共享汽车的售后服务主要指用户在用车过程中需要协助处理的问题，主要包括事故上报、交通违法、紧急救援等……GOFUN的售后服务体系比较完善，现存的主要问题在于服务人员的客户意识不到位，没有接受系统的客户服务培训。而售后服务往往又具备紧急性，客户心情差。在这样的情况下，如果售后服务做不好往往会导致用户弃用。在用户增长放缓，活跃用户日益稀缺的背景下，提升售后服务体验是一项必须重视的问题。

2.2 成本端

2.2.1 车辆成本

车辆成本即车辆的采购成本，由于GOFUN不具备主机厂的背景，车辆采购主要采取租赁模式。车辆租金占据总运营成本的50%以上。GOFUN的车辆以经济型为主，新车价格在10万元上下居多。作者曾经跟同行业的人员有过交流，在第三方车辆租赁的价格方面，GOFUN能够拿到的价格已经具有绝对优势。事实上，很多一线城市的带牌经济型车，GOFU所实际付出的月租金都不超过3000元。分析有3方面原因，一是首汽集团的背书，二是GOFUN业务盘面大，一次性采购量大，三是较强的谈判能力。

GOFUN在车辆成本上面也密集采取了不少创新性的动作，主要是引入社会车源，既包括to B, 也涵盖to C。作者对这两方面的资源引进有过实际操盘的经验，整体来说市场机会确实存在，但难度较大，需要较长周期的投入。对于城市端而言，有一个比较好的基本盘运营团队至关重要。

2.2.2 能源支出

能源支出的成本实际比想象中的要大，对于深圳以燃油车为主的城市，能源支出的占比一般在成本开支中排名第二。能源方面，GOFUN采取集中式的采购，一般会低于市场价格，而且会有部分返点。

用户在用车的过程中如果面临少油的情况也可以自己就近加油，多加的油订单结束后会返还给用户。实际上，GOFUN收取的燃油附加费是略高于市场油价的。对于用户而言，最经济的方式是自助加油。用户自助加油对于GOFUN而言也能节省加油人员的工时费。因此，对用户进行正确的引导，激励用户采取自助加油方式就会成为降低能源支出的重要手段。

不过，值得注意的是，用户选择车辆的时候，续航里程是一项重要的指标，如果为了引导用户自助加油，而减少了对低续航车辆的能源主动补充往往会影响用户体验，最终得不偿失。

2.2.3 保险支出

车辆的保险主要分为交强险和商业险。GOFUN在租的第三方车辆交强险一般是由租赁方承担的。商业险由GOFUN自行承担。

在共享汽车运营的早期，商业保险是一项痛点。主要原因在于我国的车辆分为营运车辆和非营运车辆两种性质。从业务的角度讲，共享汽车属于营运。但市面上的营运车辆数量较少，而且租金更贵，共享汽车就采用了大量的非营运车辆。国家对这样的情况采取了默许态度。也因此，一大批共享汽车公司在早期选择了为共享汽车采购非营运性质的保险。但是当用户实际发生事故的时候，保险公司可能会以非营运车辆用于营运的法理角度拒绝赔付。

在这样的背景下，共享汽车头部厂商纷纷与保险公司合作，推出了“分时保险”。即共享汽车与保险公司直接定制按时段计费的保险。分时保险现在已经成为共享汽车的基础设施。而且分时保险能够在车辆待租的时候免去计费，这就大大降低了共享汽车企业的保险负担，让保险支出真正跟订单量挂钩。

不过，由于共享汽车的事故率明显高于其他的投保客户，近年来保险公司也不断提价，这导致共享汽车企业的保险成本增长非常突出。保险成本最终转嫁到用户，这也进一步降低了共享汽车的性价比，造成了用户的流失。目前GOFUN应对保费增长的方式主要为通过更多自修降低保险赔付的比例。但这样的方法其实是变相提升了自己的成本，对长期发展无益。

在实际用车中，不同用户所缴纳的保费其实是个性化的，这主要依靠GOFUN的保险测算系统根据一系列用户的驾驶行为进行的实时测算。在这样的基础上，共享汽车其实是有可能通过UBI（Usage-based insurance）模式来找到保险成本运营的新思路的。

UBI是从人模式的保险，通过互联网、手机设备和 OBD 等相结合将驾驶者的在驾驶过程中所有行为习惯、驾驶技能、车辆的性能以及行车条件等数据综合起来，对车险进行定价。目前，在我国汽车保险定价模式主要是从车模式，以车的类型和性质来厘定保险费。而 UBI 车险具体方法是在车辆上安装TBox来实时收录用户的在驾驶过程中的行为，根据数据的记录对用户的驾驶行为进行分析，进而对驾驶行为综合评分，通过多次数据记录评分，将驾驶行为量化。

在汽车保费计算公式中，UBI 的定价主要利用费率调整系数综合考虑静态和动态的从人因子来实现。UBI 核保系数由静态部分与动态部分相结合，静态部分等同于从人因子，具体包括年纪、从事的行业、驾驶的时间、性别等通过纯保险费法、广义线性模型等获取静态 UBI系数；动态部分，主要包括驾驶行为、行驶里程、急踩油门、急踩制动踏板、超速、违章行为等不好的行为驾驶习惯。GOFUN通过APP采集的用户数据和TBox采集的驾驶行为数据都基本能够满足静态和动态的数据需求。

共享汽车应用UBI 车险后，用户的驾驶行为将影响到用户使用的租金和保费，从而激发用户使用车辆时更加小心谨慎，避免交通事故的发生以及对共享汽车的爱惜使用。保险公司也能提高投保的质量，有效防止逆选择。用户使用共享汽车时，大大提高良好的体验感，能够得到合理的收费标准、定责和理赔等问题也不复存在。

经过以上分析，个人认为，UBI是影响未来共享汽车保险运营最大的创新因素。

2.2.4 场站支出

场站成本即网点车位成本。对于一线城市来说，场站成本是一项开支较重的成本。一线城市中，GOFUN平均车位成本 北京＞深圳＞广州。其中深圳具有全国单价最高的车位，约1500元/月。在一线城市中，存在着大量营收排名靠前但ROI靠后的网点，主要原因就在于车位成本过高。

影响车位成本的原因有很多，包括网点地段、车位稀缺性、人员的BD能力等。一般而言，共享汽车的车位成本要比月卡成本高50%—150%。根据个人在深圳的调研，对于稀缺性较强的网点存在着这样“反常”的现象，即大量采购网点并不一定能够降低车位成本。对于场站方而言，共享汽车的进入其实是将其场站收入从流动变为固定，在该网点的利用率特别高的情况下，场站方的合作意向往往不高。对于场站方而言，引入较少量的共享汽车停车位就变成了场站对抗收入流动性风险的方式，也因此才会对大量采购不感兴趣。对于深圳来说，现有网点平均停车位数量约在5-6个之间，对中小型场站来说这个数字已经是很大的采购量。事实上，平均停车位过多会影响网点的密度，最终导致网点的ROI和能够服务的用户量都受到限制。因此我对深圳网点做出的策略是，以ROI为核心目标，普通网点采购数量以3个为基准，网点之间距离大于5km，单车位成本不高于月卡价格的180%。

2.2.5维修支出

维修和保养方面，GOFUN也是对第三方资源进行了采购。车辆损伤的上报主要借助用户数据，既包括用户直接上报，也包括被用户多次下单取消的车辆。平台运营人员每天会拉取疑似损坏车辆报表，巡检人员根据表单到现场逐个确认车辆的实际情况，如果确认待维修，则通过维修系统将车辆调度至维修厂，走维修流程。车辆调度至维修厂场之后维修厂会申请建立具体维修类型的工单，并给出预估价格，后台运营人员需要负责审核，审核通过维修厂才能开始维修。维修过程和结果维修厂都需要按照维修系统的要求将系统和必备的信息上传，待维修结束后运营人员会根据最终的价格和照片进行复核。

维修系统实现了线上线下的闭环，流畅度比较高。控制维修成本的关键有两个，一是选择合适的维修服务提供商，二是对维修的全流程进行严格监控。为了选择合适的维修厂，往往需要货比三家，最规范的流程是招投标。同时为了给维修厂改进服务的动力，一座城市的车辆维修最好采取多家同时服务的模式。而维修审核对运营人员的汽车和行业知识提出的较高的要求。

2.2.6 运维支出

运维的工作主要包括调度、清洁、加油、充电。运维支出远比想象的占比要低。就目前GOFUN的状况来谈，对于运维的成本只会选择增加而不会减少，尤其是要增加对清洁费用的提升，主要目的是提升车辆的用户体验。

三、常见的运营难点与错误

精细化运营难度大、要求高是共享汽车从业者普遍面对的难题。同时，尽管GOFUN的创新性和体系的完整性都走在行业的前列，但作者在实际的运营工作中也发现存在很多不合理的地方。

3.1 运营难点

3.1.1 行业环节复杂

共享汽车的运营几乎涉及所有的汽车产业链，这里面包括汽车经销商、汽车租赁公司、汽车保险、汽车维修保养、停车场、拖车场。另外还需要与场地方、外包商、交通有关的政府部门建立协作与沟通。这里面所有环节都是必备环节，每一个环节出现问题都可能影响共享汽车的正常经营。另外，共享汽车的盈利性较差，投入较重，要形成对全产业环节的把控本身就有极大的挑战和不确定性。

对于运营工作者而言，要实现运营工作的全局突破，最基础的条件是是实现全产业链的梳理和透视。

产业的复杂性导致运营人员局限性较大，每一模块的工作都是“盲人摸象”，难以生成正确的运营逻辑，而且不同部门之间对业务的理解差距大，最终也导致业务协同性差，执行效率慢慢下降。

3.1.2 人才培养难度大

由于共享汽车是以城市运营为核心的，但城市运营人才的培养难度和培养周期都是具有较大挑战性的。城市运营人才往往需要具备多元复合能力，懂线上、懂线下、懂产业、懂数据，还要具备BD和管理能力。这一点与团购对人才的要求类似，参考美团早期的经验，影响运营节奏最大的决定因素就是人才的培养速度。由于人才市场并没有提供可以直接复用的资源，真正的运营人才都需要经过共享汽车企业的长期培养。在人才培养方面，GOFUN已经踩了不少坑。在运营的早期，GOFUN采用了大量互联网背景的人才，到后期又开始引进大量快消和车企行业的人才。遗憾的是，这两方面的人才并没有实现很好的交融，人才建设一直落后于企业发展。主要原因在于GOFUN对人才的培养意识较弱，行业焦虑也导致管理层对人员的耐心不足。作者不得不尖锐的指出，GOFUN在领跑行业多年后的今天，城市运营方面即将面临“无人可用”的境地…

3.1.3 运营缺乏灵活性

运营人员常常采用A/B test 的方式来寻找正确的运营策略，但共享汽车的资产较重，而且有大量的线下环节，这对运营工作就产生了极大的阻力。总部运营团队会制定一系列的运营策略，但很少能够策略带来破局的效果，主要原因就在于运营的策略在城市端的执行遇到了阻力或者策略本身就有较大的执行难度。以用户增长运营为例，如果总部运营团队对全国制定了以网点为核心的线下拉新策略，可以想见的是，城市端在实际运作方面一定会面临很大的执行压力。每个城市在哪些网点做拉新？如何做？什么人做？拉新的周期？KPI如何制定？预算多少？…相比于纯线上的运营活动，大量的线下环节往往导致运营团队难以产出好的工作效果。

3.2 运营错误

3.2.1 重战略，轻路径

GOFUN是一个十分重视战略的企业，很多理念都走在行业的前列，GOFUN的团队执行力也一直受到行业的肯定。但在战略与执行中间，路径的规划能力是GOFUN的薄弱之处。以著名的“一城一策”为例，策略的正确性毋庸置疑，员工对策略的认同感也很强，但针对策略所做出的的解决方案是非常薄弱的，事实上，作者从没有看到那座城市有采取与众不同的运营策略。

另外，由于路径规划的不力，也往往导致运营节奏把握不清晰。对共享汽车的早期，运营的重点在于建立完整的产业链，在于基于城市端的用户拉新；成长期在于网点的优化和用户的留存；成熟期在于用户习惯的培养和用户活跃度的提高。按照时间阶段，GOFUN的大量城市目前应该处于成长期或者成熟期，但相应的运营动作都非常并不到位。战略路径规划不清晰最终导致企业发展遇到显著的瓶颈，在更具体的工作模块上也必然会遇到同样的问题。

3.2.2 重消费、轻供给

做过零售业都知道，零售行业最重要的其实是供应链而非消费和流量。对于很多行业来说供给端的难度和重要性都应该是远超过消费端的，共享汽车也是。本文也采用了这种理念，才将运营工作分为收入运营和成本运营两大部分。从根本上来说，共享汽车的供给端效率决定了最终的运营效率。2019年是GOFUN运营效率最高的一年，效率提升的一大原因就是将续航低的老电车淘汰，换成了续航更高的电车或者燃油车。试想，如果运营人员今天还是面对一堆续航能力200km以下的车辆，恐怕采取再多的用户运营手段都无法实现运营效率质的提升。

3.2.3 经验主义

经验主义、决策随意是运营的大忌。美团COO干嘉伟曾经说过，很多企业都是拍脑袋决策，80%的问题都没有想清楚做什么事，怎么分解。GOFUN的城市运营惊讶注意倾向还是很严重，运营人员对业务的解构与重构不足、城市端对数据的应用和理解力不够、运营理论缺乏抽象与总结。经验主义适用于产品和业务的早期，不适用于高速发展甚至逐步走向成熟的企业。事实上，不少城市都主动尝试了不少适用于自己城市的运营策略，但效果往往不佳，而且缺乏传承性，无效重复过。

数据已经超过了“证据”的价值，优秀的运营人员往往能够根据结合经验和数据分析理论进行策略运营。运营策略来源于数据，运营过程通过数据控制，运营结果通过数据呈现。作者曾经根据业务经验和数据计算对深圳地区的网点运营进行了策略分析，并给出了优化建议。有意思的是，作者发现最后自己提出的优化建议实际并不“新鲜”，跟不少城市经理交流过发现他们之前也有很多类似的经验认知，甚至有过定向的运营调整。但问题在于，由于经验总结的可信度较差，整个运营过程缺乏科学的逻辑，数据支撑不到位，往往由于信念不足而最终不了了之。因此，主动建立科学的逻辑理解业务，并主动通过数据的方式来研究生意，借助经验，而不依赖经验，对共享汽车的运营至关重要。

还需要提的一点是，我们需要对事物认识往往需要更深入的思考，不要轻易下结论。真正的逻辑一定的全局性的、富有逻辑的、简单明了的、长时间思考过的。如果结论不符合这3个特征，很有可能就是存在纰漏的。越复杂的事物，越要坚持不轻易下结论的原则。

作者：李传豹

本文由 @PM豹哥 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议

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