Zurück Vor

Detailergebnis zu DOK-Nr. 72787

Analyse von Transaktionsdaten im Online-Ticketing mit Data-Mining-Methoden

Autoren	J.F. Ehmke M. Pfannenschmidt F. Schreier
Sachgebiete	0.3 Tagungen, Ausstellungen 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 5.3.4 Öffentlicher Personennahverkehr

Nahverkehrs-Tage 2017: Digital und Disruptiv - Neue Daten und Methoden für einen kundengerechten ÖPNV. Kassel: Kassel University Press, 2017 (Schriftenreihe Verkehr H. 28) S. 45-63, 9 B, 15 Q

Der Beitrag untersucht und demonstriert den Einsatz von in der Wirtschaftsinformatik etablierten Verfahren der Massendatenaufbereitung zur Analyse von automatisiert erhobenen Stamm- und Transaktionsdaten im Online-Ticketing. Grundlage für die Datenanalyse ist ein Datensatz, der Stamm- und Transaktionsdaten aus Verkäufen der BVG-Smartphone-Applikation von Anfang 2014 bis Mitte 2016 enthält. Mit diesem Datensatz werden verschiedene marketingrelevante Fragestellungen beantwortet, die auf ein besseres Verständnis der bisher weitestgehend anonymen Bartarif-Kunden im ÖPNV abzielen. Zunächst werden die Ergebnisse einer deskriptiven und explorativen Datenanalyse der Transaktions- und Stammdaten aus der BVG-Smartphone-Applikation vorgestellt. Im Kern des Beitrags steht dann die Fragestellung, ob auf Grundlage von historischen Transaktionsdaten das zukünftige Kaufverhalten von ÖPNV-Kunden prognostiziert werden kann. Die Auswertung des Datensatzes erfolgt auf Basis von Data-Mining-Methoden, insbesondere klassifizierender Verfahren. Neben einer Einführung in die verwendeten Data-Mining-Methoden und der Vorstellung der Analyseergebnisse wird darüber hinaus ein Ansatz geliefert, wie diese Ergebnisse in der unternehmerischen Praxis Anwendung finden können.