互联网+停车,五年未成风口,何时能出独角兽?

admin2024年05月16日 12:24:43
阅读:
标签: 时能 独角兽 风口
分享:

截至2016年底,我国的私有汽车保有量已经超过1亿辆,以平均每天每车停车1次的频率计算,整个停车动作每天会重复2亿次。

  “月明星稀,乌鹊南飞;绕树三匝,无枝可依。这四句诗表达了曹操的什么心境?”
 
  “去吃饭找不到停车位。“
 
  一个网上广为流传的段子,生动形象的描述目前的停车现状。停车难已经成了一个困扰大家已久的社会问题。
 
  据腾讯创业不完全统计,2011年起,中国互联网停车行业已经累计融资超过20亿,有超过20家创业公司为解决这个难题而奋斗,但历经六年,却没有一头独角兽能真正借势起飞。
 
  其背后原因是“互联网+停车”本身就是一个伪命题?还是停车难这个问题根本就无法解决?今天,腾讯创业将从传统停车难的原因说起,去寻找互联网+停车未来的发展方向。
 
  01、车位少只是原因之一,资源不协调才是问题的关键
 
  一说起停车难,许多用户的第一反应就是,停车位太少。
 
  以北京为例,据北京市交通委员会公布的数据显示,北京机动车保有量560万辆,停车位约有302万个,缺口近260万个。
 
  无疑车位较少是停车难的其中一个原因,但这串数值的背后,还有一个数据。
 
  虽然北京有260万的缺口,但北京市停车场的利用率工作日仅为65%,节假日也只有83%,70万—80万个车位处于闲置或半闲置状态。
 
  从以上的几条数据,我们不难发现一个问题,停车难,不仅仅是因为车位少,而是资源不协调,导致大量的闲置资源浪费,让用户在想停车的时候,却没有车位。
 
  而造成这个问题的原因,无非和以下两点有关:
 
  1、停车场智能化不够,空间利用率不高,停车位不够多
 
  如果有足够多的车位,那么想停哪儿就停哪儿,这是最简单粗暴的解决方法,而目前通过改造停车场,建立立体停车空间的创业者,因为难度较大,目前来说相对较少。
 
  2、信息不透明,未合理利用资源,造成资源浪费
 
  在传统的停车场中,每一个停车场都是一个信息的孤岛,用户在需要停车时,无法判断这个停车场里是否有足够多的空余车位,当判断出现失误的时候,不仅会浪费较多的时间,还会对交通造成很大的压力。
 
  问题的原因已经如此清晰,但一向善于解决资源不平衡问题的互联网却迟迟没能给出解决方案,已经吹了六年的互联网+停车也迟迟未能迎来风口,为何会出现这种情况呢?
 
  在探究这个原因之前,我们先来看一下目前“互联网+停车”的四种模式。
 
  02、四种模式,目标统一,各有优点
 
  侧重信息类
 
  1、初级的信息分享,打破信息孤岛
 
  通过对各大停车场的地理位置信息收集,为用户提供目的地附近的停车场位置,节约找寻停车场的时间,不参与到任何停车场的运营活动当中。
 
  这样做的优点是不涉及到停车场的设备资金,停车场位置信息的收集主要通过公开数据获得,运营较为轻松,涉及资产和资金都相对较少。
 
  侧重信息运营类
 
  2、深入停车场改造及运营,为用户提供精准信息
 
  参加此次“创业局内人”活动问答的“停简单”就属于这类模式
 
  以提供停车设备参与到整个停车场的运营中,为用户提供,预约车位,停车场位置导航,无现金支付停车费用,智能化停车场等服务,不仅完全打破了信息孤岛,还让每一个停车场的数据信息透明,为用户抉择提供了非常方便的服务。
 
  通过信息分享,让用户充分利用停车资源,从而解决停车难题。
 
  对B端用户来说,停车场的改造,让B端用户对于停车场的管理更加轻松,同时在后期的广告等增值服务上,这类模式也能依靠车型等数据,做到精准的广告投放,盈利模式多样。
 
  侧重资源利用
 
  3、“共享车位”P2P模式,B2C模式,利用闲置资源,与城市碎片空间,解决停车难题
 
  参加此次“创业局内人”活动问答的“有车位”就属于这类模式
 
  1、P2P模式,让用户的车位在空闲时候得到充分利用,盘活车位空闲时间,提高车位的使用率。
 
  2、B2C模式,停车公司向个人单位,或者物业租凭闲散车位,向用户分时租赁车位。
 
  这类模式的优势在于,充分利用闲散资源解决停车难题,价格相对较低,B2C的统一管理,停车体验更好
 
  侧重延伸服务
 
  4、代泊车服务,更多延伸服务。
 
  该模式以代泊员代为停车,使车主从停车难中完全解放出来,节约车主的时间成本,同时用户还可以让代泊人员完成加油,洗车,保养等内容,还能把泊车电附近的空闲停车资源盘活,以时间换空间。
 
  以上四种模式看似都围绕资源的合理利用在作文章,但为何停车这个难题还是没能解决呢?
 
  03、在大环境的影响下,目前还处于数据积累阶段
 
  在以上所盘点的四种模式中,第一种模式,和第四种模式,都因人力成本较高,或者缺乏壁垒,场景限制等原因,发展较为缓慢。
 
  目前行业中发展最为迅速的为第二种“侧重运营”模式,和第三种“侧重资源利用”模式。
 
  第二种模式,能被资本看好的原因,是其深度介入停车场运营,建立了以停车为核心的多业态服务,盈利模式多样且想象空间大。
 
  但如何获得更多的数据,就成了制约这个模式发展的关键,而恰巧中国传统停车场以渠道为导向型的经营模式,让获取数据变得困难重重。
 
  以北京为例,据数据显示,目前北京正在运营的停车管理公司就有4000家,面对管理层次不齐的众多玩家,如何与他们达成利益的平衡,使其愿意把停车场数据接入平台,成了最难处理的问题。
 
  同时,这种模式下的创业者们也对自己获得的数据都保护得非常严密,例如,在“ETCP”和“停简单”上,同一地方显示的停车场都完全不一样,并不能做到数据打通与共享。
 
  俨然,各大创业者们,已经形成了以停车场为战略根据地的山头模式,把自身掌握的停车场数据作为抵御对手的第一道防线。
 
  而利用闲置资源的P2P,B2C模式,则受限于如何接入更多闲置停车场的问题。
 
  在P2P模式中,因为缺乏标准,管理较为困难,和前几年市场对共享模式的认可度较低,接入平台的车位数量相对较少,
 
  而B2C模式,则非常考验对闲置停车场的选址与数据分配,如何让更多用户能使用自己管理的停车场,与如何更多的收集城市碎片空间成了B2C的两大难题。
 
  从以上内容我们可以发现,不管是以停车场为根据地的山头模式,还是利用闲置资源的共享模式,目前来看大部分都还停留在对终端停车场的建设,与各种车位的收集上,互联网在其中还只是扮演平台分享,和后期数据变现的角色,并未起到决定性的作用。
 
  难道互联网技术在停车市场中只会如此鸡肋吗?未来“停车+互联网”应该如何发展呢?这个行业还会诞生独角兽吗?
 
  04、信息数据收集是解决停车难的基础
 
  做好数据分析与预测,才有成为独角兽的潜质
 
  在未来,要解决停车难题,互联网大数据是其中的关键。
 
  如何通过数据预测,与数据分析判断当下和未来的停车环境及路况环境,为用户生成最优的解决方案,根据不同用户匹配不同的停车方案,真正的做到资源的合理运用和分配,这才是解决停车难的关键。
 
  例如,在城市规划建设中,商圈,和小区一般都比较集中,当大多数人在同一时间把停车的目的地都集中在同一个地方的时候,就会造成某一个地方的停车位非常拥挤,如何通过大数据的分析预测,结合当前环境,通过价格划分,停车场设施划分,合理的为用户提供多种备选方案,真正的做到合理的资源分配,从而解决停车难题。
 
  同时,随着共享单车的出现,对于实在无法在目的地周围找到车位的用户,扩大停车半径,引导用户体验一下健康的生活方式,也不失为一种解决停车难的方法。
 
  从目前来看,整个“互联网+停车”还处在信息数据收集,发展与改善传统停车场的基础上,这个阶段比拼的是资本和资源,但未来,通过停车数据进行分析预测,链接资源,提供合理的停车解决方案,才是未来的发展方向。

 
  作者/杨雨林

注:本文系作者 admin 授权融媒体发表,并经融媒体编辑,转载请注明出处和本文链接

我要围观…
705人参与 36条评论
  • 最热评论
  • 最新评论
加力那24分钟前 回复284

就是因为病人多,专家少,你还要抓?如果你是一个专家,一天12小时不吃不喝不上厕所给20个病人看病,可是外面排队的病人有100个。

Taso韩先生28分钟前 回复284

就是因为病人多,专家少,你还要抓?如果你是一个专家,一天12小时不吃不喝不上厕所给20个病人看病,可是外面排队的病人有100个。

加力那28分钟前 回复284

就是因为病人多,专家少,你还要抓?如果你是一个专家,一天12小时不吃不喝不上厕所给20个病人看病,可是外面排队的病人有100个。

Taso韩先生24分钟前 回复284

就是因为病人多,专家少,你还要抓?如果你是一个专家,一天12小时不吃不喝不上厕所给20个病人看病,可是外面排队的病人有100个。

admin

关注

现专注于互联网行业—公关领域。兴趣广泛,热爱传统文化,以及看书,闲时写些文字等。

  • 17万阅读量
  • 17万文章数
  • 3评论数
作者文章
  • 湖南电气职院师生赴英雄航天员汤洪波家中观看“神舟十七号”返航着陆

  • 拼多多跨界微短剧,能演好这出戏吗?

  • 湖南水电职院在中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛中取得新突破

  • 国产数据库实践:亚信安慧AntDB在DTC 2024展示创新实力

  • 583硬派家族+SUPER9跑车,方程豹产品矩阵献礼比亚迪30周年

关于我们 |加入我们 |广告及服务 |提交建议
友情链接
赛迪网 |钛媒体 |虎嗅网 |品途网 |i黑马 |果壳网 |砍柴网 |创业邦 |易观网 |凯恩思 |创业邦 |舆情之家
Copyright©2003-2015 融媒体版权
粤ICP备05052968