Predecir cómo los grupos de personas se comportarán en el futuro es complicado, por ello, encontrar un método exacto para medir cuán frecuentemente alguien utilizará un vehículo de micromovilidad es complicado. Por décadas los gobiernos han recurrido a expertos en economía, políticas públicas, planeación urbana y transporte para encontrar una solución que les permita pronosticar mejor cuántos recursos deben asignar para servicios de transporte público e infraestructura con base en la demanda y el comportamiento humano. Con el acceso a datos en tiempo real y el crecimiento del análisis de grandes bases de datos (big data), los gobiernos pueden predecir ahora de mejor manera los patrones y el diseño de sistemas de transporte más efectivos.

Mientras las ciudades le dan la bienvenida a nuevas opciones de movilidad, también se vuelven temerosas frente al cuasi-nuevo modelo de negocios utilizado por las empresas de micromovilidad para entrar a las ciudades alrededor del mundo. Como consecuencia, muchos de los gobiernos han desplegado una serie de políticas y lineamientos relativamente conservadores para las empresas micromovilidad que participan en la economía de sus ciudades. La mayoría de estos lineamientos incluyen una capacidad máxima de flotilla y justificaciones para la implementación de un cap. A través del uso de datos en tiempo real las ciudades pueden evitar sobre o subestimar la demanda y adoptar un tipo de control más flexible. Con la finalidad de contribuir al análisis en tiempo real Grow propuso un índice de ocupación dinámica para mejorar la distribución de los monopatines en el espacio público.

Ejemplos de regulaciones en el cap en el sector micomovilidad

En América Latina algunas ciudades han aplicado un fuerte cap sobre el número de vehículos de micromovilidad permitidos para ser desplegados. Por ejemplo, el permiso de operación de la Ciudad de México establece un cuota máxima de 3,500 monopatines a ser repartidos entre todas las empresas, con límites adicionales a la cantidad de vehículos por proveedor. Cada empresa participó en un sistema de subasta donde debían competir para obtener el más alto número de vehículos permitidos. La ciudad utilizó un algoritmo para determinar el tamaño de la flotilla de cada empresa. Con este sistema, Grin Scooters obtuvo un permiso para operar 1,750 scooters. Con base en datos históricos, antes de que se estableciera dicho cap en la Ciudad de México, ésta tenía más de 7,000 monopatines de Grin, Lime, Bird y Movo, y sus áreas de cobertura alcanzaban grandes partes de la ciudad. Esto permitió a los servicios de monopatines compartidos alcanzar a una mayor parte de la población asegurando que siempre hubiese monopatines disponibles para cubrir los viajes de última milla en más vecindarios de los que el nuevo sistema permite hoy en día. Con una cantidad limitada de monopatines, así como de áreas de cobertura, el cap en los monopatines ha generado un incentivo negativo para los usuarios, ya que ahora deben caminar distancias más largas para encontrar un monopatín disponible o terminar sus viajes antes de llegar a su destino.

Asimismo, el gobierno local de Bogotá desplegó un permiso que incluye un cap sobre el tamaño de la flotilla de las empresas de micromovilidad. La ciudad fijó el número de 3,050 monopatines cómo el total permitido en espacios públicos, y debía dividirse de manera equitativa entre todas las empresas que quisieran contar con el permiso. Al día de hoy Lime, Movo, Muvo y Grin solicitaron el permiso y cada una tiene permitido operar hasta 712 monopatines. A diferencia del cap aplicado en la Ciudad de México, el permiso de Bogotá permite operar una flotilla de monopatines más grande mientras los vehículos estén estacionados en espacios privados o fuera de zonas comerciales. A pesar de ello, la aplicación de un cap va en detrimento de la efectividad de los servicios de monopatines compartidos que buscan mejorar la calidad de vida en las ciudades al reducir el uso de automóviles particulares, y fomentar un sistema de transporte público interconectado eficientemente.

Aplicar un cap a los vehículos tiene como problema el dar lugar a prácticas ineficientes que deterioran la experiencia del usuario a través de las plataformas de movilidad. Los gobiernos pueden pedir el apoyo de los servicios de micromovilidad para combinar y analizar todos los datos de movilidad y transporte lo cual permitirá a las ciudades determinar de mejor manera las necesidades de la comunidad.

Modelo de Análisis de Densidad
En un intento de predecir estratégicamente la oferta a corto y mediano plazo que se requiere en cada ciudad, en Grow Mobility desarrollamos un modelo de análisis de densidad que se realiza mensualmente y que genera un estimado de número de vehículos por kilómetro cuadrado en cualquier ciudad. Para este modelo todas las zonas de cobertura de Grow y los números de los vehículos activos son medidos y guardados. Una zona de cobertura se define como el polígono de operación en una ciudad donde los usuarios pueden encontrar y utilizar los vehículos de Grow (ver como ejemplo la Imagen 1). La unidad utilizada para estos polígonos es ‘km^2’

Imagen 1. Fuente: Google Maps

Por otro lado, los vehículos activos se definen como el número de vehículos en calle que han tenido un viaje durante un periodo dado. Específicamente para el análisis de densidad de vehículos, el promedio de vehículos activos utilizados provienen de las semana anterior (los últimos 7 días). Una vez que las cantidades de cobertura de las áreas y el promedio de vehículos activos de cada ciudad son recolectados, la densidad puede ser calculada. Las unidades utilizadas para la densidad vehicular en este modelo son ‘vehículos/km^2’.

Para visualizar cómo cada ciudad se compara con otra, las densidades se colocan en una diagrama de caja. La imagen de abajo muestra la más reciente actualización del diagrama de caja de los monopatines de Grow.

La densidad de los vehículos cambia en cada ciudad, ya que el comportamiento de los usuarios está ligado a factores que cambian de ciudad en ciudad, así que se pueden hacer conclusiones claras con base en los perfiles de las ciudades latinoamericanas. Por ejemplo, Río de Janeiro continuamente tienen una de las densidades más altas, pero Cali tiene una de las más pequeñas. Por el otro lado, Río de Janeiro es una metrópolis grande, con mucho turismo, lo que hace a su mercado único en comparación con otras ciudades, ya que entre sus usuarios potenciales se encuentran viajeros locales y visitantes temporales. Ciudades pequeñas con un turismo limitado tienden a tener menores densidades vehiculares, ya que el mercado requiere menos vehículos de micromovilidad para atender la demanda local.

El mismo ejercicio puede ser replicado por otras compañías utilizando estimados de los tamaños de la flotilla de monopatines. Este ejercicio ayuda a crear un parámetro para Grow al comparar la densidad de otras compañías en ciudades de América Latina, Europa, los Estados Unidos de Norte América y Nueva Zelanda. La Tabla 2 ilustra las densidades de todas las empresas que operan en las ciudades seleccionadas. La mayoría de las ciudades fuera de América Latina tienden a tener niveles más bajos de densidad mientras las ciudades latinoamericanas tienden a tener densidades más grandes. El tamaño y la estructura de las áreas de cobertura pueden explicar, parcialmente, la diferencia entre las regiones. Las zonas de cobertura en ciudades como la Ciudad de México o Bogotá están limitadas por barreras topográficas y de seguridad. Ofrecer servicios de micromovilidad en una calle adicional en la mayoría de las ciudades de América Latina puede significar poner a los usuarios en riesgo de sufrir alguna lesión o dentro de un vecindario con altos índices de criminalidad.

Estimando la capacidad y demanda de monopatines

Junto con la densidad de monopatines de la Ciudad de México y de São Paulo, el promedio de densidad más alto, más bajo, la mediana y el ponderado (monopatines activos son utilizados como ponderados para obtener el ‘promedio de ponderación’) son utilizados para estimar varios niveles de capacidad de monopatines. Esto se realiza multiplicando el tamaño de todas las zonas de cobertura por la densidad seleccionada. Por ejemplo, el promedio de ponderación de la densidad para la actualización más reciente del análisis fue 37.6 monopatines/km^2 y la suma de las zonas de cobertura fue de 583 km^2. Después de multiplicar dichas cantidades, el estimado de capacidad de monopatines es de 21,943 vehículos si todas las ciudades tuvieran tanto la misma densidad, como el mismo promedio ponderado. El mismo cálculo puede ser replicado en ciudades específicas o países.

Por ejemplo, al utilizar la densidad del promedio ponderado y su actual tamaño de zona de cobertura, Santiago de Chile pudiera tener hasta 3,122 monopatines Grin. El Gráfico 3 muestra los últimos resultados utilizando diferentes niveles de densidad (monopatines/km^2) para obtener un estimado de la capacidad de monopatines por país.

Cada ciudad es única así que algunas ciudades pueden tener tantos monopatines como la densidad ‘Más alta’ de dichos vehículos y otras ciudades no podrán llegar a los niveles de densidad de la ‘Mediana’ o a la ‘Más baja’. La densidad de los vehículos es un buen punto de inicio para entender la demanda de vehículos de micromovilidad, pero otras medidas y estrategias pueden ser utilizadas para lograr el mejor pronóstico de la demanda. La tasa de uso (recorridos por monopatín) de cada ciudad puede ser utilizada como un complemento de apoyo al presentar un caso con la necesidad de incrementar o disminuir el tamaño de la flotilla. La tasa de uso es una métrica útil ya que demuestra si una ciudad está teniendo un buen desempeño o no. Una tasa de uso baja puede significar que hay una baja demanda, así que el incremento en la tasa de uso indica que la demanda está aumentando. Las ciudades pueden poner un ‘piso’ de número de vehículo que cada compañía de micromovilidad puede tener y utilizar la densidad y los datos de uso producidos por las compañías para determinar o no la demanda pública de más vehículos en las calles.

Limitantes del Modelo de Densidad

Este modelo de densidad posee algunas limitantes ya que utiliza sólo ciertas variables sin considerar otros factores o externalidades. El modelo utiliza monopatines activos, o monopatines con un viaje durante un periodo determinado, y deja de lado los monopatines en calle que han fallado hacer algún viaje. Hacer esto previene la sobre o baja estimación de vehículos utilizados, pero los vehículos inactivos pueden ser vistos como elementos que ‘ensucian’ las banquetas al no moverse. A pesar de esto, es de gran interés para Grow reducir el número de monopatines inactivos y perfeccionar la ubicación del vehículo, así como el tamaño de la flotilla como se ha mencionado en entradas anteriores en el blog. Monopatines sin uso no generan ingresos, por ello Grow naturalmente reducirá el tamaño de su flotilla en una ciudad donde la tasa de uso es muy baja. Otra limitante de este modelo es el uso de datos con regulaciones restrictivas establecidas. Estas regulaciones pueden afectar el número de vehículos disponible o el tamaño de la zona de cobertura. Las regulaciones específicas para las ciudades deben ser consideradas al interpretar la densidad, ya que algunas ciudades pudieron haber tenido muchos resultados diferentes si no les hubiesen establecido regulaciones arbitrarias.

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Utilizar la densidad de vehículos puede ayudar a producir un medio ambiente ideal para el mercado local y determinar la cantidad de vehículos de micromovilidad que se requieren para maximizar la utilidad en la comunidad. Un modelo robusto que permita medir la demanda de los servicios de micromovilidad debe incluir datos en tiempo real para prevenir que los gobiernos locales y los grupos con intereses especiales de movilidad hagan suposiciones erróneas. Cuando las ciudades aplican caps o cuotas al número de vehículos a desplegar, están creando barreras anticompetitivas que afectan la calidad de vida de los ciudadanos. Regulaciones estrictas que limitan la disponibilidad y la elección de los mismos privan el acceso de grupos de gente a los servicios de micromovilidad. Adicionalmente, dichas regulaciones brindan una ventaja competitiva a las empresas con más recursos, restringiendo la capacidad de empresas pequeñas para participar en el mercado. Asimismo, las ciudades de manera sesgada incentivan el uso del automóvil al establecer caps en la disponibilidad de vehículos de micromovilidad.

Alex Ríos es la autora de este artículo. Ella es la Head of City & Competitive Intelligence en Grow Mobility, donde analiza las ciudades y la micromovilidad alrededor del mundo.