黑科技论道“分时租赁”,重在场景与数据

2017年7月5日

共享汽车,分时租赁,共享经济,大数据,出行,云计算

【编者按】通过细分场景切入,进行串联整合行业资源获得持续成长空间,坚持技术手段优化商业模型,获得大数据复利,引导未来智能驾驶落地。

本文首发于车辆共享时代,作者王西西;由编辑,供行业人士参考。

取势明道优术,本文尝试讨论一下的道。

笔者犹豫很久,如果把“道”理解成是取得市场胜负的KO关键,那说是提炼竞争优势过程也不为过:摸索市场切入点、创新商业模式、配置战术资源等等。

问题是,分时租赁在国内,还是个幽暗森林式项目,国内外现在还没有一家真正意义上“成功”的商业化模板可复制;天上没有明月引路,地上路茫茫,所有的逻辑看起来都可能是对的,却无法验证。

创业的三种类型

笔者曾经和一个业外人士讨论过分时租赁。从创业角度,他认为好的互联网项目是需求、服务和资源相重合的点,会立刻引起需求爆发,比如滴滴和摩拜。分时租赁发展了好几年还没爆发,是否从侧面说明市场环境还不是时候,缺乏饥饿的客户。

真的没有饥饿的客户么?笔者不这么认为。应该说,领域,客户应该永远是饥饿的。现在的问题是,吃惯了稀粥火锅大盘鸡的胃,怎么逐渐适应西式快餐;饥饿的客户不是等来的,而是创造出的。

从需求角度,创业项目可以这么划分:有产品没欲望创造需求;有欲望没产品创造产品;没欲望没产品创造需求创造产品。

论道“分时租赁”,重在场景与数据

第一类以迎合不同口味的消费品居多。比如我们“鄙视”的各类流行元素,以及大部分小众产品,从衣帽服装餐厅到珠宝钻石奢侈品都是;再比如高科技产品,智能家居,消费类VR等等;这些产品特征是需要KOL、口碑等品牌诱导来吸引、教育、转化客户。

第二类以提升效率的服务类产品居多。比如滴滴、美团、去哪儿。这些服务消费者都有潜在的需求,但是苦于使用障碍太大,影响了消费满足,一旦出现降低使用障碍,极大提升便利性的产品,需求就会“嘭~”的一下激发,互联网自行车也属于这个类型,“超短途骑车”不是没有需求,而是使用成本高,缺乏合适产品激活客户的饥饿感”。

第三类产品,普通消费者对之认知几乎为零,跟惯常习惯区别甚大,大众接受抵触大。(听起来很绝望是不是?)但正是这类的产品,会触发一个时代。比如之前的即时通讯、网络购物,现在的VR、AI等技术。需要说明,笔者说没有欲望没有产品,并不是真的什么都没有,也不是接受人群不存在,而是缺乏这个产品广泛应用的社会消费文化认知和产业链条件,比如1999年的OICQ(网络未普及),还有14年前的淘宝(网购?纳尼?)。

爆点和质变

笔者认为分时租赁也属于第三类。

网络购物为例,97-98年左右,贝塔斯曼开始在国内通过邮寄宣传册的形式卖书;eBay在2002年就通过收购易趣网33%股份进入中国,随后在2003年收购易趣其余的67%股份;到2003年淘宝网成立,到2008-2010年间淘宝在普通消费者中逐渐熟悉,到2016年双十一的全民狂欢,网络购物花了近二十年时间才最终在大陆市场确立江湖地位。回想2003年,淘宝网开始的时候,产品形态、消费市场和需求、产业链配套都不完善,你不觉得非常像今天的分时租赁么?

论道“分时租赁”,重在场景与数据

做这样的类比,不是说分时租赁一定会经历如同网络购物一样二十年的开疆扩土;分时租赁的发展,爆点引发的可能性较小,量变到质变的累积变化更可行,其中伴随着整车厂转型(从销售为主到租赁为主),供应链改造(从燃油车到电动车)、消费者教育(从消费不诚信到共享观念确立)和生态链搭建(充电、停车、智能驾驶)等的所有过程。

所以,分时租赁发展的时间可能不会比网络购物短,想进行短打快速战的同学请再考虑考虑。

我们曾经构想过分时租赁发展之后世界的样子:城市至少50%小汽车,都通过分时租赁的方式提供给居民使用;每家楼下都有停车场,通过识别码(手机或者人体设备)就能很轻松的取车用车;系统后台自动比对客户的各种信息,驾驶员特征识别、车辆状况、会员订单历史、诚信评估等;辅助自动驾驶程序可以帮助不熟练的客户完成自动泊车等复杂动作;客户用车结束后,车辆由平台充电或者自动导航到附近网点充电。

到彼时,拥有私家车将成为真正非常“奢侈”的事情,用车成本奇高,远不如公共交通和分时租赁方便经济。

好了,理想很丰满,现实很骨感。

我们目标在那里,怎么过去还不知道,但有几个方向性的指标却可以作为参照。

技术路径

看过《腾讯传》的人都知道,小马哥在“无线网络寻呼系统”上摔过很大的跟头,我个人感觉这种经历可能让他对技术进步对产业摧枯拉朽的淘汰,有异乎常人的敏感。6月底朱啸虎和小马哥的互怼,与其说为摩拜站台,不如说是两种世界观的冲突,资本市场还是技术产品为王,小马哥在为未来站台。

分时租赁现在看起来很多的痛点,比如驾驶者技能识别、车辆使用的安全性、车辆充电等,现在基本通过人工服务“刀耕火种”的方式解决;而未来,基于NB-IOT的采集和智能辅助驾驶,尽量降低人工干预过程,才是分时租赁的终极解决方案。从这个角度说,也许分时租赁的肌肉是资源和资本,血液是大数据,但骨骼一定是技术,这是互联网产品向IOT过渡的导向决定的。【注释一】

行业串联

分时租赁挣钱么?不好意思,据我所知:不挣钱。

如果电动汽车最有价值的地方是智能驾驶和能源变革;那么,分时租赁的最有价值的地方不是用车服务,而是行业串联和数据复利。

互联网长久以来的经验是,越是入口级的产品,想依靠流量过路费挣钱越难,你必须获得足够的市场掌控力;但在出行领域,如果定位为公共交通辅助产品,定价和运营必然受到政府监控,垄断过程也会受到控制,这是一个悖论。

分时租赁属于重投入项目,前期市场培育,收入能够打平运营就非常不容易;后期成为流量入口,作用在于整合产业链资源和培育市场体系。最有利的优势是,分时租赁现在正处于电动汽车市场培育的前期,产业链串联作用大于业务本身,依靠行业的循环补贴来获得收入,将是分时租赁项目最大的价值所在。

所以,分时租赁的价值不是单一平台完成多少订单,而是设计的商业模型中卷入了多少行业资源。

从这点出发,笔者不看好燃油车做分时租赁,原因很明显:不针对项目本身,而是对出行业态未来趋势的判断。

数据复利

除了大量客户和使用场景变现,云和大数据也是出行类平台最有价值的部分。

网约车曾经一度喜欢用一分钟画出**城市地图这样的方式来“炫技”,说明后台怎么怎么通过大数据计算系统完成快速精准派单。

如此优质的出行数据,除了炫技之外没有其他变现方式了么?当然有。智慧交通和智能驾驶就是最好的变现方式,前者是公共交通决策的数据支持,后者是技术成熟的必要条件。

网约车的数据是人为终端(APP)的数据收集,而智能驾驶更依赖云端对机器数据的读取和算法控制的双向通讯,面对复杂路况,智能驾驶系统如何感应,如何反馈,都需要IOT网络来实现。因此,分时租赁基于车辆本身的数据收集机制,可能更有实际意义。

分时租赁在数据的标准化、低成本、真实性、有效性上更具优势,一旦基于双向通信的数据模型构造成功,可以贡献的数据价值将大大扩展。

场景递进

就像网络购物最初是从书籍和3C产品入手一样,对分时租赁最初的场景选择很可能决定你能走多远。

在北京和上海等城市,以公共交通出行为切入点的分时租赁发展迅速,背后依靠的是政策支持和强大资源整合能力;同样,在广深、成渝等地,依托于产业背景和区块合作,分时租赁也做的风生水起。但现有的分时租赁,几乎都集中在城市公共用车,这个对资源、财力、人力、管理运营能力最大的分支上。

分时租赁的应用场景,除了公共出行,还有家庭替代用车、商业办公用车、长途大巴、物流用车、旅游用车等细分领域,纵向上还有高中低档和花式秀细分,都有可为空间。

不同的切入点在进入战略上决定了分时租赁运营上投入资源、运营侧重上的偏差。比如戴姆勒旗下的Car2go曾经在重庆试点free floating的分时租赁模式,现在集中精力发展的car2share则主要侧重中高端商业园区的垂直场景;从去年六月低调上线的滴滴小巴业务,如果和分时租赁结合起来,在城市中短途公共交通接驳上,也有很大的想象空间。

从一个场景到多个场景,从整合一种出行到多层次出行市场同时提供服务,细分市场场景递进的方式,对分时租赁延续性发展更实际。

好了,总结一下,通过细分场景切入,进行串联整合行业资源获得持续成长空间,坚持技术手段优化商业模型,获得大数据复利,引导未来智能驾驶落地。

上述观点,您认同么?或者有其他想法,欢迎交流。

【注释一】:笔者私心一直希望,共享单车是为后期分时租赁铺开闯关的;共享单车的繁荣,从产品技术端、市场培育、客户教育等方面,都给分时租赁提供了很好借鉴。

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