01
Contexte
Cette société de transport dessert une agglomération de plusieurs centaines de milliers d'habitants avec un réseau d'autobus urbains et de lignes express. L'amélioration de l'expérience usager figurait au cœur de son plan stratégique.
02
Défi
Les horaires publiés ne reflétaient pas les conditions réelles de circulation, particulièrement en hiver. Les usagers ne disposaient d'aucune information fiable sur les retards, et le centre de service à la clientèle était submergé d'appels lors des perturbations.
03
Solution
KaySolutions a conçu une plateforme de données qui combine les positions GPS des véhicules, l'historique de ponctualité et les conditions météorologiques. Un moteur de calcul en temps réel en déduit les heures de passage réelles à chaque arrêt.
Une application mobile bilingue et accessible diffuse ces prédictions, ainsi que des alertes personnalisées sur les lignes favorites de chaque usager. Les données sont également publiées en format ouvert GTFS-realtime pour les applications tierces.
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Résultats
- 92 %de précision des prédictions à ±2 minutes
- +24 ptsde satisfaction envers l'information voyageurs
- −41 %d'appels au service à la clientèle lors des perturbations
- 4,7/5de note moyenne dans les magasins d'applications
L'information en temps réel est devenue un service essentiel du réseau et soutient désormais la planification des horaires.