Various Authorities

Een landelijk onderzoek dat ov-autoriteiten inzicht gaf in de relatie tussen prijs, reizigersgedrag en opbrengsten

Tussen 2005 en 2012 werd in Nederland het landelijke e-ticketingsysteem voor het openbaar vervoer ingevoerd: de OV-chipkaart. Daarmee was Nederland het eerste land ter wereld met een landelijk dekkend e-ticketingsysteem voor het openbaar vervoer. De introductie van dit systeem bracht niet alleen operationele voordelen met zich mee, maar creëerde ook nieuwe mogelijkheden voor tariefbeleid en prijsdifferentiatie.

Met de OV-chipkaart werd het voor het eerst mogelijk om tarieven veel gerichter te differentiëren, bijvoorbeeld naar tijdstip, doelgroep of type reis. Daarmee ontstond voor ov-autoriteiten een belangrijk strategisch instrument. Een hoger tarief in de spits zou bijvoorbeeld reizigers kunnen stimuleren om buiten de drukste uren te reizen, terwijl andere prijsmaatregelen juist ingezet kunnen worden om gebruik van het openbaar vervoer te bevorderen.

Tegelijkertijd ontbrak er nog een stevige feitelijke basis om dit soort keuzes goed te onderbouwen. Er was weinig inzicht in de mate waarin verschillende reizigersgroepen gevoelig zijn voor prijsveranderingen, welke effecten tariefaanpassingen hebben op ridership en opbrengsten, en hoe die effecten verschillen per doelgroep of tijdsblok. Die onzekerheid remde de besluitvorming over tariefstrategieën. Om daar verandering in te brengen ondersteunde Zight, samen met gespecialiseerde onderzoeksbureaus, meerdere Nederlandse ov-autoriteiten met een grootschalige prijselasticiteitsanalyse.

De uitdaging

Voor ov-autoriteiten is prijsbeleid een gevoelig en strategisch vraagstuk. Tariefaanpassingen hebben niet alleen effect op inkomsten, maar ook op toegankelijkheid, reizigersgedrag en drukte in het netwerk. Zonder goed inzicht in de relatie tussen prijs en gebruik is het lastig om te bepalen welke maatregelen verstandig zijn en welke ongewenste effecten kunnen hebben.

De autoriteiten wilden daarom beter begrijpen:

• wat het effect is van prijsaanpassingen op reizigersaantallen en opbrengsten;
• hoe verschillende reizigersgroepen prijsveranderingen ervaren;
• in welke mate prijsgevoeligheid verschilt tussen doelgroepen, reismotieven en tijdsblokken;
• hoe deze inzichten kunnen worden gebruikt om tariefbeleid slimmer en effectiever vorm te geven.

Daarmee ging het vraagstuk nadrukkelijk verder dan alleen een algemene elasticiteitsfactor. Er was behoefte aan een diepgaander beeld van prijsperceptie en prijsgevoeligheid, uitgesplitst naar verschillende segmenten en situaties, zodat beleidsmakers beter onderbouwde keuzes kunnen maken.

De oplossing

Om die inzichten te verkrijgen ontwikkelde Zight samen met de gerenommeerde onderzoeksbureaus Panteia/NEA en Significance een onderzoeksaanpak waarin marktinzichten en ov-data samenkomen. Centraal daarin stond een grootschalig reizigersonderzoek onder meer dan 4.000 passagiers, verdeeld over alle relevante reizigersgroepen.

Het onderzoek is opgezet met twee bewezen methoden uit prijs- en marktonderzoek:

• de Price Sensitivity Meter, om inzicht te krijgen in prijsbeleving en acceptatiegrenzen;
• de Gabor-Granger-methode, om prijsgevoeligheid en verwachte reacties op verschillende prijsniveaus te meten.

Op basis van dit onderzoek werd inzicht opgebouwd in:

• prijselasticiteit op totaalniveau;
• verschillen in prijsgevoeligheid tussen reizigersgroepen;
• verschillen per uurblok en reismoment;
• de verwachte impact van tariefaanpassingen op gebruik en opbrengsten.

De waarde van de aanpak zat niet alleen in het onderzoek zelf, maar ook in de koppeling met de beschikbare e-ticketingdata. Omdat de onderzochte reizigersgroepen en hun transacties in de OV-chipkaartdata konden worden teruggevonden, ontstond de mogelijkheid om onderzoeksuitkomsten te verbinden aan daadwerkelijk reisgedrag. Daarmee werd een basis gelegd voor what-if-analyses en simulaties van tariefmaatregelen.

Het resultaat

Met deze prijselasticiteitsanalyse kregen Nederlandse ov-autoriteiten voor het eerst een veel scherper beeld van de relatie tussen prijs, reizigersgedrag en opbrengsten. De uitkomsten leverden niet alleen algemene inzichten op, maar maakten ook zichtbaar hoe sterk prijsgevoeligheid kan verschillen tussen doelgroepen en tijdsblokken.

Juist die nuance bleek waardevol. In meerdere opzichten waren de conclusies verrassend en doorbraken ze aannames die eerder besluitvorming vertraagden. Daardoor konden autoriteiten sneller en met meer vertrouwen werken aan tariefstrategieën die beter aansluiten op hun beleidsdoelen, zoals het beïnvloeden van reisgedrag, het verbeteren van opbrengsten of het ontlasten van de spits.

Een belangrijk vervolgresultaat is dat de analyse de deur opende naar meer datagedreven tariefbeleid. Doordat onderzochte reizigersgroepen en hun transacties gekoppeld kunnen worden aan e-ticketingdata, is het mogelijk geworden om met de juiste tooling het effect van prijswijzigingen vooraf te simuleren en achteraf te analyseren. Daarmee vormt het onderzoek niet alleen een eenmalige beleidsstudie, maar ook een fundament voor structureel slimmer prijsbeleid in het openbaar vervoer.

Over deze case

• Land: Nederland
  
• Servicegebied: landelijk
  
• Organisaties: diverse Nederlandse ov-autoriteiten / concessieverleners
  
• Omvang: circa 1.000.000 reizigers per dag
  
• Transacties: circa 1,9 miljard per jaar