Si le COVID-19 a indéniablement touché toutes les entreprises de transports publics à travers le monde, ses effets se sont révélés imprévisibles et inégaux : les trajets vers les quartiers et parcs d’affaires, les universités ou les sites touristiques sont à la baisse tandis qu’ailleurs, ceux vers les centres industriels et les établissements hospitaliers pourraient être en augmentation. De manière générale, les voyages durant les heures creuses sont souvent moins affectés que ceux des heures de pointe.
Les entreprises sont mises au défi de faire plus avec moins et doivent faire preuve de stratégie dans l’allocation de leurs ressources afin de pouvoir à la fois répondre à la demande et satisfaire les attentes de la clientèle, qui souhaite éviter autant que possible les espaces bondés.
Les outils traditionnellement utilisés par les entreprises tels que les sondages et les données issues du comptage automatisé des passagers ou des dispositifs « tap on/tap off » n’offrent pas le degré de précision requis pour décider de la planification du service.
Si tant d’entreprises continuent d’appliquer des structures tarifaires datant d’il y a plusieurs décennies, c’est parce qu’il est difficile de justifier un changement quand on ne dispose pas de données fiables. Combien de passagers et de recettes supplémentaires cette nouvelle structure rapporterait-elle ? Qui serait touché ? Comment ? Voilà autant de questions que les décideurs poseront immanquablement.
À l’heure actuelle, il est difficile de savoir ce que l’avenir nous réserve. Il est donc d’autant plus important de disposer d’informations fiables et détaillées sur les conséquences d’un changement de prix ou d’une campagne promotionnelle. Comment la demande a-t-elle été influencée ? Où ? À quelle fréquence ? Quelle est la part de la clientèle qui a le mieux répondu ? Même un échantillon réduit suffit pour extrapoler les données à une base d’utilisateurs connue. On peut par exemple faire tester un nouveau modèle tarifaire ou une campagne à un petit groupe dans FAIRTIQ avant de l’étendre à l’ensemble de la clientèle.
Dans les régions où l’on dispose de données sur les trajets des années précédentes, il est possible de les mettre à profit en procédant à des simulations. Par exemple, FAIRTIQ a simulé 5 modèles tarifaires différents afin de déterminer l’impact engendré sur les recettes des ventes de billets et sur les coûts des billets par utilisateur.
L’application FAIRTIQ est connue en tant que solution de billetterie mobile, mais sa technologie peut aussi être utilisée pour créer un relevé de la mobilité et ainsi aider à la planification. Les entreprises peuvent recruter des groupes de passagers qui fourniront de précieuses informations sur leur utilisation des services en enregistrant leurs trajets avec FAIRTIQ. Elles pourront ainsi mieux comprendre l’évolution de la demande ou la manière dont la clientèle utilise les abonnements, et ce même avec un groupe de taille limitée. Les CFF ont par exemple utilisé le FTQ Lab pour mesurer la consommation des détenteurs d’un abonnement annuel (AG) afin de déterminer combien d’entre eux se situent en dessus ou en dessous du seuil de rentabilité et de combien.
