Este un fapt simplu, fiecare afacere din lume poate beneficia de colectarea și analiza datelor clienților. Nicăieri efectele utilizării datelor nu pot juca un rol mai mare sau au un impact mai pozitiv decât în industria parcărilor. Timpul de intrare, time out, tarifele, durata șederii, evenimentele, condițiile meteorologice etc. toate joacă un rol în operațiunile zilnice de parcare și, în consecință, în evidențierea modului de utilizare a instalațiilor și de parcare.

Deși strângerea datelor poate fi o mică provocare, munca adevărată începe odată ce le-ați colectat. Este grozav să știi că 86 de vehicule au trecut prin porțile tale între orele 8:00 și 9:00, dar cum poți monetiza acest tip de date? Aici intervine analiza datelor; ajutând la transformarea datelor brute în bani și îmbunătățirea procesului decizional. Iată părerile mele despre noua tendință de analiză a datelor în industria parcărilor și cum să vă asigurați că operatorul dvs. transformă datele brute în succes brut.

„Datele sunt noul ulei”

În prezent, marele interes pentru companii este că „datele sunt noul petrol”. Din păcate, nu a existat încă un „gheizer” de informații care curge de la operatorii de parcări sau de la industria parcărilor. Aproape fiecare operator de parcare din lume pretinde să aibă o soluție „Data Analytics” sau „Business Intelligence” pentru clienții lor, dar adevărul este că majoritatea operatorilor posedă mijloace foarte primitive de colectare a datelor și au dedicat foarte puțin capital pentru a dezvolta această nouă tehnologie tehnologică. resursă. Majoritatea operatorilor au ales să amâne creșterea viitoare a analizei datelor către furnizori terți, cum ar fi Marcare. Alternativ, furnizorii de echipamente de parcare au început în sfârșit să depună un efort mult mai susținut în cultivarea analizei datelor ca produs/serviciu. Având în vedere că echipamentul lor colectează oricum date Parker, de ce să nu integrăm o platformă de date și instrumente de analiză și pentru clienți? Are sens, nu?

Dar ce pot sau ar trebui să facă operatorii de parcări cu datele pe care le primesc? Cum pot folosi aceste informații pentru a îmbunătăți veniturile și operațiunile de parcare pentru clienții lor?

Iată primele cinci (5) recomandări ale mele atunci când luați în considerare o soluție de Data Analytics sau Business Intelligence cu operatorul dvs. de parcare:

1. Verificabil

Operatorii trebuie să certifice că colectarea datelor brute (de exemplu, pentru o lună) de la echipamentele de parcare poate fi verificată în raport cu veniturile raportate pentru a se asigura că nu există discrepanțe sau lacune în datele de bază (de exemplu, tranzacții lipsă, plăți, evenimente la poartă etc.) înainte fiind utilizat în orice platformă sau aplicații de Business Intelligence.

2. Pilot

Operatorii trebuie să demonstreze în mod clar capabilitățile sau resursele dovedite ale soluției de Business Intelligence propuse. Afișarea unei prezentări PowerPoint cu diferite capturi de ecran de computer nu este suficient de bună. Ar trebui să puteți vedea cum funcționează produsul în timp real într-o unitate reală.

3. Personalizabil

Operatorii trebuie să se asigure că datele de parcare vor fi accesibile în mai multe formate pentru fiecare loc de parcare și că acestea corespund cu caracteristicile operaționale specifice amplasamentului (de exemplu, suprafețe exterioare vs. modele meteorologice, durata șederii când unitățile sunt dotate cu personal vs. fără personal, volumele de tranzacții corespunzătoare. , defalcate pe tarife; pe zi/lună/an etc.) Cu cât primiți date mai detaliate, cu atât mai bine!

4. Raportare

Operatorii trebuie să demonstreze modul în care intenționează să utilizeze datele de parcare pentru a vă oferi rapoarte utile. De exemplu, dacă 48% dintre cei care intră într-o parcare de aeroport între orele 6:00 și 10:00 parcează în garajul cel mai apropiat de intrarea/ieșirea terminalului și sunt responsabili pentru generarea de 70% din veniturile totale din parcarea, ce înseamnă asta? De ce este atât de semnificativ? Dacă, în acest exemplu, operatorul de parcare este capabil să prezinte datele pentru a evidenția un procent mai mare de călătorii predați/preluări sau de parcare pe termen scurt în această facilitate (în principal datorită apropierii apropiate de terminal), atunci clientul ar putea lua în considerare (sau justifica ) posibile creșteri ale ratelor sau structuri de prețuri variabile (în funcție de cerere și de ora din zi). Întrebați-vă operatorul cum plănuiește să valorifice datele pe care le adună.

5. Prognoza

Operatorii de parcări trebuie să fie capabili să ofere studii de caz reale despre modul în care soluțiile lor de Business Intelligence au folosit datele istorice de parcare pentru a prognoza cererile viitoare de ocupare într-o parcare sau ocuparea redusă în alte momente. Soluțiile lor de Business Intelligence trebuie să fie capabile să analizeze datele și să prezică (cu o certitudine rezonabilă) modelele de parcare în funcție de zi, săptămână sau lună etc. Acest lucru ar fi deosebit de important pentru oricine dorește să implementeze o strategie de prețuri variabile sau „dinamice”.

Datele de parcare sunt utile doar dacă sunt utilizate corect și la potențialul maxim. Colectarea datelor este doar primul pas către execuția și implementarea cu succes a unei soluții de analiză, așa că căutați un furnizor de produse și servicii dovedit. Numai atunci vei putea transforma datele brute în succes brut în parcarea ta.

ALTE RESURSE auto și de parcare

Consultați Categoria Auto și Parcare pentru liste de verificare, instrucțiuni și cele mai bune practici pentru industria auto și de parcare.

Despre autor:

Ross Frangos este președintele și fondatorul AuditPark Services Inc., o firmă de consultanță în parcare cu sediul în Toronto ON. Este specializat în Cereri de Oferte, documente de parcare și asistarea clienților săi în achiziționarea serviciilor de management al parcărilor.

Cele mai importante mărci de retail și ospitalitate din Statele Unite folosesc Bindy pentru a executa programe și standarde ale site-ului.