11 Dic 2017
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Demand prediction o ¿quién y cuándo puede necesitar un car2go?

La “Demand prediction” o predicción de la demanda permite ya hoy disponer de los car2gos cerca de donde los necesiten. En el futuro, mejorará la precisión y la consiguiente adaptación a la oferta y la demanda. A continuación, se explica cómo funciona exactamente y cuáles son los factores que se tienen en cuenta.

El requisito básico para un concepto óptimo de carsharing de flota libre y especialmente para el vehículo compartido autónomo del futuro es una predicción de la demanda operativa.

En este sentido se debe responder a la pregunta siguiente: ¿cuándo y dónde necesita un cliente un vehículo? antes de que el cliente busque activamente un vehículo.

 

¿Para qué sirve la Demand prediction?

¿Por qué es así? En un mercado de la movilidad disputado el cliente elegirá probablemente al proveedor que le ofrezca el mejor servicio en el menor tiempo, de la forma más fiable y a un precio razonable, y que ponga a su disposición en el momento exacto el vehículo exacto que necesita.

Para el proveedor esto significa que: En el mejor de los casos el vehículo ya está en camino para el cliente antes de que éste reserve siquiera el vehículo.

Una visión del futuro autónomo, con la ayuda de un ejemplo práctico, aclara aún más este punto.

 

Ejemplo práctico: Día de partido de la liga nacional en una gran ciudad

Pongamos que termina un partido de fútbol en el estadio de una gran ciudad.

Aquí hay dos posibilidades.

 

Primera posibilidad: No hay predicción de la demanda alguna. Así pues, los proveedores de movilidad no consiguen saber que después del partido muchos aficionados buscarán un vehículo.

Los aficionados saldrán del estadio a pie y encargarán un vehículo con su smartphone.

Estos vehículos deberán viajar hasta el estadio desde todos los puntos de la ciudad, lo que conlleva unos tiempos de espera largos. Estos tiempos de espera no serán aceptables para el cliente.

 

Segunda posibilidad: Existe una predicción de la demanda, que reconoce la necesidad de vehículos al terminar el partido.

Los proveedores de movilidad tendrán la capacidad de enviar vehículos al estadio con antelación, y éstos esperarán a los aficionados que salen en masa del estadio.

La predicción del momento y el lugar en que los clientes necesitarán un vehículo figuran ya actualmente en el negocio diario de car2go.

 

Más datos, más posibilidades

Con los datos acumulados por car2go en el trascurso de los años la empresa tiene la capacidad de predecir con gran exactitud, con la ayuda de algoritmos complejos, la demanda de movilidad.

Aquí contamos también con la inclusión de datos externos como la meteorología o fechas de actos públicos.

Puede sonar banal, pero si llueve la demanda es mayor que en días de sol. Después de un concierto importante, o durante una fiesta popular, la necesidad en determinados puntos de la ciudad es mayor que en otros momentos.

 

La Demand Prediction y la protección de datos, ¿son compatibles?

Aquí la protección de datos es un tema importante. La Demand Prediction predice sólo que un cliente necesitará un vehículo en un momento determinado.

No predice qué cliente necesitará un vehículo. Así pues, en este contexto no se recogen ni guardan datos personales.

 

Perspectivas de futuro

car2go pronostica ya hoy, de forma continua, la demanda en todas las ciudades de car2go, y sabe por tanto cuándo y dónde los clientes necesitan un vehículo.

car2go puede también estimar las necesidades de vehículos del próximo sábado por la tarde en el centro de Berlín o en determinadas calles de Nueva York.

Esto ayuda a controlar la flota consiguiendo la mayor disponibilidad posible para nuestros clientes.

Los algoritmos de aprendizaje mejoran la calidad de las predicciones de forma continua mediante el uso de “Advanced Machine Learning Technologies”.

La predicción de la demanda será por tanto de una importancia capital para el funcionamiento de un sistema de vehículos compartidos autónomos.

 

¿Y vosotros qué opináis? Ante la idea de que car2go sepa de antemano lo que os hace falta, ¿se os queda una sensación (injustamente) desagradable o es mayor la satisfacción por disfrutar de una disponibilidad óptima?