京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
构建大数据生态圈 才能站在风口的位置
同样的24小时,第一梯队为“智能”打得焦头烂额,尾部项目则因为“机械锁”被市场淘汰。究其本质,以双向通讯为代表的智能技术将在共享单车行业中占据越来越重要的位置。
一、 踩在数据浪潮上的共享单车
在市场开拓期,双向通讯意味着对单车的实时管控。在媒体已经披露的 “悟空单车”运营细节中,这家立足于重庆本土的单车很大原因就是输给了机械锁。其负责人无奈提到,由于车身使用了机械锁,加之监管维护不力,总计投向市场的1200辆单车,最后只有200辆被寻回,直接导致了项目的倒闭。
而在目前的市场竞争期,双向通讯则意味着对大量用户数据的掌握。作为一种辅助城市出行系统的交通工具,共享单车已被证明是一个高频使用场景,各类品牌如摩拜、优拜等,自带的智能锁成为用户数据收集的“传感器”,每天都会产生海量的数据信息。而对用户需求的掌握,永远是ToC项目的核心,“大数据”则成为了收集用户需求的最直接手段。虽然只是一辆单车,但从安全、骑行体验等角度仍需多次打磨才能找到最优模式。乃至于在未来,以单车为核心,打造核心用户的生态圈,都离不开“大数据”。
那么,用户数据从何而来?一是来自于舆论环境的信息挖掘,通过数据讯息收集和分析,分析用户的情感数据;二是共享单车借助智能锁中自带的传感部件收集用户的骑行数据,这就让业内一大批机械锁玩家无从下手,而这或许也是摩拜、优拜等单车品牌从一开始就采用智能锁的理由。
二、 大数据引导下的共享单车进化史
如前所述,共享单车产品换代是必然的。用户需求已经从单纯的有车可骑,转变到如今的什么车好骑。举个例子,品牌借助大数据发现车辆在咖啡店、奶茶店口停留的频次大量增加,分析得出了“用户需要杯托”的新需求,如果及时反馈到单车设计,用户对品牌的粘性将大大增加。
类似的需求其实每天都在产生,但并不是每一家单车品牌能够去回应。第一梯队的摩拜、ofo仅仅对各自的主要问题——“骑行体验”和“安全性”,进行了产品更迭。但其实忙于争夺行业头把交椅的它们,很难去调配资源满足用户对细节的需求。在这一点上,笔者认为行业的腰部项目对用户信息的敏感度远远超过了第一梯队。然而小蓝、小鸣却没有利用起这块风口下的真空地带,真正做到这一点的只有优拜单车。在半年多的时间内就推出了4款车型的优拜,于聚光灯外,默默耕耘着自己的产品。
在硬件端,优拜的智能锁采用 “GPS+北斗”双重保障,高精度定位辅以基站、蓝牙、WIFI等信号收发方案,确保了优拜单车在任何地点和信号环境下车辆能被轻松找到,在通讯指令传输上,既有 GSM、GPRS、SMS、蓝牙等方式加持,更整合了新一代NB—IOT方案,让各种用户数据的双向回传完美实现;在单车的供应链端,优拜与永久自行车签订战略合作协议,全部车辆均由永久自行车厂家设计生产。对用户数据的深度挖掘,加上经验丰富的单车供应链,让优拜较其它单车品牌形成了差异化的竞争优势。
2016年11月优拜推出了首款单车“哈雷”(英文名Halley),凭借流线型造型,以及加入杯托的功能创新,在广州、深圳、上海等试点地区都获得了用户的好评。
哈雷(Halley)
之后的每一次更新也均朝着细分目标进行改动,并且每代产品都自带不同亮点:
二代单车“火星”(英文名Mars),正是优拜大数据的首秀。在一代“哈雷”运营期间,优拜发现单车在各大高端场所出现的频次最多,所以针对用户这一高端化需求,推出了首款分男女的共享单车高端车型,并采用了“剪不断的炭纤维链条”和一体成型工艺;
第三代“探索者”(英文名Seeker)则是针对城市大众运营,进行了新功能迭代,同时考虑了不同年龄段用户的骑车需求,采用了低跨设计,特别方便女性上下车;
探索者(Seeker)
第四代“氢骑”(英文名H2),作为今年优拜发布的第三款共享单车,通过骑行数据调研与评测,进一步改善了整体骑行舒适感,同时解决了上一代车架载人(特别是载儿童)的安全隐患。
氢骑(H2)
作为现如今共享单车行业运用大数据的领跑者,优拜单车经过数代性能更迭后,现有用户的质量与粘性已经达到了一定的高度,用户画像也愈来愈明晰。未来甚至可以在此基础上,以智能单车作为终端,凭借大数据技术,围绕核心用户调配企业资源,打造出优拜专属的智能生态圈。
三、 为单车用户构建大数据生态圈
随着共享单车行业市场扩张步伐的持续迈出,可以预见的是,在单车的功能优化达到一定瓶颈后,品牌之间比拼的不再是骑行维度,围绕用户生态圈的打造将成为新的行业趋势,而这也是大数据在共享单车行业的重要运用形式之一。从单车调度到红包车的推出,再到未来成为接入用户衣食住行的接口,此时也到了考验各运营方自身资源与渠道实力的时候了。
试图弯道超车的第二梯队中,有一些品牌已经提出了自己的品牌口号,并开始打造文化圈,通过圈层营销的手段,以争取更多用户。比如小蓝单车的“自有骑行范儿”,试图打造骑行“酷文化”;而优拜“探索城市优生活”的品牌调性,相对于“酷”,可圈层范围更大,能接入的资源也更多。事实上,优拜已经开始逐步推动品牌生态建设,包括接入线下减压主题展,以及一些电影资源。这些尝试的背后是优拜对现有用户数据的深度挖掘。未来一辆辆穿梭于城市的共享单车,会把每个人的衣食住行需求串联起来,成为连接各种城市生活的桥梁,为用户的娱乐休闲提供更多选择,形成一个致力于提升全民生活品质的生态圈。
总而言之,共享单车行业将来会成为一个生态式竞争领域,各家品牌比拼的是对渠道的掌控力,以及自身为用户提供精准服务的对接能力。这一切都依赖于对用户骑行数据的收集与运用。所以,无法实现智能化的共享单车只能短暂存在于当下,而无法长留于未来。
智能时代,数据注定是我们生活不可分割的部分。对于所有共享单车企业而言,一切脱离用户需求的举措都是无效的。目前共享单车局面的盛况,正倒逼着传感器、物联网技术的成长,不论是摩拜还是优拜,单车的使用场景无疑将变得更加智能化。抓牢大数据风口,赋予产品技术含金量,再佐以优秀的运营策略,这样的共享单车,才能走得更稳更远。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10