder ungenauen Daten führt.

• Begrenzter Umfang: Traditionelle Studien konzentrieren sich meist auf spezifische Zeiträume, Regionen oder Verkehrsmodi, was ein unvollständiges Bild der Mobilitätstrends zeichnet.

• Ressourcenintensiv: Die manuelle Erhebung und Analyse von Daten erfordert erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand, was groß angelegte oder kontinuierliche Studien erschwert.

Motiontag bot YouGov eine umfassende Lösung für diese Herausforderungen. Durch die Integration der Motiontag Smartphone-Tracking-Technologie in seine MOVE-App konnte YouGov:

• Ganze Wegeketten verfolgen: Start-Ziel-Wege einschließlich aller genutzten Verkehrsmodi erfassen.

• Verkehrsmittel automatisch erkennen: Verschiedene Verkehrsarten wie Auto, Bus, Bahn, Fahrrad und Fußwege mit hoher Genauigkeit identifizieren.

• Datenschutzkonformität gewährleisten: Daten sicher und ethisch korrekt nach strengsten Datenschutzstandards erheben.

Diese Fähigkeiten ermöglichten es YouGov, die granularen Daten zu sammeln, die zur Analyse von Mobilitätsmustern und zur Bewertung von ÖPNV-Initiativen erforderlich sind.

1. Multimodale Einblicke im großen Maßstab YouGov erfasste die volle Komplexität von Wegeketten, einschließlich Fahrten mit mehreren Verkehrsmitteln. Diese Fähigkeit lieferte eine detaillierte Ansicht darüber, wie sich Menschen in städtischen und ländlichen Gebieten bewegen, und half dabei, Mobilitätsstrategien auf unterschiedliche regionale Bedürfnisse zuzuschneiden.

2. Echtzeitdaten für handlungsrelevante Einblicke Die MOVE-App verfolgte kontinuierlich das Reiseverhalten der Teilnehmenden und generierte monatlich Millionen von Datenpunkten. Diese Echtzeitdaten ermöglichten es YouGov:

• Reisetrends im Zeitverlauf zu überwachen.

• Die langfristigen Auswirkungen von Mobilitätsinitiativen zu bewerten.

• Politischen Entscheidungsträgern und Verkehrsanbietern zeitnahe Einblicke zu liefern.

3. Verbessertes Teilnehmer-Engagement Die benutzerfreundliche Oberfläche der MOVE-App ermöglichte es den Teilnehmenden, falsch identifizierte Verkehrsmittel wie Taxis oder E-Scooter zu korrigieren. Diese Funktion verbesserte die Datengenauigkeit und stellte sicher, dass die Erkenntnisse das reale Verhalten widerspiegeln.

4. Skalierbare Lösungen für nationale Studien Mit der Unterstützung von Motiontag skalierte YouGov seine Forschung auf 8.000 Teilnehmende, die 68,6 Millionen Menschen in Deutschland repräsentieren. Dieses Maß an Skalierbarkeit ermöglichte robuste Analysen, die repräsentativ und handlungsorientiert waren.

Die Zusammenarbeit zwischen YouGov und Motiontag offenbarte mehrere Schlüsselerkenntnisse über das Deutschland-Ticket:

• Gesteigerte ÖPNV-Nutzung: Ticketinhaber nutzten den öffentlichen Nahverkehr für 30 % ihrer Fahrten, verglichen mit nur 12 % in der Allgemeinbevölkerung.

• Reduzierte Pkw-Abhängigkeit: Die Daten zeigten einen merklichen Rückgang der privaten Pkw-Nutzung unter den Ticketinhabern, was das Ziel des Tickets zur Förderung nachhaltiger Mobilität unterstützt.

• Multimodale Reisemuster: Die MOVE-App zeigte, wie Ticketnutzer verschiedene Verkehrsmodi wie Züge und Busse kombinierten, um ihre Wege zurückzulegen.

Diese Erkenntnisse lieferten der Deutschen Bahn und anderen Stakeholdern die Evidenz, um die Deutschland-Ticket-Initiative zu verfeinern und auszubauen und ihren langfristigen Erfolg zu sichern.

Eine unserer Kernkompetenzen ist die Fähigkeit, multimodale Wegeketten zu erfassen. Traditionelle Methoden haben oft Schwierigkeiten, Wege zu verfolgen, die mehrere Verkehrsmodi umfassen – etwa eine Reise, die mit dem Fahrrad beginnt, in einen Zug übergeht und mit einem kurzen Fußweg endet. Unsere Technologie identifiziert jeden Modus und verknüpft sie zu einer kohärenten Wegekette, die eine umfassende Sicht auf die Bewegung von Tür zu Tür bietet.

Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für das Verständnis von:

• Urbanen Mobilitätstrends: In Metropolregionen, wo ÖPNV, Fahrräder und Fußwege oft dominieren, können multimodale Einblicke Investitionen in die Infrastruktur und politische Entscheidungen leiten.

• Ländlichen Mobilitätsherausforderungen: In weniger dicht besiedelten Regionen, wo private Pkws vorherrschen, können Daten Strategien zur Verbesserung der Zugänglichkeit und Attraktivität des öffentlichen Verkehrs unterstützen.

• Lösungen für die erste und letzte Meile: Das Verständnis, wie Menschen zu wichtigen Verkehrsknotenpunkten gelangen, ist entscheidend für die Optimierung von Diensten wie Bike-Sharing, E-Scootern und On-Demand-Shuttles.