1. 경로 계획 최적화: 데이터 분석을 사용하여 차량과 운전자에게 가장 효율적인 경로를 식별하여 이동 시간과 연료 소비를 줄일 수 있습니다. 이는 교통 패턴, 기상 조건 및 기타 관련 데이터를 분석하여 수행할 수 있습니다.
2. 실시간 추적: 데이터 분석을 사용하여 실시간으로 차량 위치를 추적할 수 있으므로 운송 관리자는 리소스 할당을 최적화하고 예기치 않은 이벤트에 신속하게 대응할 수 있습니다.
3. 수요 예측: 데이터 분석은 운송 관리자가 주어진 시간에 특정 경로를 사용하는 승객 수와 같은 서비스 수요를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 리소스를 보다 효과적으로 할당하여 승객의 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
4. 예측 유지 관리: 데이터 분석을 사용하여 차량 및 기타 인프라에 대한 유지 관리 요구 사항을 예측하고 문제가 발생하기 전에 예방 유지 관리를 수행할 수 있습니다.
5. 안전 모니터링: 데이터 분석을 사용하여 운송 서비스의 안전을 모니터링하고 잠재적인 위험을 식별하고 사고 가능성을 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
6. 요금 최적화: 데이터 분석은 운송 회사가 승객에게 저렴하고 회사에 수익성이 있는 요금을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
7. 고객 경험: 데이터 분석을 사용하여 승객이 지연이나 어려움을 겪을 수 있는 영역을 식별하고 이러한 문제를 신속하게 해결하는 등 고객 경험을 모니터링하고 개선할 수 있습니다.
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