文/葛甲
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8月18日,摩拜单车联合创始人兼CEO王晓峰在2017融媒体发展论坛上表示,大数据分析显示,北上广深的共享单车数量已达供需平衡。下一步,共享单车进入新赛道,精细化、智能化运营是重点,也是行业竞争的核心力量。
当晚,上海市交通委发文,暂停在本市投放新增共享单车,之后两大共享单车巨头摩拜和ofo分别表态对政策加以全力支持。
有舆论认为共享单车这是遭遇了政策限制,但事实并非如此。按人均保有量来算,共享单车的投放量还远未达到饱和的状态,只是在北上广等一线城市已出现供需平衡迹象,暂停投放新车而已,后面的政策如何变化还需边走边看。
上海目前的共享单车保有量目前为150万左右,相当于每13到15位市民拥有一辆共享单车,去除老人、孩子等较少会使用共享单车服务的人口,其人均保有量比例确实不低了,暂停投放新车再看下一步也是对的。
中国人口众多,城市规模大,共享单车发展在投放方面采用的是无上限控制模式,这与海外如英国实行的计划总量控制模式有本质不同,那里面有很强的计划经济色彩,而在中国投放的共享单车走的是市场经济之路,会根据市场状况随时加以调整。
事实上自3月开始,共享单车已逐渐停止在上海中心城区的新增投放,政策的实施不是一刀切而是平稳而有序的,这对于共享单车企业来说并无巨大冲击。
不过这件事不管从企业发展角度来看,还是从市场竞争角度看,意义都是非常大的。这意味着过去那种只重投放,不管不顾一心抢占市场的粗放型运营模式要面临改变了,投放量已不是竞争中唯一有效的工具,运营能力从中所占的比重将有显著上升。
另外,上海暂停共享单车投放的政策,也将堵死后进者的前进之路,将一些进入较晚,业务基础不够雄厚的公司自然淘汰出去,也把正在持币准备进入的公司挡在了门外,整个市场将更具稳定性。
接下来的事情将会比较顺理成章,那就是考验场内主要玩家们的技术实力,走精细化运营之路了,共享单车从无到有是个飞跃,之后会是从有到精,而这一飞跃之路将从上海开启。
北上广这些地方,可以被视作共享单车的全球高地,其积累下来的技术和经验将逐步扩散到全国其他地区,乃至于全球。而从有到精这一阶段的主要任务已不是车的投放量,而是要瞄准车的使用情况,用技术解决乱停乱放问题,缓解城市交通拥堵状况,用共享单车承担更多任务等。
摩拜单车从一开始投入运营,打的就是智能化大旗,并在车的智能化方面不吝投入。
而整个市场在运营上由“粗”向“细”这一转变,对于摩拜来说是非常有利的。摩拜这两年在大数据、物联网和人工智能等技术领域已投入了30亿元,这些投入很可能会在接下来的市场竞争中发挥出优势,助其掌握主动。
每一辆投放出去的摩拜单车,具备极强的数据采集能力是基本条件,而这也是摩拜之所以能够开发出大数据产品“魔方”用来为城市交通治理提供依据的主要原因。
与多数人认知不同的是,共享单车的数据维度相当丰富,并不仅仅是开车、骑车、锁车那么简单。
在城市中某个区域的开锁量、骑行时间、高峰低谷时间等数据综合起来,是可以给城市交通治理提供重要依据的,而用户的骑行习惯和具体行为等其他数据,则也会被用来开发新的功能,缓解交通拥堵,减少共享单车乱停乱放的概率。
高德地图数据显示,自摩拜单车投放以来,北京CBD周边地区高峰拥堵时间明显减少,延时拥堵指数降低16%。
深圳的用户在数据中显示出来的状态则是更为务实的,很多用户采用骑一段单车,坐一段汽车,再骑一段单车的方式解决出行问题,这使得公交盲区减少了99.34%。
而在广州,因为摩拜单车的出现,82%的市民放弃使用黑车。
而这一切,在小样本的数据量面前是无法起作用的,重视数据采集、分析和处理能力的摩拜在全球投放了700万辆单车,每天实现超过2500万次骑行,累计骑行里程超过56亿公里,有了这些数据之后,人们才能知道,因共享单车的出现而使得汽车出行下降了3个百分点,单摩拜一家就累计减少碳排放126万吨。
这还仅仅是在粗放化运营占主导的阶段,未来进入精细化运营阶段,摩拜还能从日常的数据中探查和解读出什么,实在是难以想象的一件事。
过去会有些社会舆论对堆积如山的共享单车颇有微词,但今后那些乱停乱放的现象也许会逐渐消失,而解决这一问题的办法就是精细化运营+技术解决方案。
摩拜是掌握用户骑行习惯的,可以根据习惯数据有的放矢对此加以解决,引导和促使骑行用户养成良好的习惯。技术当然不是万能的,总会有一些死角难以扫除,而正如英国卫报女记者海伦皮德所说的那样:“摩拜非常好的一个机制安排在于,系统鼓励好的行为。”
到了一定程度,即便还存在一些有意乱停乱放的用户,系统发发红包鼓励大家不要这样做,促使用户养成好的习惯,也并不是一件非常难的事情。智能化能解决很多问题,而摩拜则是智能化的信徒。
在智能化大潮的冲击下,共享单车从必不可少的粗放型发展阶段过渡到精细化发展阶段,很多我们过去关心的问题,如乱停乱放、占用公共空间、车辆遭损毁盗用,骑行不遵守交通规则等,将会逐步得到解决,只是需要一定时间来完成这一过渡。
任何事物在初期都不完美,甚至还会显得非常粗糙,但只要其内在机制是作用于完善化这一目的的,那么没有什么问题不能被智能化解构。人的习惯也许能保持几十年,但机器的功能可是每日都在更新,这就是智能化之美。