{"id":5986,"date":"2021-10-26T15:16:04","date_gmt":"2021-10-26T20:16:04","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.bindy.com\/?p=5986"},"modified":"2025-08-19T14:06:59","modified_gmt":"2025-08-19T18:06:59","slug":"datenanalyse-trends-in-der-parkbranche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.bindy.com\/de\/data-analytics-trends-in-the-parking-industry\/","title":{"rendered":"Datenanalysetrends in der Parkbranche"},"content":{"rendered":"

Es ist eine einfache Tatsache, dass jedes Unternehmen auf der Welt von der Erfassung und Analyse von Kundendaten profitieren kann. Nirgendwo k\u00f6nnen die Auswirkungen der Datennutzung eine gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen oder sich positiver auswirken als in der Parkbranche. Time in, Time out, Tarife, Aufenthaltsdauer, Veranstaltungen, Wetterbedingungen usw. spielen alle eine Rolle bei den t\u00e4glichen Parkvorg\u00e4ngen und folglich bei der Hervorhebung der Nutzung von Einrichtungen und Parkmustern.<\/p>\n\n\n\n

Obwohl das Sammeln von Daten eine kleine Herausforderung sein kann, beginnt die eigentliche Arbeit, sobald Sie sie gesammelt haben. Zu wissen, dass zwischen 8:00 und 9:00 Uhr 86 Fahrzeuge durch Ihre Tore gefahren sind, ist gro\u00dfartig, aber wie k\u00f6nnen Sie diese Art von Daten monetarisieren? Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel; dabei helfen, Rohdaten zu Geld zu machen und den Entscheidungsprozess zu verbessern. Hier sind meine Gedanken zum neuen Trend der Datenanalyse in der Parkbranche und wie Sie sicherstellen k\u00f6nnen, dass Ihr Betreiber Rohdaten in Roherfolg verwandelt.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDaten sind das neue \u00d6l\u201c<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

\u201eDaten sind das neue \u00d6l\u201c, lautet der gro\u00dfe Trend f\u00fcr Unternehmen heutzutage. Leider hat es noch keinen \u201eGeysir\u201c an Informationen gegeben, der von Parkraumbetreibern oder der Parkbranche geflossen ist. Fast jeder Parkraumbetreiber auf der Welt wirbt damit, irgendeine Form von \u201eData Analytics\u201c- oder \u201eBusiness Intelligence\u201c-L\u00f6sung f\u00fcr seine Kunden zu haben, aber die Wahrheit ist, dass die meisten Betreiber sehr primitive Mittel zur Datenerfassung besitzen und sehr wenig Kapital f\u00fcr den Ausbau dieser neuen Technologie aufgewendet haben Ressource. Die meisten Betreiber haben sich daf\u00fcr entschieden, das zuk\u00fcnftige Wachstum der Datenanalyse auf Drittanbieter wie z Smarking<\/a>. Alternativ haben die Anbieter von Parkausr\u00fcstung endlich damit begonnen, sich viel nachhaltiger um die Kultivierung der Datenanalyse als Produkt\/Dienstleistung zu bem\u00fchen. Angesichts der Tatsache, dass ihre Ger\u00e4te normalerweise sowieso Parkerdaten sammeln, warum nicht auch eine Datenplattform und Analysetools f\u00fcr Kunden integrieren? Macht Sinn, oder?<\/p>\n\n\n\n

Doch was k\u00f6nnen bzw. sollen Parkraumbetreiber mit den erhaltenen Daten anfangen? Wie k\u00f6nnen sie diese Informationen nutzen, um die Parkeinnahmen und -abl\u00e4ufe f\u00fcr ihre Kunden zu verbessern?<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

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Hier sind meine f\u00fcnf (5) wichtigsten Empfehlungen, wenn Sie eine Datenanalyse- oder Business-Intelligence-L\u00f6sung mit Ihrem Parkplatzbetreiber in Betracht ziehen:<\/p>\n\n\n\n

1. \u00dcberpr\u00fcfbar<\/h2>\n\n\n\n

Die Betreiber m\u00fcssen bescheinigen, dass die Erhebung von Rohdaten (z. B. f\u00fcr einen Monat) von Parkeinrichtungen mit den gemeldeten Einnahmen verglichen werden kann, um sicherzustellen, dass zuvor keine Abweichungen oder L\u00fccken in den Basisdaten (z. B. fehlende Transaktionen, Zahlungen, Gate-Ereignisse usw.) vorhanden sind in einer beliebigen Business-Intelligence-Plattform oder -Anwendung(en) verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n

2. Pilot<\/h2>\n\n\n\n

Betreiber m\u00fcssen die nachgewiesenen F\u00e4higkeiten oder Ressourcen ihrer vorgeschlagenen Business-Intelligence-L\u00f6sung(en) klar nachweisen. Das Zeigen einer PowerPoint-Pr\u00e4sentation mit unterschiedlichen Computer-Screenshots ist nicht gut genug. Sie sollten in der Lage sein, die Produktarbeit in Echtzeit in einer tats\u00e4chlichen Einrichtung zu sehen.<\/p>\n\n\n\n

3. Anpassbar<\/h2>\n\n\n\n

Die Betreiber m\u00fcssen sicherstellen, dass Parkdaten f\u00fcr jede Parkeinrichtung in mehreren Formaten zug\u00e4nglich sind und dass sie den standortspezifischen betrieblichen Merkmalen entsprechen (z. B. Stellpl\u00e4tze im Freien im Vergleich zu Wettermustern, Aufenthaltsdauer bei Einrichtungen mit Personal oder ohne Personal, entsprechende Transaktionsvolumina). , aufgeschl\u00fcsselt nach Tarifen, pro Tag\/Monat\/Jahr etc.) Je detaillierter Sie die Daten erhalten, desto besser!<\/p>\n\n\n\n

4. Berichterstattung<\/h2>\n\n\n\n

Die Betreiber m\u00fcssen zeigen, wie sie Parkdaten verwenden m\u00f6chten, um Ihnen n\u00fctzliche Berichte bereitzustellen. Wenn beispielsweise 481 TP2T der Parker, die zwischen 6:00 und 10:00 Uhr in ein Flughafenparkhaus einfahren, in der Garage parken, die dem Ein-\/Ausgang des Terminals am n\u00e4chsten liegt, und f\u00fcr die Generierung von 70% der gesamten Parkhauseinnahmen verantwortlich sind, was bedeutet das? Warum ist das bedeutsam? Wenn der Parkplatzbetreiber in diesem Beispiel in der Lage ist, die Daten zu pr\u00e4sentieren, um einen h\u00f6heren Prozentsatz von Reisenden, die in dieser Einrichtung abgesetzt\/abgeholt oder kurzzeitig parken, hervorzuheben (haupts\u00e4chlich aufgrund der N\u00e4he zum Terminal), dann k\u00f6nnte der Kunde dies in Betracht ziehen (oder rechtfertigen). ) m\u00f6gliche Tariferh\u00f6hungen oder variable Preisstrukturen (bedarfs- und tageszeitabh\u00e4ngig). Fragen Sie Ihren Betreiber, wie er plant, aus den gesammelten Daten Kapital zu schlagen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

5. Prognose<\/h2>\n\n\n\n

Parkplatzbetreiber m\u00fcssen in der Lage sein, reale Fallstudien dar\u00fcber bereitzustellen, wie ihre Business-Intelligence-L\u00f6sungen historische Parkdaten verwendet haben, um zuk\u00fcnftige Belegungsanforderungen in einem Parkhaus oder niedrige Belegungen zu anderen Zeiten vorherzusagen. Ihre Business-Intelligence-L\u00f6sungen m\u00fcssen in der Lage sein, Daten zu analysieren und (mit hinreichender Sicherheit) die Muster der Parker pro Tag, Woche oder Monat usw. vorherzusagen. Dies w\u00e4re besonders wichtig f\u00fcr alle, die eine Strategie f\u00fcr variable oder \u201edynamische\u201c Preise implementieren m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n

Parkdaten sind nur dann n\u00fctzlich, wenn sie richtig und maximal genutzt werden. Das Sammeln von Daten ist nur der erste Schritt zur erfolgreichen Ausf\u00fchrung und Implementierung einer Analysel\u00f6sung, suchen Sie also nach einem bew\u00e4hrten Produkt- und Serviceanbieter. Nur so k\u00f6nnen Sie aus Rohdaten rohen Erfolg in Ihrem Parkhaus machen.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n

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\"Ross_Frangos_headshot\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00dcber den Autor:<\/p>\n\n\n\n

Ross Frangos<\/a> ist Pr\u00e4sident und Gr\u00fcnder von AuditPark Services Inc<\/a>., ein Parkberatungsunternehmen mit Sitz in Toronto ON. Er ist spezialisiert auf Ausschreibungen, Parkdokumente und die Unterst\u00fctzung seiner Kunden bei der Beschaffung von Parkraumverwaltungsdiensten.<\/p>\n\n\n\n

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 <\/h3>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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