第一財經(jīng)·新一線城市研究所與ofo小黃車最新聯(lián)合發(fā)布了“共享單車城市出行大數(shù)據(jù)”，并解讀了武漢整座城市的共享單車出行情況。
解決城市中最后一公里的出行需求，被認為是共享單車對中國城市最重要的意義。隨著運營的深入，ofo出行大數(shù)據(jù)也可以反映出城市內(nèi)更深層次的出行痛點。
在武漢，在市中心區(qū)域的地鐵站共享單車使用流動性較為順暢，以地鐵站為起點騎共享單車出發(fā)的人更多，且均呈現(xiàn)明顯的早晚高峰趨勢，可見地鐵+共享單車已成為最后一公里的重要接駁方式。
在武漢，平均每天有超 13000 人騎著小黃車往返于光谷廣場地鐵站;平均每天有超 9000 人騎著小黃車往返于街道口地鐵站;平均每天有超 8500 人騎著小黃車往返于漢正街地鐵站;平均每天有超 8600 人騎著小黃車往返于廣埠屯地鐵站。
同時，小黃車熱門區(qū)域也與武漢商業(yè)中心重疊度較高。華中科技大學成為了熱門的往返區(qū)域，對照這些單車線路周邊的公共交通狀況，這些區(qū)域現(xiàn)有的縱向、橫向的公交交通網(wǎng)絡(luò)并不發(fā)達。
“城市里的交通樞紐是根據(jù)人們出行的規(guī)律來設(shè)置的，我們是在這個基礎(chǔ)上把公共交通延伸到人們生活工作場景最后一公里。”張嚴琪說，在ofo剛進入一個城市時，通常會首先在人流量大、用車需求高的大型交通樞紐附近嘗試投放單車，然后等這些站點的車都被騎走之后，就有數(shù)據(jù)來分析在這座城市的具體運營策略了。
城市運營數(shù)據(jù)的分析是一項復雜的工作。從校園單車起家的ofo過去可以憑經(jīng)驗來判斷學校的宿舍、食堂、教學樓、圖書館等起終點之間的用車潮汐規(guī)律，但到了使用場景極其復雜的城市環(huán)境中，張嚴琪的團隊會需要更多數(shù)據(jù)分析來幫手決定車輛的投放。
如果比較城市內(nèi)同級別熱度的起終點覆蓋范圍，你會發(fā)現(xiàn)，終點能夠覆蓋更廣泛的面積。從整體趨勢看，城市人使用共享單車的整體路線是從城市內(nèi)向城市外圍離散的。
這種早晚高峰、區(qū)域供需的不服衡也是為什么我們常常能在路邊看到調(diào)度共享單車的卡車或是面包車的原因。從ofo的運營經(jīng)驗看，城市中的共享單車流向通常有兩種模式。一種的單向流動，人們只往一個標的目的騎車而不會把車騎回來，也需要運營調(diào)度將終點的車運回來;另一種是雙向流動，這條路線上的單車基本不需要人工干預。
在ofo小黃車，線下的調(diào)度師傅按照線上數(shù)據(jù)平臺反饋的信息，結(jié)合自身經(jīng)驗，把擴散到城市外圍的單車運到高頻使用地區(qū)。
但數(shù)據(jù)平臺只能顯示一個結(jié)果，好比在北京的大望路地鐵站有一些滯留的共享單車，從其他地區(qū)流向這個站點后就不太移動。數(shù)據(jù)平臺只能顯示這個現(xiàn)象，并不知道為什么。而在現(xiàn)場調(diào)度師傅發(fā)現(xiàn)，單車通常積壓在出京往燕郊標的目的的一邊——從燕郊坐車進京上班的人們并不會為了騎車特地跨過一個天橋，這就需要線下的團隊給線上數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)增補信息。
“有些時候機器算法告訴我們某個點的日單量很高，但看不出有什么規(guī)律，我們就先去投放，然后再做線下調(diào)研反饋，幫手系統(tǒng)變得更聰明?！睆垏犁髡f，目前ofo的數(shù)據(jù)平臺能夠告訴調(diào)度團隊將單車往回拉最合適的時間，并匹配出最優(yōu)的回流路線。
“其實只要能騎自行車的城市都適合共享單車?！睆垏犁髡f。只是從一家公司運營的角度看，ofo需要從市場規(guī)模上判斷哪些城市更值得優(yōu)先進入。
按照一套包孕城市面積、人口、出行規(guī)律、公交規(guī)劃、天氣、降雨量、消費水平等因素建立的算法模型，ofo小黃車會為城市測算出一個分數(shù)，這也是張嚴琪判斷一個城市“是不是準備好了”的依據(jù)。
ofo當前對外公布的最新進駐城市數(shù)量是 120 個，并計劃在本年年底將這個數(shù)字提升到 200 個，這意味著更多三四線甚至五線城市的街頭也會出現(xiàn)小黃車——也許還有它的競爭對手們。
競爭可能還會持續(xù)很長一段時間，但共享單車應(yīng)該不但僅只是發(fā)生在商業(yè)領(lǐng)域的一個故事。從實際的作用看，除了彌補城市出行最后一公里的交通空缺，它們在城市運營中沉淀下來的數(shù)據(jù)，，還能幫手城市辦理者完善城市內(nèi)部交通規(guī)劃。這才應(yīng)該是共享單車對城市更重要的意義。
