개인맞춤 교통서비스 추천을 위해서는 최근 교통수요 예측 분야에서 주목받기 시작한 활동기반(Activity-based) 교통수요 모형과 연계할 수 있을 것이다. 활동기반 접근법은 “사람들이 만들어 내는 통행은 자체로 목적이 되지 않으며, 시ㆍ공간적으로 분산되어 발생하는 일상적 활동들의 참여 필요성과 욕구를 충족시키는 과정에서 생겨나는 파생수요(Derived demand)”라는 것이다(김희경 외, 2013, p. 11). 개인의 개별 활동에 대한 의사결정은 활동의 종류ㆍ시간ㆍ장소와 동행인, 이동수단 등을 종합적으로 고려하며, 이전과 이후의 활동들도 서로 영향을 미친다. 개인비서 앱을 제공하는 기업은 이러한 다양한 요소들을 고려하여 사용자의 선호에 가장 부합하는 활동과 이를 위한 적절한 교통수단을 함께 제시할 수 있는 것이다. 개인비서 앱을 개발하는 업체 입장에서는 단순히 광고 수입에만 의존하는 것보다 추천한 활동과 연계된 교통 서비스 수익을 창출할 수 있다면 고객과 광고주 간의 이해 상충을 회피하면서 수익모델을 확장할 수 있는 것이다.
사람들의 이동에 대한 결정은 모든 일상 활동들의 필요성과 요구를 고려할 때 서로 밀접한 관계가 있음을 알고 개발된 활동기반 교통수요 모델이 근래 관심을 끌고 있으며, 이를 기반으로 한 개인비서 앱은 각자의 상황에 알맞은 교통 수단을 제공해 주며 이를 통해 수익을 창출한다. 