Erfahren Sie, wie die Analyse von Pendeldaten Unternehmen hilft, Mobilitätskosten zu senken und die Zufriedenheit der Mitarbeitenden zu steigern.
Eine Pendeldatenanalyse hilft Unternehmen, Mobilitätskosten zu senken, CO₂-Emissionen zu reduzieren und die Zufriedenheit der Mitarbeitenden zu steigern. Dieser Leitfaden zeigt, wie Ihr systematisch vorgehen könnt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Tools wie triply bieten Unterstützung bei der Datenerfassung, Analyse und Visualisierung der Daten. Starten Sie jetzt, um Ihre Mobilitätsstrategie zu optimieren!
Pendeldaten sollten strukturiert gesammelt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Viele Unternehmen setzen auf moderne Tools, um Mobilitätsdaten effizient zu erfassen. Die Plattform von triply bietet dabei präzise Analysen und leicht verständliche Visualisierungen, die helfen, Mobilitätsmuster besser zu verstehen[1].
Methoden zur Datenerfassung:
Methode
Vorteile
Herausforderungen
Digitale Umfragen
Günstig, einfach umzusetzen
Abhängig von der Teilnahme der Mitarbeiter
GPS-Tracking
Präzise, liefert Echtzeitdaten
Höhere technische Anforderungen
Mobilitäts-Apps
Einfach zu bedienen, automatisiert
Erfordert Installation auf Mitarbeitergeräten
Standortbasierte Systeme
Liefert genaue Anwesenheitsdaten
Benötigt spezielle Infrastruktur
Für eine aussagekräftige Analyse sind bestimmte Informationen unverzichtbar. Ein gutes Beispiel ist HYPO Oberösterreich, das durch die gezielte Erhebung dieser Daten innerhalb einer Woche wertvolle Erkenntnisse gewinnen konnte[2].
Wichtige Datenpunkte:
Es ist wichtig, diese Daten mit Bedacht zu erheben, da sie oft sensibel sind.
Beim Sammeln von Pendeldaten steht der Schutz personenbezogener Informationen an erster Stelle. Die Einhaltung der DSGVO ist dabei unverzichtbar:
Mit diesen Maßnahmen lässt sich eine rechtskonforme Datenerfassung sicherstellen, die Unternehmen dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen im Bereich Mobilität zu treffen.
Für präzise Analysen braucht es sauber strukturierte Pendeldaten, um Muster klar erkennen zu können.
Wichtige Datenfelder:
Datenkategorie
Format
Beispiel
Zeitstempel
TT.MM.JJJJ HH:MM
18.03.2025 08:30
Entfernung
Kilometer (km)
12,5
Fahrtdauer
Minuten
45
Verkehrsmittel
Kategorienwert
PKW, Bus, Bahn
CO₂-Ausstoß
kg CO₂
2,3
Unvollständige Datensätze können Ergebnisse verfälschen. Automatisierte Prüfungen helfen dabei, Fehler frühzeitig zu erkennen.
Methoden zur Lückenbeseitigung:
Standardisierte Daten sind entscheidend für verlässliche Ergebnisse. Besonders bei der Zusammenführung verschiedener Datenquellen ist eine einheitliche Struktur unerlässlich.
Zu beachten bei der Standardisierung:
Die Plattform triply bietet Tools, um Pendeldaten automatisch zu standardisieren und zu bereinigen. Dank integrierter Funktionen werden Inkonsistenzen erkannt und behoben, was die Analysequalität erheblich steigert.
Validierungsregeln für Pendeldaten:
Datenfeld
Regel
Korrekturmaßnahme
Fahrtzeit
> 0 und < 240 min
Plausibilitätsprüfung
Distanz
> 0 und < 200 km
Abgleich mit Routenplanung
Zeitstempel
Werktage 06:00-22:00
Überprüfung der Arbeitszeiten
Verkehrsmittel
Definierte Kategorien
Standardisierung der Bezeichnungen
Mit standardisierten Daten wird die Grundlage für eine präzise Analyse geschaffen. Der nächste Schritt ist die detaillierte Auswertung, um die Mobilitätsstrategie weiter zu optimieren.
Nachdem die Daten organisiert und bereinigt wurden, steht die detaillierte Untersuchung der Mobilitätsmuster im Fokus.
Für die Analyse von Pendeldaten sind bestimmte Kennzahlen entscheidend, um das Mobilitätsverhalten besser zu verstehen:
Kennzahl
Beschreibung
Bedeutung
Durchschnittliche Fahrtdauer in Minuten
Belastung durch Arbeitswege
Anteil der genutzten Verkehrsmittel in %
Verteilung der Transportoptionen
Durchschnittlicher Ausstoß in kg pro Person
Auswirkungen auf die Umwelt
Häufigste Pendelzeiten
Belastung der Verkehrswege
Die Untersuchung von Pendeldaten deckt häufig wiederkehrende Verhaltensmuster auf, die wertvolle Einblicke liefern.
Zeitliche Muster:
Räumliche Muster:
Fortschrittliche Tools wie Predictive Analytics, Korrelationsanalysen und Clusteranalysen ermöglichen tiefere Einblicke in die Mobilitätsmuster. Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz solcher Technologien liefert die HYPO Oberösterreich. Hans-Jörg Preining, Head of Sustainability & Securities, erklärt:
"Das triply Mobility Audit ist ein hervorragendes Werkzeug. Die Analyse war in weniger als einer Woche abgeschlossen und die Daten sind präzise und aufschlussreich. Mitarbeitermobilität birgt viele Stolperfallen, aber triply hat uns geholfen, diese zu vermeiden.[3]“
Erweiterte Analysemethoden:
Diese Methoden liefern die Grundlage für fundierte Entscheidungen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Mobilitätsstrategien gezielt zu verbessern. Dabei können sowohl ökologische als auch wirtschaftliche Aspekte berücksichtigt werden, um langfristige Vorteile zu erzielen.
Sobald die Pendeldaten bereinigt und analysiert sind, geht es darum, die Ergebnisse klar und verständlich darzustellen.
Gute Visualisierungen helfen dabei, komplexe Pendeldaten leicht verständlich zu machen.
Passende Diagrammtypen für verschiedene Anwendungen:
Visualisierung
Anwendungsbereich
Vorteil
Säulendiagramme
Vergleich von Verkehrsmitteln (Modal Split)
Übersichtlich und leicht vergleichbar
Liniendiagramme
Zeitliche Entwicklung
Trends und Verhaltensänderungen erkennbar
Heatmaps
Stoßzeiten
Zeigt Spitzenzeiten auf einen Blick
Sankey-Diagramme
Verkehrsströme
Veranschaulicht Pendlerrouten und Verbindungen
Neben diesen klassischen Diagrammen bieten spezialisierte Tools oft weitere Optionen, um Daten noch ansprechender zu präsentieren.
Personalabteilung:
Nachhaltigkeitsmanagement:
Geschäftsführung:
Mit spezialisierten Tools lassen sich diese Berichte weiter verfeinern und individuell anpassen.
Die Plattform triply erleichtert die Erstellung von Berichten durch benutzerfreundliche Dashboards, automatisierte Prozesse und flexible Visualisierungen. Christian Huter, Innovation Manager beim ÖAMTC, hebt die Vorteile hervor:
"Das Audit von triply hat uns befähigt, unsere Mobilitätsstrategie kontinuierlich zu verfolgen und zu optimieren – zum Vorteil unserer Organisation und unserer Mitarbeiter.[4]”
Dank der Visualisierungen können Unternehmen schnell Pendlertrends erkennen und Entscheidungen treffen, die sowohl wirtschaftliche als auch ökologische Aspekte berücksichtigen.
Um Maßnahmen effektiv umzusetzen, ist es entscheidend, die Pendeldaten genau zu analysieren. Dabei zählen nicht nur die Zahlen, sondern auch die Hintergründe.
Wichtige Analysebereiche:
Bereich
Relevante Kennzahlen
Bedeutung für Maßnahmen
Kostenfaktoren
Durchschnittliche Pendelkosten pro Person
Aufdecken von Einsparpotenzialen
Umweltauswirkungen
CO₂-Emissionen pro Person und Jahr
Grundlage für umweltfreundlichere Maßnahmen
Zeitaufwand
Durchschnittliche Pendelzeit in Minuten
Möglichkeiten zur Verbesserung der Work-Life-Balance
Zufriedenheit
Nutzungsrate bestehender Mobilitätsangebote
Erkennen von Akzeptanz und Optimierungsbedarf
Diese Erkenntnisse dienen als Grundlage, um gezielte Verbesserungen zu entwickeln.
Sobald die Daten ausgewertet sind, können konkrete Maßnahmen abgeleitet werden. Es ist wichtig, die Planung umfassend anzugehen. Ein Beispiel: Ringana hat durch datenbasierte Ansätze sowohl Kosten als auch Emissionen gesenkt und gleichzeitig die Zufriedenheit der Mitarbeitenden gesteigert[5].
Schritte für die Planung:
Nach der Umsetzung ist es wichtig, den Erfolg der Maßnahmen regelmäßig zu überprüfen. So wird sichergestellt, dass die Pendelsituation langfristig verbessert wird.
Indikatoren für den Erfolg:
Spezialisierte Analyse-Tools können dabei helfen, die Ergebnisse transparent zu dokumentieren und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.
Die Analyse von Pendeldaten hilft Unternehmen, fundierte Mobilitätsentscheidungen zu treffen. Der Prozess umfasst die Schritte Datenerfassung, Datenbereinigung und Datenanalyse, die als Grundlage für Verbesserungen dienen. Mit Tools wie triply lassen sich komplexe Mobilitätsdaten in konkrete Maßnahmen umwandeln.
Prozessphase
Ziel
Nutzen
Datenerfassung
Umfassender Überblick
Genauere Scope-3-Emissionen
Analyse
Erkennen von Mustern
Potenziale zur Kostensenkung
Umsetzung
Mobilität verbessern
Geringere CO₂-Emissionen
Erfolgskontrolle
Überprüfung der Maßnahmen
Höhere Mitarbeiterzufriedenheit
Dieser strukturierte Ablauf führt zu messbaren Ergebnissen und stärkt die Mobilitätsstrategie.
Praxisbeispiele zeigen deutliche Verbesserungen: HYPO Oberösterreich konnte mithilfe des triply Mobility Audit innerhalb einer Woche detaillierte Einblicke in ihre Mobilitätsmuster gewinnen und Optimierungsmöglichkeiten aufdecken[6]. Ringana nutzte datenbasierte Analysen, um Kosten und Emissionen zu senken und gleichzeitig die Zufriedenheit der Mitarbeiter zu steigern[7].
Diese Beispiele zeigen, wie wichtig eine durchdachte Pendeldatenanalyse für eine effizientere, umweltfreundlichere und mitarbeiterorientierte Mobilitätsstrategie ist.
Die Pendeldatenanalyse erfasst relevante Informationen wie Fahrtzeiten, Distanzen und Verkehrsmittel, um kosteneffiziente und umweltfreundliche Mobilitätsstrategien zu entwickeln.
Die Vorteile umfassen Kostensenkungen, reduzierte CO₂-Emissionen und eine gesteigerte Zufriedenheit der Mitarbeitenden durch optimierte Pendelzeiten.
Die Validierung erfolgt durch Plausibilitätsprüfungen, Lückenbehebungen und das Erkennen von Ausreißern, um vollständige und genaue Daten zu gewährleisten.
Tools wie triply bieten benutzerfreundliche Funktionen zur Datenerfassung, Analyse und Visualisierung von Pendeldaten, um Mobilitätsstrategien zu optimieren.
Die Einhaltung der DSGVO erfordert klare Zustimmung der Mitarbeitenden, Zweckbindung der Daten und Maßnahmen zur Datensparsamkeit und -sicherheit.
