Vexpan lunchbijeenkomst: Wat weten we van onze parkeerders?

Donderdag 8 november zaten we met 23 Vexpan-leden aan de lunch in het BOVAG-gebouw in Bunnik. Het thema was ‘Wat weten we van onze parkeerders?’ Er waren twee presentaties door leveranciers van data en informatie, die ons kunnen helpen bij het opstellen en uitvoeren van parkeerbeleid en optimaliseren van parkeerexploitaties.

Na het welkom door de dagvoorzitter namens Vexpan, Daniel di Tella, startte Olaf van Rijn van Whooz (“Who is?”)  de eerste presentatie over het segmentatiesysteem Whize. Dit model segmenteert de huishoudens in Nederland in 14 segmenten en 50 subsegmenten.

Whooz bouwt een productie/segmentatiedatabase op postcode en huisnummerniveau die inzicht geven in de kenmerken, interesses en gedragingen van huishoudens in Nederland. Deze database komt tot stand door statistische analyses op brondata van diverse leveranciers op het gebied van marktonderzoek, openbare bronnen en beheerders van (vastgoed) objectgegevens. Whooz verwerkt deze geleverde gegevens van haar leveranciers in het eindproduct genaamd Whooz data.

Op basis daarvan zijn voor de 50 subcategorieën dominante karakteristieken gegeven als leeftijdscategorie hoofd van het huishouden, huishoudgrootte, huishoudinkomen, opleidingsniveau van de kostwinner en eigendomssituatie van de woning. Aan de hand daarvan zocht iedere aanwezige zijn/haar eigen categorie van A1 t/m N50. Voor de meesten was deze indeling blijkbaar wel zo privé, dat dit niet algemeen werd gedeeld.

Daarmee werd meteen een vraag aangeroerd: wat kan hiermee binnen de grenzen van de algemene verordening gegevensbescherming (AVG)?

  • Alle data is onder de grondslag “gerechtvaardigd belang” verwerkt. Gebruikers hoeven dus nooit permissie te vragen voor gebruik van de data.
  • Als enige segmentatiespecialist heeft Whooz het DDMA AVG waarborg, bevestigd in een audit door BarentsKrans. Bij vragen of klachten kan de gebruiker deze naar Whooz door verwijzen voor afhandeling.

De segmentatie wordt tot nu toe vooral gebruikt om consumenten en hun potentieel in beeld te brengen voor detailhandel, financiële diensten, supermarkten, overheden,  automotive, vastgoed,  etc. Zo wordt er een toepassing getoond, waarbij rondom een winkelcentrum de buurten worden gekarakteriseerd, om gericht aanbiedingen te kunnen doen: waar moet je aandacht vestigen op premium producten en waar moet je met kortingen komen?

Meerwaarde parkeersector

In het verleden zijn dergelijke, minder gedetailleerde, modellen al toegepast bij mobiliteitsanalyses en doelgroep analyse voor winkelcentra. Impliciet wordt deze methode al toegepast bij het vaststellen van parkeernormen (bv binnenstedelijk, woninggrootte etc.). Verdere toepassing in de parkeersector vraagt koppeling met onderzoeken aan de bestemmingszijde. Diverse identificaties zoals kenteken of gebruik van een bezoekers-parkeerregeling bieden daartoe theoretisch de mogelijkheid. Concrete toepassingen voor analyse van economische potentie of gemeentelijke beleidsaangrijpingspunten vragen een zorgvuldige voorbereiding en compliance met de AVG. Echter net als bij elke prognose geldt ook hier dat de predictieve waarde geen 100% garantie biedt maar wel een sterk voorspellende waarde heeft.

Deze werkelijkheid werd in de volgende presentatie door Wouter Steenstra van Monit weer op zijn merites gewaardeerd. Monit verzamelt vandaag de dag in 15 gemeenten, en ook voor enkele private partijen,  parkeerdata op transactieniveau (inrij- en uitrijtijd, bedrag en betaalmethode). Onder bepaalde voorwaarden kan op basis van kentekens herhaalbezoek inzichtelijk worden gemaakt. Op basis daarvan worden analyses gemaakt op specifieke vragen, bv restcapaciteit (wanneer en hoeveel), effecten van tariefaanpassingen of tijdbeperkingen, etc.). Aan de hand van concrete voorbeelden in verschillende steden werden de toepassingsmogelijkheden toegelicht.

De bezetting door kortparkeerders en abonnementhouders in onderstaande grafiek geeft inzicht voor beleid ten aanzien van verschillende soorten gebruikers.

De verdeling van de parkeerduur zoals in onderstaande grafiek voor een viertal garages biedt mogelijkheden om vooraf het effect van tariefwijzigingen op de parkeeromzet beter in te schatten, zowel op basis van het bestaande gebruikspatroon als evaluatie van metingen na eerdere wijzigingen.

Tot slot werd een historie van betaalmiddelen gepresenteerd over de laatste vijf jaar. In de eerste jaren was er nog de Chipknip, opgevolgd door betalen per mobiel. Die laatste heeft samen met het Pinnen het aandeel van cash betalingen bij straatparkeren teruggedrongen van 2/3 naar minder dan 1/3.

In de discussie kwam aan de orde hoe lang het duurt voordat effecten van maatregelen in het daadwerkelijk gebruik zichtbaar zijn. Zo bleek in een voorbeeld dat verlaging van maximum dagtarief van EUR 4,00 naar EUR 2,50 (bij gelijkblijvend uurtarief van EUR 1,00) binnen een jaar niet tot significant meer parkeerders leidde. Waarmee maar weer blijkt dat verkeers- en parkeergedrag van klanten best hardnekkig is.

In de afsluitende discussie werd geconcludeerd dat de koppeling van profielkenmerken uit de eerste presentatie met concrete data uit de tweede presentatie interessante kansen biedt om effecten van maatregelen nog beter te voorspellen en dimensionering van parkeervoorzieningen bij nieuwe ontwikkelingen beter te onderbouwen. Kortom: een nieuw braakliggend terrein.

Voor meer informatie over lunchbijeenkomsten en de presentaties van beide sprekers, zie lunchbijeenkomsten.

Foto-impressie