Angebots- und Nachfrageanalyse zur effizienten Erweiterung Ihres Carsharing-Netzwerks
Die Erweiterung des Carsharing-Angebots ist einer der Bausteine zur nachhaltigen Gestaltung der Mobilität in einer Stadt. Insbesondere bei stationsgebundenen Konzepten stellt sich die Frage, wo Stationen eingerichtet werden sollten und mit welchen Fahrzeugmix sie ausgestattet werden. Anders gesagt: wo müssen sich die Fahrzeuge befinden, um auf eine größtmögliche Nachfrage und damit auf die höchste Auslastung zu treffen?
Die Beantwortung dieser Frage setzt ein Verständnis der Auslastung bestehender Stationen voraus, ebenso wie eine räumliche Analyse der Nachfragestruktur. Wo können Stationen erweitert oder umstrukturiert werden, wo sollten neue Stationen entstehen? Zur Beantwortung dieser Fragen verbinden wir Nutzungsdaten mit Informationen zur Stadt- und Besiedlungsstruktur.
Auslastungsanalyse vorhandener Standorte
Zunächst stellen wir unseren Kund/innen auf Wunsch systematische Auswertungen zur Auslastung der Fahrzeugflotte detailliert nach Ort und Tageszeit zur Verfügung. Eine Auswertung der Nutzerdaten hilft dabei, zu verstehen, welche Menschen Carsharing-Angebote nutzen und wie weit eine Station höchstens entfernt sein darf, um attraktiv zu sein.
Ausbaupotentiale identifizieren
Auf dieser Grundlage untersuchen wir, welche Stadtgebiete von der bestehenden Carsharing-Flotte effektiv abgedeckt werden und wo eine hohe Zielgruppendichte auf eine vergleichsweise geringe Angebotserreichbarkeit trifft. Den errechneten Nachfrageüberhang stellen wir mithilfe von Rasterzellen dar.
Optimale Sequenzierung des Ausbaus
Angesichts knapper Ressourcen stellt sich abschließend häufig die Frage, in welcher Reihenfolge ein Ausbau der Infrastruktur erfolgen sollte. Anhand von Simulationen errechnen wir, durch welche Standorte die meisten potenziellen Kundinnen und Kunden erreicht werden können, und schlagen auf dieser Grundlage eine Sequenzierung des Ausbaus vor.
Referenz
Die Analyseergebnisse von Urban Analytica waren eine erstklassige Grundlage für die Entwicklung unseres Carsharing-Angebots. Die Ergebnisse helfen uns beim nachfrageorientierte Ausbau des Systems und stellen für uns ein Musterbeispiel dar, wie Entscheidungen datenbasiert und objektiv getroffen werden können.
Florian Heitzer, das Stadtwerk. Earl, Regensburg
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