É um fato simples, todas as empresas do mundo podem se beneficiar da coleta e análise de dados de clientes. Em nenhum lugar os efeitos da utilização de dados podem desempenhar um papel maior ou ter um impacto mais positivo do que no setor de estacionamento. O tempo de entrada, o tempo de espera, as taxas, a duração da estadia, os eventos, as condições meteorológicas, etc., todos desempenham um papel nas operações diárias de estacionamento e, consequentemente, no destaque do uso das instalações e dos padrões de estacionamento.

Embora a coleta de dados possa ser um pouco desafiadora, o trabalho real começa assim que você os coleta. Saber que 86 veículos passaram pelos seus portões entre 8h e 9h é ótimo, mas como você pode monetizar esse tipo de dado? É aí que entra a análise de dados; ajudando a transformar dados brutos em dinheiro e melhorando o processo de tomada de decisão. Aqui estão meus pensamentos sobre a nova tendência de análise de dados no setor de estacionamento e como garantir que seu operador transforme dados brutos em sucesso bruto.

“Dados são o novo petróleo”

O grande buzz para as empresas hoje em dia é que “dados são o novo petróleo”. Infelizmente, ainda não houve um “geyser” de informações fluindo dos operadores de estacionamento ou do setor de estacionamento. Quase todas as operadoras de estacionamento do mundo pretendem ter alguma forma de solução de “Data Analytics” ou “Business Intelligence” para seus clientes, mas a verdade é que a maioria das operadoras possui meios muito primitivos de coleta de dados e dedicou muito pouco capital para expandir essa nova tecnologia recurso. A maioria das operadoras optou por adiar o crescimento futuro da análise de dados para fornecedores terceirizados, como Marcação. Alternativamente, os fornecedores de equipamentos de estacionamento finalmente começaram a fazer um esforço muito mais sustentado no cultivo da análise de dados como produto/serviço. Dado que seus equipamentos geralmente coletam dados de parker de qualquer maneira, por que não integrar uma plataforma de dados e ferramentas de análise também para os clientes? Faz sentido, certo?

Mas o que os operadores de estacionamento podem ou devem fazer com os dados que obtêm? Como eles podem usar essas informações para melhorar as receitas e operações de estacionamento para seus clientes?

Aqui estão minhas cinco (5) principais recomendações ao considerar uma solução de Data Analytics ou Business Intelligence com seu operador de estacionamento:

1. Verificável

Os operadores devem certificar que a coleta de dados brutos (por exemplo, por um mês) do equipamento de estacionamento pode ser verificada em relação às receitas relatadas para garantir que não haja discrepâncias ou lacunas nos dados de base (por exemplo, transações ausentes, pagamentos, eventos de portão, etc.) antes sendo usado em qualquer plataforma ou aplicativo(s) de Business Intelligence.

2. Piloto

Os operadores precisam demonstrar claramente as capacidades ou recursos comprovados de sua(s) solução(ões) de Business Intelligence proposta(s). Mostrar uma apresentação do PowerPoint com várias capturas de tela do computador não é bom o suficiente. Você deve ser capaz de ver o trabalho do produto em tempo real em uma instalação real.

3. Personalizável

Os operadores devem garantir que os dados de estacionamento sejam acessíveis em vários formatos para cada estacionamento e que correspondam às características operacionais específicas do local (por exemplo, lotes de superfície ao ar livre versus padrões climáticos, duração da estadia quando as instalações estão com funcionários versus sem funcionários, volumes de transações correspondentes , dividido por taxas; por dia/mês/ano, etc.) Quanto mais dados detalhados você receber, melhor!

4. Relatórios

Os operadores precisam demonstrar como planejam usar os dados de estacionamento para fornecer relatórios úteis. Por exemplo, se 48% de pessoas que entram em um estacionamento do aeroporto entre 6h e 10h estacionam na garagem mais próxima da entrada/saída do terminal e são responsáveis por gerar 70% da receita total do estacionamento, o que isso significa? Por que isso é significativo? Se, neste exemplo, o operador de estacionamento puder apresentar os dados para destacar uma porcentagem maior de desembarques/recolheres de viajantes ou estacionamentos de curta duração nesta instalação (principalmente devido à proximidade do terminal), o cliente poderá considerar (ou justificar ) possíveis aumentos de tarifas ou estruturas de preços variáveis (com base na demanda e por hora do dia). Pergunte ao seu operador como eles planejam capitalizar os dados coletados.

5. Previsão

Os operadores de estacionamento devem ser capazes de fornecer estudos de caso reais sobre como suas soluções de Business Intelligence utilizaram dados históricos de estacionamento para prever futuras demandas de ocupação em um estacionamento ou baixas ocupações em outros momentos. Suas soluções de Business Intelligence devem ser capazes de analisar dados e prever (com razoável certeza) os padrões de estacionamentos por dia, semana ou mês etc. Isso seria particularmente importante para quem procura implementar uma estratégia de preços variáveis ou “dinâmicos”.

Os dados de estacionamento só são úteis se forem utilizados corretamente e em seu potencial máximo. A coleta de dados é apenas o primeiro passo para uma execução e implementação bem-sucedidas de uma solução de análise, portanto, procure um fornecedor comprovado de produtos e serviços. Só então você será capaz de transformar dados brutos em sucesso bruto em seu estacionamento.

OUTROS RECURSOS automotivos e de estacionamento

Consulte o Categoria Automotiva e Estacionamento para listas de verificação, instruções e melhores práticas para as indústrias automotiva e de estacionamento.

Sobre o autor:

Ross Frangos é o presidente e fundador da AuditPark Services Inc., uma empresa de consultoria de estacionamento com sede em Toronto ON. Ele é especialista em Solicitações de Propostas, documentos de estacionamento e auxiliando seus clientes na contratação de serviços de gerenciamento de estacionamento.

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