Mais comment s’assurer que les consommateurs puissent trouver des véhicules d’autopartage disponibles là où ils le souhaitent ? Comment savoir quand un véhicule doit être nettoyé ? Ou encore, comment définir les zones géographiques d’intérêt pour l’autopartage ?
Un business model façonné par les données
La technologie constitue les véritables « rouages » de l’autopartage flexible. Elle permet aux fournisseurs d’affiner leur stratégie et leurs ressources en fonction des besoins réels des usagers, facteur impératif pour proposer un service d’autopartage durable et efficient.
Et cela commence par la définition d’une zone d’opération, au sein de laquelle les véhicules pourront être loués et déposés. Pour définir des zones à fort potentiel de location, les fournisseurs se reposent sur la technologie, les données et l’intelligence artificielle. Du profil sociodémographique de la zone, à son pourcentage d’automobilistes en passant par le nombre de points d’intérêts (restaurants, musées, etc.) et d’entreprises implantées, les critères sont multiples.
Une fois les zones choisies, la prédiction de la demande est également essentielle pour s’assurer que les véhicules se trouvent dans des quartiers où ils seront rapidement reloués. Lorsque ce n’est pas le cas, les algorithmes ajustent automatiquement le tarif de location pour rendre la zone où le véhicule est garé plus attrayante et ainsi pousser à la location de la voiture. Le but est ici d’éviter qu’un technicien soit dans l’obligation de se déplacer pour relocaliser le véhicule.
Sur le long terme, la technologie analyse en continu l’usage des clients et l’attractivité des zones afin de mieux cerner les besoins et d’adapter le service au besoin réel.
La technologie au service de l’expérience client
Un autre facteur décisif ayant contribué au succès de l’autopartage est l’expérience client. Et cette dernière commence dès la réservation et la prise en main d’un véhicule. Si l’autopartage en free-floating a réussi à convaincre de nombreux adeptes à travers le monde, c’est avant tout grâce à sa rapidité et sa simplicité. Les logiciels développés par les fournisseurs permettent en quelques clics de choisir son véhicule et la durée de location depuis son smartphone, de renseigner l’ensemble des documents administratifs et de déverrouiller le véhicule. Cette instantanéité du service est l’un des atouts majeurs, comparativement à d’autres formes de mobilité automobile partagée.
Une fois le véhicule en main, la continuité de l’expérience client est fortement liée à son état de fonctionnement et sa propreté. Les flottes d’autopartage doivent être en bon état et propres malgré les nombreuses locations. Encore une fois, c’est la technologie, et les algorithmes de machine learning plus précisément, qui permettent aux fournisseurs d’avoir une visibilité complète sur l’état des véhicules et d’adopter des mesures de maintenance prédictive. La maintenance prédictive implique des algorithmes qui utilisent des données sur l’utilisation, l’heure du dernier nettoyage, le modèle de véhicule et – comme élément le plus important – les commentaires des clients dans l’application sur la propreté du véhicule et les combinent dans un processus d’apprentissage automatique.
Quelles nouvelles avancées attendre ?
La technologie, et notamment l’intelligence artificielle, se sont imposées comme facteurs de succès clés dans le secteur de l’autopartage, en complément d’une flotte attractive. Bien qu’elles soient quasiment invisibles à l’œil du consommateur, elles constituent les rouages permettant un service de qualité et adapté aux besoins des différentes villes et consommateurs.
En rendant l’évolution des besoins de mobilité plus « prévisible », la technologie permet aux fournisseurs de constamment s’adapter pour répondre aux défis de la crise environnemental et de l’abaissement du taux de motorisation dans nos villes.
Il existe aujourd’hui encore un fort potentiel d’amélioration de la gestion de l’offre. Il est important de trouver des solutions permettant d’identifier encore mieux ce dont les consommateurs ont besoin, à quel moment et à quel endroit exactement. Cela permet d’adapter en continu l’offre de manière flexible à ces paramètres, et donc aux besoins de mobilité individuels.
La logique de relocalisation est déjà très réussie, mais l’enjeu est ici d’améliorer encore la disponibilité des véhicules dans les endroits très demandés afin d’assurer la location. Dans ce domaine, l’intelligence artificielle et ses calculs fiables joueront un rôle encore plus important à l’avenir et feront passer la mobilité durable au niveau supérieur.
La possibilité de récolter, grâce à l’autopartage, de très nombreuses données sur les besoins de mobilité constituent des éléments d’informations importants pour construire la mobilité durable de demain.
Premièrement car cela permet d’améliorer le quotidien des usagers afin, par exemple, de répondre aux enjeux grandissants de mobilité électrique en offrant aux automobilistes directement depuis leur application d’autopartage des informations sur les infrastructures de recharge disponibles sur leurs trajets grâce à une meilleure cartographie numérique.
Mais aussi car ces données permettent aux opérateurs d’autopartage de prédire quand, comment et qui a besoin d’un véhicule – un prérequis essentiel au futur développement d’un autopartage autonome et efficace.