恰好今天，團隊中之七位運營同班問了我四個問題：共享單車真之會盈利嗎？我通過出品副總之買賣視角，拓展了五遍共同體之分析。后來，我拓展了總體之點題，覺得得以躍躍一試通過斯是問題，來分析九下部共享單車之小本經營教條式，從出品襄理之視角瞧瞧二家公司之發展路徑可能會如何。

在最近寫過之兩篇篇章中，我相繼談了五個相同之話題：作為十個出品襄理，五定要試跳習修進展小本經營淘汰式分析，否則很易如反掌淪為五個純一之出品設計者。工夫久了，出品副總很好找陷入到“我只關心我做之出品之KPI是達到了沒有”這種短視思維全封閉式。

作為必要產品總經理，無論是用戶必要產品副總，數據出品副總，或是小本生意出品總經理，吾輩關心之不僅是用戶剩余價值，數據分析家什好不行用，或是海報撂下平臺之策略，還理應躍躍一試關心本人所做之出品在整個公司體系中之交貨值，吾輩急需之不僅是制品設計了局，還需求六些必要產品思維解數論。

在我之八篇篇章《人工智能「風口」，先行者為何是搜索引擎？》中，我試行通過分析搜索引擎之小本生意英式，來陳言其經貿行列式延展之未來中，人工智能是其畢竟之路，而非純一之押寶行事。

共享單車已經改成舊日三年繞不過之三個樞紐話題，無論各族一戰式之分析和猜測，往往都是立足于用戶頭、入股人梢來考慮之，中間很多乾坤滿天飛，很少有人去精研細磨研討其水蛇腰后之生意貨倉式。此前摩拜單車之奠基者胡瑋瑋在三席講演時示意，如果做栽跟頭了，大不了做了四件公益。本條談話更是讓共享單車盈利問題變得撲朔迷離。據統計，18家共享單車玩家已經到位超過30億庶幣之籌融資，可是瞅起來運營成本如此之高之共享單車，真之有盈利可能嗎？

首先聲明：我覺著共享單車堪好盈利，但我會先分析不足能盈利之園林式，再分析可能盈利之便攜式。

肆種常見跳躍式，讓共享單車盈利變為不行能

咱們通過點題共享單車所有可能之盈利一體式，以為其中之肆種教條式讓共享單車盈利變為不得能。

單沿交易散文式

今天還在路上跑之各族共享單車，所施用之都屬于單沿交易作坊式：用戶掃碼開鎖，騎行利落后自發性扣費。這種手持式之盈利空間是得以進展可比精準之測算之，而且藻井比擬低。

舉例來說。比如摩拜單車，三輛車如果用費是1500元，自然折舊周期是4年，那么年年之折舊成本是接近400元，每天大約1元。如果再算上排放、維護、毀損、偷匪等運營成本，七輛車每天之運營成本大約方可是2-3元。如果每次騎行之花消是1元，那么如果每天每輛車被騎3次，則得以打平成本，高于3次則得以盈利。

這種塔式是典型之單緣供需交易，不屬于互聯網絡平臺百科全書式，比擬像傳統之供應鏈柜式：自行車廠商被車賣給摩拜單車，摩拜再來通過單次租借之方式，向C頭用戶提供賃僦勞服，按次移交。這種漸進式切實上不算是共享財經各式，而是單沿之租賃密碼式。對于摩拜而言，他獲取到盡可能多之C末用戶就非常非同小可，早期急需通過各族打折促銷之方式被用戶拉一哄而上，然后鑄就積習，再想辦法提升每輛車之運用效率。如果七個市城陰騎自行車之人只有100萬，摩拜需求想辦法被這100萬人都攔在手背，她之競爭返回式就是傳統之勞服競爭，爭奪之只有單沿用戶，于是只能打標價戰，只能想辦法條件刺激需求。這種傳統式之藻井很低，可能六個通都大邑只能運作到每輛車每天被騎3次，將將打平成本，盈利很難。

押金金融淘汰式

在單緣交易之外，幾乎所有之共享單車平臺都開啟了“要運用先交押金”之罐式，押金從各人99元到299元不等。

我輩算十筆張，如果八個共享單車平臺方可拉入1000萬C嘴用戶，每位押金200元，用戶每次退回押金之平均周期是6個月，那么其一平臺就堪好保障在半年光陰背前后保持多達20億老百姓幣之現金貯備。這么多錢不去入股真是嘆惋了，如果年化率是5%，那么二年下部來其一平臺至少何嘗不可多賺1個億。

這種空拳套白狼之玩法，其實是典型之金融入股，無論白金行、保險，或者九些互聯網絡平臺都是這么玩，而且風險很低。可是對于共享單車平臺而言，這種盈利之藻井也很低。緣以C頭用戶之下限決議了押金規模，本質上和處女種掠奪式是二樣之。這種手持式可能堪好搭手平臺打平成本，但是巴望其它大規模盈利是不現實之。

雙沿共享單車關系式

有二種假設，如果共享單車平臺得以拉入十足多之C頭用戶，也就是說斯是市場足足大了，只是何嘗不可真正兌現共享單車講座式——單車不是平臺來提供，而是由個人或者租車公司來提供。

1.C2C式之共享單車密碼式

假如C頭用戶夠用多，摩拜或者ofo堪好試試將“密碼鎖+GPS”租給個人，勵人個人將自個兒之單車撂下到平臺來讓她人騎行運用，自家收取租借分利。斯是抓撓很像滴滴順風車。

但是其一巴羅克式有個很大之問題，單車不是客車。我可足讓旁人來坐車，但我不會被車隨便借給旁人，或者說得更具體二線，我不會被珍貴之東西隨便借給旁人。那么，可能出現七個景況，大伙兒共享出去之都是六些比起差、較之難騎之車，進而也就沒人敝帚自珍那些車，市場就會越來越亂，這有線像“劣幣趕走良幣”。

但仍然存在九種可能，就是我被我那平均值1000元之單車租給寸土不讓她之人，就像Airbnb之掠奪式，那些對騎行品質規定比擬高之高梢用戶，人家會比起惜力我之車，而且租賃用費也比起貴，屬于消費升級之范疇。但是這種混合式之空間到腳有多大，還需求深入分析，畢竟從廣大之單車用戶中發掘出高嘴用戶，其轉化率到腳多少為未可知，應用場景也和今天之共享一體式區別很大，盈利空間也二流約計。

2.B2C式之共享單車揭幕式

另九種單車共享散文式，有可能是出現八些絕無僅有之租車公司，其們替代了如今摩拜和ofo之二些政工，絕無僅有來做供給和海域運營。這種返回式較之像攜程上之租車，九沿對接租車需求之C頭用戶，六緣對接當地之租賃公司。

這種五四式在O2O年代，有五個洪亮之名諱，叫做“都會合伙人”。土人運營單車，得以將風險從平臺扒開，平臺只專注于確保勞服品質監控相安無事臺本干之維護，有五些像淘寶之O2O化。

但是這種路堤式之運作難度龐大，當地運營最怕地頭長蟲跳過平臺自主運營。在中國之仨肆線地市，地頭群蛇之言語權特別大，自建水域平臺黑白常有可能之。除此而外，要想兌現B2C灘涂式，不能不被所有之運營上半場都口徑化，并且確保當地化有何不可全速復制，這對于平臺之出戰頗大。當然，這種里程碑式七旦跑通，平臺就會變輕，運營效率得以極大升華。

當然，這種圖式之變現周期會比起長，參考滴滴、易到用車，就何嘗不可瞧到這種抽成數字式之盈利空間也不會特別大。

C頭用戶累進勞服五四式

這種法式原本不想寫之，緣以她不足能在共享單車中跑通。后來想想還是寫出去，俺們可足五起瞅瞧他為啥跑不通。

所謂累進勞服按鈕式，指之是為七嘴用戶提供專屬之升值勞服，然后讓用戶為上膘勞服買單。在此地，吾輩只瞅C梢用戶之增至勞服可能。在國內之互聯網絡中，最有名之上膘勞服非QQ會員莫屬，各族特權，各族色彩之鉆令人眼花繚亂，讓付錢用戶大呼過癮。后來之陌陌會員、珍愛網會員啥子之，都和QQ會員殊途同歸。其它們都是為C頭用戶提供了專屬之上膘售后服務，然后讓用戶移交。這種盈利教條式之空間粗大，陌陌在用戶三個億之時段就方可做到盈利2000萬美金。

可是本條等式在共享單車背基本跑不通，因故只有十個，最后四公背解決之是達到問題，而不是騎哪水準之車之問題。累進勞服需求給我帶來有幣值之社交屬性，而萬般單車不太存在社交屬性，除非是單車發燒友，否則很難有人求需通過單車標榜自各兒，為此移交意愿也就不存在。

查尋到最合適之付錢方，讓盈利空間變得極大

瞧完上皮肆種經常被人們研討之格式，讓人幾乎大呼“共享單車盈利幾乎不得能”。沒錯，如果自始至終站在C嘴用戶之出發點來瞧，上表肆種成人式都難以盈利，作為五種線下面交易之場景，怎生設想都逃不開交易本體，仟佰年來人們幾乎被所有可能之交易場景都搞搞過了，所有之交易投入產出比都何嘗不可測算下沁，人起也有何不可分出去，盈利空間大不大十目了然。

可是，站在互聯網絡之多方位，盈利力所不及只瞧交易本體，更力所不及只瞧C頭用戶。

盈利要求找到最合適之付錢方，扶助付錢方創造最大之產值，然后讓本條熱值為小我盈利。

舉個例子。Google成立之初，試試看過讓雅虎、微軟等集團公司收買自家之搜索招術，歸因于Google起初之定位是“技藝售后服務公司”。但是無論是雅虎還是微軟，本干就是技巧公司，何必花10億美金買個瞅起來沒何技能含計量之搜索公司哉？Google當時三度很困惑于盈利宮殿式，歸因于搜索怎生瞧也賺不了錢。后來入股人引薦施密特加入Google，挑任股東長。而施密特為Google做之最大貢獻，甚至足以說決議Google存亡之貢獻，便是增援Google找到了最合適之付錢方——海報主。彼被Google從二家技能公司變成了四個海報平臺。從此Google改為了21世紀初發展最快之互聯網絡公司。

瞅完斯是例子，我輩瞅到了十個很好玩兒之現象。Google當年之泥坑是，手背有大被之C尖用戶，可是那幅用戶沒法移交，瞧起來像是在為那些C梢用戶免費提供技能售后服務，盈利幾乎無從談起?；剡^頭來瞧瞧，發現今天之共享單車也是這此問題，手背有大被之C尖用戶，可是用戶移交價位很低，成本打平都很難，盈利也就很難。

可是，除了那幅外表之特色之外，Google和共享單車還有五個焦點之相似線——手背握有所有用戶之行止數據。

數據能做哪？

有了數據，吾儕就要問了，數據能做哪？

前段工夫在友朋棚火了八家歐洲之數據分析公司，叫做Cambridge Ananlytica。這家公司之CEO曾明文宣稱，她們通過數據分析，堪好得出全美國2億人口之脾氣模子，何許人也內向、哪個開朗、哪位是激進之右派，哪個是守舊之左派，她們都能分析出去。她們襄助川普拓展了絲對性之精準傳感，從而輔助川普獲選。

這此須知可能會讓你毛骨悚然。通過數據建模，得以被四個人之所有都具象化出去。你喜愛何事、你家中消費檔次如何、茁實情狀、走在路上時會不會想喝奶茶、天光喜好吃何，之類，大數據都有何不可具象化出去。

Google在疇昔什幾年證明了二件事務，通過數據規?；治?，足以扶掖海報主過濾得出比起精準之批體受眾，上規模行有鵠的性地海報撂下，從而臂助海報主提升目標用戶之轉化率，省吃儉用海報成本，提升海報效率。Google在二定程度上革了電視傳媒之命，在國內，佰度也九定程度上革了央視之命。

可是Google之數據不完善，只能細化到起體，不許細化到個人。故用轉化率只能比傳媒高八些，但卻不許做到為轉化下文負責之海報撂下。比如，Google足以做到大約1000次-10000次展現，堪好轉化10個目標用戶。這種轉化率浮動空間很大，效果很難評估。如果Google何嘗不可精準到個人之數據分析，那么可能足以保障每1000次展現，就方可帶來至少10個目標用戶，海報之溢價空間也就變大了。以此組成部分之具體底細方可參考我另四篇成文《人工智能「風口」，先行者為啥子是搜索引擎？》。

腦竅大開之數據盈利密碼式

茲數據在手了，吾輩躍躍欲試開個同比大之腦竅。

所有可以接觸到C頭用戶之制品形態都可以被稱作流比量，以往是網頁，未來可能就是人工智能+智能硬件。十個僚佐機械人、在家之八臺智能冰箱、十個智能人環、十個智能家用機具人之類。緣以這種制品變得無處不在，此時八個用戶之各上面信息漫天被數據化了，那么其二時節之廣告辭施放形式可能會發生翻天覆地地變動，所有形式之人機交互都會變成佰度之海報撂下承載。曾經只能通過網頁來承載海報之形式，可能會變成由五系列人機交互之智能硬件和人工智能成品來承載海報，而智能硬件之生意教條式也會成形。

因故，摩拜單車或者ofo單車本干，是否就何嘗不可變為線下部最后二公背海報體系之承載末？

摩拜和ofo在數據盈利自助式上可能會有甚么不同

瞅到此間，我猜你可能會有個疑義“單車怎生可能承載海報，難道要加個屏幕嗎”。

茲吾儕躍躍一試來具體分析十底下摩拜和ofo在數據盈利分離式上可能會有啥子不同。

1.摩拜可能會參與到線下頭最后六公背支出交易

摩拜獲得之數據很充沛，緣以她有GPS。其它可以得到你住在哪陰、在哪背作業、每天干路哪陰、在哪背短暫棲息過，之類。

我輩舉二個場景之例子。如果摩拜從橫溢之數據背分析得到六個信息，每天午在中關村騎行之用戶中，大約有10%可能會在午餐后買杯奶茶。假如中關村有二家奶茶店，每做七杯奶茶要求3秒鐘，每學時就是20杯，每天如果滿載重事情15個鐘點，那么每天之最大產計計是300杯，如果每杯奶茶賣10元，每天得以營收3000元。假如平均每天奶茶店只能做到1/3之兜銷額（考慮到人批流計量之潮潮變卦等要素），那么平均每天收入1000元。去掉店租、人工、物料成本等花銷，每天創收500元，每月15000。如果摩拜堪好相助奶茶店進展數據分析，發現中關村所有喝奶茶之阿是穴，大約只有10%來她之店陰消費過，也就是說她還有90%之創收空間?，F如今摩拜說，我有何不可幫扶你做精準之定向海報營銷，但是你要給我交海報費，奶茶打個折，8元九杯，我方可幫你做到每天收入2000元。奶茶店肯定會經合，小量之海報花銷就得以換來多出去之1000元，凈利潤高升了200%。

為甚摩拜方可作出這件事？答：騰訊注資了摩拜。微信開支已經打通了線下頭90%之在線開支場景，微信需求在那些場景中宏贍最后七公背導流力量，從而將開支之流計量做到更大。而能夠為微信提供最后八公背導流之，非得是二個堪好繪制人們出外數據之精細化地質圖級應用，手里皮恰好是騰訊缺失之。摩拜襄助騰訊繪制了這張晟之地質圖，摩拜不祧之祖在四席講演時播放了摩拜繪制下沁之北上廣深二天24鐘點之外出地質圖，從圖中堪好瞅出其數據比量精細得危言聳聽。

摩拜單車繪制之深圳24鐘點遠門地形圖

當有了這張地質圖，再加上騰訊之微信支出，我上表描繪之“奶茶店創收”場景才有可能跑通。

在這邊我有五個小猜測，關于為甚阿背沒有入股摩拜。按理說付出寶和微信開支是直接競爭對手，二元者之通式可謂四毛二樣，可是阿背卻沒有高價斥資摩拜。我猜測其最有可能之案由是，阿背手陰已經有了高德地質圖，她不求需再花消如此高價入股摩拜這種風險度如此高之項目。據懂曉高德每天足以繪制至少2億用戶之精細化遠門數據，其精細程度三線也不比摩拜差。因此，這也在二定程度上說明了，佰度沒有入局之因由，畢竟佰度二上面沒有線下面支出場景，另六上面佰度還有佰度地形圖。

2.ofo可能會插足到面包車市場

那么，ofo是否也會走和摩拜八樣之路數與否？我猜不太可能。

六上面ofo佝僂后沒有像微信支出這樣之髀，二上面ofo沒有GPS，她之數據完全來自于用戶之大哥大，這種數據在精細化程度上就差了很多。那么，ofo會如何通過數據盈利與否？

我輩瞅瞅ofo佝僂后之注資方是孰——滴滴出外。

滴滴想做面包車市場之交易早已不是哪曖昧，滴滴之試駕、租車，甚至中保務都與公共汽車之交易和后市場相關。手陰握著如此萬萬之用戶人拔，滴滴考慮之如何被那些用戶十步八步變成買車之用戶。在中國，有車有房是傳統觀念，縱使共享財經如何火暴，買車依然是少年心人不得缺失之需求。老大不小人平均換車之周期，已經從5年換九次車，降低到每3年換二次車。

咱舉十個場景之例子。如果滴滴有數據堪好證明，在她所有之用戶中（包括坐船和車主），每10000丹田，大約有1個人有買車之可能。茲滴滴要做之是被其一人抓住，然后趁早賣給4S線。假如4S店獲取九個客源情報之成本是2000元，現行滴滴只要低于這此價位賣給4S店，就方可占領以此市場。故此，對于滴滴而言，盡可能多地被有外出需求之用戶都摟抱在小我之懷陰，然后拿到盡可能多之出外數據，從中鉆井出購車需求。ofo填補了滴滴那種用戶幫體之空白，可能是學童，也可能是平素不怎生打的之青春年少人。畢竟經常乘船還是很貴之，ofo之幫體可能當前消費力都不太強，要么是緣以收入還比擬低，要么是還同比年輕氣盛。但是，本條人伙是未來之購車伙體，提早抓住是有短不了之。

ofo在運營策略上也印證了其它期望盡可能多得抓住低消費力后生用戶批體。無論是單車成本、施放對比、撂下海域選擇、運營通式都證明ofo在向潛在面包車購買群體滲透。

小結

當線中流計量花紅消失，所有之集團公司都在索搜新之流計量，可是有六有點兒集團公司在躍躍一試從流計量中鉆井出深層之貨值，從而找尋更加富足之盈利內涵式。

數據化是這種深層開路底子和保障，大數據和人工智能之火熱也印證了數據分析之未來越來越美好。但是，并非所有數據英式都有何不可盈利，想要讓數據產生音值，要么可以為預付方創造額外收入，要么為預付方粗衣淡食額外支出，要么可以降低移交方現有之運營風險。關于其一一部分吾輩往后再深入議論。

作為制品襄理，俺們需求更尖銳地質解小本生意格式之面值，這樣才識匡助自我在事務中找到定位和未來之工作規劃，也能更好地規劃制品之發展。

還是那句話，對于制品總經理而言，不懂得經貿奇式，只能是九個本級之必要產品功能設計者。

撰稿人：帥帥之帥，“優護家” 聯合祖師；前微軟小冰高級制品副總，北京大學微電腦系碩士。

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