Autotraffic | Livink

¿Cómo redefinimos el propósito de una plataforma de Big Data para reenfocar los esfuerzos de diseño y desarrollo?

Cuando registramos sucesos de forma limpia y ordenada es más fácil encontrar patrones que ayuden a tomar mejores decisiones para resolver problemas recurrentes. Autotraffic identificó en este principio una oportunidad de negocio al aprovechar la generación y análisis de datos viales para lograr una movilidad urbana más eficiente, segura y humana.

Livink es una plataforma digital desarrollada por Autotraffic integrada dentro de su servicio de Movilidad Inteligente que ayuda a sus usuarios a visualizar información vial histórica y en tiempo real. Se apoya en una serie de indicadores estadísticos que evalúan la eficiencia de las vialidades desde la ecología urbana hasta la seguridad vial. Tiene como objetivo prevenir incidentes, experimentar nuevas soluciones en materia de movilidad, evaluar su eficacia y reaccionar ante problemáticas en el entorno urbano.

A partir de un trabajo de investigación con expertos en urbanismo y movilidad pudimos detectar las oportunidades de generación de valor que Livinik estaba dejando de lado. También gracias a un proceso de colaboración y facilitación con el equipo de diseño y desarrollo de la plataforma, pudimos replantear su propósito y reenfocar los esfuerzos a los módulos que más valor generaban a los potenciales usuarios.

Mezcla de herramientas para Autotraffic | Livink

  1. Etapa 1: Observa

    Analizamos el modelo de negocio actual para identificar el ecosistema de actores que interactúan directa e indirectamente con la plataforma. Los hallazgos se volvieron hipótesis de investigación para entrevistar a expertos en movilidad.

  2. Etapa 2: Descubre

    Hablando con usuarios pudimos descubrir la cadena de valor detrás de un dato y cómo se transforma a medida que avanza de acuerdo a su uso y aplicación según las necesidades de un proyecto vial y de urbanismo.

  3. Etapa 3: Idea

    Articulamos de forma visual una serie de escenarios con los cuales Livink pudiera tomar mejores decisiones hacia dónde llevar el diseño y desarrollo de la plataforma de acuerdo a los recursos disponibles.

  4. Etapa 4: Prototipa

    Llevamos a cabo una serie de capacitaciones para el equipo de Livink con el objetivo de diseñar servicios complementarios a los que ya ofrecía la plataforma para generar más valor.

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Resultados

Al poder visualizar los diferentes escenarios que se generaban de acuerdo a los eslabones en la cadena de valor del dato, Autotraffic pudo replantear su estrategia para diseñar y desarrollar la plataforma Livink. Además este ejercicio de visualización los inspiró para desarrollar nuevas unidades de negocio que pudieran generar valor a otros actores que no estaban contemplados originalmente y explorar la creación de unidades de servicio.

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