Oplossing van distributie uitdagingen in fiets-aandelen

Effectieve distributie, in sommige van de beste Bike Share Schemes, vereist dat enorme hoeveelheden data over de hele wereld worden veroverd, verwerkt en gebruikt. Schema's over de hele wereld gebruiken steeds meer staddata om niet alleen de herverdeling te optimaliseren, maar ook om de gebruikers volledig zichtbaar te maken over waar de fietsen op de systeembeschrijving zijn.

Het is hoe Bike Share Schemes deze gegevens gebruikt die waarde voor exploitanten, ruiters en steden runnen. Bike-deelnemers zijn vaak bekend met rijstatistieken en patronen, maar de uitdaging is om deze gegevens te gebruiken om de groei binnen een schema te versnellen.

Het volgen van groei en stimulerende groei zijn vaak twee heel verschillende dingen. In het hart van nieuwe groei is rijder ervaring. Bike Share Schema's worden uitgedaagd om een ​​consistente rijderervaring over een stad te bieden, terwijl u ervoor zorgt dat het gebruik van een Bike Share Scheme makkelijk, handig en plezierig is voor de renner. Een positieve en consistente Bike Share Scheme begint en eindigt met twee vragen:

  1. "Kan ik een fiets halen waar ik een wil?"
  2. "Kan ik mijn fiets dokken aan het eind van mijn reis?"

Als een Bike Share Scheme deze twee dingen kan garanderen, is het waarschijnlijk dat een rijder een positieve rijervaring heeft. Wanneer een renner een fiets kan lenen en dokken, dan zijn ze waarschijnlijk weer in staat om het programma opnieuw te gebruiken en het onderdeel van hun routine te maken.

Dat is goed voor de Bike Share Scheme, omdat het helpt het algemene rijderschap te laten groeien en nieuwe mensen zullen de stad ervaren met behulp van gedeelde fietsen. Een Bike Share Scheme met een actief en groeiend rijderschap kan zijn schema's investeren en uitbreiden.

De gegevens die beschikbaar zijn in een stad kunnen gebruikt worden om ervoor te zorgen dat ruiters toegang krijgen tot fietsen en dokken waar en wanneer ze ze willen. Verschillende dagen van de week, weer, gebeurtenissen, seizoenen, lokale omstandigheden en scenario's, en een groot aantal criteria kunnen vormen hoe een Bike Share Scheme wordt gebruikt.

Op een zeldzame regenachtige dag in Los Angeles kunnen mensen helemaal niet fietsen. In Amsterdam is er slechts een geringe variantie in gebruikspatronen. Tegelijkertijd kunnen verschillende evenementen worden aangesloten als een zonnige dag in een stad, gecombineerd met een treinbestuurderstaking en een belangrijk sportevenement in een gebied van de stad. Al deze factoren kunnen beïnvloeden hoe een regeling functioneert en waar min of meer fietsen nodig zijn.

Kunstmatige Intelligentie (AI) kan een uitstekend hulpmiddel zijn voor het vereenvoudigen van de Bike Share Scheme operaties terwijl u de kracht van de gegevens gebruikt om de beslissingen te maken. AI kan een verscheidenheid aan gegevens zowel historisch als in real time verwerken om handige inzichten te leveren voor Bike Share Scheme operators. De exploitanten krijgen zicht op alle criteria die een stadsbeeld vormen en profiteren van nuttige inzichten om de fietsverdeling te optimaliseren om de veranderende omstandigheden aan te passen.

AI versnelt hoe beslissingen door de exploitanten worden genomen, terwijl de gokwerk uit de fietsverdeling wordt uitgevoerd. De AI-technologie kan voorspellen van piekperioden tot en met 12 uur van tevoren, waardoor de exploitanten het aanbod kunnen beheren en voldoen aan eisen in die gebieden. Dit leidt uiteindelijk tot fietsen en dokken beschikbaar en ruiters krijgen een betere Bike Share ervaring.

Om meer te weten te komen over de rolgegevens en AI's op een Bike Share Scheme, lees onze volledige whitepaper op 'Hoe kan ik een Smart City Bike Share Scheme'