Zu Beginn der Entwicklung der Öffi-Feedback-App stellte sich die zentrale Frage: Welche Anforderungen und Bedürfnisse haben Nutzer einer derartigen App? Welche Funktionen muss die App beinhalten, damit sie von Nutzern angenommen wird?

Um diesen Fragestellungen auf den Grund zu gehen, führten wir zwei Fokusgruppen durch. Dadurch konnten wir tiefere Einblicke gewinnen, welche Wünsche Fahrgäste haben und mit welchen Problemen sie konfrontiert werden, um daraus resultierend Ableitungen in Hinblick auf benötigte Funktionalitäten zu treffen.

Für die zwei Gruppendiskussionen luden wir 11 Nutzer öffentlicher Verkehrsmittel in unsere Räumlichkeiten ein. Als Einstieg besprachen wir mit den Teilnehmern ihre Erfahrungen mit dem öffentlichen Verkehr und sammelten Lob, Ideen und Beschwerden. Gemeinsam haben wir die Beiträge verdichtet und priorisiert. Daraus kristallisierten sich einige Themen heraus zu denen grundsätzlich Feedback-Bedarf seitens Öffi-Nutzer besteht: (Fahrplan-)zeiten, Tarife und Kosten, Zugänglichkeit, Sauberkeit, Sicherheit und Kommunikation mit dem Personal oder anderen Fahrgästen. Basierend auf den Themenbereichen wurden im nächsten Schritt Ideen und Kriterien für die App selbst in der Diskussion erfasst, über die Relevanz der entsprechenden Ideen gesprochen und in einem Co-Creation Ansatz Darstellungen innerhalb der App erarbeitet.

Blog-Bild-Oeffi-FG-01+2

Abb. Die Ideen der Teilnehmer für die Öffi-Feedback-App wurden auf Kärtchen festgehalten, farblich kategorisiert und diskutiert. Im Anschluss bewerteten die Teilnehmer die Relevanz mit Hilfe von Klebepunkten, welche sie bei als wichtig empfundenen Themen anbringen konnten.

Folgend flossen die Ergebnisse in die Konzeption der Öffi-Feedback-App ein. Mithilfe der Fokusgruppen-Ergebnisse schufen wir Richtlinien für Aufbau, Funktionen und Design der App und konnten eine passende Feedback-Kategorisierung festlegen. Mit der App sollte möglichst schnell, direkt und einfach Feedback gegeben werden können, gestützt mit Technologien wie GPS und QR-Codes. Bei der Feedback-Abgabe selbst bauen vorformulierte Kategorien, die Abfolge der Feldeingaben und die Festlegung von Pflichtangaben bzw. freiwilligen Angaben auf den Fokusgruppenergebnissen auf.

Aufforderungen und Motivation zum Feedback geben war ebenfalls eine der Anforderungen seitens der Teilnehmer selbst, die auch Ansätze in Richtung Gamification einbrachten.

Besonders spannend war für uns der Wunsch nach einem Notfall-Button für Hilferufe in Notfällen, welcher aus dem Co-Creation Part hervorging. Dieser wurde spezifisch nach den Anforderungen aus der Gruppe designt und umgesetzt. Weiters war es den Teilnehmern der Gruppe, die auch schon Erfahrungen mit anderen Feedbackkanälen gemacht hatten, z.B. via Onlineformular oder übers Telefon, ein großes Anliegen Rückmeldungen in Bezug auf ihr Feedback zu erhalten. Daher lag in der Konzeptentwicklung neben anderem auch ein Schwerpunkt auf einem Nachrichtensystem.

Im nächsten Schritt wird die App auf der Grundlage der Nutzeranforderungen sowie auch der Anbieteranforderungen entwickelt und mit potentiellen späteren Nutzern getestet, um eine anwenderfreundliche Applikation zu gewährleisten.

 

Mithilfe des Social Media Monitoring Tools Brandwatch haben wir uns angesehen, was in sozialen Netzwerken über öffentliche Verkehrsbetreiber gesagt wird. Die Ergebnisse dieser „Mini-Studie“ möchten wir hier veröffentlichen.

Social Media fungiert zunehmend als öffentlicher Feedbackkanal: User teilen ihre Erfahrungen mit Unternehmen und Dienstleistungen, machen ihrem Ärger wie auch ihrer Freude Luft und tragen die Meinungen anderer Nutzer weiter. Gerade für ÖV-Unternehmen, die täglich in Kontakt mit mehreren tausend Fahrgästen stehen und deren Reputation essenziell von ihrem Feedback abhängt, ist ein umfassendes Monitoring der wichtigsten Social Media-Kanäle daher unabdingbar. Nur wer Social Media-Meldungen über sein Unternehmen ständig im Auge hat, kann Bedürfnisse von KundInnen erkennen, auf negative Einträge reagieren und MultiplikatorInnen identifizieren (Aßmann 2010; Sponder 2011). Ein Social Media Monitor, der aus den vielen Meldungen im sozialen Netz konkretes Feedback für einen ÖV-Betreiber herausfiltert, ist daher Teil unseres Projekts.

Eine Untersuchung der Twitter-Clippings zum Thema „Wiener Linien“ sollte einen ersten Überblick über das Volumen und die Beschaffenheit von Feedback-Posts im Social Web geben. Über den Zeitraum von einem Monat (20. April bis 20. Mai 2013) wurden sämtliche Tweets, die die Formulierung „Wiener Linien“ bzw. Begriffskombinationen wie „Wien“ und „Straßenbahn“ oder andere Suchbegriffe, die auf den Öffentlichen Verkehr in Wien hinweisen, gesammelt. Das Social Media Monitoring Tool Brandwatch bietet die Möglichkeit, Suchqueries sehr genau anzupassen und lieferte im Vergleich mit anderen Systemen die besten und umfangreichesten Ergebnisse.

Allgemeine Erkenntnisse

Die Suche lieferte 762 Ergebnisse auf Twitter. Nun galt es allerdings, die Spreu vom Weizen zu trennen: Ein Großteil der gefundenen Tweets enthielt zwar die Begriffe „Wiener Linien“ oder andere Hinweise auf den Wiener ÖV, enthielt allerdings kein Feedback oder ging inhaltlich überhaupt am Thema vorbei. Insgesamt 666 der 762 Treffer waren daher für unsere Zwecke irrelevant:

  • Statusmeldungen und allgemeine Aussagen, die die Wiener Linien zwar betreffen, alledings kein Feedback enthalten (so etwa Foursquare-Checkins wie „I’m at U1 Kagraner Platz“, Instagram-Bilder aus Zügen und Stationen oder einfache Aussagen wie „Ich fahre jetzt mit der Straßenbahn in die Uni“)
  • Infos zu Fahrscheinkontrollen
  • geteilte News-Beiträge (wie z.B. ein Link zum Artikel „Immer mehr Wiener nutzen die Nacht-U-Bahn“ auf derstandard.at)
  • Tweets, die die Wiener Linien als ÖV-Betreiber gar nicht betreffen, z.B. über die „Wiener Linien“-Fußballmannschaft, ÖBB-Treffer (in denen eben die Suchbegriffe „Bahn“ und „Wien“ vorkommen) und Treffer á la „Suche Wohnung nähe U-Bahn-Station in Wien“.

Auf den ersten Blick war also ersichtlich, dass eine Suche noch so genau eingegrenzt werden kann – unter den vielen Meldungen, die in sozialen Netzwerken über eine Marke gepostet werden, finden sich stets auch eine Menge Posts, die für ein Unternehmen irrelevant sind bzw. keinen Handlungsbedarf darstellen. 93 Tweets enthielten schließlich konkretes Feedback an die Wiener Linien; die übrigen 3 waren thematisch nicht zuzuordnen.

Feedback auf Twitter

Die 93 Tweets, die Lob, Beschwerden oder Fragen an die Wiener Linien enthielten, lassen sich thematisch recht eindeutig in die folgenden Kategorien einteilen: Pünktlichkeit, Freundlichkeit des Personals, Fahrscheinpreise, Unterbrechungen und Störungen, Sauberkeit der Stationen/Fahrzeuge, Schnelligkeit, Temperatur, Wünsche/Vorschläge zum Service der Wiener Linien, neutrale Fragen an die Wiener Linien und „sonstige“.

Aus der Grafik geht hervor, dass in den Kategorien „Preise“, „Unterbrechungen“ und „sonstige“ die meisten Feedbackposts gefunden werden konnten.

Anmerkung: Brandwatch stellt auch Retweets in den Suchergebnissen dar – das bedeutet, dass ein Tweet, der fünf Mal retweetet wird, insgesamt sechs Mal in der Statistik aufscheint. Da geteilte Meinungen auch eine Form der Meinungsäußerung sind und Retweets die Relevanz eines Posts bezeugen können, haben wir unsere Ergebnisse nicht um mehrfach aufscheinende Treffer bereinigt.

Sentiment

Die automatische Sentimentanalyse von Brandwatch konnte nur vereinzelt das Sentiment der gefundenen Tweets bestimmen. Mit eigens erstellten Regeln kann die Sentimentsanalyse zwar noch verfeinert werden (indem man beispielsweise Tweets, die die Phrasen „zu spät“ oder „unpünktlich“ enthalten, als negativ klassifiziert), für ein exaktes Ergebnis kommt man allerdings um eine manuelle Analyse nicht umher. Die österreichische Umgangssprache und Sarkasmus machen eine maschinelle Analyse derzeit noch nicht möglich. Die aktuellen Analysetools ermöglichen zwar eine grobe Einschätzung der Stimmung im Netz; doch gerade im Feedbackbereich, wo jede Anfrage individuell betrachtet werden muss, ist eine automatische Analyse (noch) nicht verlässlich. (Dörflinger, 2009)

In unserem Fall waren nach manueller Analyse von 93 Tweets 60 negativ, 8 positiv und 25 neutral.

Zusammenfassung – ein Monat „Wiener Linien“ auf Twitter

Öffentliche Verkehrsbetreiber sind im Social Web ein vielbesprochenes Thema. Von den vielen Postings, die täglich ihren Weg in die Twittersphäre finden, enthält aber nur ein Bruchteil konkretes Feedback und ist somit für ÖV-Betreiber relevant. Mit Social Media Monitoring Tools lassen sich Suchergebnisse recht genau eingrenzen; für ein exaktes Ergebnis und eine akkurate Sentimentsanalyse ist eine manuelle Durchsicht allerdings unabdingbar.

In einem Monat wurden auf Twitter 93 Tweets mit konkretem Feedback geteilt. Tweets zu den Fahrscheinpreisen sowie zu Störungen und Unterbrechungen im Service kamen anteilsmäßig am häufigsten vor. Der Löwenanteil der Feedback-Posts ist zudem negativ.

Quellenangaben:

Aßmann, S. (2010). Instrumente des Social Media Monitoring. Darmstadt.
Sponder, M. (2011): Social Media Analytics: Effective Tools for Building, Intrepreting, and Using Metrics. Mcgraw-Hill Professional.
Dörflinger, T. (2011): Social Media Measurement. How to legitimate the effort in online communication. Diplomarbeit an der FH JOANNEUM Graz.