共享单车骑行分析

2016年下半年,以“摩拜”和“OFO(现已更名为OFO小黄车)”为代表的共享单车,不仅掀起了骑行“热潮”,吸引了大量资本投入,更引发了对“共享经济”的广泛探讨,一时风光无二,“今天你骑车了吗?”成为时髦语。

一、 兴起与发展历程

共享单车作为分时租赁的一种方式,其实并非什么新鲜事。

2007年开始,由政府出资打造的“有桩公共自行车”就已经在一线城市陆续开始布局,意在缓解城市日益严重的交通和环境问题,然而由于运营不利等诸多原因,反响平平。

2010年开始,永安行作为专门经营公共自行车的企业出现,并承接了大量的政府“公共自行车”项目,覆盖29个省市的210个城市,累计投资超过12亿,在线运营80万辆有桩共享单车,拥有线下会员1600万,但是也未引起大的反响。

2015年,北大研究生戴威与同学创办“OFO小黄车”,同年,浙大毕业的胡玮炜创办“摩拜单车”,此后在将近一年的时间里,两家公司都为正式运营做准备。

2015年6月,小黄车推出共享计划,率先在北大获得2000辆共享单车;

2016年4月22日,胡玮炜在“世界地球日”这天,宣布摩拜单车正式在沪开始运营;

2016年9月到2017年1月,小黄车完成C1轮融资,而摩拜单车完成C轮融资,由此掀起了资本入场的狂潮,市场上井喷式出现小鸣单车、小蓝单车、酷骑单车等共享单车,整个市场呈现快速增加态势;

2017年1月以来,入局者持续增加,形成“百车争鸣”的局面。

二、行业现状

这一部分,我将从产业链、竞争格局、发展趋势三方面来对共享单车行业现状进行分析。

2.1 产业链分析

上游的厂商,多为老牌的自行车供应商,如:飞鸽、凤凰等厂商,这一产业,市场已经相当成熟,竞争格局已经确定,作业标准相对固定,盈利空间不大。但随着“中游”运营商参与者井喷式出现,加之投放规模的不当控制等原因,对上游制造商的量产能力还是提出了严峻的考验。

中游的运营商在“摩拜”、“OFO”获得大量融资后,纷纷携巨资争先涌入,一时间,“百家争霸,百车齐鸣”。

下游,则是依托于共享单车,衍生出来的周边服务供应商,也可以理解为共享单车的盈利方式,这一部分将在后面商业模式进行分析。

2016年下半年,以“摩拜”和“OFO(现已更名为OFO小黄车)”为代表的共享单车,不仅掀起了骑行“热潮”,吸引了大量资本投入,更引发了对“共享经济”的广泛探讨,一时风光无二,“今天你骑车了吗?”成为时髦语。

2.2 发展趋势分析

共享单车发展趋势大概如下图所示:萌芽期-->爆发期-->平和期-->稳定期,2016年以前,只有少数几家厂商;2017年以来,出现爆炸性增长;到2017年8月以来,整个行业开始冷静下来,平缓过渡。

受限于整个市场体量,加之前期无节制的超量投放,目前很多城市已经单车市场已经出现饱和现象。8月以来,上海、杭州、南京、广州、深圳等地相继出台的“刹车令”——禁止继续新增投放车辆,就是市场饱和和政府监管介入的佐证。除此之外,至今未能实现盈利,也令已经入局和观望的资本的心生退意。可以预见,未来一段时间,共享单车市场将会处于相对稳定阶段,头部的两家厂商将继续领跑行业,而其余厂商将寻找细分市场(如:转战三四线城市)下的机遇。

此外,由于国内市场日渐饱和,拓展海外市场也将是一种方案。

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Cyclistic 是一家虚构的公司,提供自行车共享设施。该公司有两大类骑手:休闲骑手和年度会员。休闲骑手是使用单程通行证和全天通行证的人。年度会员有一年的通行证可以使用自行车。 描述性分析 我已经分别使用每个月的数据透视表进行了初步分析。 数据透视表 1:这描述了每个工作日的骑行次数和平均骑行时长。 数据透视表 2:这分析了每种可骑行类型(即停放自行车、经典自行车和电动自行车)的骑行次数和平均骑行长度。 数据透视表 3:它比较了每个成员类型(即休闲和年度)的乘车次数和平均乘车时间。 数据透视表 4:这显示了整个月的平均和最大骑行长度。 数据透视表 5:该表记录了每个起点站的骑行次数和平均骑行长度。 我已经整理了每个月的这些摘要,并放在一个电子表格中,以确定每月和季节性的分析。我发现的一些有趣的事实和趋势如下: 最长的骑行发生在 2021 年 6 月至 7 月,创下大约 38 天的记录! 一年中的几个月,即 5 月到 9 月,自行车骑行的次数很高,7 月本身记录了 822k 的峰值。 11 月至 2 月见证了低乘车人数。2 月创下了最低的降幅,仅有 5 万次骑行。 Streeter Dr & Grand Ave 是最受欢迎的起点站,一个月内乘坐次数高达 15,000 次。 每月比较 其他一些重要的观察结果是: 经典自行车是最受欢迎的选择,每 3 次骑行中就有 2 次使用经典自行车。 停放自行车是骑行超过 1 小时的人的最爱。 休闲骑手的平均骑行长度高于年度会员。几乎是后者的两倍。 周六和周日的骑行次数最多。这两天的平均骑行时间也创下了历史新高。 使用 SQL 进行年视图分析 我将使用 SQL 合并所有的月度数据来做一个整体的年度分析。我将使用 Microsoft SQL Server 来执行所有数据库操作。 所有分步查询都可以在这里找到bikesharecasestudy.sql。请务必查看bikeShareCaseStudyReport.docx以查看所有重要数据和输出。 该分析揭示了年度会员和休闲骑手之间的一些有趣趋势。以下是分析。 年末会员的乘车份额增加(超过 50%),加上临时会员的乘车份额下降。最大值记录在 1 月 (80%)。 休闲骑手的平均骑行时长是年度骑手的两倍多。 年度会员在一年内记录的乘车次数多于休闲骑手。 周六的骑行次数和平均骑行时长最高,其次是周六和周五。周末生意兴隆。 经典自行车是这两种骑手中最喜欢的类型。停靠自行车是最不受欢迎的。此外,休闲会员选择经典自行车进行长途骑行。 临时会员通常更喜欢周末而不是工作日。年度车手则相反,他们在所有日子里的人数都很高,周日大幅下降。 使用 R 进行年视图分析 对于使用 R 的分析,我使用了 4 个季度的数据 - 2019 年的 Q2、Q3、Q4 和 2020 年的 Q1 。可以在此处找到用于清理、合并、分析和可视化的脚本R_script.R。 分享 此阶段是将要向利益相关者展示的重要和相关信息可视化。 年度会员和休闲骑手之间最显着的区别之一是他们在工作日的运营模式。 有报告
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