Als Smart-Car-Mehrwertdienstleister hat die PAJ UG smarte Ortungsgeräte („GPS-Tracker“) entwickelt. Nachdem wir eine erste Phase der Erhebung von Mobilitätsdaten mit einem selbst entwickelten Prototypen abgeschlossen und bereits einige Daten des Fahrzeugs erhalten haben, setzten wir im Rahmen der Zusammenarbeit mit PAJ auf den Einsatz ihrer kompakten GPS-Geräte, welche an der OBD2-Buchse des Fahrzeugs angeschlossen werden. Die Zusammenarbeit zielte auf die Exploration weiterer nutzerzentrierter Geschäftsmodelle von PAJ und deren GPS-Geräten und damit verbundenen Dienstleistungen ab, welche über einen Lean-Ansatz durch uns in enger Kooperation mit potenziellen Nutzern analysiert und vor allem im Hinblick auf geeignete nutzerfreundliche Visualisierungsmöglichkeiten evaluiert wurden. Darüber hinaus konnten wir auf einen Pool an Carsharing- und Smart Car-Interessierten Teilnehmern zurückgreifen, welche uns im Sinne des Living Lab Ansatzes sowohl als Testhaushalte als auch als Interviewteilnehmer zur Verfügung standen. Im Laufe des Projekts wurden somit die Bedarfe der Nutzer erhoben und bedarfsgerechte Visualisierungstools mit dem Framework OpenDash entwickelt.
Die Zusammenarbeit verlief sehr erfolgreich und beide Seiten profitierten durch tiefgehende Erkenntnisse aus dem Projekt über die verschiedenen Nutzungspraktiken und Anforderungen der Testhaushalte. So gelang es uns im Rahmen der Entwicklung eines Prototyps zur Visualisierung der Daten für PAJ, die kritischen Seiten dieser Mehrwerte zu identifizieren und in die Entwicklung einfließen zu lassen. Jakob Lindner, Geschäftsführer von PAJ, fasst das gemeinsame Projekt wie folgt zusammen: „Es war eine sehr erfolgreiche Zusammenarbeit. Zusammen mit dem Kompetenzzentrum Usability konnten wir unsere Ideen sehr nah am Nutzer testen und deren Bedürfnisse proaktiv in unseren stetigen Verbesserungsprozess integrieren. Es wurden zahlreiche interessante Aspekte zur Ergänzung unseres Produkt- und Dienstleistungsportfolios eingebracht, die wir nachfolgend durchdenken werden.“
Anhand der GPS-Informationen konnten beispielsweise persönliche Bewegungsmuster, regelmäßig besuchte Orte und die jeweilige Aufenthaltsdauer extrahiert werden. Dies soll exemplarisch anhand der Abbildung (siehe oben rechts in der Galerie) verdeutlicht werden, die ein solches Bewegungsprofil aufzeigt. Es lassen sich eindeutig drei wesentliche Bereiche erkennen, die bei näherer Betrachtung Schlüsse hinsichtlich des Wohnortes, der Arbeitsstätte und Orten von Hobbies und Freunden in Verbindung mit der jeweiligen Parkdauer erlauben. Aus Gründen des Datenschutzes und der Anonymisierung hier willkürlich verschoben und nur überblicksartig dargestellt.
Mit Hilfe der ermittelten Daten ließen sich unter anderem Mehrwertdienste wie Wegetagebücher, Bewegungsrouten und Prognosen zu Fahrt- und Standzeiten umsetzen und gemeinsam mit den Nutzern weiterentwickeln. Das Projekt mit der PAJ UG war ein gutes Beispiel für eine gelungene Nutzerforschung in Sinne eines Living Lab Ansatzes und hat erneut bewiesen, wie wichtig die Einbindung der Nutzer in den Entwicklungsprozess ist.
17.12.18
