A mobilidade urbana se refere à forma como as pessoas se deslocam de um lugar para outro dentro das cidades. Em geral, ela pode ser melhorada por meio de transporte público, além de uma boa infraestrutura, que garanta um tráfego de veículos fluído e eficiente.

Ao aumentar o transporte público, os governos podem reduzir a poluição, o congestionamento do tráfego e o consumo de energia, o que, de certa forma, beneficiaria as cidades de muitas maneiras. Mas, para que isso seja possível, é fundamental contar com soluções inteligentes, que só podem ser construídas a partir do Data Analytics.

Quer saber mais sobre o assunto? Então, está na hora de mergulhar no mundo futurístico do transporte de passageiros e da mobilidade urbana otimizados pelo Data Analytics. Você vem? Aproveite a viagem!

O que é e como funciona o data analytics?

A análise de dados — ou o Data Analytics, como também é conhecido — é o processo de extrair informações significativas a partir de dados aparentemente isolados. Ele pode ser usado em muitos processos, como marketing, finanças e pesquisa.

Na verdade, os dados se tornaram cada vez mais importantes para inúmeros processos ao longo dos anos. Seja para tomar decisões mais inteligentes sobre determinada campanha, seja para encontrar tendências mercadológicas de um período, ele reúne e expõe padrões comportamentais que apontam a melhor direção a ser tomada em cada caso.

Isso inclui a coleta, a manipulação e a apresentação de dados para fazer inferências sobre o que isso significa para diferentes aspectos de uma organização ou sistema. Está relacionado à estatística, à ciência da computação e ao aprendizado de máquina.

Então, podemos dizer que a ciência de dados visa a extrair conhecimento de grandes conjuntos de dados. A partir daí, criar soluções mais valiosas aplicáveis a grupos específicos da população, como uma empresa ou projeto.

Por que utilizar dados na gestão?

Os dados são um ativo fundamental para as empresas que precisam tomar decisões sobre como administrar seus negócios. Com eles e as ferramentas certas, as corporações podem melhorar a produtividade dos funcionários, a satisfação do cliente, o crescimento da receita e a sustentabilidade.

Seu uso não é exatamente uma novidade no mercado. No entanto, o modo como nos valemos deles mudou muito nos últimos tempos. Em suma, a quantidade de informações das quais dispúnhamos há pouco não chegava nem perto daquilo que é produzido hoje.

Cada vez que você sai na rua com o seu celular, cria um verdadeiro rastro de locomoção que pode ser usado para informar, a partir de um aplicativo, quais são os pontos da cidade que estão mais congestionados, por exemplo.

Quando analisados no longo prazo, esses dados podem ajudar a definir as melhores rotas para cada linha e tornar a frota mais estratégica, evitando os locais mais movimentados. Da mesma forma, esses mesmos dados ajudam a entender o comportamento de compra e consumo de diversas pessoas.

Para algumas empresas, saber como empregar essas informações pode se tornar um ativo valioso, uma espécie de “mapa do tesouro” para compreender o comportamento e as necessidades do seu público. A partir disso, fica muito mais simples criar soluções alinhadas com as suas demandas e irresistíveis, do ponto de vista do cliente.

Como o data analytics pode ser aplicado em mobilidade?

O Data Analytics não serve só para vender. Ele pode ser empregado para uma enorme diversidade de casos. A exemplo disso está o uso de dados para a otimização da mobilidade urbana e para o aperfeiçoamento no uso de transporte de passageiros.

Quando você pensa no mapeamento inteligente de informações, por exemplo, é possível entender como as pessoas se movem dentro de determinado perímetro urbano, rastreando a localização de seus smartphones. Assim, é possível ter uma ideia de quais são os horários de pico de movimento em cada ponto da cidade e elaborar estratégias de escoamento para essas pessoas, por meio de um tráfego mais leve e funcional.

Pensando no transporte por ônibus, é possível criar um fluxo de distribuição de veículos estratégicos só com base nessas informações. Assim, um gestor saberia exatamente onde está a maior movimentação de pessoas. E não só ele, como os próprios motoristas, elegendo em que parte da cidade gostariam de trabalhar.

Aplicação prática do data analytics

O Data Analytics é um recurso importante para otimizar a eficiência da frota, extraindo dados da operação que permitam tomar decisões melhores. Tendo em vista os horários de pico, por exemplo, o gestor pode encontrar soluções para que o passageiro passe menos tempo em um terminal urbano (otimizando a escala de veículos e de motoristas para reduzir a janela de espera).

No transporte rodoviário interestadual, o gestor pode:

• prever os aumentos na venda de passagens em períodos sazonais, como Natal ou outros feriados, por exemplo;
• identificar zonas que têm interesse na aquisição de passagem, mas não têm rodoviária própria e população com hábito digital para fazer a aquisição online;
• adotar uma estratégia omnichannel e implementar um ponto de venda de passagem em comércios locais dessas cidades, pelo Guichê POS;
• elencar os pontos do trajeto interestadual em que seria interessante determinar a venda embarcada.

No fretamento e turismo, por sua vez, é possível usar essa tecnologia para identificar aqueles roteiros pelos quais os consumidores estão mais interessados (passeios de roteiros personalizados, ecoturismo, etc). E, assim, atrair cada vez mais usuários.

Como você pode ver, o Data Analytics usa os dados da companhia para antecipar tendências e fazer previsões, contribuindo para uma mobilidade mais sustentável e estruturada. Com esses dados em mãos, o gestor tem uma visão mais estratégica e competitiva do negócio, permitindo que ele aumente a rentabilidade no transporte e se planeje com ações para o futuro, que dependem, por um lado, da inovação tecnológica da empresa, mas por outro do próprio Estado.

Com esses dados em mãos, a empresa pode encontrar formas de:

• implementar novos serviços;
• entender o comportamento de consumo;
• olhar para o mercado do futuro;
• criar programas de fidelidade;
• ampliar formas de pagamento (digitais);
• criar plataformas MaaS;
• contribuir para uma mobilidade sustentável ou até para uma logística urbana (que é o caso do TMS encomendas, serviço que leva pequenas encomendas pelo bagageiro do ônibus).

Tudo isso acabaria afetando a qualidade do trânsito, também para quem trafega com veículos particulares, como carros e motos. Em geral, isso poderia evitar engarrafamentos e, principalmente, atrasos ocorridos em função deles.

Conclusão

São diversos benefícios que podem ser construídos a partir da utilização do Data Analytics no transporte de passageiros e mobilidade. Para tanto, é crucial contar com parceiros qualificados para fomentar esse tipo de solução.

Então, se você gostou de saber mais sobre uso do Data Analytics, não deixe de entrar em contato com a Praxio. Converse com a gente!