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共享经济2.0：个人、商业与社会的颠覆性变革 数据驱动：共享经济的核武器
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共享经济的火热受益于数据驱动的思维。虽然共享经济以O2O、P2P、C2C等很多形式出现，大众的讨论还多聚焦在商业模式、高额补贴、政策风险层面，殊不知共享经济发展的这六七年，也是大数据、智能算法技术形成突破的黄金时期。共享经济需要的大规模调度、用户数据处理，已经有技术支撑，共享经济的腾飞，有数据引擎的驱动。带着共享经济和大数据驶进中国的Uber从来不缺重磅新闻，2014年12月携手百度让Uber在中国上了“头条”。拥有海量用户数据的Uber平台，加上百度地图、钱包、市场份额，这种结合打开了人们的想象空间。
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网络平台离不开对数据指标的密切监测，共享经济平台自然也不例外。它们尤其需要关注的数据指标，包括供需平衡程度、满意度、平台分成率和留存率。
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共享平台构建的市场上，供应和需求平衡地增长。如果一侧增速长期高于另一侧，供需长期失衡，对平台来说不是好事。所以需要对二者不能匹配的比例进行监控。一方明显较弱时，需要更多人工干预或者资源投入来拉升。
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用户的满意度是形成口碑和裂变传播的关键。但用户的满意度与很多因素有关，比如叫车，有的人在乎时间，有的人在乎车内的整洁，有的人还对司机的态度敏感。所以平台方需要对数据进行积累，分析出他们普遍和独特的偏好，孜孜以求提升客户的满意度。这就特别需要“用户画像”工作。通过给消费者社会属性、生活习惯、消费行为、年龄地域等打上分类标签，当标签变得丰富立体，就组成了“画像”。用户画像方便企业找到精准用户群体，了解用户需求。
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平台抽成是共享经济最自然的商业模式。平台虽然可以把商业化的优先级放在扩充用户之后，但这个比率的确定，以及围绕这个费用进行再投入，都需要仔细的计划。Uber的20%抽成主要就用在了服务运营上。
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用户留存与活跃率则是共享经济平台活力的衡量指标。获取用户是挑战。把用户留下，他们能成为回头客，甚至能带来新用户是更为关键的指标。所以优秀的营销活动能刺激活跃度。深度的数据分析，更了解供需双方的兴趣，是通往更高用户满意度，实现更高留存率的关键。像Uber就跟妈妈网、宝马MINI、特斯拉等品牌进行过很好的合作。
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共享经济平台追求大的体量，同时也带来大数据处理的需求。最新数据显示目前滴滴上拥有超过800万司机，2亿用户，每天服务近1000万人次。每天实现300万出租车订单，超过300万的专车订单，峰值223万的顺风车订单，业务覆盖中国超过360个城市。这样的数据，跟大数据应用场景里大体量、高速度、类型多等特征符合，大量数据处理技术运用到它们的平台也不出奇。相比滴滴，Uber采用前台极简的派单模式，后台因此需要基于数据做更多的计算。Uber启动时等候时间长，一部分原因也是因为Uber在竭力确定乘客位置，并计算附近可派车辆。Uber中国将地图从谷歌替换为百度后，用户体验得到大幅上升。这也根源于百度地图在中国具备的数据和体验优势。
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数据还能帮助揭示共享经济的发展大势及新增长点。而Uber也可以利用用户和大数据从事其他业务。至少在各地的活动营销上，Uber就涉足了电影营销、创投项目路演等服务。Airbnb和Uber的发展速度、融资规模、在社交媒体产生的反响等数据，都证明共享经济是势不可挡的大商业模式趋势。而中国的人口数量、人口密度、超大型城市经济体个数、人均消费能力的上升，无不暗示共享经济庞大的增长空间。
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规模是共享经济发展的基础，共享规模越大，越能正向获得更多的共享资源，也才能将响应速度和服务价格做到最优，进而吸引更多用户。共享规模越大，价值链也越长，并且可以形成有巨大含金量的“大数据”。比如拥有海量用户数据的闲车短租平台Uber，已经带着大数据的概念驶进中国来掘金，并吸引了百度作为合作对象。可以想象的是，Uber拥有的几百万辆汽车的数据，加上百度地图、百度钱包以及巨大的入口流量，将成为一种新型的经济组合模式。正如李彦宏所言，Uber属于“行”，而衣食住行的整体即是“服务”，“行”理所当然是“服务”的重要内容，也是百度作为媒介的痛点，此前用户无法从百度的服务中实现“到达”，即百度无法完全“连接人和服务”，Uber或许能改变这一点。
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根据知名咨询公司罗兰贝格的数据，2013年中国租车市场规模在340亿元，可租专车数量为36.9万辆，预计2018年中国租车市场规模将增至650亿元，专车数量达到77.9万辆。随着滴滴专车等一系列专车公司进入市场，加上各类快车、顺风车、人民优步，这一市场的体量在迅速膨胀。
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共享经济2.0：个人、商业与社会的颠覆性变革 本地化和标准化：共享经济国际扩张的诀窍
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共享经济是全球生意。Uber、Airbnb已经成为视国界如无物的国际级颠覆力量。滴滴虽然发端于本土，也把“全球最大的出行”当做目标。共享经济渴求规模效应，以便更进一步降低交易成本、提升资源利用效率。
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全球化的扩张，离不开本地化的推进。在Airbnb创始人看来，Airbnb也并不是“酒店和住宿”，而是提供了一种文化交流，“这是完全当地化的体验。Uber进入中国，在本地化上做得更加彻底。他们成立了独立运作的Uber中国公司，得到了中国互联网巨头百度的投资。Uber有大量用户，百度在地图服务、钱包支付、大数据技术上有空前优势。这种结合能给Uber中国带来竞争优势。Uber的“人民优步”跟其他定价不同，不收平台费，乘车费用单纯根据耗油及折旧计算。但Uber进入各个市场，不管本地化如何，都会坚持他们的使命：“力求做到按下一个键，5分钟内就有‘一辆车’出现。”
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另一家拼车公司Lyft要扩张到一个新城市时，提前一个月就派拓展团队去到当地，搭建人脉网络，找到早期使用者，和他们面谈，并在本地推送广告。这种扩张初期会很谨慎，比如Lyft在去洛杉矶前，在旧金山尝试了一年之久。在这期间不断完善模型，之后的成功扩张才会越来越快。Lyft除了派出的扩张团队，还在当地物色优秀的司机，他们成为“导师”，为Lyft物色和组织首批司机团队。此外，还成立“创始司机小组”。一旦这类尽量贴近本地的做法稳定下来，扩张速度就会很快。Airbnb的做法是，先把服务落地，再尽可能完善，不奢求一步到位。先确定好纵向指标：进军哪个国家的哪个城市。然后确定横向指标：先提供哪些功能和特色。横向的点一开始不必全面覆盖。比如在中国，Airbnb首期也没有接入银联和支付宝。
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Airbnb在全球扩张到了192个城市。但他们也明确表示是那些非自动化、非规模化、贴近市场的方法在一个个城市开局的。
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而Fitmob更是深入每个社区。项目经理需要对本地化的知识，有什么样的场地资源和好教练详细了解，这就很费精力和资金。所以Fitmob的初期投入尤为谨慎。给教练资助场地，让他试教，反响良好则帮他们建立完整课程计划。因为本地化的策略如此重要，所以每切入一个市场时，并不一定要求把产品和工具做到非常先进。
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虽然极致的本地化是共享经济平台们攻城拔寨的有力武器。但也不必忽视它们在服务标准化、执行标准化上付出的努力。
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共享经济提供的服务、产品以及信用体系都涉及标准化的难题。
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共享经济平台的服务流程里有需要个性化创意和难以量化之处，但其他环节尽量做到标准化，是提高效率的方法。比如“妈妈的菜”就会规定厨师最多提供6道菜，提高出品的可控性和品质；会有专门的算法估算食材；平台为厨师提供像油盐等标品的统一供应。并且通过提前预定的C2B模式来提早知道需求，从而规范订单量、控制生产节奏。C2B模式具备效率提升和调节供需匹配的作用，对于涉及生鲜的私厨作用很大。
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像出行与居住品类，比如Airbnb和Uber，基本属于标准化服务。房子千差万别，但对于面积、整洁度、通风等有比较公认的评判及定价。车的差异性虽然大，但乘坐安全性、速度等都可以量化，能被用户接受。
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有的共享经济模式就比较难标准化。比如小区综合类O2O。一个原因是交易主体多，绕不开监管的第三方——物业。还在于小区O2O的非标服务多。而且并非像出行司机或房东，关系比较抽离，评价体系比较客观。
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有的共享经济模式，是采取先对标准化服务领域进行互联网＋提升，从而沿袭标准化的交易规则、流程和服务品质。比如定位于出行的Uber、滴滴。他们都从出租车起步，扩展到专业租赁的专车，最后才是基数更大的顺风车、拼车。顺风车、拼车的司机五花八门，车型不一，但他们面临的是跟出租车和专车类似的标准，乘客也预期类似的规则流程，学习成本和接受的代价不高。
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