Herkese merhaba ve ZDNet’in günlük editoryal podcast’i ZD Tech’e hoş geldiniz. ben Precilia Ahissou ve bugün sana açıklıyorum Neden bir self servis scooter kiralamak kullanıcı için çok basit olmalı, ancak teknik açıdan inanılmaz derecede karmaşık olmalıdır.
Günümüzde, şehirde seyahat etmek basittir. Akıllı telefonunuzdan bir self servis scooter, araba veya elektrikli bisikletin kilidini açarsınız ve yola çıkarsınız. Ama elbette, bu basit hareketlerin ardındaki inanılmaz teknik karmaşıklıktan şüphelenmiyorsunuz.
Öncelikle kiralama firmalarının faaliyet alanlarını tanımlamaları gerekmektedir. Yani şehir içinde araçların bırakılacağı ve para kazanmak için kiralanacağı yerler hangileridir. Bunun için de veri analizi ve yapay zekadan kuvvetle kullanılmaktadır.
Veri tarafında, bölgenin sosyo-demografik profili, katılım veya restoran, müze, işletme sayısı, kısacası müşteriler için potansiyel destinasyonlar gibi çeşitli kriterler analiz edilir.
Yapay zeka tarafında ise mevcut araçların hızlı bir şekilde kiralanacakları mahallelerde bulunmasını sağlamak için teknoloji talebi tahmin etmeyi mümkün kılıyor.
Ve değilse, algoritmalar, aracın park edildiği alanı daha çekici hale getirmek için kiralama oranlarını ayarlamalıdır.
Bu çok önemlidir, çünkü elbette hizmeti optimize etmeyi ve aynı zamanda işletme maliyetlerini düşürmeyi mümkün kılar. Evet, çünkü aracın yerini değiştirmek için bir teknisyenin şahsen seyahat etmesini önler.
Ancak teknolojinin daha da önemli olduğu yer, müşteri deneyimi tarafında. Çünkü evet, müşteri deneyimi, paylaşılan bir mobilite hizmetinin başarısında kesinlikle en önemli faktördür.
Akıllı telefondaki rezervasyondan aracın kullanımına kadar, servis akıcı ve her şeyden önce anlık olmalıdır.
Kiralama süresi, idari belgelerin kaydı, uygulamanın ergonomisi ve müşteri yolculuğu, hizmetin aciliyeti, ZDNet’te yayınlanan bir sütunda garanti ediyor, Share Now’ın CEO’su Olivier Reppert, konusunda uzmanlaşmış bir şirket. serbest yüzen araba paylaşımı.
Özellikle araç kiralama söz konusu olduğunda, müşteri deneyimi birden fazla aşama ile noktalanır. Aracın çalışma durumu ve temizliğinin değerlendirilmesi gibi.
Son olarak, araç filolarının bakımı da teknoloji tarafından desteklenmektedir. Bunlar, kestirimci bakım önlemlerini benimsemek için araçların durumunun tam görünürlüğünü sağlayan makine öğrenimi algoritmalarıdır.
Bu algoritmalar, araç verilerini, son temizlik zamanını, araç modelini ve ayrıca kullanıcıların aracın temizliğine ilişkin yaptığı yorumları kullanır.
