単純な事実です。世界中のすべての企業が、顧客データの収集と分析から利益を得ることができます。駐車場業界ほど、データ活用の効果が大きな役割を果たしたり、プラスの影響を与えたりできる場所はありません。入庫時間、出庫時間、料金、滞在時間、イベント、気象条件などはすべて、毎日の駐車業務に影響を与え、その結果、施設の使用状況と駐車パターンを強調します。

データを収集するのは少し大変かもしれませんが、実際の作業はデータを収集してから始まります。午前 8 時から午前 9 時までの間に 86 台の車両がゲートを通過したことを知ることは素晴らしいことですが、この種のデータを収益化するにはどうすればよいでしょうか?そこでデータ分析の出番です。生データをお金に変え、意思決定プロセスを改善するのに役立ちます。ここでは、駐車場業界におけるデータ分析の新しいトレンドと、オペレーターが生データを生の成功に変える方法についての私の考えを示します。

「データは新しい石油」

最近の企業の大きな話題は、「データは新しい石油」です。悲しいことに、駐車場運営者や駐車場業界から流れてくる情報の「間欠泉」はまだありません。世界中のほぼすべての駐車場運営会社は、顧客のために何らかの形の「データ分析」または「ビジネス インテリジェンス」ソリューションを提供していると宣伝していますが、実際には、ほとんどの運営会社は非常に原始的なデータ収集手段を持っており、この新しい技術を成長させるための資本をほとんど投入していません。資源。ほとんどのオペレーターは、データ分析の将来の成長を次のようなサードパーティ プロバイダーに任せることを選択しています。 スマーキング.あるいは、駐車設備のサプライヤーは、製品/サービスとしてのデータ分析を育成するために、より持続的な努力をついに開始しました。彼らの機器は通常パーカー データを収集していることを考えると、データ プラットフォームとクライアント用の分析ツールも統合してみませんか?理にかなっていますよね？

しかし、駐車場の運営者は、取得したデータを使って何ができるか、または何をすべきでしょうか?この情報を使用して、クライアントの駐車場の収益と運営を改善するにはどうすればよいでしょうか?

駐車場運営会社とのデータ分析またはビジネス インテリジェンス ソリューションを検討する際の私の推奨事項のトップ 5 を次に示します。

1.検証可能

運営者は、駐車設備から収集した生データ (例: 1 か月分) を報告された収益と照らし合わせて検証できることを証明し、基本データに矛盾やギャップがないことを確認する必要があります (例: トランザクションの欠落、支払い、ゲート イベントなど)。ビジネス インテリジェンス プラットフォームまたはアプリケーションで使用されている。

2. パイロット

オペレーターは、提案されたビジネス インテリジェンス ソリューションの実証済みの機能またはリソースを明確に示す必要があります。さまざまなコンピューターのスクリーンショットを使用して PowerPoint プレゼンテーションを表示するだけでは十分ではありません。実際の施設で製品の動作をリアルタイムで確認できるはずです。

3.カスタマイズ可能

オペレーターは、駐車データが各駐車施設の複数の形式でアクセス可能であること、およびサイト固有の運用特性に対応していることを確認する必要があります (例: 屋外の駐車場と天候パターン、施設に人員がいる場合と人員がいない場合の滞在時間、対応する取引量) 、料金別、日別、月別、年別など) 受け取るデータが詳細であるほど、より良い結果が得られます。

4. 報告

オペレーターは、有益なレポートを提供するために駐車場データをどのように使用する予定かを示す必要があります。たとえば、午前 6 時から午前 10 時の間に空港の駐車場に入る駐車客の 48% が、ターミナルの出入口に最も近いガレージに駐車し、駐車場施設の総収益の 70% を生成する責任がある場合、それはどういう意味ですか?なぜそれが重要なのですか？この例で、駐車場運営者がデータを提示して、この施設での旅行者の降車/送迎または短期間の駐車のパーセンテージが高いことを強調できる場合 (主にターミナルに近いため)、クライアントは検討する (または正当化する) ことができます。 ) 可能性のあるレート上昇または変動価格構造 (需要と時間帯に基づく)。オペレーターに、収集したデータをどのように活用する予定があるか尋ねてください。

5. 予測

駐車場運営者は、自社のビジネス インテリジェンス ソリューションが過去の駐車場データをどのように利用して、駐車場施設の将来の占有需要や他の時期の占有率が低いかを予測する方法について、実際のケース スタディを提供できなければなりません。彼らのビジネス インテリジェンス ソリューションは、データを分析し、日別、週別、月別などの駐車客のパターンを (合理的な確実性で) 予測できる必要があります。これは、可変または「動的」な価格設定の戦略を実装しようとしている人にとって特に重要です。

駐車データは、正しく活用され、最大限の可能性が発揮された場合にのみ役立ちます。データの収集は、分析ソリューションの実行と実装を成功させるための最初のステップにすぎないため、実績のある製品とサービスのプロバイダーを探してください。そうして初めて、未加工のデータを駐車施設での未加工の成功に変えることができます。

著者について：

ロス・フランゴス の社長兼創設者です。 監査パークサービス株式会社オンタリオ州トロントを拠点とする駐車コンサルティング会社。彼は、提案依頼書、駐車場書類、および駐車場管理サービスの調達においてクライアントを支援することを専門としています。

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