Repository logo
  • English
  • Italiano
  • Log In
    Have you forgotten your password?
Repository logo
Repository logo
  • Archive
  • Series/Journals
  • EUT
  • Events
  • Statistics
  • English
  • Italiano
  • Log In
    Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. EUT Edizioni Università di Trieste
  3. Periodici
  4. Rivista di economia e politica dei trasporti (REPoT)
  5. Rivista di economia e politica dei trasporti (REPoT) (2019) 2
  6. Un’applicazione delle catene di Markov alle vendite di titoli di viaggio a Roma
 
  • Details
  • Metrics
Options

Un’applicazione delle catene di Markov alle vendite di titoli di viaggio a Roma

Marabucci, Alessio
2019
Loading...
Thumbnail Image
DOI
10.13137/2282-6599/29822
http://hdl.handle.net/10077/29822
  • Article

Abstract
Il presente studio si basa sull’applicazione di alcuni modelli probabilistici alla segmentazione degli utenti del trasporto pubblico locale a Roma, analizzando i dati di vendita (volumi) dei tre principali titoli di viaggio del sistema tariffario integrato Metrebus, ovvero il BIT (Biglietto Integrato a Tempo), il Mensile Ordinario e l'Annuale Ordinario. Trattasi di un approccio innovativo in relazione al trasporto pubblico, in quanto l’utilizzo delle metodologie statistiche di seguito descritte, le catene di Markov, non è nuovo nel mondo del marketing, ma è innovativo nel settore del trasporto, per cui i risultati descritti nel lavoro hanno più che altro una valenza sperimentale, con l’intento di preparare il tracciato per futuri approfondimenti. L'analisi condotta riguarda l'arco temporale che va dal mese di gennaio 2010 a quello di dicembre 2018. A seguito della manovra tariffaria di maggio 2012, mediante la quale sono state innalzate le tariffe di tutti i titoli di viaggio del sistema Metrebus, è cambiata la composizione delle vendite dei titoli di viaggio, in quanto i prezzi relativi dei principali titoli (BIT, Mensile ordinario e Annuale ordinario) sono cambiati rispetto ai precedenti livelli tariffari, per cui conseguentemente gli utenti hanno modificato il proprio paniere di acquisti in titoli di viaggio, spostandosi da una tipologia all'altra. Questo studio fa uso come si è detto delle catene di Markov per valutare la transizione, da un periodo di tempo al successivo, da parte dei clienti che usano il TPL da una categoria di titolo all'altra, in risposta alle modificazioni che sono state introdotte nel ventaglio dei titoli disponibili all’’interno del sistema Metrebus e di altre variazioni che hanno caratterizzato l’offerta del TPL a Roma (come l’apertura delle nuove linee metropolitane B1 e C). In particolare, confrontando i volumi di vendita dell'anno precedente alla manovra tariffaria con i corrispondenti volumi dell'anno successivo (nel caso specifico l’anno base è il 2012) è implicito lo spostamento di quote di acquirenti da un titolo all'altro, si tratta quindi di determinare a ritroso la probabilità che un cliente continui ad acquistare un dato titolo di viaggio oppure migri verso un altro titolo, per tutti gli anni considerati nell’analisi. L’obiettivo è quello di dimostrare se nel tempo, dopo una fase iniziale di transizione (dovuta all’aumento delle tariffe dei titoli di viaggio), gli utenti “affezionati” ad un determinato titolo continuano ad acquistarlo o decidono di migrare verso un titolo differente, ora relativamente più conveniente.
Subjects
  • biglietti e abbonamen...

  • tariffe

  • probabilità di transi...

  • catene di Markov

Publisher
EUT Edizioni Università di Trieste
Source
Alessio Marabucci (2019) Un’applicazione delle catene di Markov alle vendite di titoli di viaggio a Roma, Rivista di Economia e Politica dei Trasporti, n. 2, art. 3
Languages
it
File(s)
No Thumbnail Available
Download
Name

REPoT_2019(2)-3_Marabucci.pdf

Format

Adobe PDF

Size

844.23 KB

Indexed by

 Info

Open Access Policy

Share/Save

 Contacts

EUT Edizioni Università di Trieste

OpenstarTs

 Link

Wiki OpenAcces

Archivio Ricerca ArTS

Built with DSpace-CRIS software - Extension maintained and optimized by 4Science

  • Cookie settings
  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback