智能停车行业大数据报告

2020-03-01 291浏览

  • 1.× 2017 中国智慧停车 行业大数据报告 × 大数据 · 全洞察
  • 2.× 研究说明 1. 数据来源于ETCP平台大数据,数据的时间区间是2016年9月 至2017年8月。报告中所有分时图表时间区间是2017年8月 26日至2017年9月25日,图表标题用2017年9月指代。 2. 本报告重点城市选用ETCP已进驻的北京、上海、广州、深圳、 重庆、苏州、成都、武汉、西安和长沙等作为城市分析样本。 大数据 · 全洞察 2
  • 3.× 智慧停车行业七大亮点 1. 30%的拥堵问题是由停车难造成,日常48%的车辆须在车场排队,其中医院 排队尤为严重。智慧停车解决停车痛点,提高高峰拥堵时段车辆流通效率, 减轻停车场车流疏导运营压力。 2. 降低各业态车场人力成本,智能的数字化停车管理系统代替人力管理,岗亭 无人值守大幅降低车场管理成本。 3. 完善各业态服务链条,从停车环节切入,提升人们购物、通勤、就医、远行 等场景下的幸福感。目前成都、武汉、长沙停车智能化程度低,停车难影响 了人们出行的体验;广州和深圳停车智能化程度高,车主出行更容易。 4. 提升用户出行体验,在保证停车有位的前提下,通过电子支付尽可能提高出 行的便捷程度,提升用户的出行效率,也节约了社会时间。目前智慧停车电 子化支付习惯养成较好的城市有武汉、重庆和北京,大幅提升了城市交通的 流转效率以及市民出行的体验。 5. 共享经济潮流下车位共享模式也为车位所有人变现权益,从闲时出让车位中 获利。 6. 目前九成以上城市车位使用率小于50%,上海、重庆两市车位使用率提升到 80%情况下车位供给量将大于车位需求;智慧停车可以助力城市交通,以串 联各车场车位信息的形式盘活停车资源存量,充分配置现有车位资源。 7. 保障城市安全,对网约车出入交通枢纽等场所进行把控,严格排查套牌车, 以促进社会安全。 大数据 · 全洞察
  • 4.× Contents 1 智慧停车行业现状 2 智慧停车行业分析——政府篇 3 智慧停车行业分析——商业篇 4 智慧停车行业分析——用户篇 5 未来展望 大数据 · 全洞察
  • 5.× Part 1 智慧停车行业现状 Part 2 智慧停车行业分析——政府篇 Part 3 智慧停车行业分析——商业篇 Part 4 智慧停车行业分析——用户篇 Part 5 未来展望 大数据 · 全洞察
  • 6.× 车位资源联网化,推进城市停车资源的 标准化管理与高效利用 • 智慧停车:城市交通出行领域,以停车位资源为基础,综合利用云计 算、物联网、人工智能、无线通信、大数据处理等技术,让城市停车 资源联网化、信息化、系统化,在时空范围具备数据采集、分析、预 知、控制、指引等能力。使城市停车设施运营实现数字化云平台管 理,并使城市汽车出行可通过云平台实现停车位精准预知与引导,进 而实现城市停车资源的标准化管理与高效利用。 智慧停车业务架构 停车场智能收 费、调控前端 车牌识别 车位诱导 电子支付 采集端 车位查找、预定 客户端 管理端 停车用户APP端 静态交通云 平台 长租临停自动付费 车辆相关信息服务 停车场 智能管理后端 岗亭财务系统 物业方运营系统 其他商家信息系统 智慧停车4大特征 互通互联的生态系统 智慧化的客服体系 互联网思维的运营管理模式 从服务停车到管理停车 大数据 · 全洞察
  • 7.× 智慧停车行业正处于行业快速上升阶段 • 智慧停车行业目前处于“初步改造阶段”向“延伸应用阶段”过渡 状态,进入快速上升期; • 对传统车场的改造在城市渗透和车场类型渗透两个方面不断提升; • 探索性尝试将停车数据运用到更多商业场景以及社会服务中。 阶段一 阶段二 阶段三 初步改造阶段(1.0) 延伸应用阶段(2.0) 智能平台阶段(3.0) • 针对停车场进行 • 随着数据的积累, • 成为智慧城市智能 智慧化改造,增 开始扩展到围绕 交通的重要一环: 加电子支付、将 “人、车、场”的 与共享出行、自动 停车管理服务从 大数据应用:包括 驾驶、车联网等模 人工方式转化成 拥堵预警、车位预 式或技术深度融 数字化的方式。 约、车位共享、动 合,共同提供智能 态价格、用户行为 化的出行方案。 预判等,同时与外 部数据源关联以产 生更多延伸价值。 大数据 · 全洞察 7
  • 8.× 国内智慧停车市场群雄混战,玩家帮助解 决停车场智能化水平低的痛点 • 国内智慧停车市场目前处于群雄混战的阶段,在车位信息共享、车位 预定B2C、车位共享P2P和全流程优化领域都有一定数量的玩家。其 中,全流程优化帮助解决停车场智能化水平低的痛点,有助于车位信 息共享、车位预定和车位共享的发展。 国内智慧停车行业图谱 车位信息 共享 • 代表企业:停车百事通 • 商业模式:利用现有智慧停车设备,集成实时空余车位信息,为用户提供车位搜索推荐、停车 场导航的进场服务,节约用户的进场成本。 • 发展瓶颈:车位信息不够可靠。停车场智能化水平低,各家数据标准不一,集成难度较大。 车位预定 B2C • 代表企业:安泊客 • 商业模式:将车场联网,提供车位预定服务。停车场运营方通过平台发布可预订的车位信息, 车主在平台查询、预定,保证有车位。 • 发展瓶颈:国内由于停车场智能化水平低,比较少采用该模式。 车位共享 P2P • 代表企业:安居宝 • 商业模式:打造车主的车位共享平台,为有车位的或想停车的车主提供对接服务,盘活车位空 闲时间,提高车位的使用率。 • 发展瓶颈:依赖弹性社交,对守时性、突发状况估计不足,很容易导致客户体验不佳。 智慧停车 全流程优化 • 商业模式:通过铺设智能停车设备实现停车场的智能化和互联网化,为车主提供车位搜索/预定 /导航等服务,帮助B端停车场用户实现增益堵漏、提升管理效率。 • 玩家1:创业型企业 • 代表企业:ETCP、无忧停车等 • 发展方式:ETCP以重资产方式直接对传统停车场进行智能化改造;其他创业型企业往往从轻资 产切入。 • 发展瓶颈:线下太重,需要大量的地推团队,需要大量资本支持。 • 玩家2:智能设备供应商 • 代表企业:捷顺科技 • 发展方式:从单纯的智能停车软硬件提供商向“智能停车设备+云平台+app”全套解决方案提 供商转型。 • 发展瓶颈:试水“互联网+停车”领域,但传统智能设备供应商的互联网思维较为薄弱。 1. 群雄混战局面 2. 全流程优化玩家解决停车场智能化水平低的痛点 资料来源:中信建投、根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 8
  • 9.× 国外发达国家停车场管理基本进入无人 收费阶段,电子化程度非常高。国外不 同地区智慧停车发展阶段不尽相同 • 停车需求:相对地广人稀,“停车 难”问题较少。智慧停车应用多集 中于“车位预定”,主要解决“停 车贵”的问题。 • 发展阶段:车牌识别尚未进入美国 市场。而在停车诱导、车位预约、 代客泊车和电子付费等领域已经有 了较为成熟的应用,如ParkMe、 ParkWhiz等公司。 • 发展阶段:日本和新加坡等亚 洲发达国家的智慧停车行业较 为发达。日本几乎所有停车场 都实现了停车诱导、实时信息 查询、无人值守和自助缴费。 新加坡也有先进的电子停车系 统,并计划在2020年前采用公 路电子收费系统缓解交通拥 堵。 北美 亚洲 (美国、加拿大) (日本、新加坡) 不同地区智慧停车发展阶段 和发展需求不尽相同。发达地 区电子化程度较高,欠发达地 区更加注重设备引进。 欧洲 其他地区 (法国、英国) (非洲、中东) • 停车需求:典型欧洲国家人口集中 度较高。交通拥堵、停车贵、停车 难问题突出。 • 发展阶段:已经开启视频车牌识别 技术。代表欧洲最高水平的 Indigo公司已经实现了停车场出 入口的无人值守。欧洲智慧停车并 没有过多的依赖于“互联网+”和 O2O,更多的是围绕停车场运营 打造生活与出行生态闭环。 • 停车需求:部分非洲国家,如 埃及的停车难问题较为突出。 中东国家的停车难问题虽然不 突出,但车辆的检查措施较为 严格,停车行业对于安全的需 求较高。 • 发展阶段:仍然停留在设备引 进的阶段。 资料来源:ETCP 大数据 · 全洞察 9
  • 10.× 行业发展尚处于早期,机遇大于挑战 STRENGTHS • • • 智慧停车通过提供实时车场信息、 车位引导和电子支付等服务,可以 减少用户在停车、取车上花费的时 间,提高人们的出行效率 智慧停车通过算法对同一区域内多 个停车场进行调流,实现车位资源 的合理配置,同时,可以根据车流 实况对人们的出行进行预警与引流 智慧停车通过无人值守、数字化对 账方式等技术降低了停车场 的管理成本,可以提升车场 的营收 WEAKNESSES 智慧停车作为一个新兴行业,尚未得 到足够高的关注 停车场资源分布分散,区域差异大, 短期内实现大批量集中化管理难度大 停车市场利益链条复杂,需要一定的 市场教育过程 • • • S W O • • • 停车本身是一个亟待解决的刚性 需求问题,市场改造空间大 国家愈发重视智慧城市建设,而 智慧停车是智慧城市发展的重要 的一个环节之一 停车数据可以支撑城市交管部门 部署最优的城市交通、城市规划 方案 OPPORTUNITIES T • • 整体的停车市场资源固定,市场先 入者会形成较大的资源壁垒,留给 后进入者的生存空间较小 行业仍处于发展早期,需要考虑的 未知影响变量较多 THREATS 大数据 · 全洞察 10
  • 11.× 停车供需矛盾突出、传统停车场不足以 满足巨大的市场需求是行业发展的主要 驱动因素 • 机动车保有量与停车位供应量差值日益扩大 , 供需矛盾愈发突出; • 以上海为例,2014年中心城区夜间停放需求为133万辆,而居住配建 的车位仅有64万个,中心城居住配建停车位缺口高达52%,对车位 进行资源整合的空间巨大。 2015年-2020年中国停车位 需求量与传统停车位数量预测 传统停车位(万个) 停车位需求数(万个) 40000 30000 20000 10000 0 2015E 2016E 2017E 2018E 2019E 2020E 数据来源:前瞻产业研究院《2015-2020年中国停车 场建设行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》 2014年上海市停车位供需情况(单位:万) 夜间停放需求 133 停车位配建缺口 居住配建停车位 69 64 52% 数据来源:上海市交通委,2015年11月13日更新 大数据 · 全洞察 11
  • 12.× 传统停车场存在小散乱和智能化程度低 的问题加剧供需矛盾 • 除了供需矛盾外,传统停车场的管理也存在较大问题。首先,传统 停车场管理存在专业化低和小散乱的问题,以北京为例,有超过 3000家停车管理公司,而其中前四大的市场占有率只有8.5%。此外, 传统停车场的智能化水平低,缴费方式也以人工为主。传统停车场 的问题导致了用户停车体验差、车场管理效率低下。 传统停车场管理存在小散乱的问题 传统停车场智能化程度较低 • 国内大多数停车场依然采用传统的刷 卡、取票的出入口控制方式,ETC、 视频识别等智能技术占比低。与之相 适应,缴费方式主要是人工。我国路 内停车场智能化水平低,相比国外发 达国家大多采用咪表自动收费,我国 仅50多个城市实施了咪表停车管理, 管理手段落后,承包企业往往将经营 权再层层转包至收费员,以人工收费 站为主。 • 以北京为例,登记备案的停车场有 6581个,而参与管理的物业管理公 司和停车管理公司超过3000 家。其 中最大的停车管理公司市占率为 4.4%,停车位市占率为1.9%;前四 大停车管理公司停车场市占率合计为 8.5%,停车位市占率合计不足3%。 影响1:停车体验差 • 普遍存在四大突出问题:出入慢、场内找车位难、找车难、缴费排队。 • 据广州市消委会统计,停车位所花费的平均时间长达18分钟。 影响2:车场管理效率低 • 车场空置率高:北上广深停车场泊位空置率为44.6%。 • 车场主要以人工管理为主,管理水平基本在10-30 车位/人,而台湾、日本的管 理水平在50-100车位/人和200-300车位/人。 资料来源:根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 12
  • 13.× 相关技术催化智慧停车行业发展 • 从传统传感到影像感测,再由影像感测衍生出车牌识别技术。相关技 术的不断升级支撑了智慧停车行业的发展,帮助用户更快地找到车位 并简化车主的进出场流程。更为重要的是,随着大数据技术的不断升 级,从各种智慧停车设备中收集的信息可以通过大数据的手段进行二 次分析,从而协助改善城市中的各项服务、提升居住质量。 传感器 影像感测 车牌识别 • 停车场传感器可以帮助 侦测停车空位并将数据 传送到后台,接着转送 相关讯息到客户端的 App应用程序或是标示 系统,从而实现智慧停 车导引。 • 目前两种主要传感器为 超音波传感器与磁性传 感器,分别针对室内与 街道停车系统。 • 与传统传感器相比, 影像感测是一种可行 性高甚至更经济的替 代方案。摄影机能协 助辨识可用车位与位 置等信息,并实时在 停车场地图中显示, 用户能借助App找到 有空位的停车场、计 算出最快的到达路线 以指引驾驶人前往停 车。 • 影像还提供了车牌识别 (ALPR)的功能。车 牌识别既能协助政府部 门执行各种任务例如取 缔违规停车等,也能帮 助车主简化停车的操作 流程。 数据分析 • 大数据技术不断升级,计算机存储、处理与分析大数据的能力不断提升,数据分 析广泛运用于城市领域。 • 智能停车设备会产生大量数据,通过对数据进行分析来协助改善城市中的各项服 务、提升居住质量。 资料来源:ETCP 大数据 · 全洞察 13
  • 14.× 政府愈发重视停车智能化问题为行业发展 提供有利政策土壤 2015年8月 2015年底至2016年 国家发展和改革委联合 财政部、国土资源部、 住房和城乡建设部、交 通运输部、公安部、银 监会共同印发了《关于 加强城市停车设施建设 的指导意见》,其核心 主线是推动停车产业 化、市场化,《指导意 见》还首次在停车场建 设的智能化和信息化等 方面提出了具体要求。 住建部于2015年9月印发《城市停车设施规划导 则》,明确提出强化停车服务的信息化以及建设停 车诱导指示系统。截至2016年底国家共发行超过 1000亿的停车债券对停车场建设项目进行资金支 持。 2016年6月鼓励电子支付在交通领域的集成应用正 式被纳入交通运输信息化“十三五”发展规划中。 顶层战略 2016年 国家发改委于2016年发布新型智慧城市评价指标。其中,移动 互联网城市服务提供情况、移动互联网城市服务公众使用情况 以及一卡通应用情况等城市服务相关指标、城市管理相关指标 以及公共安全相关指标都与智慧停车行业息息相关。 具体要求 重庆 2017年 2016年3月,重庆市颁布《重庆 停车管理办法》。《办法》规定 区县(自治县)市政主管部门应 当建设本行政区域内停车信息系 统,统一接入全市停车信息系 统,逐步实施路内停车电子计时 收费。 上海 • 2016年6月,上海发布《贯彻<关于加强城市停车 设施建设的指导意见>的实施意见》,将推进停车 信息化建设作为推动停车产业化、市场化的主要 任务。 资料来源:ETCP 大数据 · 全洞察 各地实践 至今为止,所 有省级行政区 均已出台相关 细化落实政 策,80多个城 市共出台了150 多个停车政策 文件。
  • 15.× 发改委于2016年发布的新型智慧城市评 价指标中的部分指标与智慧停车行业息 息相关 一级指标及权重 二级指标及权重 政务服务 L1P1 (8%) 二级指标分项及计算方法 以公民身份号码或法人和其他组织统一社 会信用代码为唯一标识的电子证照使用率 L1P1-A1 一站式办理率L1P1-A2 网上统一入口率L1P1-A3 城市交通运行指数发布情况L1P2-A1 惠民服务L1 (37%) 交通服务 L1P2 (3%) 公共汽电车来车信息实时预报率L1P2A2 公共交通乘车电子支付使用率L1P2-A3 移动互联网城市服务提供情况L1P7-A1 城市服务 L1P7 (7%) 移动互联网城市服务公众使用情况L1P7A2 一卡通应用情况L1P7-A3 数字化城管情况L2P1-A1 城市管理 L2P1 (4%) 市政管网管线智能化监测管理率L2P1-A2 综合管廊覆盖率L2P1-A3 精准治理L2 (9%) 公共安全视频资源采集和覆盖情况L2P2A1 公共安全 L2P2 (5%) 公共安全视频监控资源联网和共享程度 L2P2-A2 公共安全视频图像提升社会管理能力情况 L2P2-A3 资料来源:新型智慧城市评价指标 大数据 · 全洞察 15
  • 16.× Part 2 智慧停车行业分析 ——政府篇 Part 1 智慧停车行业现状 Part 3 智慧停车行业分析——商业篇 Part 4 智慧停车行业分析——用户篇 Part 5 未来展望 大数据 · 全洞察
  • 17.× 智慧停车核心价值在于通过联通停车信 息,提高停车位资源的有效利用率,从 而改善停车难问题 • 根据2016数据,我国停车缺口率达到50%,而平均的空置率也达到 51.3%,显然,如果可以打破信息不对称问题,将有效引导车辆停向 空闲车位,一方面解决停车矛盾,另一方面提升车位使用率。 2016 我国综合停车缺口率 50% 仍接近 现存问题 VS 2016-2017 车场的平均空置率 51.3% 停车难更多是由资源利用不当造成的 智慧停车系统带来的价值 1. 车场信息打通实现车辆引 流,将繁忙车场需要停车的 车辆引流到周边闲置车场的 车位。 2. 通过电子支付、自助缴费 、牌照识别、自动放行等手 段实现快速流通离场、减少 离场时间。 3. 通过停车位引导、反向寻 车诱导等手段减少找车与徘 徊时间、加快停车与找车速 度。 数据来源:中国产业信息网,ETCP 大数据 · 全洞察 17
  • 18.× 重庆和北京停车场智慧化程度最高 • 在十大核心城市中,重庆和北京智慧停车场覆盖率最高,停车场智慧 化程度超过其他城市。 核心城市智慧停车场覆盖率 成都 武汉 苏州 长沙 上海 广州 深圳 西安 北京 重庆 数据来源:ETCP,时间截至20171123; 数据说明:智慧停车场覆盖率=智慧停车场数/总停车场数 大数据 · 全洞察 18
  • 19.× 车位使用率较低,九成以上城市车位使 用率小于50%,车位资源浪费现象严重 • 车位使用率较低,全国有超过90%的城市的车位使用率在50%以下, 北上广等主要城市的车位使用率都在40%-50%之间,总体来讲车位 使用率仍然有较大的提升空间。 2017年8月核心城市车位使用率 60% 50% 40% 38% 38% 40% 40% 武汉 成都 苏州 上海 48% 48% 49% 49% 重庆 广州 长沙 北京 52% 55% 30% 20% 10% 0% 西安 深圳 2017年8月全国各城市车位使用率占比分布 50%以上 20%以下 24% 9% 40%-50% 12% 50%以上 40%-50% 30%-40% 20%-30% 25% 30%-40% 20%-30% 30% 20%以下 数据来源:ETCP; 数据说明:车位使用率=当月停车时长(分钟)/(当月停车天数*24*60) 大数据 · 全洞察 19
  • 20.× 通过智慧停车解决方案提升车位使用 率,可以帮助弥补主要城市的车位缺口 • 通过智慧停车解决方案提升车位使用率,可以帮助弥补主要城市的 车位缺口。在重庆、上海等地,单纯通过提升车位使用率就可以满 足2019年的全部车位需求。 主要城市停车位供给与需求情况 2019年预计车位缺口 重庆 长沙 武汉 车位使用率提升到80%情况下的车位供给数增量 上海 广州 成都 深圳 北京 数据来源:车位缺口数据根据公开资料整理,车位使用率数据来自ETCP 数据说明:车位使用率提升到80%情况下的车位供给量增量=车位总数*(80%-当前车位使用率) *车位周转率;2019年车位缺口=目前车位缺口*1.1*1.1(假设车位缺口按照每年10%的速度增长) 大数据 · 全洞察 20
  • 21.× 智慧停车帮助解决其他领域的公共生活 问题 1. 缓解城市 交通拥堵 6. 减少污染 排放 其他公共生活 问题 5. 完善信用 体系 2. 提升城市 公共安全 3. 4. 促进现代 服务业 帮助智慧 城市规划 大数据 · 全洞察 21
  • 22.× 通过解决停车难题缓解城市交通拥堵 • 根据调研,30%的拥堵问题是由停车难造成的。通过改善停车难问 题,帮助汽车快速进出停车场,智慧停车可以帮助节约大量社会时 间成本,从而进一步帮助城市缓解交通拥堵问题。 30%的交通拥堵是由停车难造成的 人口密度高 交通事故 乱停车 停车难30% 红绿灯设置不合理 城市规划不当 智慧停车系统带来的价值 在全国已实现智能化的CBD商业综合体使用智慧停车APP入场寻找车位可以节省 5分钟的时间,周末19点晚高峰入场车次是68915辆,仅这一小时因入场找车位可 节约的社会时间成本约为239天。 2017年9月商业综合体智慧停车场入场车次 工作日入场车次 80000 周末入场车次 68915 62721 60000 40000 20000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP,中信建投《互联网停车,下一个独角兽公司崛起?》 数据说明:商业综合体智慧停车场入场车次为所有车场入场车次加总,数据时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 22
  • 23.× 通过对车牌信息的识别以及对区域停车 数据的掌握,帮助提升公共安全 • 智慧停车可以通过公共安全视频监控联网,辅助公安部门识别套牌 车、侦破嫌疑案件。此外,基于大数据,智慧停车还可以对城市事故 风险进行预警,完善城市事故应急处理。以ETCP为例,目前在北 京、深圳和上海等十大重点城市对进出ETCP停车场的车辆已经实现 100%的车牌覆盖。 现存问题 1. 套牌车难识别与追踪 2. 演出等公共活动造成局部性车流密度骤升,对安保提出挑战 智慧停车系统带来的价值 套牌 车识 别 1. 与公安系统对接撞库,甄 别套牌车辆 2. 依据车牌与车辆特征等数 据查找嫌疑车辆 区域 数据 监测 1. 区域停车需求量极大的情 况下,提前预警事故风险 目前套牌车识别已覆盖179座城市,3年累计协助查获套牌车27845辆。 资料来源:ETCP 大数据 · 全洞察 23
  • 24.× 公共活动造成的局部车流密度骤升,智 慧停车有效疏导交通,协助公共安保 • 公共活动造成局部车流密度骤升。以周杰伦重庆奥体演唱会为例,由 于演唱会当天限制车辆进入,前两天车辆进入数骤升,给安保提出了 挑战。另外,由于奥体停车场限制车辆进入,演唱会当天周边车停车 场进场数也会有所提升。 • 现存问题 • 演出等公共活动造成局部性车流密度骤升,对安保提出挑战。 • 问题案例 • 周杰伦重庆演唱会造成当天限制车辆进入,导致演唱会前车流量骤 升。 • 解决方案 • 通过区域数据监测,在区域停车量极大的情况下,提前预警事故风 险。 2017年5月6日-2017年5月19日重庆 奥林匹克体育中心入场车次 7000 6000 5000 演唱会前两天车流 量骤升,给安保提 出挑战 周杰伦演唱会当天车 辆限制进入奥体中心 4000 3000 2000 1000 0 5月6日 5月8日 5月10日 5月12日 5月14日 5月16日 5月18日 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 24
  • 25.× 构建智慧停车生态圈,促进城市现代服 务业发展 • 帮助城市级合作伙伴构建智慧停车生态圈,打通停车产业上下游,并 提供共享单车、充电桩、电子发票、生活服务以及其他新兴服务,提 升城市公共管理服务水平。 现存问题 公共出行产业链各环节脱节,没有形成一体化的高效率生态圈 智慧停车系统带来的价值 智慧出行服务 智慧停车场 智慧车生活服务 • 共享单车:解决出行 • 停车场:车场服务全 • 车管家:提供加油、 最后一公里,实现停 面线上化。 洗车、汽车美容、汽 • 上下游:带动产业链 车维修、汽车保养和 • 充电桩:电动车停车 上下游企业模式与服 汽车保险等资讯服务 大数据为充电桩布设 务发展,提供定制化 。 、配比、利用率提供 服务和其他新兴服务 决策支持。 。 车分流。 • 车务:违章查缴和罚 单代缴服务。 资料来源:ETCP 大数据 · 全洞察 25
  • 26.× 城市静态停车数据为智慧城市规划提供 有效的信息指导 • 在智慧城市规划方面,智慧停车行业的核心能力包含三大部分。第 一,在云端建立数字城市管理平台。第二,对老旧停车场进行改造与 信息化升级。第三,运用大数据辅助城市停车场规划建设、道路规划 建设与市政规划建设。 现存问题 1. 城市静态数据系统建设相对薄弱 2. 城市规划需要大量数据支持,进行科学决策 智慧停车系统带来的价值 平台 在云端建立数字城市管理平台,与动态交通信息相配合 改造 规划 对老旧停车场进行改造与信 息化升级——公共停车场, 减少混乱程度 运用大数据辅助城市停车 场规划建设、道路规划建 设以及市政规划建设 资料来源:ETCP 大数据 · 全洞察 26
  • 27.× 智慧停车助力北京老旧小区改造效果显著 • 以北京某老旧小区为例,在采用了ETCP的全套智慧停车方案后,车 场电子支付率从0%上升至8%,周转率从原来的0.39上升至0.43, 平均每天为车场带来额外收入约450元,停车场人员下降33%。实现 了收入和效率的提升以及成本的下降。 停车场电子支付率 停车场周转率 0.43 8.0% 0.39 0.0% 改造前 改造后 改造前 停车场日均实收金额 改造后 停车场人员 873.5 6 4 421 改造前 改造后 改造前 改造后 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 27
  • 28.× 将停车行为数据纳入到国家整体信用体 系中,完善信用体系的建设 • 中国的停车逃费和乱停车现象较为普遍且屡禁不止。以停车逃费为 例,上海停车咪表逃费率高达20%,南昌占道停车逃费率约四成。停 车征信可以有效缓解停车逃费和乱停车现象。智慧停车可以通过车主 画像、停车轨迹、支付行为和LBS帮助政府建立停车场征信体系,并 将车场征信纳入国家整体信用体系。 现存问题 居民征信体系需要 多维度数据支持 智慧停车系统带来的价值 国家征信体系 停车信用体系 车主画像 停车轨迹 支付行为 基于停车场LBS (LBS:基于位置的服务) 部分城市已经开始讨论停车征信 • 北京市:今年年初,据北京交委介绍,随着路侧电子停车收费系统的试点推 广,未来路侧停车逃费等行为也将与个人征信系统挂钩。 • 济南市:去年年底发布《关于加强城市道路机动车停放管理的通告》。针对少 部分车主停车但不缴纳停车费,《通告》明确提出将录入停车“黑名单”。下 一步,将依法对“老赖”欠费人实施联合失信惩戒。 资料来源:ETCP、根据公开资料整理 大数据 · 全洞察 28
  • 29.× 通过停车指引减少路面徘徊时间,从而 减少污染排放 • 汽车尾气排放是空气污染的主要来源之一。根据环保部数据,2016 年全国机动车排放污染物初步核算为4472.5万吨,其中一氧化碳 3419.3万吨。智慧停车通过导航指引车辆,减少车辆在停车场外路 面的行驶时间,从而起到降低碳排放的作用。 场景一 写字楼车位紧张,在公司 附近的空闲车位停车。 “最后一公里”采用 共享单车的形式。 P 场景二 根据车位引导系统,停车 场1有车位。 停车场1 停车场2 场景三 P 车位1 占用 车位2 占用 车位3 占用 车位4 占用 车位5 空位 车位6 占用 帮助车辆更 快找到空车 位。减少车 场内徘徊时 间。 智慧停车系统带来的价值 以北京为例,根据ETCP目前的用户数量 进行推断,通过减少车辆寻找停车场的时 间,ETCP每天为全中国减少排放220吨碳, 相当于每天种植600棵树。 资料来源:ETCP 大数据 · 全洞察 29
  • 30.× 智慧停车的核心价值在于提高停车位资 源的有效利用率、改善停车难问题 核心 社会 价值 1 3 5 智慧停车的核心价值在于提高停车位资源的有效利 用率、改善停车难问题。在重庆、上海等地,甚至 单纯通过提升车位使用率就可以满足2019年的全部 车位需求。 2 4 6 其他社会价值 通过解决停车难题缓解城 市交通拥堵。 提升通过对车牌信息的识 别以及对区域停车数据的 掌握,帮助提升公共安全。 通过构建智慧停车生态圈 促进城市现代服务业发展。 利用城市静态停车数据帮 助智慧城市规划。 通过将停车行为数据纳入 到国家整体信用体系中, 完善信用体系的建设。 通过停车指引减少路面徘 徊时间,从而减少污染排 放。 大数据 · 全洞察 30
  • 31.× Part 3 智慧停车行业分析 ——商业篇 Part 1 智慧停车行业现状 Part 2 智慧停车行业分析——政府篇 Part 4 智慧停车行业分析——用户篇 Part 5 未来展望 大数据 · 全洞察
  • 32.× 商业综合体功能复杂,停车环节存在多 处痛点 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 业态说明 功能复杂:商业综合体通常将商业、办公、居住、酒店、展览、会 议、文娱等三项以上功能进行组合,形成一个多功能的复杂综合体。 商场入口:连接消费者和商业综合体中各种消费活动的最初环节。 公 共 设 施 交 通 枢 纽 高峰期车流量 高峰期拥堵严重 为平均的1.9倍 住 宅 业 态 痛 点 日均使用率仅为 37% 闲时利用率不高 数 据 特 征 车主找车时长 需要优化车主体验 为平均的4-6倍 大数据 · 全洞察 32
  • 33.× 高峰时段车流量大,车场运营压力大 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 • 商业综合体高峰期(11-20点)的车流量远高于其他类物业; • 其中,峰值18点车流量为各类物业平均车流量的1.9倍,这种集中且 大规模的车流量特点给停车场的运营造成较大压力。 2017年9月各品类智慧停车场单车场分时车流量 公共场馆 交通枢纽 商务写字楼 商业综合体 医院 住宅 全国平均分时车流 峰值 高峰期拥堵 住 宅 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP; 数据说明:单车场车流量 = 进场车流量 + 出场车流量,数据时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 33
  • 34.× 车场规模大,找车位时长,找车难度 大,加剧高峰时段拥堵的情况 商 业 综 合 体 • 商业综合体停车场规模大、构造复杂,常见大型的嵌套型车场,用户 离场时往往要花费较长的时间寻找自己的车位,找车时长是其他各类 车场平均找车时间的4-6倍; • 用车找车难度大加剧高峰时段拥堵的情况。 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 2017年8月各品类智慧停车场平均车位数 600 交 通 枢 纽 500 住 宅 400 平均找车位时长是其他类型车场的4-6倍 488 451 370 300 240 215 213 200 100 0 商业综合体 住宅 医院 交通枢纽 商务写字楼 公共场馆 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 34
  • 35.× 日均使用率远低于平均水平,有较大的 优化空间 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 • 商业综合体类车场规模大,而实际并没有达到有效利用,日均使用 率低,平均仅为37%,低于平均水平的43%; • 除17点-20点高峰期分时使用率高于各类车场平均水平外,其余时 间段利用率均较低,停车场使用率时间分布严重不均,存在着较大 的优化空间。 2017年8月各品类智慧停车场使用度差异 住宅 61% 日 均 使 用 率 56% 公共场馆 51% 46% 0 住 宅 商务写字楼 100 200 交通枢纽 41% 300 36% 31% 车场可承载量 医院 400 500 600 商业综合体,37% 数据来源:ETCP; 数据说明:日均使用率 = 车位占用时间 / 24小时 * 100%,车场可承载量为该品类车场平均车位数 2017年9月商业综合体VS智慧停车场平均分时使用率 商业综合体 全国各类停车场平均使用率 50% 40% 30% 可优化时间段 20% 10% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP; 数据说明:分时使用率=单位时间内在用车位数/总车位数,数据时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 35
  • 36.× 成都、长沙日均使用效率较高 商 业 综 合 体 • 比较十个核心城市,成都的商业综合体日均使用效率最高。 商 业 写 字 楼 2017年8月抽样调查 重点城市的商业综合体智慧停车场使用度差异 公 共 设 施 76% 交 通 枢 纽 66% 住 宅 56% 西安 日 均 使 用 率 0 广州 46% 深圳 重庆 26% 上海 成都 平均值 36% 400 200 长沙 600 800 1000 武汉 北京16% 苏州 6% -4% 车场可承载量 数据来源:ETCP; 数据说明:日均使用率 = 车位占用时间 / 24小时 * 100%,车场可承载量为该城市商业综合体停车场平均车位数 大数据 · 全洞察 36
  • 37.× 车位利用率方案:利用车位引导/夜间长 租等方式优化车位配置,提升日均使用 率,增加整体营收 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 2. 夜间长租 1. 引流模式 基于用户目的地定位搜索, 智慧停车可以监控周边车场 的空闲、繁忙情况,向车主 推荐最优停车选择和导航路 线,从而对闲时商业综合体 周边的车辆进行引导。 可 提 升 使 用 率 可 增 加 潜 在 收 益 基于LBS,通过互联网手段来 实现车位分享与预定。车场 方可以通过智慧停车系统以 夜间包时段的方式发布空闲 车位,而车主通过系统匹配 到合适的车位信息后,锁定 信息并完成结算。 以2017年8月份数据为例,全国商业综合体平均费率为1.94元/小时,平均 每个车场有488个停车位,每个车位每天周转2.5次,平均停车时长3.5小时, 平均每个车场月收入为25万余元,效率提升后,单月每个车场可以增收 16578元。 2017年9月商业综合体分时使用率 工作日 非工作日 全国各类停车场平均使用率 70% 60% 50% 40% 如果非工作日非工作时间 (23-9)点提升使用率到 平均水平,则整个车场的 分时使用率将提升2%。 可提升2% 30% 20% 10% 可提升8% 如果商业综合体类物业工 作日提升使用率到平均水 平,则整个停车场的分时 使用率将提升8% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP;数据说明:分时使用率提升 = 全国平均使用率-不同时段得出分时的差值,将正值全部相加除 以24 ;8月潜在收益=平均费率(元/时)*平均停车时长*周转车次*(2%*8(非工作日天数)+8%*23(工作日天 数)),时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 37
  • 38.× 车位利用率方案:通过视频车位引导/反 向寻车系统单车次平均节约10分钟找车 时间,优化车主体验 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 1. 视频车位引 导:摄像设备收 集统计车位是否 空置的信息并传 回云端,云处理 器处理车位信息 并在车场内LED 引导屏进行车场 内部调流。 2. 反向寻车系 统:用户可以在 查询机或APP上 通过查询车牌号 来确定车辆位置 和最优离场路 径。 引导模式 可节省时间 根据实际的监 测,在CBD的商 业综合体离场寻 车使用智慧停车 系统可以节省 10分钟时间, 按9月周末20点 晚高峰每个停车 场的平均出场车 次131.4辆测 算,单位车场单 日可以节省用户 找车时间21.9小 时。 2017年9月商业综合体智慧停车场单车场分时出场车次 工作日出场车次 周末出场车次 131.4 140 109.1 120 100 80 60 40 20 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP 数据说明:车次数量为单车场平均出场车次,数据时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 38
  • 39.× 会员体系化管理方案:对接商家优免系 统,提升其用户管理数字化水平 商 业 综 合 体 • 以票券管理为例,智慧化停车平台可以接入各种优免信息以及积分 兑换功能,成为用户管理的一部分。 多样化的停车电子票券 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 优免活动 纸质 或电子券 小时券 金额券 折扣券 全免券 用户票券 管理 使用APP并积 累积分 积分活动 电子 积分 住 宅 大数据 · 全洞察 使用合作伙伴 APP获得积分 39
  • 40.× 会员体系化管理方案:量化停车行为及 用户信息,助力精准营销 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 • 智能停车系统可以根据车主的停车数据,进行用户画像以及行为的预 测,辅助商业综合体或者品牌商进行精准化的会员管理和有针对性的 信息推送,来提升整个商业综合体的客流量和增值营收。 • 例如, 选取宝马、奔驰、奥迪为高档车型,可以利用停车数据看出这 部分消费能力较强的用户的商场出入行为,包括7点是高峰时间,最 适合做营销推广等。 2017年9月不同档次车型商业综合体分时出场车次 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 高档车型 其他车型 4 2 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP;数据说明: 数据时间段为2017年8月26日至9月25日,高档车型以宝马、奔驰、奥迪三个车型 为例,其余为普通车型 2017年9月高档车型商业综合体一周分时进出频次 周均进车次 周均出车次 4 2 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP;数据说明: 数据时间段为2017年8月26日至9月25日,高档车型以宝马、奔驰、奥迪三个车型 为例,其余为普通车型 大数据 · 全洞察 40
  • 41.× 代表案例:北京通州某商业综合体智慧 化改造后运营效率大幅提高 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 • 改造前:车场之前使用手持刷卡机,有人工发放和回收,每个进出口 都需要有人值守,不仅人工费较高,效率低下,而且收费存在漏洞。 • 改造后:接入智慧停车系统后入口不再需要有人值守,摄像机拍照, 直接电脑计费,避免了其中的漏洞。同时,节省车场工作人员的数 量,以及管理和对账的精力。 公 共 设 施 交 通 枢 纽 人力成本 住 宅 车流量 单车位 周转车次 电子 支付率 改造前 改造后 北京通州某商业综 合体停车场智慧化 改造前,岗亭值守 人员需要5人,每 年的人力成本在18 万元左右。 停车场智慧化改造后, 岗亭值守人员由原来的 5人减至3人,每年可以 节省人力成本7万余元。 停车场智慧化改造 前日均车流量为 4600-4800车次。 停车场智慧化改造后上 升到至5300-5400车次。 人力 节省 40% 车流量 增加 14% 该商业综合体智能停车 停车场智慧化改造 场的单车位流转率由改 前的单车位日均流 造前的2.04车次提升至 转车次为2.04车次。 2.16车次。 周转车次 提升 未接受智慧化改造 前商业综合体停车 场电子支付率在 13%左右。 电子 支付率 提高 智慧化改造后车场电子 支付率上升至91%,大 幅提升了车辆进出的效 率。 6% 6倍 数据来源:ETCP 数据说明:节省人力成本 = 岗亭值守人员月薪 * 12 * 减少人数 大数据 · 全洞察 41
  • 42.× 商务写字楼停车场规模小,工作日早晚 高峰容易拥堵 商 业 综 合 体 业态说明 商务写字楼是专业商业办公用楼,进出车辆复杂度高,电子化支付习 惯高,主要服务于上班族的日常通勤以及商务往来场景。 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 商务写字楼车场规模 小且用户较为固定, 车流集中时段车场容 易拥堵 交 通 枢 纽 住 宅 工作日车流集中, 业 态 痛 点 非工作日车流分散 车场规模小 一线城市商住两用 房多,使得商务写 字楼车场需要根据 住宅和商务两类不 同场景下的特点动 态管理费率 数 据 特 征 电子支付率高 大数据 · 全洞察 42
  • 43.× 工作日高峰拥堵,非工作日夜间车流量 高,实施差异化管理难度大 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 • • 对比工作日与非工作日:工作日商务写字楼车流集中在8点-17点的 白天时段,而非工作日,车流平均化,夜间时段车流增加,白天时 段车流下降; 针对这种规律,商务写字楼应该做差异化的策略,非工作日加大白 天时段的引流措施,而工作日则着重夜间时段的引流。 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 2017年9月商务写字楼分时使用率 工作日使用率 非工作日使用率 60% 50% 40% 非工作日 夜间车流增加 非工作日 夜间车流增加 工作日 车流高峰期 30% 20% 10% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP,时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 43
  • 44.× 临停用户尚未养成电子支付习惯,非高 峰时段电子支付率显著降低 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 • 商务写字楼的电子支付率浮动较大,早晚高峰时段可以分别达到 12%和18%,但除此之外的电子付费率就显著降低;究其原因,这 与商务写字楼的进出车主结构有关,早晚高峰车主基本为固定的上 下班客群,电子支付习惯养成率较高,而其他时段多为商务访客, 没有固定的进出车场电子支付习惯。 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 2017年9月各品类智慧停车场分时电子支付率 公共场馆 商务写字楼 交通枢纽 商业综合体 20% 18% 晚高峰 15% 12% 早高峰 10% 5% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP; 数据说明: 数据时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 44
  • 45.× 广州、重庆和北京电子支付率高 商 业 综 合 体 • 比较十大核心城市,广州、重庆、北京商务写字楼的电子化程度较 好,车主对智能停车接受度高。 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 2017年8月全国重点城市 商务写字楼智慧停车场平均电子支付率 12.0% 12.0% 11.7% 9.8% 9.0% 9.0% 8.2% 5.2% 5.1% 3.8% 0.5% 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 45
  • 46.× 闲时利用方案:利用动态费率及车位信 息化、电子支付等措施打造智慧商务写 字楼 商 业 综 合 体 • 利用调整停车时间以及动态费率,可以对不同类型车辆进行动态的 管理,从而合理配置稀缺的商务停车资源,并结合电子支付综合实 现智慧商务写字楼的目标。 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 智慧商务写字楼一体化解决方案 电子支付 动态车辆管理 动态费率 •电子支付:智慧停车 革新了整个停车行业 的收费方式。无纸化 电子支付支持APP端 、微信钱包、支付宝 等电子支付渠道,全 面代替人工计费、人 工收费、人工放行等 传统服务,同时逐渐 取代了传统停车的纸 币交易、纸质票据。 •车位信息化:通过智 能停车的车位监测评 估车位空置情况,使 得驾驶员可实时、方 便地查询试点区域所 有公共停车位的使用 率及价格信息。 •动态价格:调整停车 时限,按需浮动收费价 格。需求量大,提高收 费;需求量小,则收费 下降。不同类型物业的 停车场根据工作日、非 工作日和高峰期、非高 峰期车场的实际运营情 况更新费率,方便驾驶 员实时、方便查询目的 地周围车场的使用率以 及价格信息;同时也对 停车需求进行重新分配 ,减少转圈寻找车位和 二次停车。 达成目标:调整停车时限、合理配置停车资源并提升收入 大数据 · 全洞察 46
  • 47.× 代表案例:北京大兴区某商务写字楼智 慧化改造后节省一半人力 改造前 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 改造后 商务写字楼停车场 智慧化改造前,岗 亭值守人员需要 12人,人力成本 人力成本 超过43万元。 商务写字楼停车场智 慧化改造后,岗亭值 守人员减少一半,每 年可以节省50%的人 力成本。 人力 节省 50% 交 通 枢 纽 住 宅 车流量 商务写字楼停车场 智慧化改造前日均 交易临停量为 1287车次。 商务写字楼智能停 车场的单车位日均 单车位周 流转车次为0.91车 转车次 次。 商务写字楼停车场智 慧化车场智慧化改造 后上升到至1509车次。 商务写字楼智能停车 场的单车位流转率由 改造前的0.91车次提 升至1.06车次。 车流量 增加 17% 周转车次 提升 16% 数据来源:ETCP; 数据说明:节省人力成本 = 岗亭值守人员月薪 * 12 * 减少人数 大数据 · 全洞察 47
  • 48.× 公共设施临停车辆多,忙时排队严重 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 业态说明 • 公共设施是指由政府或其他社会组织提供的、给社会公众使用或享用的公共 建筑或设备,按照具体的项目特点可分为教育、医疗卫生、文化娱乐等。 • 其中医院停车早高峰集中且时间较早,医院停车场短租车位主要是服务于就 医的病患,长租车位主要服务于医护人员。 • 公共场馆车场规模小,临时停车时间长,重大演出等活动停车需求密度大。 公 共 设 施 全天大部分时段 交 通 枢 纽 交易临停占比 大量的交易临停造成 高峰期拥堵严重 住 宅 业 态 痛 点 超过50%, 显著高于各类车场 平均水平 不同公共设施根据自 己的运营特点会有比 较独特的车流峰值, 比如就医习惯的时间 点以及演出等 特 征 数 据 高峰时段医院的排 队车辆占比达到 79% 大数据 · 全洞察 48
  • 49.× 高峰时段交易临停车辆多,造成车辆拥 挤严重 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 • 以医院和公共场馆为代表的公共设施类车场主要以临停车辆为主,交 易付费率普遍高于各类车场平均水平,高峰时段占比超过50%,使得 原本就停车位资源紧张的公共设施排队情况尤为严重,医院峰值排队 车辆占比达到79%。 • 优化此类停车场的交易环节能够大大提高车场的流通效率、有效缓解 压力。 2017年9月各品类智慧停车场分时交易临停占比 80% 全国平均交易临停占比 公共场馆 医院 60% 50% 40% 20% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2017年9月公共场馆智慧停车场进出排队车辆占比 公共场馆出场 医院出场 各类停车场出场平均 公共场馆入场 医院入场 各类车场入场平均 100% 80% 79% 60% 40% 20% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP; 数据说明: 数据时间段为2017年8月26日至9月25日; 大数据 · 全洞察 49
  • 50.× 成都、苏州公共场馆交易临停率高,苏 州、成都、广州医院交易临停占比高 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 • 成都和苏州公共场馆交易临停车次占比最高,智慧停车优化交易环节 将可以帮助缓解这些城市公共场馆的停车压力,因而改造潜力较大。 • 苏州、成都、广州三城医院交易临停车次占比高,智慧停车可以大幅 提升交易效率、缓解城市停车压力,解决医院停车难的痛点。 2017年8月全国重点城市 公 共 设 施 交 通 枢 纽 公共场馆智慧停车场交易临停车次占比 73.6% 62.6% 58.4% 53.7% 50.0% 47.4% 40.1% 34.5% 30.4% 27.5% 47.8% 住 宅 2017年8月全国重点城市 医院智慧停车场交易临停车次占比 82.2% 80.9% 65.6% 54.5% 53.8% 51.1% 48.7% 45.1% 42.1% 55.7% 32.5% 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 50
  • 51.× 支付优化方案:利用高精度车牌识别和 多途径支付优化支付流程,单次电子支 付可平均节省5分钟通行时间 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 • 通过提升公共设施智慧化水平,可以起到优化收费规范度和增加车场 收益的效果。 • 单次电子支付可平均节省5分钟通行时间,按照全品类日均22946笔 电子支付订单来估算,平均每天可以节省社会时间1900小时。 岗亭出口灵活收费 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 • 可以收取现金,也可以电子支付自动抬杆离场 多 途 径 支 付 中央岗亭集中收费 • 提前收费,提高车辆整体出场的同行效率 移动手机端自由收费 • 提前收费,解决高峰时段岗亭出口的拥堵问题 车牌模糊匹配 • 车辆出场时,若系统无法自动计算出费用,那么用户可 高 精 度 车 牌 识 别 以人工的方式在在场车辆中查找,并帮助系统匹配对应 的入场记录,使系统计费。 特殊天气车牌正确识别 • 算法可根据环境光自动调整相机成像亮度,保证全天候 图片抓拍质量;也可根据车牌亮度自动调整相机成像亮 度,保证顺、逆光环境的车牌识别率 大数据 · 全洞察 基于车牌 识别的电 子支付系 统,可以 让已经在 中央岗亭 或手机端 缴纳费用 的车辆无 需停车而 直接出 场,可将 停车场的 效率提升 3-4倍, 车辆通行 效率提升 8-10倍, 并可堵漏 防失,增 加停车场 收入。 51
  • 52.× 代表案例:北京海淀区某三甲医院智慧 化改造后车场收入显著提高 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 改造前 人力 成本 公 共 设 施 交 通 枢 纽 车流量 改造后 医院停车场智慧化改造后, 医院停车场智慧化改 岗亭值守人员由原来的 造前,岗亭值守人员 24人减至18人,每年可 需要24人,人力成本 以节省21万元的人力成 高达86万元。 本。 医院停车场智慧化改 造前日均车流量为 2500-2700车次。 医院停车场智慧化车场智 慧化改造后上升到至 3000-3300车次。 医院智能停车场的单 车位日均流转车次为 2.1车次。 医院智能停车场的单车位 流转率由改造前的2.1车 次提升至2.64车次。 人力 节省 25% 车流量 增加 23% 住 宅 单车位周转 车次 停车场 收入 周转车次 提升 24% 未接受智慧化改造前 车场收入 智慧化改造使得车场车流 医院停车场日均停车 增加 量增多,车场日均收入也 收入在17000-18000 上升至20000-21000元。 30% 元左右。 数据来源:ETCP; 数据说明:节省人力成本 = 岗亭值守人员月薪 * 12 * 减少人数 大数据 · 全洞察 52
  • 53.× 交通枢纽停车场客流量大,对运转效率 要求高 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 业态说明 交通枢纽是几种运输方式或几条运输干线交会并能办理客货运输作业的综合 体,通常指机场、火车站等。 交通枢纽日均周转率高,车次均停时间短,停车费率高。交通枢纽停车场主要 服务于为接送旅客而快速进出停车场的汽车。 公 共 设 施 交 通 枢 纽 车位日均周转 4.4次 车辆快进快出/快速 周转,对运转效率 要求高 住 宅 业 态 痛 点 峰值排队率超过 90% 高峰期拥堵严重 特 征 数 据 夜间排队高峰期超过 平均排队率67% 大数据 · 全洞察 53
  • 54.× 交通枢纽停车场车辆快进快出强流动 性,运营压力大 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 • 交通枢纽停车场车辆停留时间短(2.1小时),低于平均水平的4.9小 时; • 车位日周转次数多(4.4次),高于平均水平的2.2次; • 人群流动高、快进快出是这类车场的特点,对运营效率提出了较高的 要求。 2017年8月各品类智慧停车场日均周转次数 4.4 2.6 交 通 枢 纽 2.5 1.8 1.7 2.2 1.4 住 宅 交通枢纽 医院 商业综合体商务写字楼 公共场馆 住宅 全国平均 2017年8月各品类智慧停车场停车时长 车次均停时长 临停车次均停时长 10.9 6.2 2.11.3 4.0 2.4 3.5 2.6 3.2 6.2 4.1 5.2 4.9 2.8 数据来源: ETCP 大数据 · 全洞察 54
  • 55.× 高峰期与其他类车场错位,高峰期排队 严重 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 • 交通枢纽类车场进出排队车辆均高于平均水平,峰值排队率超过 90% ,是各类车场中高峰期拥堵最为严重的; • 同时,由于特殊的车辆活动规律,交通枢纽类车场高峰时段与其他类 车场都不同,为晚间22点到2点段,主要是由于出租车、私家车前来 机场接送晚班机乘客以及机场大巴等公共交通停回车场; • 除了客观的大量车流进出以外,较低的电子化水平也是造成交通枢纽 拥堵的原因之一,电子支付率仅为3.4% 。 公 共 设 施 2017年9月交通枢纽智慧停车场进出排队车辆占比 交 通 枢 纽 住 宅 交通枢纽入场排队车辆占比 各品类停车场排队车辆占比 交通枢纽出场排队车辆占比 各品类停车场出场排队车辆占比 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 大部分车场的 空闲时间段恰 恰是交通枢纽 的繁忙时段 20% 10% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP; 数据说明: 数据时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 55
  • 56.× 广州的交通枢纽最繁忙 商 业 综 合 体 • 所有城市中广州的交通枢纽最为繁忙,其城市交通枢纽的日均周转次 数相比其他城市最高,且车辆停留的时间最短,因此提高车场的车辆 快速进出的效率可以有效缓解广州交通枢纽停车运营压力。 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 2017年8月全国重点城市 交通枢纽智慧停车场日均周转次数 11.0 交 通 枢 纽 5.2 3.4 2.8 2.0 1.8 上海 武汉 住 宅 广州 西安 北京 重庆 2017年8月全国重点城市 交通枢纽智慧停车场车辆停车时长 车次均停时长 8.8 临停车次均停时长 7.9 5.6 3.1 重庆 上海 3.1 1.9 北京 3.1 2.9 武汉 1.8 1.3 西安 0.8 0.4 广州 数据来源: ETCP 大数据 · 全洞察 56
  • 57.× 高效临停管理方案:利用车牌识别/电子 支付等手段提升通行效率,单车次节省车 辆通行时间接近半分钟 商 业 综 合 体 • 目前ETCP系统车牌识别率已达到99%,在此基础上结合电子支付、 车位/车场引导的解决方案,提高车场内外车辆通行效率;同时,快 速入场也可以有效缓解停车场周边道路交通拥堵状况。 商 业 写 字 楼 v.s. 公 共 设 施 交 通 枢 纽 电子支付 2秒 取卡收费 30秒 住 宅 场内诱导 及寻车接入 车场可使用 手持设备快 速结算 电子支付, 进出场无需 取卡 场外车场引 导,显示车 位余量 提升车辆 进出停车场效率 减少场内场 外拥堵,改 善用户体验 数据来源: ETCP 大数据 · 全洞察 57
  • 58.× 公共交通安全保障方案:以多种手段助力 公共停车系统的稳定 商 业 综 合 体 • 由于交通枢纽承担着保证城市公共交通稳定的功能,因而对停车系统 的稳定性要求较高,智慧停车系统相对传统方式,能够提供更多的维 稳措施并且提高事故的处理效率。 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 系统稳定性高, 保证运营稳定 日常管理, 远程预警机制 交 通 枢 纽 住 宅 全部数据同步存于 云端,故障或断 电数据不丢失 系统稳定安全 灾备措施完备,提 升处理效率 专业维保即时响应 高危车牌实时捕获, 网约车管控 大数据 · 全洞察 58
  • 59.× 代表案例:广州白云区某交通枢纽智慧 化改造车辆周转效率大幅提高 商 业 综 合 体 改造前 商 业 写 字 楼 改造后 交通枢纽停车场 交通枢纽停车场智 智慧化改造前, 慧化改造后,岗亭 岗亭值守人员需 值守人员减少至6人, 要10人,人工成 每年可以节省15万 本接近39万元。 余元的人力成本。 公 共 设 施 人力 节省 20% 交 通 枢 纽 住 宅 车流量 单车位 周转车次 交通枢纽停车场 智慧化改造前日 均交易临停量为 1397车次。 交通枢纽停车场智 慧化车场智慧化改 造后上升到至1478 车次。 交通枢纽智能停 车场的单车位日 均流转车次为 10.58车次。 交通枢纽智能停车 场的单车位流转率 由改造前的10.58 车次提升至11.2车 次。 车流量 增加 6% 周转车次 提升 6% 数据来源:ETCP; 数据说明:节省人力成本 = 岗亭值守人员月薪 * 12 * 减少人数 大数据 · 全洞察 59
  • 60.× 住宅小区停车场主要解决私家车夜间停 车问题,闲时多闲置车位 商 业 综 合 体 业态说明 住宅区的停车场通常规模比较大,主要解决的是私家车主夜间停车的 问题。 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 长租车单次停车 住 宅 时长18小时 长租车多, 交 通 枢 纽 需要系统化管理 业 态 痛 点 长租车次 达到43% 特 征 数 据 日间 大量车位空置 日间主要时断时段 使用率低于50% 大数据 · 全洞察 60
  • 61.× 白天空闲车位多,造成停车场资源浪费 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 • 住宅类停车场规模大且使用率高低时间段与大部分车场错位,工作日 白天空置车位较多,造成了较大的车位资源浪费。 2017年9月住宅智慧停车场工作日分时使用率 住宅 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 住 宅 全国平均使用率 夜间停车段 日间停车段 夜间停车段 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2017年8月各品类智慧停车场平均车位数 600 500 488 451 370 400 300 240 215 213 200 100 0 商业综合体 住宅 医院 交通枢纽 商务写字楼 公共场馆 数据来源:ETCP; 数据说明: 数据时间段为2017年8月26日至9月25日 大数据 · 全洞察 61
  • 62.× 长租占比达43%,长租单次停车时长18 小时,尤其需要升级长租车管理 商 业 综 合 体 • 住宅小区停车场内长租车辆占比高、停车时间长,一套系统、高效的 长租车管理方案可以大幅提高物业的工作效率、减少其人力成本。 商 业 写 字 楼 2017年8月各品类智慧停车场长租/临停占比 临停车次占比 长租车次占比 100% 公 共 设 施 交 通 枢 纽 住 宅 80% 60% 40% 20% 0% 住宅 商务写字楼 公共场馆 医院 交通枢纽 商业综合体 全国平均 2017年8月各品类智慧停车场单次停车时长 长租单次停车时长 临停单次停车时长 20 15 10 5 0 住宅 公共场馆 商务写字楼 医院 商业综合体 交通枢纽 全国平均 数据来源: ETCP 大数据 · 全洞察 62
  • 63.× 车位共享方案:白天闲时引流可有效增 加车场收入 商 业 综 合 体 • 如果可以通过车位共享模式将周边白天车位较为紧张的车场类型进行 引流,既可以减少社区车场的空置率,也可以缓解周边物业的压力, 多方受益。 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 目的地 车位已满 交 通 枢 纽 住 宅 智能推荐 目的地附近 其他车场空位 大数据 · 全洞察 63
  • 64.× 长租车位管理方案:长租管理可基本实 现完全线上化 商 业 综 合 体 商 业 写 字 楼 • 智慧停车将长租车位管理转移到线上,物业方可以在平台上统一对长 租车进行管理,也减少了跑冒漏滴的财务风险。 • 对于车主来说,长租用户可以线上进行到期缴费,省去了专门到访物 业区办理缴费手续的麻烦。 公 共 设 施 长租 车位管理 交 通 枢 纽 住 宅 限定长租时段 长租区域收费 例如,白天长租、夜间长租、工作日 长租等 长租线上续费 例如,地上区域2元/小时,地下 1元/小时 长租审核机制 支持到期提醒,并可以通过手机缴纳 长租费用 大数据 · 全洞察 可选开关;加入审核机制,有利 于业务管理 64
  • 65.× 代表案例:重庆九龙坡某住宅小区智慧化 升级后,用户养成了良好的电子支付习 惯,岗亭值守人力大幅减少 商 业 综 合 体 改造前 商 业 写 字 楼 公 共 设 施 交 通 枢 纽 人力 成本 改造后 重庆九龙某住宅区 停车场智慧化改造 停车场智慧化改造 后,岗亭值守人员 前,岗亭值守人员 由原来的16人减至 需要16人,每年的 12人,每年可以节 人力成本在50万元 省人力成本近13万 左右。 元。 人力 节省 40% 住 宅 日均 电子支付笔 数 停车场智慧化改造 前并不支持电子支 付。 停车场智慧化车场 智慧化改造后日均 电子支付笔数上升 至121笔。 电子 支付率 从0到 日均 121笔 数据来源:ETCP; 数据说明:节省人力成本 = 岗亭值守人员月薪 * 12 * 减少人数 大数据 · 全洞察 65
  • 66.× 提升停车场运营效率的关键 ——通过增加车位使用率来提升车位运 营的效率 • 具体来说,五类核心物业的对应解决方案各有差异: 商业综合体 商务写字楼 车位利用率方案 配合会员体系化 管理可以解决商 业综合体高峰拥 堵的问题。 电子支付和闲时利 用方案提高了通行 效率,降低工作日 高峰期拥堵,提高 车场收入。 公共设施 (医院、公共场馆) 综合解决方案优化 了停车流程,疏通 大量交易临停车辆 快速出入车场。 交通枢纽 住宅 高效临停管理方案以及 公共安全保障方案在确 保公共安全的前提下提 高了运行效率。 车位共享和长租车位 管理方案合理配置车 位资源,提高小区车 场收入。 大数据 · 全洞察 66
  • 67.× Part 4 智慧停车行业分析 ——用户篇 Part 1 智慧停车行业现状 Part 2 智慧停车行业分析——政府篇 Part 3 智慧停车行业分析——商业篇 Part 5 未来展望 大数据 · 全洞察
  • 68.× 车主年龄层分布广泛,近半已婚并有小 孩,安全便捷的停车体验是车主出行满 意度的关键指标 • 目前,各年龄段车主占比较为平均,广泛的年龄层分布说明了停车 行为的全民性,停车是各个人生阶段的刚性需求;已婚有孩车主占 46.5%,三口之家的出行场景更为丰富,以接送孩子上下学为例, 车主父母更期待安全、便捷的停车方式。 2017年车主年龄分布 <25 25-30 35-40 >40 14.6% 2017年车主婚姻和家庭 状况 30-35 未婚 已婚无孩 已婚有孩 18.2% 30.0% 46.5% 17.7% 23.3% 26.2% 23.5% 数据来源:ETCP 数据来源:ETCP用户行为调研报告;E6.请问您的婚姻 数据说明:截止2017年10月26日 状况属于哪一种?【单选】 大数据 · 全洞察 68
  • 69.× 40岁以上车主偏好长时间停留,商业综 合体和交通枢纽停车时长差异大 • 不同年龄层车主在住宅、公共场馆、医院、写字楼中停留时长差异不 大,40岁以上车主略长; • 25-30岁人群在商业综合体内停留时间较长,购物是这个年龄层用户 时间花费较多的场景; • 而30-35岁人群在交通枢纽中的停车花费时间长于平均水平1.5小时左 右。 2017年9月不同年龄段人群各场景平均停车时长 <25岁 25-30岁 30-35岁 30-40岁 >40岁 16 14 13.6 12 10 8.2 8 6.5 6.3 6 6.3 6 4.9 4 2 0 住宅 商务写字楼 公共场馆 医院 商业综合体 交通枢纽 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 69
  • 70.× 40岁以上人群工作日“早进晚出”商务 写字楼 • 不同年龄段人群商务写字楼工作日进场/出场大致符合相同趋势,每 天早高峰8点进场的人数占比最高,晚高峰17-18点离场的人数最 多,其中40岁以上人群在7点时段进场的比例最多,而35-40岁车主 的离场时间最早。 2017年9月工作日不同年龄人群 商务写字楼早高峰不同时点入场车次占比 <25岁 60% 40% 20% 25-30岁 30-35岁 35-40岁 >40岁 40岁以上 用户入场 早的比例 高于其他 年龄层 0% 7 8 9 10 数据来源:ETCP;数据说明:早高峰选取上午7点至10点 2017年9月工作日不同年龄人群 商务写字楼晚高峰不同时点出场车次占比 <25岁 50% 40% 25-30岁 30-35岁 35-40岁 >40岁 35-40岁用户出场早的 比例高于其他年龄层 40岁以上 用户出场 晚的比例 高于其他 年龄层 30% 20% 10% 0% 17 18 19 20 数据来源:ETCP; 数据说明:晚高峰选取下午17点至20点 大数据 · 全洞察 70
  • 71.× 年轻与年长人群周末出入商业综合体逛街 存在1小时时间差 • 以40岁以上人群为代表的年长人群与30岁以下年轻人群周末出入商业 综合体大概存在1小时的时间差:其中,年长人群“早出早归”,进 场早,出场也早;而年轻人群则“晚出晚归”,入场晚,出场也晚。 2017年9月周末不同年龄人群 商业综合体不同时点入场车次占比 <25岁 25-30岁 30-35岁 35-40岁 >40岁 30岁以下用 户晚间入场 比例高于其 他年龄层 10% 5% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP; 数据说明:某时点入场车次占比=该时点平均入场车次/单日平均入场总车次 2017年9月周末不同年龄人群 商业综合体不同时点出场车次占比 <25岁 25-30岁 30-35岁 35-40岁 >40岁 10% 8% 6% 4% 2% 40岁以上用户最早 开始出场 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP 数据说明:某时点出场车次占比=该时点平均出场车次/单日平均出场总车次 大数据 · 全洞察 71
  • 72.× 医院工作日车流集中在7点左右,非工作 日车流分散 • 医院工作日与非工作日有明显的早晚高峰区别:工作日,人们往往选 择早上就医,上午8点到16点人流量相对于高峰时段来讲较少;而周 末,因为时间充裕,车流相对较为分散。为了避开车流量,可以选择 将车辆停在医院周边的停车场。 医院工作日不同时点入场/出场车次占比 入场车次占比 出场车次占比 20% 15% 10% 5% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 医院周末不同时点入场/出场车次占比 入场车次占比 出场车次占比 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 数据来源:ETCP; 数据说明:某时点入场、出场车次占比=该时点平均入场、出场车次/单日平均入场、出场总车次 大数据 · 全洞察 72
  • 73.× 公共场馆和商业综合体平时停车时间更 长,其他场景周末停车时长更长 • 公共场馆和商业综合体等公共购物/娱乐场所周末的停车需求主要来 自消费者,而平时的停车需求更多来自上班族和工作人员,因此周末 平均停车时长更短; • 而其他场景周末平均停车时长更长。以住宅为例,周末平均停车时间 比工作日平均停车时间高13%左右。 2017年9月各场景工作日和周末平均停车时长 工作日 周末 14 12 12.1 10.7 10 8 5.4 5.1 6 4 3.8 4 2 0 住宅 商务写字楼 公共场馆 医院 商业综合体 交通枢纽 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 73
  • 74.× 智慧停车场汽车品牌分布以中/高档为主 • 智慧停车场汽车以高档和中高档车占比超过七成,反映了智慧停车场 汽车市场的中端化趋势;同时这也侧面反应了消费者升级的需求,消 费者对于出行的体验的要求将会越来越高。 2017年智慧停车场汽车品牌分布 高档车: 奥迪、奔驰、宝马 中高档车: 大众、本田、丰田、日产、福特、Jeep、别克、马自达、北 汽、斯柯达、雪佛兰、斯巴鲁 中档车: 现代、标志、雪铁龙、起亚、欧宝 其他 高档车 14.5% 其他 18.3% 中档车 11.4% 中高档车 55.8% 数据来源:ETCP; 数据说明:截止2017年10月26日 大数据 · 全洞察 74
  • 75.× 北京、深圳停车智慧化程度高 • 智慧停车行业在核心城市发展迅猛,其中,北京的智慧停车发展程度最 高。 2017年8月十大核心城市 汽车保有量及智慧停车车辆覆盖率 城市汽车保有量(万) 车辆覆盖率 600 50% 45% 45% 500 40% 37% 35% 34% 400 28% 300 30% 26% 25% 22% 21% 20% 20% 200 15% 14% 11%10% 100 5% 0 0% 北京 深圳 上海 重庆 广州 苏州 西安 武汉 成都 长沙 数据来源:ETCP; 数据说明:智慧停车车辆覆盖率=覆盖当地车辆/当地汽车保有量 大数据 · 全洞察 75
  • 76.× 上海、广州外地车牌占比高,占比超三成 • 一线城市中,北京对外地车牌监管较为严格,设置了车牌尾号限行措 施,因此在一线城市中外地车占比最低;上海、广州外地车牌占比较 高。 2017年7月-2017年9月核心城市日均外地/本地车占比 外地车占比 本地车占比 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 上海 广州 深圳 北京 苏州 长沙 成都 西安 武汉 重庆 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 76
  • 77.× 上海外地车牌节假日流动性较强 • 上海、广州、深圳和北京在春节期间外地车牌占比下降,为外地车牌 输出型城市,重庆市外地车牌占比在春节期间反而增加,为外地车牌 输入型城市; • 上海外地车牌占比高,而春节期间流出率也最高,达9%,流出率最 低的是深圳,仅为1%。 2017年外地车牌占比(春节占比、平时占比与净流出) 外地车牌净流出(流入) 春节期间外地车牌占比 平时外地车牌占比 50% 39% 40% 30% 37% 34% 30% 20% 19% 20% 10% 19% 13% 10% 9% 3% 3% 4% 1% 0% 上海 广州 北京 深圳 重庆 -10% -15% -20% 数据来源:ETCP 大数据 · 全洞察 77
  • 78.× 各城市智慧停车普及率分布不均,部分 城市停车难的问题仍有较大的改善空间 • 停车难度指数反应了停车位供给关系,车位越多、车位周转率越大、 车辆越少,停车难度越小。 • 根据ETCP在2017年8月的最新数据计算核心城市的停车难度指数, 由于北上广深智慧化停车场进程加快,一线城市周转率高、空置率 少,所以四大一线城市的停车难度反而更低。 2017年8月十大核心城市停车难易度指数 0.95 0.91 0.90 0.90 0.86 0.85 0.85 0.85 0.81 0.80 0.80 0.79 0.74 0.75 0.72 0.70 成都 武汉 长沙 西安 苏州 重庆 北京 上海 深圳 广州 数据来源:ETCP 数据说明:停车难易度指数=1-(智慧停车场车位数量*周转率)/ 车辆数 大数据 · 全洞察 78
  • 79.× 广州、上海和北京的停车费用高 • 计算核心城市的长租费率和临停费率,一线城市的费率总体高于二线 城市,广州、上海和北京的长租费率和临停费率都最高。停车最便宜 的城市是深圳,长租费率和临停费率在核心城市中都最低。 2016年9月-2017年8月核心城市长租费率 400 300 200 100 0 广州 重庆 上海 北京 武汉 西安 成都 长沙 苏州 深圳 全国 数据来源:ETCP; 数据说明:长租费率=月续费平均单价 2016年9月-2017年8月核心城市临停费率 4 3 2 1 0 广州 武汉 上海 北京 长沙 西安 成都 苏州 重庆 深圳 全国 数据来源:ETCP; 数据说明: 临停费率=临停金额/临停时长 大数据 · 全洞察 79
  • 80.× 武汉、重庆、北京电子化程度高 • 核心城市停车场的电子支付比率逐渐上升; • 在十大核心城市中,武汉、重庆和北京等地的电子支付率水平较高, 都在10%以上。 2016年9月-2017年8月 核心城市智慧停车场平均电子支付比率 10% 5% 0% 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 2017年8月核心城市智慧停车场电子支付比率 15% 10% 10% 5% 2% 4% 6% 6% 深圳 长沙 7% 8% 广州 上海 12% 12% 北京 重庆 14% 0% 成都 西安 苏州 武汉 数据来源:ETCP ; 数据说明:电子支付比率=电子支付车次/交易临停车次 大数据 · 全洞察 80
  • 81.× 重庆车主核销率最高,且最偏爱小额停 车券;深圳、广州车主偏爱大额停车券 • 从核心城市停车费用减免情况来看,重庆是最精打细算的城市,停 车券总体核销率高达51%,远远超过深圳、北京、上海和广州等城 市。核心城市整体核销率较低,建议车主使用停车券以降低停车成 本。 • 不同城市偏好消费的优惠券面额不同,重庆车主对最小额停车券 (1元)的核销率遥遥领先,最精打细算,而一线城市,尤其深 圳、广州车主则比较偏好大额优惠券。 2016年11月-2016年12月各城市停车费用总体核销率 60% 51% 40% 28% 20% 21% 18% 深圳 上海 12% 0% 重庆 北京 广州 数据来源:ETCP,核销率 = 核销券张数/用户绑定券张数 2016年11月-2016年12月各城市不同面值停车券核销率 1元 重庆 2元 深圳 3元 5元 北京 6元 上海 >6元 广州 数据来源:ETCP, 数据说明:核销率 = 核销券张数/用户绑定券张数 备注:由于4元券数量过少导致核销率异常 大数据 · 全洞察 81
  • 82.× 智慧车场大数据指导车主科学停车、合 理规避拥堵,优化停车体验,提升出行 幸福感 • 停车是出行幸福度的关键指标,智慧停车现在可以根据出行场所的性 质为车主用户拟合最优化的出行方案,解决用户出行过程中停车环节 造成的难题,大幅提升了出行效率和体验。 商 业 综 合 体 商业综合体的高峰时段开始于9点以后,一直持 续到傍晚18点左右,周末前往商业综合体进行 消费娱乐活动的人群可以采取“早出晚归”的 方式以避开高峰阶段。 商 务 写 字 楼 早晚上班高峰的进出场较为繁忙,早上8点是早 高峰进场车辆最多的时间点,下午17-18点是出 场车辆最多的时间点,建议避开上午8点和下午 17-18点的高峰时段。 医 院 工作日,人们往往选择早上就医,上午8点到16 点人流量相对于高峰时段来讲较少;而周末, 因为时间充裕,车流相对较为分散。为了避开 车流量,可以选择将车辆停在医院周边的停车 场。 电 子 支 付 与 停 车 券 安 全 高 效 省 时 省 钱 电子支付有助于减少停车排队的等待时间,建 议车主采取电子支付的方式进出停车场,缓解 停车场的拥挤状况。 核心城市的停车券整体核销率较低,建议车主 使用停车券以降低停车成本。 大数据 · 全洞察 82
  • 83.× Part 5 中国智慧停车行业 未来展望 Part 1 智慧停车行业现状 Part 2 智慧停车行业分析——政府篇 Part 3 智慧停车行业分析——商业篇 Part 4 智慧停车行业分析——用户篇 大数据 · 全洞察
  • 84.× 展望一: P空间运营赋能停车场 未来停车费将不再是车场营收的主体, 多元化的收入结构将成为主要模式 • 停车场空间运营:停车场很快将摆脱单一的盈利模式,未来智慧车 场将成为集多元场景于一体的空间运营场所。以购物为例,停车后 车主可以在其他场所进行消费,同时车场成为车子进行保养、维修 等一系列其他服务的场所。除了单纯地满足用户停车的需求,停车 场还可以与消费场所产生深一步的联动,以精细化消费场所的服 务,从而提升用户的消费体验;同样以购物为例,商业综合体可以 为用户提供购物后,商品直送停车场等服务。 多元的营收来源 与其他商业主体合作 融入到汽车产业链 停车费营收 会员服务 车机车联网 通过提升运营效率增收 精准营销广告 车后服务市场 增加综合收入 201609-201708 各品类车场平均年收入 商业综合体 商务写字楼 交通枢纽 公共场馆 住宅 医院 数据来源:ETCP; 数据说明:各品类车场平均年收入 = 各品类车场总收入/各品类车场数量 大数据 · 全洞察 84
  • 85.× 展望一:P空间运营赋能停车场 智慧停车场升级为重要的商业入口 • 传统停车场主要是单纯的停车功能,而智慧停车由于大数据、云计算 等技术的应用,可以将停车行为进行量化,进而积累起大量用户和车 的数据,使停车场成为重要的数据积累及应用转化场所,升级为商业 入口。 对用户 P 停车场 • 可以积累起用户的画像数据、停车行为数据以及延伸出出入各 类依附业态的行为习惯; • 同时停车场也是触达用户的重要渠道入口 • 打通汽车的行为使用数据,同时可与汽车的功能相结合提供更 加智能的出行方案; • 延伸到汽车产业链中,对汽车的上下游生产、服务产生影响 • 大部分停车场都依托于某种特定的业态,商场、景区、写 字楼、医院等,车场成为连接用户与这些业态的枢纽 大数据 · 全洞察 85
  • 86.× 展望一: P空间运营赋能停车场 延伸传统商业场景的多种方式 智慧 停车 优化 消费 服务 通过线上+线下 的广告平台、 停车优惠券发 放和停车场车 后服务预约等 方式优化消费 服务。 车机 车联 网 以车联网方式与 车企合作,增加 汽车额外功能, 为汽车赋予智慧 停车能力,为车 主提供最佳用车 体验。 大数据 · 全洞察 开放 的平 台 通过对接智慧 停车的开放平 台,第三方合 作伙伴可以丰 富自己平台的 应用服务,获 得更多的流 量、用户和收 益;多口径的 服务也让用户 获得了更丰富 的体验。 86
  • 87.× 展望一 方式一: 开放的平台:赋能其他商业体,构建共赢生态 赋能方式 代表案例 一站式 解决 方案 商超 试点 海量的 车主用 品 购物 中心 试点 开放的 平台 丰富的 线下 场景 银行、支 付平台试 点 一站式解决方案 为企业提供支付、营销、数据等一站式解决方案 海量的车主用品 千万实名车主用户,精准触达用户,为合作伙伴提供多种营销方式 丰富的线下场景 上万智慧车场,包含近 20 余种停车场类型,包含商圈、社区、医院、写字楼 等多种停车场类型 商超试点 购物中心试点 百联集团微信公共号【i百联】,针对旗下的滨江购物中心通过与etcp 开放平台的对接,实现停车费电子支付,并与商场的会员系统打通 与万达飞凡APP和微信公共号停车板块接口对接;双方会员互通,飞凡 获得全国车场停车费电子支付能力、商家营销能力等 银行、支付平台试点 与建设银行、支付宝、京东金融等APP进行合作,直接通过此类APP支 付停车费,提高了合作方的用户粘性 资料来源:ETCP 大数据 · 全洞察 87
  • 88.× 展望一 方式二: 以车联网方式与车企合作,为汽车增加额外的停 车相关功能,为车主提供最佳用车体验 • 智慧停车可以通过纯接口对接方式与车企合作,使得YunOS智慧汽车 的车主直接在车机上完美的使用智能停车提供的不停车电子支付功 能,为车主带来便利。 智慧停车平台 地图供应商 结合交通动态数据,在出行前、 停车前提供优化的出行方案 汽车厂商 汽车厂商 中控台的导航系统可以直接推送 优化后的停车解决方案 智慧停车平台 地图供应商 地图供应商提供实时车辆拥堵数 据,为智慧停车平台提供动态数 据参考 合作模式及案例 • 以国内首款互联网汽车荣威RX5为例子,荣威RX5上搭载的YunOS提 供了预约停车位的功能,在中控屏上搜索周围的停车场,可以发现停 车场会有详细的空位数据、收费标准等信息,点击选定停车场后,还 可以进行预约。预约时,填写进场时间和大概的停车时长,通过车内 绑定的支付宝账号直接提前缴费,就完成了对这个车位的预定,接下 来就通过导航行驶到指定停车场就好了。来到停车场后,入口摄像头 会自动识别车牌,放行进入,在离场时同样通过车牌识别,直接计时 扣费,全程无需拿停车卡,也不用找零或为停车收费计时问题而耽误 时间。 大数据 · 全洞察 88
  • 89.× 展望一 方式三: 升级传统商业模式,优化消费服务 广告 塑造新的 商业场景 停车券 停车后市场 • 有别于传统户外广告或线上广告,智慧车场广告充分利用其线下停车场资源优势,触 达用户。同时可利用中央缴费机、扫码付、停车优免等手段,将线下场景获客转化到 线上,提升广告效果,优化广告品质。 • 停车券可由企业购买再发放给用户,作为用户福利或活跃用户的手段。充分利用停车 券单张金额小、用户感知强烈的特性,用最小的成本激活并黏化用户。 • 停车后市场:打通停车后市场,全流程优化汽车的维修养护、车表护理、内饰美容等 环节。 • 车主:需要长时间停车时,可以在智慧停车APP上预约车后服务,而不用耗费时间将 车送去清洗美化。 • 车后服务商家:在停车厂提供车后服务,可以大幅降低街边店面的租金成本,同时更 直接地接触到目标客户群体。 大数据 · 全洞察 89
  • 90.× 展望二:多样化、混合式的出行方案 • 联通的出行数据平台:如果未来可以将多种出行方式的数据打通, 那么,每位用户就可以有一个统一的出行管理工具; • 最优的出行方案组合:在此基础上,用户出行的选择将不再限定于 单一类型的出行工具,如纯自驾车方式、纯公交方式、纯地铁方式 等,而是可以根据距离及目的地实时路况等信息综合混用地铁、驾 车、单车等多种方式,通过不同形式的组合达成最优的出行方案。 同事车位预定等新兴方式的推出将有效提升停车资源和道路资源的 占用效率。降低城市出行成本。 大数据 · 全洞察 90
  • 91.× 展望三:动态的停车资源配置 未来,停车资源将成为一种配置交通出行的物化了的工具,作为一种 “产品”,停车资源将出现至少以下三种动态调配方式: • 车位预定:以后出行之前,尤其是热门场所,将需要首先预定停车 位,如果预定不成功则需要改道直接开到其他停车场,这样可以有 效提升停车资源和道路资源的占用效率,降低城市出行成本。 • 动态费率:不同类型的车场有不同的停车规律,未来各车场将根据 自身的规律分时段分车型的实施动态费率,以此来调控停车资源, 将不同紧张程度的停车位资源匹配到合理、高效的市场价格,实现 车场的最高效运营。 • 车位共享:这一点已经在现实得到应用,但未来的共享范围将更广 泛,不仅实现共享的车场渗透率将提升,同时,共享的类型也将扩 大,不止包括私家车,甚至一些大型商用车、公共车辆以至于非机 动车等也可加入到车位资源的共享中。 大数据 · 全洞察 91
  • 92.× 展望四:自动化的停车模式 • 自动驾驶+智慧停车:未来,智慧停车场中的传感系统将指引具备自 动泊车和无人驾驶功能的汽车安全停靠。只要把车开到一个固定的 汇合点,车上所有人就能带好东西下车。下车后打开手机 app,点 击「泊车」的按键,车辆将会智慧车场的引导下自动驾驶到空余的 停车位上,找车位、泊车、熄火一气呵成。 大数据 · 全洞察 92
  • 93.× 展望五:升级的城市交通系统 • 公共交通方式停靠:未来,人们出行的主要方式将是通过公共交通。 这里公共交通的概念不仅仅是指现在的公交车和地铁等方式,而是指 凡是能实现批量化的可将人们集中地从出发地送往目的地的出行方 式,预计非公共交通的出行将只会占到整个出行比例的20%至30%之 间。而智慧停车也将从目前的主要服务私家车演变为主要服务公共交 通工具。 • 城市静态交通大脑:智慧停车积累的静态数据和百度、高德的动态数 据相结合,可以描绘出完整的交通情况。通过大数据的能力对现有的 资源进行合理的分配,促进城市交通高效流转,从而帮助整个社会从 智慧城市的角度解决交通问题。 大数据 · 全洞察 93
  • 94.× 展望六:空间属性可与多种技术相结 合,释放巨大的商业潜力。空间越大, 潜力越大。 • 整体而言,智慧停车行业未来将有巨大的想象空间。其空间属性与多 种技术都可以结合,匹配范围广。智慧停车行业会将会整合交通、用 户、商业等多方信息资源,对传统行业进行改造升级,成为综合化的 场景入口。 • 而摆脱单一运营模式的车场,其收获将与空间的大小成正比。空间越 大,潜力越大。 精准 服务 人工 智能 共享 车位 云 监控 自动 驾驶 态度 感知 云端 数据 集成 车后 服务 停车场 自动 泊车 物联网 loT 数据 服务 大数据 · 全洞察 推广与 营销 94
  • 95.× 更多数据 扫码查看 CBNData官网 CBNData官方微信号 大数据 · 全洞察 95
  • 96.× 版权声明 1. 本数据报告页面内容、页面设计的所有内容(包括但不限于 文字、图片、图表、标志、标识、商标、商号等)版权均归 上海第一财经数据科技有限公司(以下简称“我司”)所 有。 2. 凡未经我司书面授权,任何单位或个人不得复制、转载、重 制、修改、展示或以任何形式提供给第三方使用本数据报告 的局部或全部的内容。 3. 任何单位或个人违反前述规定的,均属于侵犯我司版权的行 为,我司将追究其法律责任,并根据实际情况追究侵权者赔 偿责任。 大数据 · 全洞察 97
  • 97.× 第一财经商业数据中心介绍: 第一财经商业数据中心(CBNData)是基于大数据进行智能化商 业研究咨询与整合营销传播的战略数据平台,依托阿里巴巴和 第一财经的优势资源,拥有全球最大消费者数据库和中国最大 的财经全媒体集群。第一财经商业数据中心(CBNData)以商业 数据报告/微报告、数据指数、定制化咨询等为核心产品,输出 消费行业的全景分析以及面向企业和消费者的深度数据洞 察;同 时通过数据可视化、原生内容、活动、视频/直播等形式拓展数 据研究的业务边界,丰富数据商业化的应用场景,以数据加媒 体的倍增效应,全面提升中国商业世界的运行效率。 报告作者:刘力华、李安然、张东杰 视觉设计:庄聪婷 联系我们:Data@dtcj.com 商务合作:BD@dtcj.com 加入我们:job@dtcj.com 大数据 · 全洞察 97
  • 98.× 大数据 · 全洞察 大数据 · 全洞察 99