BikePredict

Mejore la experiencia de los usuarios de bicicletas compartidas anticipándose a su demanda.

¿Quién se beneficia de nuestros productos?

Operadores de bicicletas compartidas

Son responsables de garantizar una experiencia de usuario excelente, cumpliendo con los niveles de servicio impuestos por sus contratos y gestionando sus equipos y presupuestos. El uso de bicicletas depende de muchos factores externos. Los usos y usuarios cambian cada vez más rápido. No es fácil integrarlos y tomar rápidamente la decisión correcta en el momento adecuado.

Ciudades y operadores de transporte público

Quieren promover el uso de modos activos o suaves. A diferencia de los autobuses o del metro, la demanda de bicicletas compartidas es complicada de anticipar porque depende de muchos factores externos (eventos cerca de una estación, clima, etc.). No es fácil proporcionar de antemano información fiable sobre la disponibilidad de bicicletas para los usuarios.

Nuestros productos

Nuestros 3 productos están basados en la misma tecnología. Combina datos contextuales para representar la ciudad en la que se ubican las estaciones de bicicletas compartidas y los datos del sistema (tasas de ocupación de las estaciones, tareas de reequilibrio, bicicletas dañadas). Desde 2014, hemos desarrollado un algoritmo propietario que nos permite anticiparnos a la demanda según el contexto diario.

Recopilamos datos de más de 200 sistemas de bicicletas compartidas en más de 200 ciudades de todo el mundo.

La tecnología de aprendizaje automático utilizada permite:

  • Tener en cuenta: el contexto cambiante de las zonas urbanas (nuevas escuelas, eventos, cambios en la política de movilidad, etc.).
  • Obtener información fiable y actualizada en tiempo casi real

BikePredict User

  • Anticipa la disponibilidad de bicicletas hasta 12 horas – compatible con sistemas con y sin muelle.
  • Anticipa la disponibilidad de estaciones hasta 12 horas
  • Disponible en API (Documentación de API)

BikePredict Redistribution

  • Anticipa el número óptimo de bicicletas a retirar/añadir para un sistema equilibrado.
  • Personalizable según su sistema (sectorización, nivel de servicio…)
  • Disponible en API, panel de control
  • Opción: aplicación móvil para cada uno de sus operadores con una lista de tareas actualizada en tiempo real.

BikePredict Placement

  • Modela la actividad actual de sus estaciones
  • Predice la vida virtual (evolución del llenado de una estación durante un día) de una estación que desea añadir según su ubicación y el contexto circundante.

Creen en nosotros

Sus testimonios

“La integración de los datos de la bicicleta compartida en la búsqueda de itinerarios de Vianavigo permite responder a los retos del Plan de Movilidad Urbana de Île-de-France (PDUIF), dar un nuevo impulso a la bicicleta y fomentarla para todos. Gracias a la predicción, Vianavigo puede responder con precisión a las búsquedas de rutas de los usuarios calificando el servicio prestado”.

Jean-Luc Prat
Responsable de la difusión de la información multimodal
Île de France Mobilités

“Qucit ayudó a Keolis porque fue capaz de analizar los datos y proponer herramientas que eran útiles tanto para los viajeros como para nosotros internamente para mejorar el servicio.”

Ver el video del testimonio

Paul Chaperon,
Director de Marketing e Intermodalidad
Keolis Bordeaux Métropole

“Es en este enfoque donde se inscribe la elección de lo predictivo. Debemos disponer de las herramientas más avanzadas para responder a esta ambición política. El viaje del cliente es uno de los elementos clave de una ciudad inteligente. Qucit nos ayuda a mejorarla y a garantizar una buena intermodalidad ofreciendo un servicio cómodo. Esto es útil incluso cuando se viaja en grupo de amigos, ¡está seguro de que encontrará el número adecuado de bicicletas en la estación DiviaVélodi de su elección!”

Marie-Noëlle Zanin,
Responsable de Relaciones con el Cliente y Comunicación Externa
Keolis Dijon Mobilités

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