現(xiàn)代交通是需要按照一定規(guī)則，往來通達(dá)。共享單車也是屬于現(xiàn)代交通的一部分，而合理的讓它們運轉(zhuǎn)起來，才能合理的解決停車和死車問題，才是共享單車發(fā)揮更大價值的關(guān)鍵。

共享單車自從誕生以來，為用戶帶來了極大的便利，破解了城市交通“最后一公里”出行難的問題，迅速成為了一種現(xiàn)象級的產(chǎn)品。

其實，共享單車這個概念很早就有了，相信大家也很熟悉，共享單車的前身就是我們熟知的政府公共自行車。公共自行車即停即走，不用定點還車，一定程度上能解決出行的最后一公里問題，但由于公共自行車的管理問題，以及停車樁的限制，并不能正真做到解決最后“最后一公里”難題。

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”經(jīng)濟誕生以來，眾多新行業(yè)和新商業(yè)模式誕生，線上和線下能夠進一步結(jié)合，新價值源源不斷地被創(chuàng)造。共享單車出行“最后一公里”這個難題也隨之被解決，即共享單車開創(chuàng)的全新模式——B2C型共享經(jīng)濟。

火爆的單車市場

“最后一公里”的需求越來越多，隨之而來的是源源不斷資本注入，促使單車公司開始在各地跑馬圈地。以深圳為例，小藍(lán)單車已投放運營超過3000臺，并計劃在年底投放3萬輛。摩拜單車目前在深圳運營3萬輛智能共享單車，并計劃于年底投放10萬輛。

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，2016年中國單車租賃市場規(guī)模預(yù)計將達(dá)0.54億元，用戶規(guī)模將達(dá)到425.16萬 人，隨著ofo小黃車、摩拜單車的移動租賃平臺加入，單車租賃用戶規(guī)模將保持增長態(tài)勢，市場規(guī)模增長趨于理性，預(yù)計 2019年中國單車租賃市場規(guī)模將上升至1.63億元，用戶規(guī)模將達(dá)1026.15萬人。由此帶來的結(jié)果是共享單車市場越發(fā)混亂，如何在解決“最后一公里”的同時又能解決單車市場有序運營問題成為目前階段急需解決的問題。

目前共享單車存在的問題

1. 亂停亂放：不少地鐵口，人們經(jīng)?？梢钥吹?，三三兩兩的黃色單車橫七豎八隨意停放，有的甚至直接放在非機動車道或者人行道上。
2. 死車問題：不少繁華的商業(yè)中心，在高峰時段會呈現(xiàn)單向流動特點，有些單向流動甚至不構(gòu)成循環(huán)。很多用戶騎車之后，隨手停放，各種角角拉拉。下次使用的時候，其他用戶死活找不到車。

共享單車，停車的地點大致有四種：

• 第一種是機動車道路，機動車道路歸交警管；
• 第二種是街道公共道路，這里歸城管管。前兩種都是屬于亂停亂放，可以被依法暫扣車輛的。
• 第三種是私人住宅，類似小區(qū)，商業(yè)地產(chǎn)。這一類不屬于亂停亂放，但是由于區(qū)域限制，除了少部分人以外，其他人是無法進入的，形成了死車。
• 第四種是共享單車的承包停車區(qū)域，類似停車樁。停放在此處，不屬于亂停亂放，也不屬于死車，但是缺點是區(qū)域固定，不能隨停隨走。

那么如何改變?nèi)缃窆蚕韱诬囘@些不合理的現(xiàn)狀呢？

答案是——讓共享單車通過用戶做到自主循環(huán)

好的產(chǎn)品好的商業(yè)模式，一定是產(chǎn)品用各種策略和運營方法，去無形的約束用戶、引導(dǎo)用戶，而不是讓用戶不受限制，自由的野蠻活動。

接下來，我們來剖析以上兩個問題：

1、亂停亂放

亂停亂放其實比較好理解，這個問題可不止共享單車有這個問題。百度搜索“亂停亂放”這四個字，出來的結(jié)果如下。

共享單車的亂停亂放跟汽車的亂停亂放性質(zhì)一致，但是管理的部門和處理的方式不同。汽車亂停大多數(shù)都是停在馬路上，是由交警管理，貼罰單，拖走。而共享單車大多數(shù)是停在街道上，這一片區(qū)域是歸城管所管理的，城管可以暫扣小攤小販的做生意工具，理由是占道。同樣共享單車也一樣可以被沒收！

但是在目前使用現(xiàn)有的共享單車的過程中，亂停亂放其實是共享單車最大的一個優(yōu)勢點，對應(yīng)前面所說過的，共享單車即停即走，不用定點還車。既然打著這個口號去運營這個產(chǎn)品，也難怪用戶就真的隨時隨地停車走人。

2、死車問題

由于有了亂停亂放了，死車問題隨之就出現(xiàn)了。

假設(shè)：比如我是用戶，我從公司騎回家，對于我來說，我最希望的是，公司樓下就有一輛共享單車，騎完了停在我小區(qū)樓下，進門就能上電梯的地方。

那么問題來了，停在我小區(qū)內(nèi)的單車，對于不是這個小區(qū)的用戶來說，是絕對的死車。連門都進不去，怎么取車呢？

目前如果出現(xiàn)了死車問題，能夠解鎖死車的方式也只有兩種。

如上面的例子，停在小區(qū)里面的車，要么小區(qū)內(nèi)部的用戶進行解鎖使用，再將車子騎出來；要么只能依靠共享單車的管理人員，人工把車子搬運出來。

在確定了問題之后，我先直接把答案拋出來——讓共享單車通過用戶做到自主循環(huán)，就能解決停車和死車問題。

想要運營好用戶，并做到自主循環(huán)，有如下幾個方法

1、潮汐逆流補貼模式

例如上班高峰期，即A到B為用戶常規(guī)的流動的方向（例如上班，深圳的就是全市各地的人去科技園的用車量），B到A的流量就會很?。萍紙@出來去別的地方的用車量）。這里如果車子都流向了B，那么上班高峰期A處的人就沒法找到車騎了。這里可以做到的第一件事情，就是如果在平臺上提示，本階段B到A騎車，平臺提供補貼或者免費。這樣可以從一定程度上拉動B端的車往A流動。

因為大部分車輛停在了B處，車輛的價值就會大大降低，并且還需要管理人員人工運送到A的話，其實是成本大幅增加了。如果能夠有免費或低價的勞力把車輛運送到A，當(dāng)時是最佳的處理方式。

2. 預(yù)約提前調(diào)配模式

車輛允許用戶提前預(yù)約，只要預(yù)約了，那么如果本地有車，可以提前預(yù)約。那這個車就被鎖定了，鎖定時間為半小時，或者一個比較可行的時間。

如果沒有車，那就是預(yù)約提前調(diào)配模式觸發(fā)的場景了。

這個時候平臺會提示用戶目前沒有車子，但是可以調(diào)配車輛過來，大概多久（類似滴滴打車的時候可以計算車輛大概多久能叫到），如果在用戶預(yù)約的時間內(nèi)，就提示用戶正在調(diào)配。如果超出用戶等待時間，提示用戶愿意等的話，可以補貼。

至于調(diào)配方式，這個通過大數(shù)據(jù)，然后分析哪里有車輛，提示周圍或者附近車輛，如果最后還車還在某范圍內(nèi)，可以領(lǐng)一張優(yōu)惠券下次騎車便宜幾折，這個車子的調(diào)配就能由用戶自己完成了。

這種模式的好處是，如果在最優(yōu)條件下，車輛能做到停下即騎走。

3. 任務(wù)懸賞調(diào)配模式

不論怎么自動調(diào)配，都有角角拉拉的地方有車子。要把這車子找到都不容易。所以對于要騎車的用戶來說，開啟懸賞模式。

周圍有很多車，但是角落里面的車提示懸賞模式，騎這個車可以便宜幾折，這么用戶如果像貪便宜，會去把這個車子騎走。

補貼力度看角落位置。如果持續(xù)補貼都沒人肯騎走。那么對比如果由工作人員來一次的成本是多少，如果低于成本，那么可以繼續(xù)補貼。

4. 收工回巢模式

這個模式是為了將車輛召回的一種方式。按照之前所提到的停車地點的分類，從我們國家的國情上來講，建立停車樁或者劃定停車區(qū)域，是屬于一個較為合理的方式。如果按照成本來算的話，由于有GPS的話，劃停車區(qū)比建停車樁要劃算的多。

而收工回巢模式，類似滴滴順風(fēng)車的形式，但是可以做到比滴滴順風(fēng)車更加智能。

因為滴滴順風(fēng)車屬于私家車，順風(fēng)到家之后，可能幾天不接單，完成行程則產(chǎn)品生命周期結(jié)束。

而共享單車恰恰相反，每一次停車，都是為了更好的被騎走。所以在每天8點以后（這里可以設(shè)置一個比較晚的時間），發(fā)起收工提醒。在外面的車輛，不論是否使用，都進入回巢模式（回哪里，看平臺調(diào)配，大數(shù)據(jù)分析明天哪里需求量高，就按比例停放）。正在使用的車輛，回巢成功，減免1-2個小時的使用費用。沒有使用的車輛，只要使用，就提醒進入回巢模式，騎行半價或者折扣。這樣不自覺的，大量的共享車輛都完成了自動回巢。

這里可以額外說明下為什么夜間收工的時候設(shè)定回巢，早上不建議這么做？因為早上是出門辦事，趕時間的情況會更多（如果不能做到即停即走的話，其實還不如公共自行車）。晚上回家，相對而言沒有那么急迫。并且晚上的車輛一停就是一晚上，亂停亂放容易出事的情況也會更

總結(jié)

現(xiàn)代交通是需要按照一定規(guī)則，往來通達(dá)。共享單車也是屬于現(xiàn)代交通的一部分，而合理的讓它們運轉(zhuǎn)起來，才能合理的解決停車和死車問題，才是共享單車發(fā)揮更大價值的關(guān)鍵。

而目前其實這些問題正如上面所說的那樣，問題確實存在也存在著解決方式。但是由于整個行業(yè)的快速發(fā)展，以及資本運作的強勢介入，導(dǎo)致這些問題一一被忽略而沒有被解決。

在快速擴張和快速尋求變現(xiàn)的過程中，共享單車的運營者們一定不要忘記，共享單車要解決的問題，以及共享單車自己的硬傷。只有這樣，共享單車才不會死掉，才能持續(xù)運營下去。

作者：子明，微信：hopetoday001

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