Weersvoorspelling en Google-recensies maken deelauto’s winstgevender

Bedrijven die deelauto’s verhuren en bedrijven als Uber kunnen meer winst maken door slimmer in te spelen op piekmomenten die ontstaan rond populaire plekken in de stad of bij slecht weer. Dat ontdekte promovendus Micha Kahlen van Rotterdam School of Management, Erasmus Universiteit (RSM). Zijn model kan zulke bedrijven helpen de auto’s beter te verdelen over een stad. Kahlen promoveert vrijdag 15 september 2017 aan de Erasmus Universiteit Rotterdam.

Micha Kahlen

Bedrijven als Car2Go en zelfs Uber laten nu nog grotendeels aan het toeval over waar de auto’s precies in de stad klaarstaan voor verhuur of rondrijden voor een rit, zegt Micha Kahlen. In het geval van Uber wordt vaak simpelweg de dichtstbijzijnde auto naar een klant gestuurd en wordt niet geanticipeerd op de verwachte vraag. Deelverhuurbedrijven maken ook vaak geen bewuste beslissing waar ze hun auto’s positioneren en kunnen zo klanten mislopen. 

Onderzoek in Berlijn
Om erachter te komen hoe de vraag naar auto’s beter te voorspellen valt, bestudeerde Kahlen voor zijn proefschrift Virtual Power Plants of Electric Vehicles in Sustainable Smart Electricity Markets de ritten en GPS informatie die 2400 auto’s van Car2Go en DriveNow gedurende vijf maanden aflegden door Berlijn. Hij legde deze data naast de weervoorspellingen van die dagen en de ‘points-of-interest’ in Google Maps. Wanneer het regent huren mensen namelijk eerder een deelauto. 

Bij de points-of-interest op Google Maps, zoals treinstations of warenhuizen, keek de onderzoeker hoeveel er in een bepaald gebied van waren en met hoeveel sterren ze beoordeeld waren. Rond populaire plekken verwachtte hij meer vraag.

Kahlen kwam tot de ontdekking dat de auto’s op sommige momenten niet op de juiste plekken stonden om optimaal aan de vraag te voldoen. Met die gegevens ontwierp hij een model dat voor elk uur en elk deel in de stad in ‘real-time’ kan voorspellen hoeveel auto’s in een bepaalde zone klaar moeten staan. De resultaten zijn dan wel gebaseerd op de verhuur van deelauto’s, maar zijn volgens Kahlen door te trekken naar alle bedrijven die mobiliteit in enkele ritten van A naar B aanbieden.

Meer winst
Bedrijven zouden hun winst kunnen vergroten door dit model te gebruiken, zelfs wanneer de kosten voor het verplaatsen van de auto’s worden meegenomen, bleek uit zijn berekeningen. Hoeveel meer winst precies hangt af van het type bedrijf: bij Car2Go ligt het percentage op 3 procent. Wanneer een bedrijf als Uber de auto’s slimmer zou gaan verdelen volgens het model zou de winst met 6 procent kunnen stijgen, zelfs oplopend tot 7 procent wanneer ze zouden overstappen op zelfrijdende auto’s. 
Om zulke winsten te behalen moeten de bedrijven dan wel tussen de 23 en 31 procent minder auto’s inzetten, zo liet het model van Kahlen ook zien. De vraag is of dat op de lange termijn wel zo slim is. Met alleen rijden rond populaire plekken en tijden maakt het bedrijf zich uiteindelijk wellicht minder populair bij een deel van zijn klanten, besluit Kahlen.

Over Micha Kahlen
Micha Kahlen behaalde zijn bachelor diploma in International Business Administration en zijn master diploma in Business Information Management aan de Erasmus Universiteit Rotterdam. In 2013 startte hij zijn promotietraject aan het Department of Technology and Operations Management van Rotterdam School of Management, Erasmus University (RSM). Daarvoor was hij business analyst bij Capgemini. 


Publicatiedatum: 11 september 2017