编辑导读：共享经济曾经风靡一时，随着时间的流逝和行业的洗牌，留下来的玩家寥寥无几。共享汽车行业也在最近几年逐渐出现在大众视野，本文作者根据自己在这个行业的所见所闻，整理成文，并分享自己的思考，希望能解开大家对共享汽车行业的误解。

作者曾在共享汽车龙头企业GOFUN工作，历经总部运营和城市端运营工作，并且直接操盘公司在深圳地区的转型破局工作。时值行业调整，个人将在共享汽车行业的见闻整理成此文，并掺加个人的思考，希望让读者一窥这个存在很多误解的行业。

一、行业背景 1.1 发展历程

人们对共享汽车的研究最早可以追溯到20世纪40年代，在苏黎世开始运营的Sefage是的共享汽车雏形。由于当时的技术水平有限，人们在使用共享汽车系统时非常不方便。20世纪70年代开始有人探索如何基于计算机建设车辆控制系统。而第一家真正意义上的共享汽车公司CarSharing Portland于 1998年才在美国诞生。时至今日，共享汽车已经遍布全球。Zipcar, Car2Go,GOFUN分别是美国、欧洲和中国的代表品牌。

2015年，被外界定义为中国共享汽车的元年。到2017年底，共享汽车全国运营车辆已经达到6万辆，有一定车规的共享汽车品牌达到35家，注册企业达到340家。

经过激烈的市场竞争，共享汽车行业已经进行了比较充分的洗牌。目前市面上还存活的全国性共享汽车品牌主要有首汽集团的GOFUN、宝能集团的联动云、上汽集团EVCARD和北汽集团摩范出行。

图1-1 共享汽车品牌活跃用户梯队

1.2 共享汽车的本质

数据采集、数据在线是数字化的必要条件，而智能化是数字化的充分不必要条件。共享汽车就很好的实现了数据采集、数据在线和智能控制。个人认为共享汽车的本质是利用物联网和互联网技术对汽车租赁行业进行了数字化改造。这样的改造主要是通过智能网联设备TBox和几个软件系统实现的。

TBox：连接在OBD接口上的小盒子，它主要干两件事，一是控制门锁，二是采集数据。

用户端App：直接为用户提供服务，主要功能包括下单、开关锁、还车、鸣笛、事故上报、违章处理等。

车务系统App：运维系统，可以用来处理保险、维修保养、调度清洁等工作，使用人员涵盖内外部运维人员和合作伙伴。

运营平台：平台运营的主要工具，功能十分丰富，涵盖用户管理、车辆管理、场站管理、车务原理、客服管理等…

1.3 产品分析

1.3.1 需求分析

研究近年来出现的共享产品，我们发现共享服务往往最终发展为“大规模专业租赁服务”，而这样的服务面对的需求往往带有这样几个特点。

低频：整个低频需求达到产品的高频利用是共享经济的商业逻辑的基础。汽车租赁在用户出行场景中相对是一个低频的产品。共享汽车利用分时租赁的模式，有效整合了用户的低频需求，从而让车辆的使用率远高于传统的汽车租赁行业。

需求广泛：我国约有2亿有证无车的用户，充足的用户数量保证了共享汽车商业逻辑的成立。

显著痛点：共享汽车针对的出行痛点主要是中远程出行，对于有驾驶习惯的用户而言，这样的痛点是十分显著的。

拥有或者持有具有潜在高成本：不管是购车还是养车，对普通家庭都是一块较重的开支。

1.3.2 功能分析

以位置为中心：所有的共享汽车app都带有一键寻找最近车辆的功能，不同于用户主动搜索或者app利用算法推荐的产品，定位是对共享汽车与用户匹配的关键

自助服务：不同于大多数即点即用的互联网产品，也不同于滴滴“车找人”的服务，共享汽车的用户只能主动寻找产品，这就有一大部分转化只能在线下实现

1.3.3 场景分析

我们对共享汽车、打车、公交三种出行方式进行比较

经济性：公交＞共享汽车＞打车

快捷性：打车＞共享汽车＞公交

舒适性：打车＞共享汽车＞公交

如果我们将以上三个要素统称为体验，可以发现在体验性上打车＞共享汽车＞公交。因此，我们可以总结出共享汽车有以下覆盖场景：要求经济性的出行场景、要求一定私密性和体验的出行场景、要求灵活性的出行场景

具体而言包括：短途自驾游、多地点商务拜访、异地差旅用车、机场、火车站接送朋友、长距离通勤…

1.3.4 用户分析

共享汽车主要以年轻男性为主，从场景上看 ，共享汽车覆盖了部分旅游和商务场景，这些出行场景的高频用户，也是共享汽车的目标用户群，具体来说，目标用户群主要是学生、年轻白领、无车家庭、商务人士…

二、运营体系

作者认为运营应该以业务为核心，运营的本质是对各种影响业务的因素进行定向调整，以满足业务目标。而业务则主要分为收入端和成本端。本文将分别从收入和成本端构建共享汽车的运营体系。

2.1 收入端

共享汽车的业务基础是“分时租赁”，即以时间为单位进行服务，由此可见，共享汽车最基础的收入公式为：

总收入=总时长×不同车型×计费标准

事实上，共享汽车早期的时候最核心的运营目标就是不断提升服务的总时长、找到效率最高的车型，以及优化计费标准。

对于一个城市来说，经过几年的积累，单均时长、车型、计费标准都会走向固化。在运营的中后期，为了提高总收入，最有效的方式往往是通过提高订单量来提升总时长，即“总时长=订单量×单均时长”。

而影响订单量的因素又主要包括用网点、用户、价格、用户体验等……

2.1.1 网点运营

网点是共享汽车运营的核心，是重中之重，网点运营的好坏直接决定了整个城市运营效率的高低。

2.1.1.1 选址

网点选址有两大要点，一是需求预测，二是在场站最优。

需求预测即找到用户需求最密集的片区。经过几年的发展，GOFUN已经形成了一套比较成熟的选址理论，既包括传统式的经验选址，也包括采用科技手段的智能选址。智能选址热力图主要通过APP记录用户数据，经过数学算法计算而成。根据个人经验，如果一块区域热力图的高热范围内，也符合经验选址的标准，那么该区域基本可以确定是优质的选址区域。

图2-1 智能选址热力示意图（北京）

找到适合建点的范围之后则需要在范围之内选定最合适的场站，对于新能源汽车而言，场站的选择一般需要考量这3大要素9大指标。

网点可达性：共享汽车作为路外停车设施，其所在地可达性与交通运营状态有直接的影响关系。且共享汽车用户更应该是到临近网点用车，网点的位置选择应该充分考虑用户步行的可达性、站点位置的标识度、道路交通情况等，从而提高用户的便利性。因而网点可达性应有用户步行可达性、感知可达性、行车可达性三个指标。

网点可供车位：共享汽车的布局不仅要从网点地理位置与周边环境的协调，还要从网点本身角度入手，网点停车位的可供程度是共享汽车选址评价的重要标准之一。这一点对于北上广深车位相对紧张的城市尤其重要。网点提供的车位越多，该网点能够成为共享汽车网点的概率越大。具体而言，网点停车的可供程度应有网点实际面积、车位空占比、停车收费标准三个指标。

网点充电服务：共享汽车由新能源汽车和燃油车组成，因而网点的设立要考虑充电服务。考虑租赁网点的充电设备的可能性，运营商就必须考虑其配备增加的设施购置成本、建设成本和土地恒本。因此网点充电服务应该有充电便利性、网点充电设施、土地成本单个指标。

图2-2 共享汽车选址评价体系

2.1.1.2 运营

1）新网点运营

GOFUN形成了比较系统的新网点运营策略，这里选取部分内容做分享

网点命名：网点的命名至关重要，它直接决定了用户对网点的认知。网点的命名一般以距离网点最近的核心建筑物命名，如深圳海岸城网点、德赛网点。

预热：我们一般在新网点开放的前15天通过APP端告知老用户新网点的开业。告知的形式主要为弹窗和push。

图2-3 新网点预热弹窗

广告宣传：我们一般在新网点开放前的前5天进行广告展示，展示的渠道主要为户外广告。车辆、车贴、KT版、横幅、音响是必备的物料，如果预算允许还可以买下场站附近的广告位。

图2-4 广告宣传

地面推广：不管是预热还是广告展示都是被动获客，线下地推才是主动获客的利器。根据人力资源，新网点开业前，至少需要做5天的线下地推，通过宣传单页和口头的形式向潜在客户推介共享汽车和APP。

图2-5 地面推广

2）网点分类运营

物理属性：

在GOFUN，网点在物理属性上主要分为“实体网点”和“虚拟网点”。实体网点GOFUN与场地方签署了正式的商务合同，确定了车位的数量、价格和停车费等款项。虚拟网点类似于free floating的模式，GOFUN不与场地方直接建立合作关系，用户进入虚拟网点取还车与私家车无异，开车出停车场需要先垫付停车费，可以通过APP申请返款。

虚拟网点的开发难度远低于实体网点，而且由于按时长计费，企业实际承担的车位费用要远高于实体网点的。虚拟网点的诞生有其合理性，主要为了增强用户取还车的便利性。至于不签署协议的原因有多种，主要包括车位数量紧张场站方不愿合作、价格没谈拢等因素、该网点需求量较小等。

不过个人认为，在实际运营中，虚拟网点的存在往往“弊大于利”。这主要有三个方面的考量因素。一是由于虚拟网点的成本往往较高，这导致虚拟网点的投产比基本都低于实体网点，为了提高投产比往往需要依靠较重的车辆调度；二是由于虚拟网点的开发难度远低于实体网点，开发大量虚拟网点往往成为运营人员“投机取巧”的手段，尤其是对于开发难度较大的一线城市；三是从数据相关性分析，虚拟网点的占比与与用户增长呈显著的负相关，根据经验推测，这可能是虚拟网点需要用户垫付导致的体验较差造成的。

作者所在的深圳就存在大量的虚拟网点，我认为这是深圳运营效率低于城市正常水平的罪魁祸首。

功能属性：

从功能属性上看，网点主要分为旗舰网点和普通网点。旗舰网点往往具备较大的签约车位数，一方面承担品牌宣传的作用，另一方面也是车辆调度的节点。普通网点则是与旗舰网点对应的概念。

个人认为，将品牌宣传与调度的节点混合在一起是一个很大的误区。品牌宣传一般要求地段较好、租金较高的网点。而调度节点最核心的要求是拥有大量价格低廉的车位数。但GOFUN将品牌宣传与调度节点的功能合二为一，这就使得旗舰网点往往位于城市的核心地段，比如深圳的德赛和海岸城，这样的网点往往是城市中订单量最高也是成本最高的网点，最后的投产比往往不如人人意。个人的建议是将期间网点与调度中转站进行功能拆分，旗舰网点重点做好品牌宣传，主要考虑地段、人流、能否进行场站包装。中转站核心要求是价格低廉的大量车位，降低对营收的考核。

流动属性：

高取高还、高取低还、高还低取、低还低取。针对不同的取还车属性一般有不同的运营策略。高取高还的网点尽量维持，如果有机会尽量拓展停车位；高取低还的网点要通过有效的调度及时补充车源；高还低取的网点要监控淤车，及时抽掉多于的车辆；而对于低还低取的网点要不断跟进投产比，如果投产比低于阈值要及时关闭。

图2-3 取还车矩阵

2.1.2 车辆运营

共享汽车的“商品”即“汽车”。这里的商品运营主要包括车型运营和调度运营。

2.1.2.1 车型运营

车型是用户租车考虑因素排名前三的因素。相比主机厂背景的共享汽车品牌，GOFUN在车型丰富度有着明显优势。车型选配与城市空间结构是决定一个城市业务形态最基础的两大因素，因此这里将专门对车型运营做一点简单的分析。

根据GOFUN的运营经验，最适合运营的车型是新能源A级车。结合用户需求和企业诉求，车型的选择应该主要考虑以下几个因素。

续航能力：高续航能力是用户对新能源汽车的核心诉求。低续航的电车需要维护的时间长、次数多，运维成本高，而且无法实现高周转率。

盈利性：盈利性是企业的核心诉求。不同车型盈利性差距非常大，奇瑞小蚂蚁就是一个相对成功的车型。

经济性：经济性是用户和运营平台的双向诉求。共享汽车用户的价格敏感度较高，经济性一直是选用车辆的重点。而对于运营平台来讲，经济性的车型也往往意味着更低的投入成本。

安全性：安全性是必备的考量因素，安全性差的车型往往意味着更高的事故率和赔付成本。

城市偏好：我国不同城市流行的车型差距比价大，整体而言，华南日系车为主、华东美系车较多、北京德系车比较受欢迎。在开展业务前调研清楚该城市最受欢迎的车型至关重要。

2.1.2.2 车辆调度

基于出行需求的多样性，共享汽车租赁网点容易出现“无车可借、无位可还”的现象，解决该问题的主要手段是通过车辆调度满足用户在不同网点之间的借还需求。简单说来，调度运营的本质目标是通过调度使车辆与用户需求进行有效匹配。

车辆调度一般主要依靠专业的运维人员。而随着对特定城市中用户意愿的了解，GOFUN还引入了“红包车”模式，即通过降低价格或者优惠活动等方法引导用户前往指定的网点借还车。

图2-4 GOFUN早期“红包车”活动

“红包车”确实是一个ROI较高的模式，但由于实际运营中“红包车”的调度占比一直较低，本环节将不对红包车调度继续进行深入的分析。

依靠专业运维人员的调度运营流程如下：

车辆需求分析→运营管理人员创建工单→运维人员抢单→完成车辆调度

从流程看，调度的关键点主要在于正确的需求分析和高效的执行落地。从结果来看，这两方面的难度都较大。

1）调度需求分析

由于共享汽车普遍采用的是即时用车模式，相比于预约用车，需求预测就有很大的不便。而调度的基础逻辑就是通过预测不同网点之间的需求，通过调度实现网点间的需求均衡。

经验式的需求分析往往是以时间为单位，结合空间结构和用车场景进行预测。以北京为例，受限于城市结构，共享汽车通勤场景在一线城市中占比最高。根据观测，工作日内用车量呈明显的双峰曲线，两个波峰分别在6：00-10：00，17:00-21:00。而根据北京市的空间结构，中心城区是密集的办公区和商业区，3环之外是主要的住宅区。有经验的运营人员会在0:00-4:00的第一个波谷从核心城区往五环调车，尤其要重点关注以天通苑为主的居住密集区；而由于晚上开共享汽车回家的用户有一大部分并不会用于早上通勤，因此“城外”有一大批车辆需要通过人工调回城内，这样的调度主要发生在12:00-16:00，即第二个波谷。

图2-5 一天之内订单量变化双曲线

经验式的调度运营其实并不能够达到精细化运营的要求。要实现高效的精细化运营必须要借助智能技术。但由于运营调度需要考虑的维度和约束条件过多（至少包括车位供需、调度路径、调度里程、车辆续航、调度成本、调度人员集散……）往往导致数学模型复杂，求解难度较大，最终导致智能系统研发难度也非常大。经过多年的技术积累，GOFUN已经开发了一套智能调度系统。但在城市端，该智能系统的整体使用度不高，主要原因除了算法不够优化，系统不够智能外，还有很大原因在于执行上面具有潜在困难。

2）调度执行

调度的执行最终由一线运维人员实现。GOFUN原先采用运维人员自有模式，为了实现轻量化运营，现在的运维人员主要为外包。一个城市往往有多个外包团队，每个团队设置一个领班，在运维过程中往往4-5人一组。调度的执行为“工单指派”模式。工单指派又分为两种，一种是明确调入调出网点的指派，另一种是模糊指派，如深圳宝安到南山的区域性指派。

为了简化分析，我们在这里只探讨智能调度系统无法发挥作用的原因。

上文有提到，调度的执行主要依靠工单指派系统，而工单指派对应的是“工分制”的工资结算模式。运营管理人员在设置调度指令的时候，系统会根据里程、时间等因素生成对应的工分。从实际来说，运维人员往往倾向于完成工分高、里程长的工单。而现有的智能调度系统为了降低调度成本，提高调度效率，自动生成的工单往往工分低、里程短。这最终导致智能调度工单执行率极低。事实上，运营管理人员在制定调度任务时要格外考虑运维人员的实际情况。而且在运维人员招聘难度在不断增加的今天，保证运维团队的稳定，避免人员流失、防止罢工也逐渐成为城市端重要的考量……

最后值得一提的是，作者认为，共享汽车的运营效率不能够过分倚重运维调度，尤其是白天的调度。人员调度的本身成本较高，而且受限于较多的约束条件，运维效率的提升瓶颈也非常窄。以国内共享汽车的先烈TOGO举例，由于其采用free floating的模式，体验远高于同行。但free floating过于倚重车辆调度。事实上，即使TOGO能够通过铺设大量人力实现运力饱和模式也难以实现成功。根据GOFUN的经验，由于白天交通不如晚上顺畅，同里程调度工单白天调度的成本要比晚上高20%左右。这也是为什么GOFUN会将主要的调度放在夜晚实现。而TOGO想在白天成功实现高效率调度运营无疑是天方夜谭。

2.1.3 用户运营

共享汽车在产品上属于使用频次低，且用户直接付费使用的产品，这样的产品往往需要强大的用户运营才能够实现用户价值实现的最大化。