Neue Untersuchung von Carsharing-Nutzern und denen, die es werden könnten.

Der CASA Monitor Automotive offenbart: Die Nutzergruppe für Carsharing-Dienste wird klar von den bis 29-jährigen dominiert. Die bisherige Marktdurchdringung liegt nur bei 10%. Das Potenzial aber bei 43%. Die Nähe zum Auto ist das A und O.

Nur 1.117 Personen bzw. 10,6% der 10.542 befragten Personen gaben an bereits Carsharing-Dienste genutzt zu haben. 71,2% davon selten bzw. fast nie. Jeder zweite (52%) entschied sich bereits für Car2Go, jeder Dritte (31%) für DriveNow. Flinkster mit 16,3% ist abgeschlagener Dritter am Anbietermarkt.

Über alle Anbieter hinweg dominieren mit 37,5% in Anzahl die 30 bis 44-Jährigen das Geschehen im Markt. Bezogen auf die Verteilung der Altersgruppen aber wird relativ gesehen Carsharing von den bis 29-Jährigen am stärksten angenommen (21% Nutzer zu 13,6% in der Altersgruppe aller Befragten).

43% aller Befragten mit mindestens einem Auto im Haushalt (10.462 Personen) gaben an, Carsharing zukünftig nutzen zu wollen, wenn

  • TOP1: die Autos in der Nähe stehen würden
  • TOP2: es länger zu vernünftigen Preisen benutzt werden könnte
  • TOP3: die Wohnung im Anbietergebiet läge

Die TOP10-Liste mit Aufschlüsselung der prozentualen Verteilung können Sie unter Consulting@infas360.de kostenlos anfordern.

In der Befragung wurde weiterhin der Einfluss des Einsatzes von e-Autos auf die Nachfrage untersucht. Außerdem wurden die Carsharing-Nutzer und die, die es werden könnten als Potenzial auf die mikrogeographische Datenbank CASA übertragen und stehen damit für Geomarketing und CRM zur Verfügung. Fordern Sie einfach weitere Informationen dazu unter der o.g. E-Mail-Adresse bei uns an.

 

ArcGIS GeoAnalytics Server for Big Data: Detect Patterns & Trends faster

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infas 360 is specialized in handling huge spatial data sources. One of These e.g. is mobile data. In the map above you can see a raster data hot spot analyses of pedestrians in the city of Düsseldorf, Germany.

As the data is growing enormously (you can also say dramatically if you still have the claim to be the master of data processing & analyses) infas 360 is now focussing on Big Geoata Technology. ArcGIS GeoAnalytics Server by ESRI provides all the functions & capabilities we had looked for.

The main five analyses provided by ArcGIS GeoAnalytics Server

We are analyzing billions of points in order to find consumer heat maps. The so called hot spots are mapped to the infas 360 Lifes Mobility Circle that identifies workplaces, homes, leisures, health & finance places and Aggregate this into consumer segements. In the next step dynamic data will be matched to the segements in order to generate a Customer Real-Time Segmentation (CURTIS).

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or contact our Consulting-Team Consulting@infas360.de

 

Freie Fachwerkstätten beim Reifenwechsel bevorzugt. Mehr als jeder zweite kennt seine Reifenmarke. Continental klar an der Spitze.

Im Rahmen des aktuellen CASA-Monitors Automotive wurden 10.462 Personen (mit mind. 1 Auto im Haushalt) u.a. nach ihrem Service-Verhalten befragt. Auf die Frage

Welche Art von Werkstatt nutzen Sie für Ihren Reifenwechsel?

verteilen sich die Antworten wie folgt:

  • Freie Fachwerkstatt 37,2 %
  • In Eigenarbeit 27,9%
  • Vertragshändler mit Werkstatt (z. B. VW/Audi, Opel, BMW) 22,5 %
  • Werkstatt-Ketten (z. B. ATU, Pitstop, Vergölst)  12,5 %

Insgesamt 6.070 der 10.462 Befragten bzw. 58% gaben eine bestimmte Reifenmarke an bei der Frage

Welche Reifenmarke fahren bzw. bevorzugen Sie?

Die TOP5 Reifenmarken verteilen sich wie folgt:

    1. Continental mit 1.895 Befragte bzw. 18,1 %
    2. Michelin mit 1.009 Befragte bzw. 9,6%
    3. Goodyear mit 770 Befragte bzw. 7,4%
    4. Hankook mit 731 Befragte bzw. 7%
    5. Dunlop mit 420 Befragte bzw. 4%

4.392 Befragte bzw. 42% antworteten mit

  • Ist mir egal, entscheidet die Werkstatt (1.562 Befragte bzw. 15%)
  • Kann ich nicht beantworten (1.469 Befragte bzw. 14%)
  • Ist mir egal, Hauptsache günstig (1.361 Befragte bzw. 13%)

Der Vorteil des CASA-Monitors besteht nun darin, dass diese Zielgruppenangaben mit mehreren Hundert Variablen gekreuzt werden können. Im Smart-Research-Verfahren entstehen dann bundesweit für alle Haushalte entsprechende Zielgruppenprofile und -Segmentierungen, die auch zur Übertragung ins unternehmensinterne CRM genutzt werden können. Ein Beispiel: Markentreue Reifennutzer (z.B. Continental gegenüber Michelin) werden als regionalisierte Zielgruppenpotenziale in die Fläche übertragen, um so z.B. die Stationsoberfläche zu optimieren (klassische Standortplanung im Geomarketing)

Mehr Informationen erhalten Sie unter Consulting@infas360.de