The past decade has seen the introduction and widespread availability of a number of new mobility services. These have created a transport environment that is complex to navigate for passengers. The Mobility as a Service (MaaS) concept aims to provide a solution, by offering a single digital interface through which users can plan journeys, pay for and access a variety of transport modes. MaaS can also provide users with various products, including pay-per-use access to transport modes as well as MaaS packages. The latter are bundled mobility services that combine a variety of transport modes and are offered to customers in a one-stop-shop manner. The objective of this paper is to examine individual preferences for MaaS packages, specifically addressing the question of preference heterogeneity. In doing so, a Latent Class Choice Model (LCCM) is developed, allowing us to reveal variations in individuals’ preferences. The LCCM is estimated using data from a MaaS-related market research carried out in Greater Manchester. The results imply significant heterogeneity with regards to preferences. Three latent classes emerged through the analysis, all with different MaaS package preferences and individual characteristics. Age, gender, income, education and current travel behaviour all play an important role in determining an individual’s propensity to purchase MaaS packages. The results can provide valuable insights into the types of people that should and should not be initially targeted with MaaS packages to maximise uptake.

在过去的十年中，已经出现了许多新的移动性服务，并且它们已经广泛普及。这些已经创建了一个复杂的运输环境，以方便乘客导航。移动即服务（MaaS）概念旨在通过提供单个数字接口来提供一种解决方案，用户可以通过该数字接口来计划行程，付费和访问各种运输方式。MaaS还可以为用户提供各种产品，包括按次付费访问运输模式以及MaaS软件包。后者是捆绑的移动服务，结合了多种运输方式，并以一站式方式向客户提供。本文的目的是研究MaaS软件包的个人偏好，特别是解决偏好异质性的问题。在这样做，开发了潜在类别选择模型（LCCM），使我们能够揭示个人偏好的变化。使用在大曼彻斯特进行的与MaaS相关的市场研究得出的数据估算LCCM。结果表明在偏好方面存在明显的异质性。通过分析得出了三个潜在类别，所有这些潜在类别都具有不同的MaaS软件包首选项和个人特征。年龄，性别，收入，教育程度和当前的出行行为都在确定个人购买MaaS套餐的意愿中起着重要作用。结果可以提供有价值的见解，以了解最初应该和不应该使用MaaS软件包成为最大目标的人群。使用在大曼彻斯特进行的与MaaS相关的市场研究得出的数据估算LCCM。结果表明在偏好方面存在明显的异质性。通过分析得出了三个潜在类别，所有这些潜在类别都具有不同的MaaS软件包首选项和个人特征。年龄，性别，收入，教育程度和当前的出行行为都在确定个人购买MaaS套餐的意愿中起着重要作用。结果可以提供有价值的见解，以了解最初应该和不应该使用MaaS软件包成为最大目标的人群。使用在大曼彻斯特进行的与MaaS相关的市场研究得出的数据估算LCCM。结果表明在偏好方面存在明显的异质性。通过分析得出了三个潜在类别，所有这些潜在类别都具有不同的MaaS软件包首选项和个人特征。年龄，性别，收入，教育程度和当前的出行行为都在确定个人购买MaaS套餐的意愿中起着重要作用。结果可以提供有价值的见解，以了解最初应该和不应该使用MaaS软件包成为最大目标的人群。性别，收入，教育程度和当前的出行行为都在确定个人购买MaaS套餐的意愿中起着重要作用。结果可以提供有价值的见解，以了解最初应该和不应该使用MaaS软件包成为最大目标的人群。性别，收入，教育程度和当前的出行行为都在确定个人购买MaaS套餐的意愿中起着重要作用。结果可以提供有价值的见解，以了解最初应该和不应该使用MaaS软件包成为最大目标的人群。