Parking yield management
K-Yield
Le Yield Management des parkings
De la business intelligence à la tarification dynamique
L’intérêt porté aux techniques de tarification dynamique des parkings (ou gestion du rendement des parkings) a considérablement augmenté ces dernières années, en raison de la remarquable évolution numérique du secteur.
Cette évolution passe par le développement des concepts de la ville intelligente et la reconnaissance des politiques de tarification comme une composante de la politique d’éco-mobilité de la ville. De plus, l’extension de nouveaux services, comme la réservation des places de stationnement, a entraîné la digitalisation de nouveaux inventaires (places de stationnement d’hôtels autour d’un aéroport).
Toutes ces évolutions ont conduit à un contexte de concurrence dans le secteur du stationnement totalement nouveau, avec une nécessité absolue pour les acteurs traditionnels, tels que les aéroports et les opérateurs de stationnement urbain, de devenir agile en matière de tarification.
La solution Kowee de gestion du rendement des parkings est un véritable moteur de tarification dynamique : K-Yield va au-delà de l’application de l’expertise des gestionnaires de parkings. Sur la base de prévisions et d’algorithmes uniques d’apprentissage automatique, le prix optimal à fixer est déterminé pour chaque demande de réservation, en tenant compte des alternatives et de leur degré de certitude (autres véhicules, susceptibles d’occuper le même stock au même moment et entraînant d’autres attentes de revenus).
K-Yield
Pour comprendre ce qu’est une « vraie » solution de tarification dynamique de parking, s’il vous plaît jeter un oeil à ceci: Parking prix dynamique: comment ne pas se tromper
K-Yield est « une véritable solution de prix dynamique de parking » qui vous aide à augmenter vos revenus immédiatement.
K-yield est disponible en deux versions:
- Une version de pré-réservation classique: pour chaque demande de réservation, le moteur K-Yield genre un prix optimal.
- Une version pour les drive-ups: des prix dynamiques sont générés et affichés sur des panneaux numériques à l’entrée pour les véhicules sans réservation.
Bénéfices
K- Yield est une solution logicielle dynamique de tarification (ou de gestion des rendements) spécialement conçue pour le secteur du stationnement.
- En définissant des tactiques de tarification en ligne (aussi appelées « stratégies de rendement »), le gestionnaire peut avoir un impact direct sur les revenus de stationnement en ligne
- Un minimum de 5 à 10 % de revenus supplémentaires sont habituellement observés après une période transitoire de 6 mois
K-Yield est une solution de tarification dynamique sophistiquée qui donne le plein contrôle sur les revenus de stationnement. Il est basé sur les techniques d’optimisation des revenus les plus avancées pour les drive-ups et les pré-réservations en même temps.
Bénéfices
K- Yield est une solution logicielle de parking yield management (ou de gestion des rendements) spécialement conçue pour le secteur du stationnement.
- En définissant des tactiques de tarification en ligne (aussi appelées « stratégies de rendement »), le gestionnaire peut avoir un impact direct sur les revenus de stationnement en ligne;
- Un minimum de 5 à 10 % de revenus supplémentaires sont habituellement observés après une période transitoire de 6 mois.
K-Yield est une solution de tarification dynamique sophistiquée qui donne le plein contrôle sur les revenus de stationnement. Il est basé sur les techniques d’optimisation des revenus les plus avancées pour les drive-ups et les pré-réservations en même temps.
Données Nécessaires
Les sources de données necessaires à la mise en place de notre solution de Parking Yield Management sont équivalentes à celle de K-Analytics et K-Pricing.
Un minimum de 1 à 2 ans de transactions invidual passées (billets) est nécessaire. Cela vaut pour les données du système d’entrée ainsi que, idéalement, pour le système de réservation, bien que K-Yield puisse être intégré à une nouvelle plateforme e-commerce de pré-réservation d’espace de stationnement.
Les API à construire avec les systèmes tiers sont les suivantes :
- Une connexion en temps réel avec le système de porte pour s’assurer que les dernières informations sur les parkings sont « connues » par le système: toute nouvelle entrée ou nouvelle sortie peut bien avoir un impact sur le prix proposé pour une demande de réservation ultérieure;
- Une connexion en temps réel avec la plateforme e-commerce (ou « système de pré-réservation de stationnement »), afin d’assurer une réponse instantanée à toute demande de réservation.
Fonctionnalités
K-Yield a été conçu avec les algorithmes les plus innovants pour trouver le compromis optimal entre les différentes longueurs de séjour prévu pour entrer dans le parking.
- K-Yield utilise des méthodes d’apprentissage automatique innovantes combinées à des algorithmes d’optimisation de pointe pour créer des prévisions de demande supérieures et la gestion des stocks.
- Les modèles prédictifs complets combinent une demande historique détaillée avec les demandes actuelles de réservation et de drive-up, ainsi prévoyant les deux.
- K-Yield ne s’appuie pas sur les prévisions d’occupation pour produire des prix optimaux (parce que ce n’est pas un moteur de l’optimisation des revenus de stationnement).
- Les modèles saisonniers sont facilement personnalisables pour répondre correctement aux événements spéciaux, aux périodes d’entretien des parkings, aux vacances, etc.
- K-Yield est facile d’utilisation: il offre une interface utilisateur extrêmement simplifiée, ce qui rend immédiat le contrôle/ l’affinement des prix dynamiques proposés dans les différentes situations de rendement.
- Les politiques de rendement appliquées sont donc toujours alignées à 100% sur la stratégie de vente et de marketing de l’opérateur de stationnement.
Implémentation
La mise en œuvre de K-Yield suit une voie spécifique pour assurer une efficacité de 100 % quant aux stratégies de rendement qui seront mises en place :
- Une phase de compréhension : compréhension des facteurs de demande de stationnement locaux, habitudes du marché, positionnement marketing des différents produits, politiques tarifaires passées ou contraintes d’occupation, grâce à l’extrait préliminaire données passées sur 2 ans d’historique (réservations et billets);
- Une phase de réglage fin prévue : les scientifiques de données de Kowee ajustent les modèles d’apprentissage automatique, avec la gestion des règles d’appariement de calendrier (passé contre futur) et des paramètres d’expert de rendement;
- Parallèlement, les API sont mises en place entre les différents systèmes tiers et Kowee;
- Une phase dédiée à la définition de la stratégie de rendement, y compris la segmentation des clients, la simulation dynamique des prix sur une période de demande future (et les estimations de gain connexes), etc.
Tout cela s’étend sur une période de 10 à 12 semaines, où l’équipe du projet Kowee proposera des recommandations tout en assurant le transfert de connaissances.