전 세계의 모든 기업이 고객 데이터를 수집하고 분석함으로써 혜택을 볼 수 있다는 것은 단순한 사실입니다. 데이터 활용의 효과가 주차 산업보다 더 큰 역할을 하거나 더 긍정적인 영향을 미치는 곳은 없습니다. 입장 시간, 시간 초과, 요금, 체류 기간, 이벤트, 기상 조건 등은 모두 일일 주차 운영에 중요한 역할을 하며 결과적으로 시설 사용 및 주차 패턴을 강조합니다.

데이터 수집이 다소 어려울 수 있지만 데이터를 수집하면 실제 작업이 시작됩니다. 오전 8시에서 오전 9시 사이에 86대의 차량이 게이트를 통과한다는 사실은 훌륭하지만 이러한 종류의 데이터를 어떻게 수익화할 수 있습니까? 바로 여기에서 데이터 분석이 필요합니다. 원시 데이터를 돈으로 전환하고 의사 결정 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다. 다음은 주차 업계의 데이터 분석의 새로운 추세와 운영자가 원시 데이터를 원시 데이터로 전환하도록 하는 방법에 대한 제 생각입니다.

“데이터는 새로운 석유”

오늘날 기업의 가장 큰 화두는 "데이터가 새로운 석유"라는 것입니다. 슬프게도, 주차 운영자나 주차 업계에서 흘러나오는 정보의 "간헐천"은 아직 없습니다. 세계의 거의 모든 주차 운영자는 고객을 위해 일종의 "데이터 분석" 또는 "비즈니스 인텔리전스" 솔루션을 가지고 있다고 선전하지만 사실 대부분의 운영자는 매우 원시적인 데이터 수집 수단을 보유하고 있으며 이 새로운 기술을 성장시키는 데 투자한 자본이 거의 없습니다. 자원. 대부분의 사업자는 데이터 분석의 미래 성장을 다음과 같은 제3자 제공자에게 미루기로 선택했습니다. 마킹. 또는 주차 장비 공급업체는 마침내 데이터 분석을 제품/서비스로 육성하기 위해 훨씬 더 지속적인 노력을 기울이기 시작했습니다. 그들의 장비가 일반적으로 어쨌든 Parker 데이터를 수집한다는 점을 감안할 때 고객을 위한 데이터 플랫폼과 분석 도구도 통합하지 않겠습니까? 말이 됩니까?

그러나 주차 운영자는 얻은 데이터로 무엇을 할 수 있거나 해야 할까요? 고객의 주차 수익과 운영을 개선하기 위해 이 정보를 어떻게 사용할 수 있습니까?

다음은 주차 운영자와 함께 데이터 분석 또는 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 고려할 때 5가지 권장 사항입니다.

1. 검증 가능

운영자는 주차 장비에서 수집된 원시 데이터(예: 한 달 동안)가 보고된 수익과 비교하여 검증될 수 있음을 인증하여 기본 데이터(예: 누락된 거래, 지불, 게이트 이벤트 등)에 불일치 또는 격차가 없는지 확인해야 합니다. 모든 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 또는 애플리케이션에서 사용됩니다.

2. 파일럿

사업자는 제안된 비즈니스 인텔리전스 솔루션의 입증된 기능 또는 리소스를 명확하게 입증해야 합니다. 다양한 컴퓨터 스크린샷으로 PowerPoint 프레젠테이션을 표시하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 실제 시설에서 제품이 작동하는 것을 실시간으로 볼 수 있어야 합니다.

3. 사용자 정의 가능

운영자는 각 주차 시설에 대해 다양한 형식으로 주차 데이터에 액세스할 수 있고 사이트별 운영 특성(예: 야외 표면 부지 대 날씨 패턴, 시설에 직원이 있는 경우와 직원이 없는 경우의 체류 기간, 해당 거래량)과 일치하는지 확인해야 합니다. , 요율별로 분류, 일/월/년 등) 자세한 데이터를 받을수록 좋습니다!

4. 보고

운영자는 유용한 보고서를 제공하기 위해 주차 데이터를 어떻게 사용할 계획인지 보여야 합니다. 예를 들어, 오전 6시부터 오전 10시 사이에 공항 주차 시설에 입장하는 48%의 주차자가 터미널 입구/출구와 가장 가까운 차고에 주차하고 총 주차 시설 수익의 70%를 생성하는 책임이 있다면 그것은 무엇을 의미합니까? 그게 왜 중요한가요? 이 예에서 주차 운영자가 이 시설에서 더 높은 비율의 여행자 하차/픽업 또는 단기 주차를 강조하기 위해 데이터를 제시할 수 있다면(주로 터미널과의 근접성으로 인해) 클라이언트는 고려할 수 있습니다(또는 정당화할 수 있습니다). ) 가능한 요금 인상 또는 가변 가격 구조(수요 및 시간 기준). 운영자에게 수집한 데이터를 어떻게 활용할 계획인지 문의하십시오.

5. 예측

주차 운영자는 비즈니스 인텔리전스 솔루션이 과거 주차 데이터를 활용하여 주차 시설의 미래 점유율 수요 또는 다른 시간대의 낮은 점유율을 예측하는 방법에 대한 실제 사례 연구를 제공할 수 있어야 합니다. 그들의 비즈니스 인텔리전스 솔루션은 데이터를 분석하고 일, 주 또는 월 등으로 파커의 패턴을 예측할 수 있어야 합니다. 이는 가변적이거나 "동적" 가격 책정에 대한 전략을 구현하려는 사람에게 특히 중요합니다.

주차 데이터는 올바르게 활용되고 최대한의 잠재력을 발휘할 때만 유용합니다. 데이터 수집은 분석 솔루션의 성공적인 실행 및 구현을 위한 첫 번째 단계일 뿐이므로 검증된 제품 및 서비스 제공업체를 찾으십시오. 그래야만 원시 데이터를 주차 시설에서 원시 데이터로 전환할 수 있습니다.

저자 소개:

로스 프랭고스 의 회장이자 창립자입니다. AuditPark 서비스 Inc., 토론토 ON에 기반을 둔 주차 컨설팅 회사. 그는 제안 요청, 주차 문서 및 주차 관리 서비스 조달에서 고객 지원을 전문으로 합니다.

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