Transports urbains : sur le trajet des big data !

L’image du piéton hélant un taxi pourrait bientôt être reléguée au rang des vieux clichés urbains. De San Francisco à New Delhi en passant par Paris ou ailleurs, les compagnies de radio-taxis offrent de plus en plus de services innovants à leurs clients, tout en maximisant la rentabilité des véhicules affiliés. A l’origine de cette mutation, les big data appliqués à la prévision des demandes.

Le secteur des transports est en pleine mutation : les technologies numériques de communication associées à la géolocalisation (GPS) et aux solutions analytiques rendent possible l’émergence de nouveaux services, tout en améliorant la performance des entreprises qui ont déjà su en tirer profit.

A titre d’exemple, la plupart des compagnies de radio-taxis indiennes, comme Meru Cab et OlaCabs, s’appuient désormais sur la collecte et l’analyse des données (état du trafic, conditions de circulation, état du réseau routier, etc) pour améliorer la qualité de leurs services tout autant que leur rentabilité. Et de fait, chez OlaCabs, le taux d’occupation des taxis est passé de 40 à 85% alors que Meru Cab a réussi à diviser par deux le taux d’annulation des courses, tandis que le taux de fidélisation est passé de 63 à 80%.

Plus proche de nous, les Taxis G7 ont mis en place la nouvelle offre WeCab qui a bénéficié des apports de l’analyse prédictive et de la modélisation statistique, pour permettre à ce service de taxi-aéroport partagé de fonctionner de façon optimale. S’appuyant sur d’importantes bases de données sur les courses et la géolocalisation des itinéraires, le modèle statistique ainsi construit a été intégré dans la solution analytique en temps réel afin d’effectuer un contrôle au fil de l’eau.

Les compagnies de bus ne sont pas en reste : RedBus, le premier service indien de billetterie en ligne dédié aux bus, est en mesure de prévoir la demande à un horizon mensuel, en s’appuyant sur un historique de données collectées depuis 2006, et sur les solutions analytiques qui permettent de les transformer en informations utiles. Les compagnies de bus peuvent ainsi adapter leur politique tarifaire et mieux gérer la répartition des véhicules en fonction des besoins.

Disposer de prévisions précises de la demande, tenant compte du lieu et du créneau horaire de façon à mieux anticiper le déploiement des véhicules, augmenter le nombre de courses quotidiennes prises en charge par taxi, affiner les estimations du prix de la course en fonction de l’état du trafic, ou encore être en mesure d’annoncer au client l’heure d’arrivée estimée : autant d’avantages business liés au bon usage des big data.

Et dans ce domaine, les premiers acteurs à mettre en place un dispositif de collecte et d’analyse des données ont une longueur d’avance : l’enrichissement de leur historique des données conditionne la pertinence de leur modélisation statistique, et leur confère un avantage concurrentiel certain. Mais le champ des possibilités est encore vaste, et il est fort à parier que de nombreux services innovants sont encore à venir !

 

 

Lire l’article (en anglais)

Voir la vidéo de Taxis G7

 

En complément, deux articles (en anglais) sur les impacts des big data sur les transports publics urbains

et sur les secteurs de la logistique et du transport

 

 

A lire sur Business-Analytics-Info.fr :

« Les big data transforment l’industrie du tourisme

et « Quelques grands principes sur les big data »