Fahrraddiebstahl

Online Anzeige

Nach dem ersten online Treffen mit der Brandenburger Polizei war uns schnell klar, dass wir gerne ein Teil der sehr umständlichen und zähen Online Anzeige verbessern möchten. Nach einer ersten Analyse haben wir viele Punkte gefunden die deutlich schlanker gestaltet oder allg. neu dargestellt werden könnten. Jedoch wurde uns schnell nahegelegt nicht zu sehr sich direkt auf ein Projekt zu versteifen weshalb wir uns dann erstmal sehr geöffnet haben und spekulativ an das Thema gegangen sind.

Speculative Design

Wir haben uns für diesen Teil generell überlegt wie man das Klauen von Fahrrädern verhindern kann und sind auf die Idee gekommen mit einem kollektiv geregelten Ansatz dem entgegenzukommen. Als Inspiration dienten unterirdische Fahrrad Transport Systeme im asiatischen Raum und haben diese als Idee in Berlin weiter gedacht. Dadurch würden Fahrräder nie im öffentlichen Raum zu sehen sein, sondern auf Abruf lieferbar. Dinge wie Wartung und Reparatur würden ebenfalls darüber laufen. Zum Ende hin kam noch die Idee eine Art von „Safe Spaces“ für Fahrräder anzubieten, dort würde jedes abgestellte Rad sensorisch überwacht werden.

Fahrrad Tracker + App

Auch, wenn es sehr interessant war im spekulativen Rahmen an dieser Idee weiterzuarbeiten haben wir uns schnell dazu entschieden wieder realistischer zu werden. Unsere finale Idee war es sich mehr mit dem Tracken von Fahrrädern zu beschäftigen, damit auch verbunden mit einer schnelleren Übermittlung einer Anzeige und Übergangs angeboten nach dem Diebstahl.

Dafür haben wir uns eine App ausgedacht in welcher gleich beim Kauf des Rads alle wichtigen äußerlichen Merkmale (Farbe, Gangschaltungen, Reifen Größe,…) eingetragen werden können. Anschließend wird der Tracker, der mit Apples Air Tag Technologie funktioniert, am Rad installiert. Sollte nun das Rad gestohlen werden kann man über die App und den ganzen Fahrrad-Daten eine Anzeige direkt an die Polizei senden. Eine weitere Idee war es im Anschluss über lokale Übergangsangebote zu informieren wie z.B. Bike-Sharing Anbieter oder vielleicht sogar Rad Händler mit Rabatt Aktionen.

Website + Umfrage

Link zur Website

Falls der erste Link nicht funktioniert

Ein wichtiger Punkt in diesem Kurs war es durch schnelles bauen von Prototypen, Umfragen, Interviews,... Reaktionen von potenziellen Nutzern und Nutzerinnen in Zahlen darstellen zu können. Dadurch sollten Aussagen und Entscheidungen vor der Gruppe an Gewichtung gewinnen und die Notwendigkeit bestärken. Für die App und den Tracker haben wir hierfür eine umfangreiche Umfrage gestaltet die von mehr als 50 Leuten ausgefüllt wurde. Darüber hinaus hat Leon eine Website gebaut, welche unser Produkt bewirbt und den Anschein erweckt, als ob es wirklich demnächst erscheinen wird. Diese Art von „Fake“ Prototyp wird in dem Buch Lean Start Up näher beleuchtet.

Data Driven: Sounderkennung

Die zweite Hälfte des Kurses sollte mit dem Data Driven Ansatz weiter geführt werden, was so viel bedeutet das, wie mit gewonnen Datensätzen eine Erweiterung unserer ersten Idee bieten sollen oder auch ein allg. neues Produkt oder einen neuen Service uns ausdenken sollten.

Nachdem wir uns als Einführung mit der Teachable Machine von Google beschäftigt haben, kam uns die Idee Geräusche von Fahrrädern in Bezug auf Verschleiß und Beschädigung erkennen zu lassen. Erste Versuche zeigten das eine Geräuscherkennung und Geräuschtrennung sehr gut funktioniert.

Interviews

Da wir uns nicht sicher waren, ob eine Erkennung von Verschleiß über Sound eine generell gute Idee ist, sind wir in Potsdam an zwei Fahrrad Händler getreten, um im Rahmen eines Interviews deren Sichtweise zu erfahren. Schnell haben wir auch von Ihnen bestätigt bekommen das man über die Geräusche sehr schnell eine erste Diagnose feststellen kann. Gerade ein kaputtes Kugellager oder auch abgefahrene Bremsen geben sehr spezifische Geräusche ab die von Laien eher spät erkannt werden.

B2B

Aus den neuen Insights heraus haben wir uns ein B2B Modell überlegt in welchem wir an große Bike Sharing Anbieter wie z.B. Next Bike treten. Der große Vorteil ist der das solch große Anbieter fast immer dasselbe Material sowie dieselbe Rahmenform nutzen. Da der Rahmen auch ein akustischer Körper ist, könnte man so bei gleicher Bauweise nach nur einer Aufnahme der Geräusche die ganze Flotte abdecken.

Analyse + Prototyp

Im Folgenden sieht man erste visuelle Prototypen wie unser Soundereknnungs-Gerät aussehen könnte und an welchen Stellen man dieses evtl. installieren könnte.

Feedback + Fazit

Das Feedback seitens Retos, Manuels als auch der Polizei war durchweg positiv. Trotz einiger Verbesserungsvorschläge wie mehr persönliche Interviews zu führen, kam unsere Idee in beiden Kurs Hälften gut an was uns wiederum angespornt hat. Allgemein hat es dem Kurs sehr gutgetan so viele „externe“ Meinungen zu hören da man unterschiedliche Einflüsse mit einbeziehen konnte.

Fazit von Pascal

Ich habe mir den Kurs am Anfang noch sehr anders vorgestellt, dass wir relativ strikt und durchgängig mit der Polizei von Brandenburg kooperieren werden. Dass dies am Ende nicht der Fall war, sehe ich als Vor- als auch als Nachteil. Vorteil, weil wir dadurch deutlich experimenteller arbeiten konnten, allein unsere Sonderkennung ist ein Teil des Kurses, mit dem die Polizei direkt sicher nicht viel anfangen kann, auch wenn sie es interessant fanden. Nachteil, weil wir so viel spekulativ gearbeitet haben, dass schnell ein realistischer und wirtschaftlicher Blick verloren ging. Der Fokus lag generell darin uns gewisse Start Up Methoden beizubringen um  zu lernen das man auch nach sehr kurzer Zeit erste Prototypen direkt an potenzielle Kunden bringen kann und daraus gewonnene Zahlen benutzt werden um Design Entscheidungen zu untermauern.