Octopus Card: Cách Hong Kong biến chiếc thẻ đi tàu thành "bản đồ dữ liệu" để vận hành Smart City

Tuần vừa rồi mình có đi HongKong chơi một tuần, bên cạnh ẩm thực, người dân siêu nice, hệ thống giao thông tàu điện ngầm cho phép phượt từ đảo này qua đảo kia chỉ trong 15 phút siêu đỉnh 😆 thì điều làm mình ấn tượng nhất chính là chiếc thẻ Octopus.

Octopus hiểu đơn giản nó là một chiếc thẻ thanh toán đa năng, mỗi ngày mình thường sẽ chạy qua 7-Eleven để nạp 100 đô HK vào sau đó dùng để quẹt thanh toán mỗi khi đi tàu điện ngầm, xe bus, xe ding ding, thậm chí còn có thể dùng để thanh toán tại các cửa hàng tiện lợi, quán ăn, các điểm tham quan,... nói chung là trừ mấy chỗ từ chối thanh toán điện tử thôi chứ ở đâu cũng dùng Octopus được hết 😳

Điều này trigger cho mình rất nhiều suy nghĩ, mỗi ngày có biết bao nhiêu người dùng Octopus để trả tiền đi lại di chuyển, mua sắm như vậy (không chỉ dân du lịch như mình mà 95% người Hong Kong dùng Octopus - theo smartcity.gov.hk), những data này sẽ đi đâu, và chính phủ Hong Kong hay các doanh nghiệp tận dụng data này thế nào?

Mình đã research một chút về cách mà data có thể được sử dụng kết hợp với một số suy nghĩ của mình và có list ra được một vài use cases khá hay:

1. Phân tích hành vi di chuyển

Khi sử dụng thẻ Octopus để di chuyển bằng MTR, bus hay quẹt thẻ tại các điểm trung chuyển, mỗi lượt quẹt đó đều được hệ thống lưu lại.

Dữ liệu này sẽ cung cấp cho một số insight hữu ích như:

• Đâu là các khung giờ cao điểm (peak hours)

• Đâu là khu vực có lưu lượng người lớn (ga tàu, điểm trung chuyển,...)

• Travel pattern của từng nhóm khách (Ví dụ: Người dân khu Tsim Sha Tsui thường di chuyển sang Central Island trong giờ cao điểm sáng để đi làm. Hay khách du lịch mình thường hay check-in ở Mong Kok, ăn uống ở Causeway Bay, sau đó về Tsim Sha Tsui vào buổi tối để mua sắm)

Với dữ liệu này, chính phủ có thể điều phối thêm phương tiện vào giờ cao điểm, mở thêm tuyến mới khi phát hiện nhu cầu tăng mạnh, hoặc tối ưu lại thiết kế lối đi, cửa ra vào ở những ga tàu dễ bị tắc nghẽn. Thậm chí, còn có thể dự đoán thời gian di chuyển trung bình qua từng tuyến đường tại các khung giờ khác nhau, giúp người dân chủ động lên kế hoạch và chọn lộ trình phù hợp hơn.

Bên dưới là ảnh một Dashboard về Mobility mình tìm thấy ở trên chính trang smartcity.gov.hk giúp:

- Theo dõi thời gian di chuyển thực tế qua các tuyến đường và hầm giữa các khu vực.

- Dự đoán tình hình giao thông theo từng khung giờ trong ngày (giờ cao điểm sáng, bình thường, cao điểm tối) để chọn lộ trình tối ưu.

Nếu muốn xem thêm cách Hong Kong đang khai thác dữ liệu để vận hành đô thị thông minh (Smart City), mọi người có thể tham khảo các dashboard public tại: www.smartcity.gov.hk

2. Phân tích hành vi chi tiêu theo địa điểm

Khi người dùng sử dụng thẻ Octopus để thanh toán tại các cửa hàng tiện lợi, quán ăn, máy bán hàng tự động ở khu vực ga tàu hoặc các điểm công cộng, toàn bộ dữ liệu chi tiêu này cũng sẽ được hệ thống lưu lại.

Dữ liệu này sẽ cung cấp một số insight hữu ích như:

• Đâu là khu vực có tần suất chi tiêu cao (gần ga tàu, khu mua sắm, khu văn phòng...)

• Thói quen chi tiêu theo từng khung giờ (mua đồ ăn sáng, cà phê trước giờ đi làm, ăn tối sau khi tan ca...)

• Loại sản phẩm/dịch vụ được người dùng mua nhiều ở từng khu vực (đồ ăn nhanh, đồ uống, tiện ích...)

Các thương hiệu bán lẻ có thể sử dụng các data này để chọn vị trí mở cửa hàng mới, thiết kế ưu đãi đúng với nhu cầu của từng khu vực hoặc gợi ý combo sản phẩm theo thói quen chi tiêu của người dùng.

3. Phân tích hành vi, thói quen của người dùng

Bên cạnh dữ liệu di chuyển và chi tiêu theo địa điểm, hệ thống thẻ Octopus còn có khả năng thu thập dữ liệu hành vi tổng thể của từng nhóm người dùng dựa trên tần suất sử dụng, thói quen di chuyển và chi tiêu lặp lại theo thời gian.

Dữ liệu này sẽ cung cấp một số insight quan trọng như:

• Người dùng nào có tần suất di chuyển cao (người đi làm, học sinh, khách du lịch dài ngày...)

• Người dùng hay di chuyển theo tuyến cố định hay khám phá nhiều khu vực khác nhau

• Hành vi chi tiêu lặp lại theo thói quen (mua cafe sáng, ăn trưa tại cùng 1 khu vực...)

Dữ liệu này được ứng dụng rất nhiều trong việc thiết kế các gói dịch vụ, chương trình khách hàng thân thiết nhằm tăng tần suất sử dụng và giữ chân người dùng. Ví dụ: người dùng đi làm thường xuyên có thể được gợi ý mua Monthly Pass để tiết kiệm chi phí.

Tạm kết

Bên trên là 3 use cases mà mình thấy khá hay sau chuyến trip ngắn đến Hong Kong hy vọng là bạn đọc xong cũng sẽ thấy nó thú vị 🤭

À mình còn tìm được trang web cung cấp dataset do DATA.GOV.HK cung cấp nhìn siêu tín, bạn có thể thử tải về, ngồi nghịch nghịch và làm vài dự án phân tích với các data này nha 😁

Nếu bạn muốn thảo luận thêm với mình về chủ đề này hãy cmt bên dưới mình sẽ reply 👇 đừng quên chia sẻ bài viết nếu thấy hữu ích và subscribe mình để nhận được thông báo mới nhất mỗi khi mình publish bài mới nha 😁