Prever o comportamento das pessoas na mobilidade não é trivial, Consequentemente, encontrar um método preciso para medir a frequência com que alguém usará um veículo de micromobilidade torna-se uma tarefa complexa. Por décadas os governos recorreram a especialistas econômicos, de políticas públicas, planejamento urbano e de transporte para encontrar uma solução para melhor prever os recursos alocados de serviços de transporte coletivo e infraestrutura, baseado na demanda e no comportamento humano. Com a disponibilidade de dados em tempo real e o aumento de análises de big data, os governos agora podem melhorar as previsões e projetar sistemas de transportes mais eficazes.

Ao mesmo tempo que as cidades acolhem novas opções de mobilidade, elas também estão apreensivas com o modelo de negócios inovador das empresas micromobilidade que vêm surgindo em vários países. Consequentemente, vários governos adotaram políticas e diretrizes relativamente conservadores para a micromobilidade, com a adoção de uma capacidade máxima de frota. O uso de big data em tempo real nas cidades pode evitar tal lógica adotando um controle mais flexível, uma vez que é possível observar as flutuações da demanda. Para contribuir com essa análise de dados em tempo real, a Grow propôs um índice dinâmico de ocupação com o intuito de melhorar a distribuição das patinetes elétricas no espaço público.

Exemplos de regulamentações na micromobilidade

Na América Latina algumas cidades estão empregando uma limitação para disponibilidade de veículos nas ruas. A Cidade do México, por exemplo, implementou um limite de 3.500 patinetes elétricas na cidade. As empresas participaram de um leilão competir para o ganhar um maior número de veículos permitidos. A cidade usou um algoritmo para determinar o tamanho da frota de cada empresa. Diante desse sistema relativamente complexo, a Grin obteve uma licença para utilizar 1.750 patinetes.

Com base em dados históricos, antes da implementação desse limite, a Cidade do México tinha mais de 7.000 patinetes Grin, Lime, Bird e Movo e, suas áreas de serviço cobriam grande parte da cidade. Este fato permitiu que os serviços de compartilhamento de patinetes chegassem a uma comunidade mais ampla, garantindo que as patinetes estivessem disponíveis para cobrir as viagens de primeira e/ou última milha em mais bairros do que agora, com esse novo sistema de licença. Esse limite de veículos criou um desincentivo para os usuários, uma vez que agora eles precisam percorrer longas distâncias para encontrar uma patinete disponível ou finalizar suas viagens antes de chegar ao destino.

Da mesma forma, Bogotá lançou uma licença que incluía um limite para o tamanho da frota das empresas de micromobilidade. A cidade permite um total de 3.050 patinetes em espaços públicos e, deve ser dividida igualmente com todas as empresas que solicitam o programa de licenças. As empresas Lime, Movo, Muvo e a Grin solicitaram a permissão de uma e, cada um delas pode operar com até 712 patinetes. Ao contrário do limite estabelecido na Cidade do México, Bogotá permite uma operação com frota maior, desde que os veículos estejam estacionados nos espaços privados ou fora das áreas comerciais. Apesar disto, o limite ainda é prejudicial à eficácia do serviço de compartilhamento, que tem como objetivo de aumentar a qualidade de vida da cidade, reduzindo o uso de carros e fomentando um sistema de transporte coletivo interconectado, de maneira eficiente.

Criar um limite no número de veículos resulta em problemas que levam a práticas ineficientes que deterioram a experiência dos usuários nas plataformas de micromobilidade. Os governos locais podem solicitar suporte dos serviços de micromobilidade para combinar e analisar os dados, permitindo que as cidades determinem melhor as necessidades da comunidade.

Modelo de Análise de Densidade

A utilização dos dados em tempo real pode aumentar a precisão do modelo de previsão de demanda. Em uma tentativa de prever estrategicamente o suprimento de curto e médio prazo necessário em cada cidade, a Grow Mobility desenvolve um modelo de análise de densidade que é executado mensalmente e, que gera uma estimativa para o número de veículos por quilômetro quadrado. Para esse modelo, todas as áreas de cobertura da Grow e o número de veículos ativos são medidos e registrados. Uma área de operação é definida como um polígono operacional em uma cidade onde os usuários podem encontrar e, também, usar os veículos da Grow (Figura 1). A unidade usada para esses polígonos é de km².

Fonte: Google Maps

Os veículos ativos são definidos com o número de veículos na rua que fizeram uma viagem durante um determinado período. Especificamente, para a análise de densidade de veículos, a média de veículos ativos usados é proveniente da semana mais recente - últimos sete dias. Depois de coletadas a quantidade das áreas de atuação e a média de veículos ativos em cada cidade, a densidade pode ser calculada. As unidades usadas para a densidade do veículo neste modelo são: veículos/km².

Para fazer comparações entre as cidades, as densidades para as patinetes da Grow são apresentadas no gráfico a seguir.

Fonte: Grow Inc.

A densidade do veículo muda em cada cidade, uma vez que o comportamento dos usuários está vinculado a fatores que mudam de cidade para cidade. Por exemplo, o Rio de Janeiro tem a mais alta densidade, enquanto Cali tem uma das menores. A capital fluminense é uma cidade grande e turística, com características de mercado diferentes se comparada a outras cidades. Cidades de pequeno porte e com turismo limitado tendem a ter menor densidade de veículos, uma vez que a demanda para com a micromobilidade é menor.

O mesmo acontece com as outras empresas do ramo. Este exercício ajuda a criar benchmarks para a Grow quando comparado com as densidades com outras empresas em cidades da América Latina, Europa, EUA e Nova Zelândia. No gráfico 2 foi ilustrada as densidades de todas as empresas participantes nas cidades escolhidas. A maioria das cidades fora da América Latina tendem a possuir níveis de densidade menores do que as cidades do continente. O tamanho e a estrutura das áreas de serviços podem explicar parcialmente as diferenças entre as regiões. As áreas de atuação na Cidade do México e em Bogotá são limitadas por barreiras e segurança topográfica.

Fonte: Grow Inc.


Estimando a capacidade e a demanda de patinetes

Junto às densidades de patinetes da Cidade do México e São Paulo, as densidades mais altas, baixas, medianas e de média ponderada são usadas para estimar os diferentes níveis de capacidade de patinetes. Essa conta é feita com a multiplicação do tamanho de todas as áreas de atuação pela densidade selecionada. Por exemplo, a densidade da média ponderada da atualização mais recente da análise foi de 37,6 patinete/km² e, a soma das áreas de atuação foi de 583 km². Após multiplicar essas quantidades, a capacidade estimada é de 21.943 patinetes - se todas as cidades tiverem a mesma densidade que a média ponderada. O mesmo cálculo pode ser repetido para cidades ou países específicos.

Outro exemplo, usando a densidade da média ponderada e seu tamanho atual da área de serviço, Santiago (Chile) pode ter até 3.122 patinetes. O Gráfico 3 mostra os resultados mais recentes usando diferentes níveis de densidade (patinete/km²) para obter uma estimativa da capacidade da patinete por país.

Cada cidade é única, portanto, algumas cidades podem ter um número de patinetes relacionadas ao nível de densidade “mais alto” e, outras só poderão atingir níveis de densidade “mediana” ou “mais baixa”. A densidade do veículo é um bom ponto de partida para descobrir a demanda por veículos de micromobilidade, entretanto, outras medidas e estratégias devem ser usadas para alcançar a melhor previsão de demanda.

A taxa de utilização (viagem por patinete) de cada cidade pode ser usada como um complemento para apoiar o caso de aumentar ou diminuir a frota. Esta taxa é uma métrica útil, pois demonstra se uma cidade está tendo um bom desempenho ou não. Uma baixa taxa de utilização pode sinalizar uma pequena demanda. Quando a taxa aumenta indica que a demanda está aumentando também. As cidades podem definir um ‘piso’ para o número de veículos que cada empresa de mobilidade possui e usar os dados de densidade e utilização produzidos pelas empresas para determinar se o público exige ou não mais veículos nas ruas.

O modelo de densidade possui limitações

Esse modelo de densidade possui algumas restrições, uma vez que utiliza apenas determinadas variáveis sem considerar outros fatores ou externalidades. O modelo usa patinetes ativos ou patinetes com um período escolhido, desconsiderando as patinetes que não conseguiram tiveram corrida. Apesar disso, é do interesse da Grow reduzir o número de patinetes inativas, aperfeiçoando a localização do veículo e o tamanho da frota. As patinetes que não são utilizadas não estão gerando receita, portanto, é interessante economicamente reduzir o tamanho da frota em locais onde a taxa de utilização é baixa.

Outra limitação deste modelo são regulamentações mais restritivas. Estas regulamentações podem afetar o número de veículos disponíveis ou o tamanho da área de atuação. As regras de operação específicas das cidades devem considerar a densidade para garantir oferta mais justa aos cidadãos.

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O uso da densidade do veículo pode ajudar a produzir um ambiente ideal para o mercado local para determinar a quantidade de veículos de micromobilidade necessários para maximizar a utilização. Um modelo robusto para medir a demanda para a micromobilidade deve incluir dados em tempo real para impedir que governos locais e grupos de interesse façam suposições errôneas. Quando as cidades estabelecem limites para o número de veículos, cria-se barreiras que afetam a qualidade de vida dos moradores da cidade.

Regulamentações rigorosas limitam a disponibilidade do modal, privando pessoas de acessar serviços de micromobilidade. Além disso, fornecem uma vantagem competitiva para empresas com maior aporte financeiro, restringindo a capacidade de empresas menores de participar do mercado. Por fim, as cidades incentivam indiretamente o uso de carros, estabelecendo limites para a disponibilidade de veículos de micromobilidade.

Alex Rios é a autora deste artigo. Ela é Head de City & Competitive Intelligence na Grow Mobility, onde analisa cidades e micromobilidade ao redor do mundo.