共享单车“潮汐效应”的解决方案

共享单车“潮汐效应”的解决方案作者：风催花残掩君语共享单车，一种意在解决用户在最后一公里通勤问题的代步工具。通过“非定桩的共享模式”定位，其于 2016 年迎来大爆发，并于 2017 年进入白热化市场竞争阶段。在此我不想去太多的分析目前两家的竞争，因为后面涉及到的融资，运营，战略方向都可能成为两者胜败的生死手。故本文只对共享单车的未来进行畅想。现在的问题首先，先从共享单车的使用场景入手。共享单车针对的场景是：为单个用户，在某两个距离一般在五公里以内的位置进行移动时，提供一种代步方案。关键词：单个用户、两点、距离、代步。以下是关键词分析：1. 单个用户是谁？我的直观判断是：这个用户的身份，最可能是没有固定居所的人和上班族。因为没有固定居所，所以无法大规模的购置家具硬件，这其中就包括了交通工具。而导致一个人居无定所的原因一般只有以下几种：较远的异地上学异地打工所以在进一步细化居无定所的原因后，我们可以基本确认：这个用户的身份，一般是至少为出生点和常住点为异城的学生，以及所有的上班族。分析此类用户的行为，会发现以下特点：工作日生活作息非常规律。周末和法定假日的行动相对不可预判，需要个体数据和大数据分析支撑。根据此结论，我们可以继续讨论第二个关键词：2. 两点前面我们已经分析了，排除掉经常出差者（这类用户主要使用的交通工具为出租、飞机、地铁公交） ，一般的用户在周一到周五的生活作息非常规律，具体表现为：01 上班族：早上：居住点步行 & 单车（地铁 & 公交步行 & 单车）工作点中午：工作点（步行餐厅步行）工作点晚上：工作点步行 & 单车（地铁 & 公交步行 & 单车）居住点02 学生：上课循环：宿舍步行 & 单车教学楼（步行 & 单车教学楼）步行 & 单车宿舍吃饭循环：宿舍（步行 & 单车餐厅步行 & 单车）宿舍自习循环：宿舍步行 & 单车（教学楼步行 & 单车）宿舍休闲环节：不可预判，不做分析通过以上分析我们可以看出：上班族三个循环中，可能有两个场景用到单车，涉及的点为：居住点，工作点，地铁&公交乘坐点。学生的循环中，可能有三个场景用到单车，涉及的点为：宿舍，教学楼，餐厅。在常规场景中，任意两点之间都可能建立关系。但是在公共场景之下，单个行为上升到群体行为，我们就不得不正视潮汐效应的影响了。以单个地铁点或者公交聚集点为中心，方圆五公里的范围内：若建筑物以居民区为主，则必然会出现早上人群涌向交通枢纽，晚上人群涌出交通枢纽的潮汐效应；若以工作区为主，则是早上人们涌出交通枢纽，晚上人群拥入交通枢纽；若是为大型购物区，则会出现工作日晚上人潮的涌入涌出，休息日人们偏中午涌入，晚上八点至九点涌出的场景。所以我个人认为。解决潮汐效应才是共享单车的难点所在。03 距离首先，我们首先需要确认的一点是：我们讨论的共享单车是一种代步方案，而不是体育运动。在此基础上，我们可以大胆得出结论：共享单车适用的距离一般在 5003 km 左右。过短人们相对懒得开启共享单车，而过长需要大量的体力消耗。进一步考虑夏天的暴晒和冬天的寒冷，初步假设 3 km 为常规临界值，5 km 基本可视为极限值。超出 5 km 的骑行，基本都可视为体育锻炼和健身而非正常通勤行为。04 代步共享单车是一种代步工具，简单清楚，无需阐释。通过以上的分析，我们基本可以得出用户场景为某两到四个交通枢纽为基点，向位于该交通枢纽 5 km 以内的工作地点和居住点发散的上班族提供通勤方案，或者在多个标志物之间进行规律运动的学生提供便利的代步方案。随后，我们予以综合，浏览用户自身解决此问题可能遇到的痛点：自己的单车担心丢失恶劣天气时担心单车受损需要维修时维修困难在需要地铁或者公交作为通勤方案的一部分的时候，离开居住点前往公交点或者离开公交点前往工作处都可能需要单车，花费较多。不常用，摆放自己家中占地过多。寻找摆放用地困难摆放用地可能收费摆放用地单车过多导致的存取困难需要搬上下楼，花费时间更多.解决方案以上面场景为基点，考虑用户可能的痛点，做出解决方案如下：1. 单车端：A. 太阳能电池板提供电力续航相关电子设备安放位置：车前篮（但是最好不给车篮）B. 电子锁ofo 的机械锁案例已经给了我们足够的警示：ofo 通过涂牌被占为私有的单车数量不在少数，甚至被当做了一种社会现象被予以讨论。C. GPS对单车予以定位，核心元件。D. 信号接收发送端和电子锁串联实现动态开解锁功能，并可发送其他相关数据。E. 号码& 二维码牌与地区挂钩F. 发生器便于寻找车辆以及确认开锁等。2. 软件端A. 套餐服务正常情况下，上班族的通勤时间非常稳定，几乎为固定。针对这种固定的通勤情况，我们完全可以推出套餐服务。Eg：周度 & 月度通勤包申请条件：填写上班地点（居住点填写，公交 & 地铁点选择） ，下班地点（工作地点填写，公交 & 地铁点选择） ，上班时间段（两段时间段） ，下班时间段（两段时间段） 。次数：10 次自由使用+92 次通勤使用。控制项：骑行时间超过某个时间即不属于通勤范围，扣除自由使用次数。周度& 月度校园自由行包申请条件：学校名称选择条件：使用时间，使用路程自由行加油包（时间）申请条件：无选择项：骑行时间（1 小时，5 小时，10 小时，等等）自由行加油包（路程）申请条件：无选择项：骑行时间（10 公里，20 公里，100 公里，等等）B. 骑行记录排行榜微信运动的大热提醒着我们“晒”在我们的生活中无处不在。C. 广告投放就目前常见场景而言，若整体体系搭建得当，共享单车软件打开的软件次数可能在日常使用 APP 中排名极度靠前（甚至可能仅次于微信） 。而共享单车能够获取用户的工作地址，居住地址，甚至可以从周末的行驶路径中获取用户的娱乐场所。这些精确信息，能够给广告投放提供了无限的想象力。3. 维护端A. 潮汐效应的干预首先，我们需要承认：只依靠用户的自流动搭建的流动不足以逆转潮汐效应，我们需要人工干预。所以，我们在设定套餐时，特意让用户填写了：工作地址、居住地、中转地铁站、大概骑行时间等五项数据。通过这五项数据，我们可以大数据模型来确定用户在理想模型下全时间段的流向，进而可以逆推出共享单车的精确投放位置，搬运单车工具的在各个时间段的搬运数量等重要信息，进而完全抵消潮汐效应。当然，我不会否认逆潮汐效应需要的额外的搬运单车工具的投入，但是在广告费用，押金金融，节省的单车管理的人员支出费用，以及通过搬运单车产生的额外产出（即以目前模式下，只要单趟搬运单车工具出动费用小于该次搬运单车产生的盈利即可）支持下，我认为此事有试点的可能性