此計畫可分為兩個階段，第一階段美商美創團隊蒐集舊金山灣區捷運系統供給與需求資訊，結合大型活動事件(球賽、演唱會、展覽)、天氣 (雨量、氣溫)、假日、學校寒暑假等特性，以機器學習建構站與站間的擁擠預測模式。

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第二階段運用美商美創的行為分析引擎(INDUCE)，根據各時段即時的擁擠預測結果及使用者特性，引導通勤者於上午及下午尖峰時段，改變(提早或延遲)出發時間。美創建立的人工智慧模型分析哪些通勤者對上午尖峰與下午尖峰有直接貢獻，並利用交通量指派的技術計算每個人需要調整的時間，從 20到40分不等，使得系統能夠往最佳化的方向改善。此外，美創的行為分析引擎(INDUCE)透過電子票證(Clipper Card)分析每個通勤者的旅運特性，據以計算可促使通勤者改變旅運行為之獎勵誘因，INDUCE把個人化的獎勵誘因透過手機應用程式傳遞給用戶，告知通勤者調整他們的出發時間，他們可以得到多少獎勵。當通勤者遵循系統建議，改變出發時間，兩個小時內可以根據Clipper Card進出站刷卡紀錄，由INDUCE驗證通勤者是否有遵循建議，如果通勤者遵循建議，系統會自動發放獎勵點數至用戶帳戶，用戶可於 手機應用程式內查看新增的獎勵點數。

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此外，美創的由INDUCE系統亦可應用於不同的運輸需求管理策略(如鼓勵搭乘BART去機場或週末搭乘BART)及問卷調查，用戶參與各項活動及填答問卷，均可獲得獎勵點數。獲得的獎勵點數，可於應用程式內依據點數兌換不同的禮物卡。下圖為BART Perks 2 手機應用程式服務體驗流程，用戶透過此手機應用程式，查看當前點數、建議的出發時間、手機應用程式內的推播問卷及點數兌換等。