Woher, wohin, wie lange – und das täglich

Was die intelligente Nutzung von Mobilfunkdaten bieten kann


Das, was das Berliner Unternehmen Motionlogic macht, ist Data Monetization in »Reinform«: die Erstellung eines Datenproduktes über die Aufbereitung von Rohdaten, dazu noch basierend auf einer Quelle, die zu Recht als »Big Data« zu bezeichnen ist.

Brian Merrill/Pixabay.com
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Es geht um Bewegung – und die Möglichkeit, das Wissen darum tagesaktuell, zeitgenau und datenschutzkonform zu erfassen und einzusetzen.

Wir haben schon in der Ausgabe 1/2016 der Zoom! über Motionlogic und die angebotenen Daten berichtet. Das Tochterunternehmen der Deutschen Telekom nutzt anonymisierte Signalisierungsdaten aus dem Mobilfunknetz und bereitet diese über statistische Auswertungen auf: flächendeckend für ganz Deutschland – und das täglich!

Ein Datenschatz, der in der weiteren Verarbeitung eine Fülle von Anwendungsmöglichkeiten erschließt. »Wir haben die Daten in den letzten drei Jahren erheblich weiterentwickelt«, greift Norbert Weber, Head of Sales & Business Development bei Motionlogic, den Faden auf. »Einerseits haben sich sowohl die Inputdaten verbessert als auch die Algorithmen, mit denen wir die Basisergebnisse aus den Daten errechnen. Zum anderen haben wir mit unseren Kunden daran weitergearbeitet, wie aus den Daten tatsächlich Anwendungsfälle generiert werden.« Denn letztendlich genügen die Daten allein nicht, sie müssen übersetzt und so eingesetzt werden, dass sie für die Kunden relevante Fragestellungen beantworten – erst dann greift die Monetarisierung der Daten.

Photo Mix/Pixabay.com
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Der zentrale Baustein der Erfassung von Bewegungsmustern: der Funkmast. Über anonymsierte Daten der Verweildauer und des Wechsels von einer in eine andere Funkzelle steht ein enormes Datenpotenzial zur Verfügung.

Doch warum sind Mobilfunkdaten eine so hervorragende Quelle für viele Fragestellungen? Betrachten wir dazu die Ausgangslage:

  • Jeder hat ein Smartphone, es ist zum festen Begleiter geworden und damit fast immer mit den Menschen unterwegs.
  • Ob ein Anruf, eine SMS, die Nutzung einer App – fast immer werden Signale erzeugt, die deutschlandweit von Funkzellen empfangen werden.
  • Diese Signale bieten in anonymisierter Form Daten über den Standort, die Verweildauer, zur Bewegung, PLZ der Übernachtung, Verkehrsmittel, Altersgruppe, Geschlecht und die PLZ des gemeldeten Wohnortes.

Tagestouristen erfassen

Daraus lassen sich räumliche Bewegungsmuster und die Verweildauer ableiten – und mit der richtigen Logik umfassend interpretieren. Ein Beispiel dazu: Mehrere Mobilfunkgeräte erzeugen an einem Sonntagmorgen in Essen Signale und werden dort auch am Abend wieder gesehen. Während des Tages halten sie sich jedoch mehrere Stunden im Römermuseum in Xanten auf. Bei einem solchen Bewegungsmuster ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass es sich um einen touristischen Besuch handelt.

Es geht also darum, die Auswertungslogik an jeweilige Fragestellungen anzupassen, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen. »Das Thema Touristik haben wir erst seit einem Jahr im Fokus, aber es entwickelt sich sehr gut«, ergänzt Norbert Weber. »Wir können recht genau erfassen, wo sich die Besucher aufhalten, welche Bewegungsströme und Verweildauer es gibt – und haben damit erstmals auch verlässliche Aussagen zur Tagestouristik.«

Bis in den »Mikrokosmos«

Die räumliche Basis zur Aggregation der Daten sind Quadranten, die in der kleinsten Auflösung bei 250 x 250 Meter beginnen und sich dann je nach Dichte der Mobilfunkmasten bis zu mehreren Kilometern Kantenlänge erstrecken können. Und es geht auch noch genauer: Tagtäglich liefert Motionlogic Daten an Betreiber von Einkaufszentren aus, die von den Kunden analysiert und ausgewertet werden, nicht zuletzt zur Analyse des Mitbewerbers. Wenn in diesen Gebäuden weitere, sehr kleine Mobilfunkzellen verbaut sind, können sogar noch genauere räumliche Auswertungen zum Verhalten der Besucher durchgeführt werden.

Mehrwert durch Dynamik

Motionlogic hat also erfolgreich Data Monetization betrieben, indem sie ein Datenprodukt generiert hat, das durch die intelligente Aufbereitung von Rohdaten einen spürbaren Mehrwert bietet. Von besonderer Bedeutung ist dabei die dynamische Komponente der Daten, die tagesaktuell stets neue Informationen liefert und auch die Möglichkeit einschließt, Analysen auf zurückliegenden Daten aufzusetzen.

Zur erfolgreichen Vermarktung ist es unverzichtbar, in Form von Use Cases konkrete Anwendungsmöglichkeiten zu schaffen, ein Schritt, bei dem sich die Zusammenarbeit mit Partnern anbietet. »Wir haben weder die Kapazitäten noch das Know-how, uns in alle Branchen einzudenken und die richtigen Anwendungsfälle zu erarbeiten«, schließt Norbert Weber. »Wir bevorzugen es, mit Dienstleistern zusammenzuarbeiten, die seit vielen Jahren am Markt unterwegs sind und genau wissen, wo die Anforderungen der Kunden liegen – und selbst kreativ sind und Ideen entwickeln, was mit unseren Daten alles möglich ist.«

Und dass Motionlogic bereits zahlreiche Projekte entwickelt hat, zeigen die folgenden Beispiele – die nicht nur die Einsatzmöglichkeiten der Mobilfunkdaten aufzeigen, sondern gerne auch Ihre Fantasie anregen sollen! •••

DDS berät Sie in Fragen rund um die Daten von Motionlogic.


Use Cases

IndiraFoto/Pixabay.com
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ÖPNV im ländlichen Raum

Der Kreis Wesel mit seinen 13 Gemeinden wollte den ÖPNV optimieren und attraktive Angebot platzieren. Da über die Auswertung von Mobilfunkdaten eine stundenweise Abbildung der Verkehrsflüsse möglich ist, konnte die Analyse der Verkehrsbewegungen zwischen den Gemeinden des ein- und ausbrechenden Umlandverkehrs zu einer Gegenüberstellung der Nachfrage und des ÖV-Angebots genutzt werden, das Potenzial für einen Bürgerbus und eine Schnellbuslinie wurde empirisch bewertet. Gegenüber klassischen Verkehrs­erhebungen führt der Einsatz der Mobilfunkdaten zu einer deutlichen Kostenersparnis.

Michele Caballero Siamitras Kassube/Pixabay.com
Michele Caballero Siamitras Kassube/Pixabay.com

Fernbus-Nutzung

Fernbus-Unternehmen wie Flixbus sind darauf angewiesen, die angebotenen Verbindungen anhand von Einzugsgebietsanalysen zu optimieren. Die Verteilung der Daten unterliegt dabei einer etwas anderen Logik: Während normalerweise die Woche von Montag bis Freitag betrachtet wird, sind hier vor allem die Tage Montag, Freitag und auch Samstag/Sonntag besonders interessant und müssen einzeln analysiert werden.

Chesky_W/iStockphoto.com
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Geschäftsplanung Ridesharing

Shuttle-Services und Ridesharing-Angebote können möglicherweise eine attraktive Ergänzung zum bestehenden ÖV-Angebot sein. Doch wo? Über die Lieferung von Daten zu Quell-Ziel-Beziehungen, die in die Software des Unternehmens door2door eingespielt wurden – stundenfein und nach Tagestypen gegliedert –, konnten die relevanten Gebiete für einen Rufbus-Service ermittelt werden, Strecken, die bisher kaum bedient werden und somit zu einer maximalen Akzeptanz bei der Bevölkerung führen.

WikiImages/Pixabay.com
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Großereignisse

Wenn Tausende Menschen bei Fußballspielen, Konzerten oder Volksfesten befördert werden müssen, so bringt das maximale Kapazitätsauslastungen mit sich. Über die Auswertung von Bewegungsdaten wird es möglich, die Verkehrsnachfrage und das ÖV-Angebot gegenüberzustellen und den Einsatz des ÖPNV besser zu planen oder auch neue Strecken zu planen.

Stephanie Albert/Pixabay.com
Stephanie Albert/Pixabay.com

Tagestouristen

Bisher können Tagestouristen kaum erhoben werden und sind somit für Städte und Wirtschaftsförderung kaum steuerbar. Die Erfassung über die Mobilfunkdaten eröffnet damit eine völlig neue Perspektive. Die FH Westküste zum Beispiel hat für Hamburg erstmals umfassende Auswertungen über die Tourismusentwicklung durchgeführt und die Anzahl und Herkunft der Tagestouristen in Hamburg erstmals empirisch ermittelt. So konnten für einzelne Stadtteile unterschiedliche Herkunftsgebiete ermittelt werden oder auch die Top-Viertel mit den höchsten Besucherzahlen.

deepblue4you/iStockphoto.com
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Fachmarktzentren

Üblicherweise in ländlichen oder Randgebieten größerer Städte gelegen, ist die Kenntnis des Einzugsgebiets von Fachmarktzentren für die Betreiber von hoher Bedeutung. Über die tägliche Analyse des Besucheraufkommens mit Aussagen wie Aufenthaltsdauer, Geschlecht, Alter und Herkunft können Marketingmaßnahmen gezielter gesteuert werden. Die Möglichkeit der Zuordnung von soziodemographischen Merkmalen unterstützt auch die Suche nach geeigneten Mietern und Ankermietern.

Jörg Möller/Pixabay.com
Jörg Möller/Pixabay.com

Fußgängerzonen

Wie entwickelt sich die Fußgängerzone einer Stadt? Schwindet die Attraktivität? Woher kommen die Besucher? Wie ist die Situation im Vergleich zu anderen Fußgängerzonen? Gerade im Hinblick auf städteplanerische Aspekte ist die Kenntnis über Entwicklungen im Bereich des Einzelhandels von hoher Bedeutung – und lässt sich mit den Mobilfunkdaten tagesaktuell beobachten.