摩拜单车对于用户的痛点：在想用车的时候随时都能有车可用。摩拜单车对于企业的痛点：提高每台单车的日均适用频次。

所以，这个需求的核心就是“需求匹配”的问题。最好的解决方式就是“大数据”。

摩拜单车和竞争对手相比，最大的优势就是：内置GPS让单车数据化;通过数据能不能让每台单车每次的停留时间控制在 10 分钟以内，每天的运营时间( 12 个小时)达到 10 个小时。每天的运营次数从 3 次提升到 10 次，这是我们需要思考的问题。

解决这个问题之前，我们可以先算一笔财物帐，了解这样做的经济价值。

一台车我们按 1 元/ 30 分钟计算，目前一天的运营时间就是早上和晚上高峰期，同时中午可能会有一部分运营，早上 2 小时、中午 1 小时、晚上 2 小时，累计 5 小时的收入在 10 元，这还是最乐观的运营时间，一台单车 1 天的运营收入是 10 元，按照 2000 元的制造成本，还不算折旧和维护成本，收回这个成本的时间是 200 天。

问题来了，我们能不能让运营的时长提升到 10 个小时呢，同时提高单车的运营频次?每个小时每台车运营 3 次，这样 1 台单车 1 天的收入：3*10= 30 元。这样收回成本的周期压缩到 67 天。这就是提高单车使用率的价值。

不能达到 10 个小时的使用时长或者不能每个小时使用 3 次的核心原因是什么呢?

需求和供给信息不共享，没有达到高度匹配。说个场景：早上7：00-9： 00 之间，大部分单车早上都在地铁口，早上7：00-8： 00 之间出地铁的人，把单车都骑到了公司楼下，而8： 00 很少有写字楼的人往地铁口汽车的，导致8： 00 出地铁的人没有车可以骑，结果就是每个单车在这 2 个小时使用频次，很低最多 2 次。而大量的人在这个时间存在需求但是没有被满足。

我们能不能用互联网和大数据解决这个问题?

1. 给用户一个“一键预约”，就是用户在下地铁前的 15 分钟，能一键“预约”自己将要出的地铁口的摩拜单车，总部数据中能根据预约的需求和各个地铁口存量单车的匹配，来安排附近的调度来运送车辆。(这就是摩拜的GPS发挥的竞争力)解决了高峰期车辆调度的问题，那平时调度怎么解决呢?
2. 还是通过这个“一键预约”功能，出门前提前 30 分钟预约，比如在上午的 10 点，我计划周围的商场买点东西，附近没有车，我们的调度中心根据数据把需求分配給当地的运营中心，运营中心在 30 分钟内把车送到需求放制定的地点。

晚上 10 点钟了，我刚刚下班要去地铁口，这个时候公司门口的车早在 7 点钟就被放到了地铁口，怎么办?

这个时候就需要把 9 点钟放在地铁口的车送到各个公司的楼下，而这个时候“预约用车”把需求发送到数据中心，数据中心根据需求来调度车辆。当用户想用车的时候，用户有车可用，这就是摩拜单车用户最好的体验，至于我们平时讨论的车是否好奇，是否好解锁这种需求都是弱需求，刚性需求就是我想骑车的时候有车可骑。

当然每个城市的调度成本会很高，需要很多线下的三轮装运车不断的在这个区域运营，成本也会很高，我们还可以用互联网来解决：

通过互联网众包来解决用车的问题。比如用户A在地铁里发布了 15 分钟后要用车的需求，而这个时候用户B看到了这个需求，而且B正好想去地铁口，这个时候可以打车、可以坐公交，也可以骑摩拜，但是如果B骑摩拜去了地铁站，同时A用了B之前骑的车(B只需要做一个接单的操作，同时骑车去A指定的地点，A只要使用，那B就能得到 2 元的收入，可用于骑车使用)。

以上案例只是一个产品经理在思考一个功能的逻辑片段，所有的功能设计都不是感性的，尤其是互联网行业，需要严密的数学计算和逻辑推理，才会有一个小小的功能。

下次和你一起分析摩拜背后的那套基于大数据的调度系统，这才是真正提升单车效率的核心系统。