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Podcast-Cover MDIBTY Folge 110 mit Rieke D., MOIA

Folge 110

Preisberechnung und Datenprodukte

Rieke D. (MOIA) über Dynamic Pricing im Ride-Pooling, Datenprodukte und wie Mobility-Startups Preise berechnen

Rieke D.

Head of Data Science, MOIA

·40:02 Std. ·4 min Lesezeit

3 Erkenntnisse aus dieser Folge

  1. 01

    Dynamic Pricing in Ride-Pooling ist multifaktoriell: Nachfrage, Angebot, Wetter, Zeit, Route.

  2. 02

    Datenprodukte in Mobility sind Infrastruktur — nicht Analytics. Ohne sie läuft der Dienst nicht.

  3. 03

    Mobility-Data-Teams brauchen enge Integration mit Operations. Getrennt funktioniert nicht.

Worum es in dieser Folge geht

Rieke leitet Data Science bei MOIA — VW's Ride-Pooling-Dienst. Wir sprechen über Dynamic Pricing und Datenprodukte.

Die Storyline

Dynamic Pricing komplex

Unsere Preise müssen in Sekunden berechnet werden — berücksichtigen Nachfrage, verfügbare Fahrzeuge, Wetter, Zeit, Route, Pooling-Potenzial. Das ist mehr als ein Algorithmus — das ist ein komplexes System.

— Rieke D.

Das ist die Realität. Ride-Pooling-Pricing ist extrem multifaktoriell.

Datenprodukte als Infrastruktur

Ohne die Datenprodukte (Matching, Pricing, Routing) läuft MOIA nicht. Das ist struktureller Unterschied zu Analytics-lastigen Unternehmen.

Was Mobility-Unternehmen mitnehmen

  1. Datenprodukte als Infrastruktur verstehen. Nicht als Zusatz.
  2. Enge Operations-Integration. Teams sitzen zusammen.
  3. Multifaktorielle Modelle. Einfache Regeln reichen nicht.

Warum mich das besonders umtreibt

Mobility ist eines der spannendsten Data-Felder. Riekes Folge zeigt die technische Tiefe. Für alle in Mobility und Realtime-Pricing: wertvoll.

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