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Nous transformons les smartphones en capteurs de stationnement !

ParkTAG utilise la technologie de prédiction pour détecter et déterminer en temps réel le comportement des utilisateurs en terme de mobilité.

Nous transformons les smartphones en capteurs de stationnement !

ParkTAG utilise la technologie de prédiction pour détecter et déterminer en temps réel le comportement des utilisateurs en terme de mobilité.

Solutions

SDK DE DÉTECTION
Notre algorithme fournit des données en temps réel sur le comportement des utilisateurs en matière de mobilité
RECHERCHE

Identification des utilisateurs qui cherchent une place de parking dans une zone spécifique.

EST ARRIVÉ

Identification des utilisateurs qui sont arrivés à destination.

S’EN VA

Identification des utilisateurs qui sont sur le point de monter à bord du véhicule.

EST PARTI

Identification des utilisateurs qui entament un trajet.

DONNÉES API
ParkTAG gère en temps réel un large ensemble de données relatives à la mobilité des utilisateurs.
Contactez-nous afin que nous puissions vous offrir une solution adaptée à vos besoins.


Secteurs

    Applications de mobilité

    Les applications liées à la mobilité utilisent notre SDK et nos données afin de détecter quand un véhicule a atteint sa destination et s’est garé, pour envoyer des notifications et/ou activer des fonctionnalités.

    Applications de navigation

    Les applications liées à la navigation et les solutions de navigation intégrées dans les automobiles utilisent nos données pour détecter le moment où un véhicule est passé de l’état “s’est garé” à l’état “a libéré une place”. Cela leur permet de guider leurs utilisateurs pour trouver des places de stationnement disponibles.

    Villes

    Notre technologie aide les villes à améliorer leur efficacité en terme de mobilité. Les données recueillies par notre SDK sur les tendances de stationnement sont utilisées pour détecter quand et où les gens sont à la recherche de places de stationnement.

Avons-nous éveillé votre intérêt ?

Que pensez-vous de 30 minutes de discution ? Dites-nous où et quand !

Récompenses

Tous nos efforts pour mener à bien ce projet ont été reconnus dans notre secteur.

  • Les TU-Automotive Awards sont organisés dans le but d'honorer les meilleures entreprises dans le secteur du véhicule connecté. Ces prix visent à souligner les talents émergents et tout les entreprises pionnières dans ce secteur.

    Vainqueur : 2015

  • Le "German Accelerator" est un programme qui aide les entreprises allemandes des secteurs liés aux TIC à pénétrer le marché américain. Il identifie et sélectionne les entreprises ayant un avenir prometteur et les aide à devenir leaders dans leurs catégories.

    Participant : 2014-2015

  • Le Next Step Challenge est l’un des plus ambitieux programmes européens. Ce concours est l’occasion pour des nouvelles entreprises d’accéder à un programme unique de développement des affaires, ainsi qu'à une infrastructure et à un réseau important.

    Alumni : 2015

  • Le Forum de l'investissement Green City a sélectionné 26 des plus innovantes (à déplacer) entreprises ("les plus innovantes") en Europe parmi un groupe comprenant environ 60 entreprises actives dans les domaines de l'éco-tech, éco mobilité, éco-construction et éco villes.

    Vainqueur : 2014

  • CODE_n, fondée en 2011 par le Groupe GFT, est une plateforme mondiale de l'innovation. "Into the Internet of Things" (IOT), le thème choisi pour 2015, représente l'extension d’Internet à des choses et à des lieux du monde physique.

    Finaliste : 2015

  • La plateforme de partenariat allemande pour la mobilité durable (GPSM) sert de guide pour les solutions de mobilité durable et «logistique verte» en Allemagne.

    Partenaire : 2015

Équipe de direction

  • Silvan

    Chief Excitement Observer
    Team Hustlers

  • Jörg

    Chief Tetris Operator
    Team Hackers

  • Mikkel

    Chief Cash Organizer
    Team Hustlers

  • Claudius

    Chief Monkey Orchestrator
    Team Hipsters

  • Daniel

    Chief Forecast Optimizer
    Team Housekeepers

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Investisseurs

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