共享經濟用戶大數據，暗藏海量商機

03-17

隨著互聯網技術的快速發展，網購平台爆發性的增漲，大數據分析工程師持續走俏各招聘網站。『有把傘』小編，打開某招聘網站，坐標定位北京，搜索大數據分析工程師，普通大數據分析師年薪15~25萬，中高級別年薪25~45萬。可見各大互聯網公司為爭奪市場，正在積極探索用戶需求行為習慣，不惜花大血本高薪聘請大數據分析工程師挖掘海量用戶數據。

共享經濟的發展，搭載上『互聯網+』及大數據技術，乘風而上。據『有把傘』小編觀察，短短一年時間，共享經濟的版圖已經深入到交通、金融、物流、餐飲、生活服務、住宿、知識技能等多個領域。共享經濟APP應用軟體，收集了海量用戶使用數據，如：用戶使用頻率、出行習慣、消費方式、消費等級、消費時間段、常出入的場所、支付方式等。

大數據分析工程師可根據用戶的出行習慣、使用頻率、消費等級、消費時間段、常出入的場所，分析並判斷用戶階層、年齡、性別、喜好、職業、消費能力等有效信息，為用戶推薦符合用戶消費水平的產品與服務。同時，企業可以根據用戶需求，提升用戶體驗，升級產品功能，使提供的產品與服務更加智能化。相信網購的朋友，在這方面應該深有體會。反正『有把傘』小編是體驗並經歷了雙11、雙12商家促消信息的轟炸，這些都是大數據分析的功勞。

以共享出行為例，根據《2017中國共享出行行業大數據觀察》顯示：目前在中國，實時打車成熟度及滲透率最高；共享單車覆蓋場景最廣，使用頻次最高；分時租車行業量級較小，前景廣闊。相比普通公交和地鐵，共享出行通達性更強，等待的時間更短，夜間優勢更明顯；在使用時間上，除去節假日因素，這三種共享出行方式的周變化趨勢大體一致，周間訂單高峰出現在早晚高峰，通勤需求佔主導，周末訂單則遠高於工作日，側面反映了共享出行滿足了人們非工作日出行放鬆、娛樂的需求。

同時，《2017中國共享出行行業大數據觀察》顯示：使用分時租車的男性用戶居多，是女性用戶的四倍以上。其中，最喜歡通過智能設備使用分時租車的「老司機」多為駕齡更長的80後男性。

此外，《2017中國共享出行行業大數據觀察》還顯示：到2018年中國僅汽車共享出行，年市場容量有望由660億元增長至3800億元（此數據，不包括上百億市場規模的共享單車出行）。潛在出行需求帶來的潛在共享出行市場容量有望達到1.8萬億元。其中，共享單車主要解決早晚高峰短距離出行的問題，實時打車豐富且便利了城市夜生活，分時租車彌補了深夜公共交通的空白。

共享出行，只是共享經濟滲透的眾多行業之一，共享出行企業通過大數據分析，就能挖掘出如此多的商機。結合共享出行大數據信息，企業則可以在用車高峰期，安排更多的訂單，適當調價等。

共享經濟版圖強大，試想一下，共享經濟一旦走上成熟健康發展的道路，使用頻率越來越高，使用人數越來越多，蘊藏的用戶大數據信息量及商機將超乎你想像。