這篇文章是站在一個產品的角度分析，如何通過設計功能來“提升摩拜的單車使用頻率”？

摩拜單車對于用戶的痛點：在想用車的時候隨時都能有車可用。摩拜單車對于企業的痛點：提高每臺單車的日均適用頻次。

所以，這個需求的核心就是“需求匹配”的問題。最好的解決方式就是“大數據”。

摩拜單車和競爭對手相比，最大的優勢就是：內置GPS讓單車數據化；通過數據能不能讓每臺單車每次的停留時間控制在10分鐘以內，每天的運營時間（12個小時）達到10個小時。每天的運營次數從3次提升到10次，這是我們需要思考的問題。

解決這個問題之前，我們可以先算一筆財物帳，了解這樣做的經濟價值。

一臺車我們按1元/30分鐘計算，目前一天的運營時間就是早上和晚上高峰期，同時中午可能會有一部分運營，早上2小時、中午1小時、晚上2小時，累計5小時的收入在10元，這還是最樂觀的運營時間，一臺單車1天的運營收入是10元，按照2000元的制造成本，還不算折舊和維護成本，收回這個成本的時間是200天。

問題來了，我們能不能讓運營的時長提升到10個小時呢，同時提高單車的運營頻次？每個小時每臺車運營3次，這樣1臺單車1天的收入：3*10=30元。這樣收回成本的周期壓縮到67天。這就是提高單車使用率的價值。

不能達到10個小時的使用時長或者不能每個小時使用3次的核心原因是什么呢？

需求和供給信息不共享，沒有達到高度匹配。說個場景：早上7：00-9:00之間，大部分單車早上都在地鐵口，早上7:00－8:00之間出地鐵的人，把單車都騎到了公司樓下，而8:00很少有寫字樓的人往地鐵口汽車的，導致8:00出地鐵的人沒有車可以騎，結果就是每個單車在這2個小時使用頻次，很低最多2次。而大量的人在這個時間存在需求但是沒有被滿足。

我們能不能用互聯網和大數據解決這個問題？

1. 給用戶一個“一鍵預約”，就是用戶在下地鐵前的15分鐘，能一鍵“預約”自己將要出的地鐵口的摩拜單車，總部數據中能根據預約的需求和各個地鐵口存量單車的匹配，來安排附近的調度來運送車輛。（這就是摩拜的GPS發揮的競爭力）解決了高峰期車輛調度的問題，那平時調度怎么解決呢？
2. 還是通過這個“一鍵預約”功能，出門前提前30分鐘預約，比如在上午的10點，我計劃周圍的商場買點東西，附近沒有車，我們的調度中心根據數據把需求分配給當地的運營中心，運營中心在30分鐘內把車送到需求放制定的地點。

晚上10點鐘了，我剛剛下班要去地鐵口，這個時候公司門口的車早在7點鐘就被放到了地鐵口，怎么辦？

這個時候就需要把9點鐘放在地鐵口的車送到各個公司的樓下，而這個時候“預約用車”把需求發送到數據中心，數據中心根據需求來調度車輛。當用戶想用車的時候，用戶有車可用，這就是摩拜單車用戶最好的體驗，至于我們平時討論的車是否好奇，是否好解鎖這種需求都是弱需求，剛性需求就是我想騎車的時候有車可騎。

當然每個城市的調度成本會很高，需要很多線下的三輪裝運車不斷的在這個區域運營，成本也會很高，我們還可以用互聯網來解決：

通過互聯網眾包來解決用車的問題。比如用戶A在地鐵里發布了15分鐘后要用車的需求，而這個時候用戶B看到了這個需求，而且B正好想去地鐵口，這個時候可以打車、可以坐公交，也可以騎摩拜，但是如果B騎摩拜去了地鐵站，同時A用了B之前騎的車（B只需要做一個接單的操作，同時騎車去A指定的地點，A只要使用，那B就能得到2元的收入，可用于騎車使用）。

以上案例只是一個產品經理在思考一個功能的邏輯片段，所有的功能設計都不是感性的，尤其是互聯網行業，需要嚴密的數學計算和邏輯推理，才會有一個小小的功能。

下次和你一起分析摩拜背后的那套基于大數據的調度系統，這才是真正提升單車效率的核心系統。

作者：湯壘，從業電商和互聯網十年老兵，歡迎各個行業有想法的朋友深度交流。

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