Toplu Taşıma Hizmetlerinin Değerlendirilmesinde Akıllı Kart Verilerinin Kullanımı

Transkript

1 Toplu Taşıma Hizmetlerinin Değerlendirilmesinde Akıllı Kart Verilerinin Kullanımı Ali Rıza FİRUZAN Engin YILDIZTEPE Ümit KUVVETLİ Dokuz Eylül Üniversitesi İstatistik Bölümü AB2015, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir Şubat 2015

2 İçerik Kent içi Toplu Taşıma Hizmet Kalitesi Kent içi Toplu Taşımada Hizmet Kalitesi Problemler Akıllı Kartlar ve Toplu Taşımada Akıllı Kart Kullanımı Uygulama İzmir de Toplu Taşıma Uygulama Adımları Analiz Sonuçları Değerlendirme ve Gelecek Çalışmalar 2

3 Kent içi Toplu Taşıma Hizmet Kalitesi Kent içi Toplu Taşımada Hizmet Kalitesi Problemler Akıllı Kartlar ve Toplu Taşımada Akıllı Kart Kullanımı Uygulama İzmir de Toplu Taşıma Uygulama Adımları Analiz Sonuçları Değerlendirme ve Gelecek Çalışmalar 3

4 Kent içi Toplu Taşıma 4 Dünya nüfusunun %50,5 i (yaklaşık 3,5 milyar kişi) kentlerde yaşamaktadır. (BM,2010) Türkiye de ise bu oran %70. Motorlu kara taşıt sayısı: (TÜİK, 2014) %52 binek araç Trafik sorunu ve çevre kirliliği Kent içi toplu taşıma

5 Kent içi Toplu Taşıma 5 Dünyanın tüm kentlerinde, özellikle metropol olarak değerlendirilen kentlerde, toplu taşıma hizmetleri neredeyse her zaman sorunlu ve şikayet edilen hizmetlerdir.

7 Hizmet Kalitesi 7 Hizmet kavramının soyut nitelikte olması, üretildiği yerde tüketilmesi, heterojen bir yapıya sahip olması gibi faktörler sebebiyle hizmet kalitesinin kavranması, tanımlanması ve ölçülmesi oldukça zordur (Harvey, 1998).

8 Hizmet Kalitesi 8 Hizmet kalitesinin ölçülmesinde çeşitli istatistiksel yöntemler kullanılsa da Parasuraman, Zeithaml ve Berry (1985) tarafından geliştirilen SERVQUAL hizmet kalitesinin ölçülmesi konusunda en fazla tercih edilen yöntemdir.

9 Hizmet Kalitesi 9 Buna karşılık, Servqual ile ilgili hem kuramsal hem de uygulama alanları açısından birçok eleştiri bulunmaktadır. Ölçek ile ilgili eleştiriler Beklenti-algılama farkına yönelik değerlendirmeler Beklenti kavramı Düşüncelerin puana döndürülmesi (fuzzy) Anket uygulaması (zaman, maliyet, kaynak vb.)

10 Hizmet Kalitesi 10 Ölçemediğini iyileştiremezsin.

12 Kent içi Toplu Taşımada Hizmet Kalitesi 12 Diğer hizmet sektörlerinde olduğu gibi toplu taşıma sektöründe de verilen hizmetin kalitesini genellikle yapılan Servqual çalışmaları ile ölçülmektedir (Hemedoğlu, 2012; Randheer vd, 2011;Celik vd, 2013 ).

14 Problemler 14

15 Problemler 15 Ölçemediğini iyileştiremezsin. Servqual yönteminin subjektif olması. Tüm kitleye ulaşılamaması. Detaylı analiz imkanı sağlamaması.

17 Akıllı Kartlar ve Toplu Taşımda Akıllı Kart Kullanımı İlk akıllı kart 1968, Almanya 17 Toplu taşımada temel kullanım nedeni ücret toplamadır lı yıllarda teknoloji ve internetteki gelişime bağlı olarak anlamı ve kullanımı artmıştır. Modern ve pratik Objektif veri ve mali hesaplar

18 Akıllı Kartlar ve Toplu Taşımda Akıllı Kart Kullanımı 18 Toplu taşımada akıllı kartların kullanımının artmasına paralel olarak, elde edilen veriler yardımıyla özellikle ulaşım planlaması ağırlıklı olmak üzere çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Yolcuların biniş zamanı, durağı, yolculuk süresi gibi yolcu davranışlarını anlamaya yönelik çeşitli analizler. İniş durağının tahmin edilmesi. Başlangıç-Bitiş matrisinin oluşturulması.

20 Uygulama 20 Bu çalışmada, lastik tekerlekli (otobüs) toplu taşıma hizmeti veren kurumların verdikleri hizmetin değerlendirilmesi için akıllı kart verilerinden yararlanan bir yaklaşım önerilmiştir. Amaç: Her biniş için yolcunun aldığı hizmeti değerlendirmek. Hat, saat, yön, bölge, sefer, yolcu tipi bazında değerlendirme yapabilmek.

22 İzmir de Toplu Taşıma-İstatistikler 4 milyon nüfus (TÜİK,2014) Otobüs-Metro-Hafif Raylı-Deniz 1999 yılından beri akıllı kart sistemi kullanılmakta biniş/gün kişi/gün Metro; %18,5 Hafif Raylı; %16 Vapur; %2,6 Otobüs; %62,9 Ocak, 2015

23 İzmir de Toplu Taşıma 23 ESHOT Genel Müdürlüğü (31 Ocak 2015 itibariyle) Toplam hat sayısı 300 Toplam araç sayısı/ Servise çıkan 1846/ 1500 Toplam durak sayısı 7197 Günlük km Günlük sefer sayısı 2300

24 İzmir de Toplu Taşıma-İstatistikler (21 Ekim-24 Kasım 2014) 24 Kart Tipi Kart Sayısı Biniş Sayısı Frekans Yüzde Frekans Yüzde Tam % 71, %56,5 İndirimli %16, %30,8 Özürlü %3, %5,6 Yaşlı %2, %4,3 Serbest %1, %2,3 Ücretli %5, %0,4 Toplam

26 Uygulama Adımları 26 Değişken Adı Card No Biniş Zamanı Biniş Tipi Kuruluş Hat No Yön Bus Id Sürücü Kodu Sefer Id Yolcu Biniş Sırası Kullanım Sırası Ücret Tipi Durak Id Durak Adı Değişken Tanımı Biniş yapılan tarih (gg/aa/yy ss/dd) Normal/Aktarmalı Otobüs/Metro/Hafif Raylı/Vapur Gidiş/Dönüş Kartın kullanım sırası Tam/öğrenci/serbest/ücretli vb.

27 Uygulama Adımları 27 Konfor Bilgilendirme Durakta Bekleme Süresi Otobüs içi Yolcu Yoğunluğu (yolculuk boyu) Otobüs içi Yolcu Yoğunluğu (biniş) 1: en düşük 10: en yüksek

28 Uygulama Adımları 28 Konfor %15 Bilgilendirme %10 Durakta Bekleme Süresi %30 Otobüs içi Yolcu Yoğunluğu (yolculuk boyu) %30 Otobüs içi Yolcu Yoğunluğu (biniş) %15 Her yolcu için, tüm değişkenler değerlendirildikten sonra hat, saat, bölge, yolcu tipi, saat, gün vb. gruplara göre analizler yapılmıştır.

30 Analiz Sonuçları 30 Örnek olarak XX no lu hat Ekim 2014 tarihleri arasında incelenmiştir. Bu tarihler arasında toplam biniş yapılmıştır. Günler Toplam Biniş Sayısı Pazartesi Salı Çarşamba Perşembe Cuma Cumartesi Pazar 9.000

31 Analiz Sonuçları 31 Hizmet boyutları Skor Konfor 8,24 Bilgilendirme 5,65 Sefer süresince otobüs yolcu yoğunluğu 5,77 Durağa ilk geliş yolcu yoğunluğu 8,02 Durakta bekleme süresi 7,66 Kalite düzeyi 7,03

32 Analiz Sonuçları 32 Günler Skor Pazartesi 6,68 Salı 7,03 Çarşamba 7,16 Perşembe 7,05 Cuma 6,86 Cumartesi 7,30 Pazar 7,39

33 Analiz Sonuçları 33 Günler Skor , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,04

34 Analiz Sonuçları 34 Yolcu tipleri Skor tam 7,06 öğrenci 7,00 engelli 7,08 yaşlı 7,14 öğretmen 6,92

36 Değerlendirme ve Gelecek Çalışmalar 36 Hizmetin değerlendirilmesi için literatürde yer alan yöntemler; maliyetli olmaları, anlık değerlendirme imkanı sağlamamaları, tüm kitleye ulaşılamaması, detaylar bazında sonuç verememeleri, sübjektif olmaları gibi sebeplerden dolayı yetersiz kalmaktadırlar.

37 Değerlendirme ve Gelecek Çalışmalar 37 Hizmet veren tüm hatlar için benzer sonuçlara ulaşmak geleneksel yöntemler ile oldukça zor ve maliyetlidir. Değerlendirmenin tüm hatlar için yapılması ile gerek hat gerek ise hizmet verilen bölge bazında karşılaştırma yapılması mümkün hale gelecektir. Sonucu etkileyen değişkenlerde yapılan iyileştirmelerin etkisi kısa sürede ölçülebilir olacaktır.

38 Teşekkür 38 Bu çalışma için gerekli veri kaynaklarını sağlayan ve sonuçların yorumlanması sırasında destek veren İzmir Büyükşehir Belediyesi ESHOT Genel Müdürlüğü ne teşekkür ederiz.

39 Kaynaklar [1] Awasthi, A, Chauhan, S.S, Omrani, H., ve Panahi, A. A hybrid approach based on SERVQUAL and fuzzy TOPSIS for evaluating transportation service quality, Computers & Industrial Engineering, 61, (2011). [2] Bagchi, M. ve White, P.R. What role for smart-card data from bus system?, Municipal Engineer,157, 39 46, (2004). [3] Bagchi, M. ve White, P.R., The potential of public transport smart card data Transport Policy, 12, , (2005). [4] Bardakçı, A. ve Haşıloğlu, S.B. Servqual Ölçeğinde Olmalı ve Olacak İfadelerinin Cevapların Dağılımı Üzerindeki Etkileri, Tüketici ve Tüketim Araştırmaları Dergisi, 5(1), 1-14, (2013). [5] Blythe, P. Improving Public Transport Ticketing Through Smart Cards, Proceedings of the Institute of Civil Engineers, Municipal Engineer, 157, 47-54, (2004). [6] Carman, J.M. Consumer perceptions of service quality: an assessment of the SERVQUAL dimensions, Journal of Retailing, 66 (1), 33-5, (1990). [7] Celik, E., Bilisik, O. N., Erdogan, M., Gumus, A. T., ve Baracli, H. An integrated novel interval type-2 fuzzy MCDM method to improve customer satisfaction in public transportation for Istanbul, Transportation Research Part E-Logistics and Transportation Review, 58, (2013). [8] Chou, C.C, Liu, L.J., Huang, S. H., Yih, J.M. ve Han, T.C. "An Evaluation of airline service quality using the fuzzy weighted Servqual method" Applied Soft Computing, 11, , (2011). 39 [9] Cuthbert, P.F. Managing service quality in HE: Is SERVQUAL the answer?, Part 2, Managing Service Quality, 6 (3), 31-35, (1996). [10] Eleren, A, Bektaş, Ç. ve Görmüş. A.Ş. Hizmet Sektöründe Hizmet Kalitesinin Servqual Yöntemi ile Ölçülmesi ve Hazır Yemek İşletmesinde Bir Uygulama, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 44(514), 75-88, (2007). [11] European Committee For Standardization, EN Transportation - Logistics and Services - Public Passenger Transport - Service Quality Definition, Targeting and Measurement, Brussels, Aralık (2001). [12] Harvey, J. Service Quality: a Tutorial, Journal Of Operations Management, 16 (5), , (1998). [13] Hemedoğlu, E. Metro Hizmetlerinde Hizmet Kalitesini Ölçme: Algılanan Hizmet Kalitesi ve Beklenen Hizmet Kalitesi Üzerine Bir Araştırma, İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 72, (2012).

40 Kaynaklar 40 [14] Ilhaamie, A.G.A, Service Quality in Malaysian Public Service: Some Findings, International Journal of Trade, Economics and Finance, 1 (1), 40-45, (2010). [15] Islam, R., Chowdhury, M.S, Sarker, M.S. ve Ahmed, S. Measuring Customer s Satisfaction on Bus Transportation American Journal of Economics and Business Administration 6(1), (2014). [16] Kotler, P. Marketing Management: Analysis, Planning, Implementation and Control, Prentice Hall International Inc., New Jersey (1997) [17] Kuriloff, A., Hemhill J.M., Cloud D. Starting and Managing the Small Business, McGraw-Hill Edition, Singapore, (1993). [18] Lee H, Lee Y, ve Yoo D. The determinants of perceived service quality and its relations with satisfaction, Journal of services marketing, 14 (3), , (2000). [19] Lıanfu, Z., Shuzhı, Z., Yonggang, Z., ve Zıyın, Z. Study on the Method of Constructing Bus Stops OD Matrix Based on IC Card Data, Wireless Communications, Networking and Mobile Computing (WICOM), , (2007). [20] Munizaga, M., Palma, C., ve Mora, P., Public transport OD matrix estimation from smart card payment system data, 12th World Conference on Transport Research, Lisbon, Paper No. 2988, (2010). [21] Parasuraman, A., Zeithaml, V.A., ve Berry L.L. "A Conceptual Model of Service Quality and its implications for Future Research" Journal of Marketing, 49, 41-50, (1985). [22] Paylan, M.A., Algılanan Hizmet Kalitesi, Müşteri Değeri ve Müşteri Değerinin Davranışsal Niyetler Üzerine Etkisi, Yüksek Lisans Tezi, Osmangazi Üniversitesi, Eskişehir. (2007). [23] Pelletier, M.P., Trépanier, M., ve Morency, C. Smart card data use in public transit: A literature review, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 19 (4), , (2011). [24] Randheer, K., Motawa, A.L., Vijay, P. Measuring Commuter s Perception on Service Quality Using Servqual in Public Transportation International Journal of Marketing Studies, 3 (1), (2011). [25] Trépanier, M., Chapleau, R. Destination Estimation From Public Transport Smartcard Data, 12th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INCOM), Saint-Étienne, France, (2006). [26] Trepanier, M. ve Vassiviere, F. Democratized Smart Card Data for Transit Operators, 15th World Congress on Intelligent Transport Systems, Washington D.C., (2008).