Deutsche Bahn
Analyse und Verbesserungsvorschlag für die Deutsche Bahn App
Das Hauptziel dieses Projekts war es, die bestehende App der Deutschen Bahn zu analysieren und innovative Verbesserungsvorschläge zu implementieren. Der Fokus lag dabei auf der Nutzung von maschinellem Lernen, um die Nutzererfahrung zu optimieren.
Über Deutsche Bahn
Die Deutsche Bahn ist das größte Eisenbahnunternehmen in Deutschland und betreibt ein umfangreiches Netz von Personen- und Güterverkehr. Mit modernen Hochgeschwindigkeitszügen wie dem ICE verbindet sie Städte in ganz Europa. Nachhaltigkeit und Digitalisierung stehen im Fokus, um den Schienenverkehr effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten. Die Deutsche Bahn bietet zudem flexible Reiseoptionen und innovative Services, um den Komfort und die Zufriedenheit ihrer Fahrgäste kontinuierlich zu verbessern. Als Rückgrat der Mobilität in Deutschland trägt sie maßgeblich zur Vernetzung von Menschen und Regionen bei.
Persona
Die Persona repräsentiert den typischen Nutzer der Deutschen Bahn App und dient als zentrales Element in der Entwicklung benutzerzentrierter Lösungen. Durch die Definition einer Persona wird es möglich, die Bedürfnisse, Erwartungen und Verhaltensweisen der Zielgruppe besser zu verstehen und darauf aufbauend maßgeschneiderte Funktionen zu entwickeln. In diesem Projekt dient die Persona dazu, die Analyseergebnisse zu fokussieren und den Verbesserungsvorschlag zur App gezielt auf die tatsächlichen Anforderungen und Probleme der Nutzer auszurichten. So wird sichergestellt, dass die vorgeschlagenen Optimierungen den größtmöglichen Nutzen bieten und die Nutzererfahrung nachhaltig verbessern.
Customer Journey Map
Nachdem die Persona definiert wurde und ihre Bedürfnisse klar verstanden sind, lässt sich nun ein tieferer Einblick in das Nutzererlebnis gewinnen. Anhand der Customer Journey Map wird der gesamte Prozess der Interaktion des Nutzers mit der Deutschen Bahn App visualisiert. Diese Darstellung hilft, die Berührungspunkte und potenziellen Schmerzpunkte in jeder Phase der Nutzung zu identifizieren. Auf dieser Grundlage können gezielte Verbesserungen entwickelt werden, um das Gesamterlebnis nahtloser und zufriedenstellender zu gestalten.
User Story Map
Mit einem umfassenden Verständnis der Customer Journey können wir nun zur User Story Map übergehen. Diese Methode ermöglicht es, die einzelnen Nutzeraktionen detailliert zu erfassen und in einen logischen Kontext zu setzen. Die User Story Map stellt sicher, dass jede Funktion der App genau auf die Bedürfnisse der Nutzer abgestimmt ist und die Interaktionen klar strukturiert sind. So entsteht eine kohärente und zielgerichtete Weiterentwicklung der App, die sich an den tatsächlichen Anforderungen der Nutzer orientiert.
Feature
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse aus der Customer Journey und der User Story Map konnte ein zentrales Feature identifiziert werden, das das Nutzererlebnis deutlich verbessern würde. Die Vorhersage von Zugstörungen durch maschinelles Lernen stellt eine innovative Lösung dar, die den Reisenden proaktiv über mögliche Verspätungen informiert. Dieses Feature ermöglicht es, frühzeitig auf Störungen zu reagieren und Reisepläne entsprechend anzupassen, wodurch der Komfort und die Zuverlässigkeit der Bahnfahrten erheblich gesteigert werden.
MVP
Um das vorgeschlagene Feature schnell und effizient in die Praxis umzusetzen, bietet sich die Entwicklung eines Minimum Viable Products (MVP) an. Dieses MVP wird die grundlegenden Funktionen zur Vorhersage von Zugstörungen durch maschinelles Lernen umfassen und ermöglicht es, das Feature in einer frühen Phase zu testen. So können wertvolle Rückmeldungen der Nutzer eingeholt und das System schrittweise optimiert werden, bevor es vollständig integriert wird.
MVP Release Plan
Nachdem das Konzept für das MVP klar definiert ist, rückt der MVP Release Plan in den Fokus. Dieser Plan legt fest, wie und wann die grundlegenden Funktionen des Features veröffentlicht werden sollen, um möglichst früh Nutzerfeedback zu sammeln. Durch eine strategische und gestaffelte Einführung kann sichergestellt werden, dass das Feature in kontrollierten Schritten implementiert wird, um eventuelle Anpassungen schnell vornehmen zu können und einen reibungslosen Übergang in die Live-Umgebung zu gewährleisten.
Expected outcome
Mit dem MVP Release Plan in der Hand können wir nun die erwarteten Ergebnisse genauer betrachten. Die Expected Outcomes definieren die konkreten Ziele und den Nutzen, den wir von der Einführung des Features erwarten. Diese Ergebnisse bieten eine Grundlage für die Erfolgsmessung und helfen dabei, den Fortschritt zu bewerten und sicherzustellen, dass das Feature den beabsichtigten Mehrwert für die Nutzer liefert.
Metrics to Validate
Um die Expected Outcomes präzise zu bewerten, ist es wichtig, spezifische Metrics to Validate zu definieren. Diese Kennzahlen ermöglichen es, die Effektivität des neuen Features systematisch zu messen und zu überprüfen, ob die gesetzten Ziele erreicht werden. Durch die kontinuierliche Überwachung dieser Metriken können fundierte Entscheidungen getroffen werden, um das Feature weiter zu optimieren und sicherzustellen, dass es den gewünschten Nutzen für die Nutzer bringt.
