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約20%的參與者,

在客製化的獎勵誘因下,

改變出發時間

了解舊金山灣區捷運系統,如何利用人工智慧分析及行為分析引擎(INDUCE)平台,分析每個旅客的旅運特性,訂定客製化的獎勵機制,增加乘客的參與度,並降低投入的成本。

舊金山灣區捷運系統擁擠管理

運用旅運行為分析引擎及客製化獎勵機制改變通勤者出發時間

美國舊金山灣區捷運系統(Bay Area Rapid Transit, BART)是美國最忙碌的捷運系統之一,大量的尖峰時間通勤族旅客造成月台及車廂高度擁擠。在日益高漲的建設與營運成本的考量之下,管理當局思考如何透過需求管理手段,引導通勤旅客調整出發時間,以緩解車廂內的擁擠與車站內月台上因擁擠造成的安全上的顧慮。

BART於2016年執行第一期的旅運行為改變計畫(BART Perks 1),此計畫定義一個上午尖峰與下午尖峰的建議時段,旅客只要在建議時段搭乘,不管其起點或迄點為何,均可獲得獎勵。但是部分乘客原本就在建議時段出發,這些旅客不需做任何行為的改變即可獲得獎勵。此種作法易導致部分於尖峰時段搭乘的乘客,即使在非建議時段搭乘,但因出站時間落在建議時段,該乘客亦可獲得獎勵。第一期計畫雖移轉尖峰時段的旅運需求,但需投入成本的較高,使得該計畫無法永續推動。

為了降低成本並提高執行效率,BART委託美商美創透過旅運行為分析引擎,建置第二期的旅運需求管理計畫(BART Perks 2)。美商美創利用人工智慧分析及行為分析引擎(INDUCE)平台,根據每個旅客的旅運特性,訂定客製化的獎勵機制,增加乘客的參與度,並降低投入的成本。

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執行方法

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。

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。

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。

執行成效

BART Perks 2為一個實驗性質的計畫,總共招募1900位用戶參與,從2018年12月開始執行至2019年6月,其成效包含如下:

  • 為期六個月實驗結果發現有20%的參與者,在客製化的獎勵誘因下,願意改變出發時間。

  • 在上午尖峰及下午尖峰時間,相較於提早出發,通勤者較能接受延遲出發。

  • 超過60%的參與者表示,當他們遵循系統的建議,他們可獲得較佳的乘車體驗。

  • 在BART Perks 2改變一位通勤者的出發時間的成本僅需1美元就可獲得顯著的改善,而BART Perks 1則需要10美元,BART Perks 2藉由美商美創的旅運行為分析引擎改變一個旅次僅需要十分之一的成本。

  • 未來推廣到所有BART使用者,若要在尖峰時段降低5%的擁擠,透過美商美創的旅運行為分析引擎,一年僅需要1.9百萬美元。

  • 在鼓勵乘客於週末搭乘BART的實驗中,提供獎勵誘因於不同的週末及BART站點區間可增加約13%~169%的搭乘旅次數。

總整上述成效,此計畫驗證了美商美創行為分析引擎對高運量捷運系統分散尖峰時段擁擠的可行性,並且透過第一期計畫及第二期計畫的比較,證明美創的技術與方法可以更有效的達到引導旅運行為改變的效果。美商美創行為分析引擎是一個具有高度彈性的旅運行為管理平台,可根據客戶的需求設計客製化的活動或策略,並提供監看與分析平台。

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