Seminar T-Systems DIH – Motion Data: Besucher-, Retail- und Verkehrsanalysen

Das Seminar zeigt, wie anonymisierte Mobilfunksignaldaten in belastbare Besucher-, Retail-, Verkehrs- und Near-Realtime-POI-Analysen überführt werden. Fachliche Fragestellung, räumlicher und zeitlicher Zuschnitt, KPIs, Segmentierung, Datenschutz, Datenqualität, Interpretation und Entscheidungsnutzung stehen im Vordergrund.

Inhaltsübersicht

1. Einordnung und Zielsetzung
2. Lernziele
3. Zielgruppe und Voraussetzungen
4. Schrittweise Seminarinhalte
   1. Datenbasis und Datenschutz
   2. Analysefrage und Entscheidungsbezug
   3. Gebiete und Points of Interest
   4. Visitor Analytics
   5. Retail Analytics
   6. Origin-Destination-Matrix
   7. Verkehrs- und Mobilitätsplanung
   8. Near-Realtime-POI
   9. Datenqualität und Vergleichbarkeit
   10. Ergebnisdarstellung und Entscheidung
5. Praxisübungen
6. Arbeitsweise und Qualitätskontrollen

Lernziele

• Motion-Data-Produkte und geeignete Entscheidungsfragen unterscheiden
• Gebiete, Zeiträume, Vergleichsgruppen und KPIs fachlich korrekt festlegen
• Besucher-, Herkunfts-, Demografie- und Bewegungskennzahlen interpretieren
• Origin-Destination-Matrizen und POI-Analysen sinnvoll nutzen
• Datenschutz, Anonymisierung und Grenzen der Aussagekraft berücksichtigen

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Standortplanung, Retail, Immobilien, Tourismus, Stadt- und Verkehrsplanung, Marketing, Eventplanung, Data Analytics und öffentliche Verwaltung.

Voraussetzungen: Grundverständnis zu Kennzahlen und Datenanalyse. GIS- oder Statistikkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in einer aufeinander aufbauenden Reihenfolge erarbeitet. Jeder Schritt verbindet fachliche Einordnung, technische Details, Kontrollfragen und eine anwendungsbezogene Aufgabe.

Schritt 1: Datenbasis und Datenschutz

Anonymisierte Signalisierungsdaten werden von personenbezogenen Bewegungsprofilen abgegrenzt. Verarbeitung und Ausgabe erfolgen nur in aggregierter Form.

• Signalisierungsdaten
• Anonymisierung
• Aggregation
• Datenschutz
• Aussagegrenzen

Praxisaufgabe: Bewertung zulässiger und unzulässiger Fragestellungen.

Schritt 2: Analysefrage und Entscheidungsbezug

Die Fragestellung wird so formuliert, dass Ergebnis, räumlicher Bezug, Zeitraum und Vergleich klar sind.

• Entscheidung
• Zielgebiet
• Zeitraum
• Vergleich
• Kennzahl

Praxisaufgabe: Formulierung dreier präziser Analysefragen.

Schritt 3: Gebiete und Points of Interest

POIs, Einzugsgebiete, Innenstädte, Filialen, Veranstaltungen und Verkehrsbereiche werden räumlich sauber abgegrenzt.

• Geometrie
• Puffer und Einzugsgebiet
• Vergleichs-POI
• Überlappung
• Gebietsänderung

Praxisaufgabe: Entwurf eines Gebiets- und Vergleichskonzepts.

Schritt 4: Visitor Analytics

Besucherzahlen und Entwicklungen werden nach Zeit, Herkunft und ausgewählten Merkmalen betrachtet.

• Unique Visitors
• Zeitreihen
• Herkunft
• Alter und Geschlecht als aggregierte Merkmale
• Internationale Besucher

Praxisaufgabe: Interpretation einer beispielhaften Besucherzeitreihe.

Schritt 5: Retail Analytics

Frequenz, Einzugsgebiet, Zielgruppenstruktur, Wettbewerb und Trends werden für Standort- und Marketingentscheidungen kombiniert.

• Footfall
• Einzugsgebiet
• Kaufkraftbezug
• Wettbewerbsvergleich
• Trend

Praxisaufgabe: Entwicklung eines Retail-KPI-Sets.

Schritt 6: Origin-Destination-Matrix

Bewegungen werden zwischen Ursprungs- und Zielgebieten aggregiert. Aufenthalts- und Trip-Definitionen beeinflussen die Interpretation.

• Origin
• Destination
• Trip
• Zeitfenster
• Segmentierung

Praxisaufgabe: Lesen und Plausibilisieren einer kleinen ODM.

Schritt 7: Verkehrs- und Mobilitätsplanung

Nachfrage, Angebotslücken, Ridesharing-Gebiete und Veranstaltungsverkehre werden datenbasiert bewertet.

• Nachfragebild
• Tages- und Wochenprofile
• ÖPNV-Abgleich
• Servicegebiet
• Großveranstaltung

Praxisaufgabe: Entwurf einer Analyse für ein neues Mobilitätsangebot.

Schritt 8: Near-Realtime-POI

Zeitnahe POI-Kennzahlen eignen sich für aktuelle Besucher- und Verkehrslagen. Latenz und Stabilität werden berücksichtigt.

• Aktualität
• POI-Beobachtung
• Baseline
• Anomalie
• Operative Nutzung

Praxisaufgabe: Definition von Schwellenwerten für ein Ereignis.

Schritt 9: Datenqualität und Vergleichbarkeit

Netzabdeckung, Aggregation, Zeitfenster, Gebietsdefinition und externe Ereignisse beeinflussen Ergebnisse.

• Abdeckung
• Stichprobeneffekt
• Saisonalität
• Gebietsänderung
• Externe Faktoren

Praxisaufgabe: Erstellung einer Interpretationscheckliste.

Schritt 10: Ergebnisdarstellung und Entscheidung

Karten, Zeitreihen, Ranglisten und Kennzahlen werden so kombiniert, dass Annahmen und Unsicherheiten sichtbar bleiben.

• Visualisierung
• Baseline und Benchmark
• Unsicherheit
• Handlungsschwelle
• Dokumentation

Praxisaufgabe: Aufbau eines Management-Dashboards als Konzept.

Praxisübungen

• Analysebriefing für Besucher- oder Retail Analytics
• Origin-Destination-Auswertung für Verkehrs- oder Ridesharing-Planung
• KPI-, Qualitäts- und Interpretationskonzept für eine Entscheidungsvorlage

Arbeitsweise und Qualitätskontrollen

Vortrag, moderierte Analyse, Systemdemonstration, strukturierte Checklisten und praktische Übungen werden miteinander kombiniert. Konfigurationen und Konzepte werden jeweils gegen Vollständigkeit, Konsistenz, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Betriebsfähigkeit geprüft. Übungsfälle enthalten auch Fehlersituationen, damit Diagnose- und Entscheidungswege nicht nur im Idealzustand nachvollzogen werden.