极光大数据:再度起风,分时租车业务可以实现腾飞吗?

阮嘉俊 |2017-02-23 11:259198

如果说共享单车解决的是“最后 3 公里”的难题,打车应用解决的是“最后 30 公里的难题”,那么在 30 到 100 公里之间的出行需求应该由谁来解决呢?

本文由TMT行业作者阮嘉俊撰写,数据来源:极光大数据


如果说共享单车解决的是“最后3公里”的难题,打车应用解决的是“最后30公里的难题”,那么在30到100公里之间的出行需求应该由谁来解决呢?在这个区间内,叫车的费用显然偏高,公共汽车又缺少便捷性,开车似乎是一个理所当然的选择。然而在汽车限购限行和保养费用高昂的大背景下,想拥有一辆自己的汽车似乎并不是一件容易的事情。为了解决这个需求痛点,分时租赁汽车服务应运而生,并由此上线了不少移动端app。我们不妨基于极光大数据所监测到的相关app的运营状况及用户画像,结合分时租车的运营模式来看看这个市场究竟如何。



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 (图片源自网络)


分时租车业务在国内其实并不新鲜:早于2011年,以安飞士为代表的企业就已经提出过分时租赁的概念。随后几年内,以CoCar和宝驾租车等平台为代表的分时租赁企业开始涌现。到了2015年,新能源汽车的兴起再一次让整个行业蠢蠢欲动。


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(图片源自网络)

 

巨头未生,分时租车业务呈“百家争鸣”之势


和以摩拜单车和ofo为代表的自行车共享平台相似,分时租车平台所提供的也是便捷出行服务,依赖的更多是手机端的使用环境。用户下载相关平台应用后,上传身份证和驾驶证照片并交付押金即可使用。


与神州租车和一嗨租车等平台半天或者一天起租的模式相比,分时租赁的优势在于用户可以根据实际使用的里程和时间来支付费用,同时不必到线下支付押金,租后只需把车停在公共停车位或者指定位置即可。换言之,分时租赁的切入点在于即借即还的边界服务和灵活的计价机制。


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由极光大数据iAPP监测平台提供的数据显示:在PP租车、凹凸租车、即行car2go、Gofun出行和绿狗租车这五款主流分时租赁平台中,即便是渗透率最高的PP租车也只有0.037%的市场渗透率,显著低于主流租车平台神州租车0.229%的水平。


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在用户画像方面,极光大数据 iAPP显示,4款主流分时租赁平台的用户都以男性为主,即便是女性用户占比相对较高的car2go也只有14.45%的女性用户,其余3款应用的男性用户占比都在90%以上。


目前各分时租赁平台正在全国各地加紧布局,以便抢占市场先机。据《法制晚报》报道,目前分时租赁汽车已经在国内十余个城市上路:Gofun 出行在北京储备了上千辆共享汽车;由上汽集团与EVCARD合资成立的环球车享在上海投放了约6,500 辆汽车供人们出行使用;广州和深圳等地也有 EVCARD、驾呗、即行car2go、途歌TOGO等平台参与布局。


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从极光iAPP监测平台平台提供的数据可以发现,PP租车、Gofun出行和绿狗租车都有大量用户分布在北京,其中绿狗租车的北京用户在总用户群体中的占比更是高达59.41%。作为car2go在国内的首个运营城市,重庆的用户量占据了38.61%的比例。凹凸租车的用户在上海、北京、深圳和广州这四个一线城市中的分布相对比较平均。


由此可见,目前在分时租车业内还没有出现足以牵引整个行业的巨头,整体格局正呈现“百家争鸣”之势。

 

前景看好,但制约因素同样显著


在去年10月发布的《2018年中国汽车共享出行市场分析预测报告》中,罗兰贝格指出中国已经形成了625亿美元的共享经济市场,并保持54%的高速增长。据罗兰贝格预测,中国共享经济市场有望在 2018年达到2300亿美元,在全球经济中的占比将由33%提升至44%。


由此可见,汽车共享出行服务将会成为规模无可限量的新蓝海,切中了市场需求痛点的分时租赁汽车业务完全有机会在其中畅游一番。随着汽车厂商和互联网企业纷纷入局,分时租赁行业必然会迎来一个新的发展高潮。但遗憾的是,尽管理想无比丰满,现实却依旧骨感。


作为一个经营项目,分时租车平台首先需要考虑的是收益问题。即便是目前发展得如火如荼的自行车共享平台也没能很好地解答这个问题,分时租车平台能提供更好的答案吗?


分时租车平台的运营成本主要来源于几大块,包括车辆的购置和维护费用、充电桩的建设费用、停车和调度费用,以及人工成本和推广费用等等。在重重成本的拖累下,国内绝大多数分时租赁平台目前尚处于亏损状态。


大城市每月动辄几百上千元的停车费用难眠会让企业感到不堪重负,充电桩的建设以及和停车场之间的利益分配问题也会让平台产生无力感,这些都是平台网点在城市铺开时所遇到的巨大阻碍。


此外,高低峰时段的调度、公车私用、恶意破坏以及牌照等问题也是分时租赁平台所不得不面对的难题。对于选择先跳下悬崖再打造降落伞的创业公司而言,谁先找到解决方案,谁就能优先在这片沃土中驰骋。


本文由TMT行业作者阮嘉俊撰写,数据来源:极光大数据。转载请注明出处。


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