是誰真正擊倒了摩拜單車?
是誰真正擊倒了摩拜單車?

曾經,摩拜是我最看好的物聯網營運商。

不僅因為它是「共享經濟」風口上最炙手可熱的角色,更是因為它的營運模式,很接近電信營運商,具備長期健康成長的特質。

作為一家網路公司,摩拜主要的收入來自於前向收費(從使用客戶那裡收錢),而且基於連接開展營運,怎麼看都像是電信營運商的升級版。

如果這種模式成功,那麼電信營運商領域積累的人才和經驗就有了用武之地,而電信營運商也可能找到自己進一步進步的空間。

去年,在和很多人討論共享單車時,我曾經堅定地認為:共享單車兩巨頭玩的是不同的生意經,如果時間夠久,按照互聯網模式發展的ofo,一定會輸給搞精細化營運的摩拜。

ofo小黃車
圖/ ofo

遺憾的是,4月初的一則傳聞最終成為現實,摩拜被美團收入囊中,經營管理團隊隨即調整,原來的前向營運方式難以持續。

我並不是說美團管不好摩拜,而是覺得自此之後,營運模式的質變會讓摩拜變個樣子,很可能不再是個物聯網營運商了。

帶著些許遺憾,我第二次去盤點某一家網路公司的歷程(上一家是滴滴打車)。

共享單車的興衰

2016年4月,摩拜單車在上海上線,在APP上實名註冊,繳納押金即可租用的模式,讓人眼前一亮。

而在此之前的2015年6月,ofo就在北大推出了共享計劃。

可以說,在共享單車興起之初,兩家之間的合作大於競爭,盡量避免相互攻擊和比較,畢竟是在一起做大市場空間,尤其是在輿論方面,既要引導客戶和監管部門接納新鮮事物,又要斥責那些破壞共享單車的「壞用戶」,還要吸引投資者的關注和參與。

沒有直接對壘,並不等於兩家公司不相互較勁。尤其是20016年下半年到2017年上半年這段時間裡,兩家公司交替發布融資成功的信息,讓人目不暇接。

此時,共享單車已經成了熱門生意,除了紅黃之外,街上充斥著五顏六色的自行車和各色投資者,他們紛紛憧憬著,將這一低門檻的業務發展到一定規模,然後被大佬收購。

他們等來的不是接盤俠,是交通部等十部門聯合發布的《關於鼓勵和規範互聯網租賃自行車發展指導意見》。

隨著對營運的監管規範化,共享單車的營運成本越來越高,越來越多的玩家退出,市場上除了兩巨頭還繼續發聲,其他聲音漸漸消失。

此時,市場上時不時傳來兩家共享單車企業合併的消息,貌似滴滴和快的合併的故事又要重演。

然而,2018年3月,ofo宣布融資8.66億美元,領投的是阿里巴巴,這則消息讓兩公司合併的可能性迅速降低。

半個月後,就出現了文章開頭提到的場景:雖然CEO王曉峰投了反對票,但是根據遊戲規則,美團還是如願將摩拜收入囊中。

摩拜的營運邏輯

曾經有人比較兩家公司的領軍者認為,ofo的創辦人是從校園直接創業,沒有路徑依賴,所以更有敢想敢幹的網路思維,在試錯中前行;而摩拜則是傳統產業專業人士轉身,三思而後行,所以走的每一步都是相對完整的解決方案。

而我一直覺得,兩家共享單車企業是不一樣的經營模式。

ofo走的是互聯網的路子,做平台實現人與車的連接,把入口做大到一定規模之後,透過平台獲益。

摩拜則是基於人與車的連接,透過開展精細化營運,在較長周期內持續獲取收益。

將摩拜的營運流程和規則與營運商進行對照,會發現很多相似之處:都有訂單管理、計費結算、預存和套餐、客戶服務以及投訴處理等等。

甚至連摩拜創造的「紅包車」,也可以提煉出營運框架模型:根據車輛活躍度選擇和發放紅包,被定義為「紅包車」的多是難以被發現的車輛,被紅包吸引的騎行者成了車輛的啟動者。

透過IT手段節省了尋找和搬運的人工成本,這不就是傳說中的資源管理嗎?

猛一看,兩者都是互聯網創新領域的獨角獸,但在事實上,一個玩的是短平快,另一個卻是打算跑馬拉松的。

ofo車輛製造成本低,能夠更快地將資源部署到位,再結合互聯網的宣傳迅速收割入口流量;而摩拜立足於長期經營,所以車輛質量、投入規模、產品優化等,都是基於數位化營運,圍繞改進和提昇營運效率是核心。

摩拜的理想很豐滿,但是殘酷的現實是:企業的規模和業務量以超常規的速度發展起來了,但在營運和管理方面積累和沈澱不足。

作為一家營運企業,當營運管理能力跟不上業務發展速度時,各種問題就暴露出來。

成也資本,敗也資本

在企業家眼裡,企業就像自己的孩子一樣,希望他健康成長,走得更長遠。

而對於資本來說,投資企業就像養豬,盡快催肥然後賣掉,再去尋找下一頭。

這個比喻也許不雅,也許會讓人不爽,但至少對於某些場景,是非常形象的比方。在互聯網的世界裡,很多創新可以在資本的推動下,讓理想成為現實。所以,尋找投資是創業者必須做的事情。否則,在如今的市場環境下,光靠自己的力量,再好的創意也很難落地。

看起來投資者是大爺,其實他們也不容易,既要從浩如煙海的專案淘到真金,還要幫助投資的企業成長壯大。要獲取回報,而且最好是高額回報,投資者的付出並不比創業者少。

在這個遊戲中,企業發展的各個環節都可能被加速或者放大。

就像用化學原料催化動植物加速成長,生長周期短了,產量上去了,然而並不是所有的都能催化,基礎打不牢,就很難蓋起高大的建築物。

對於摩拜來說,初期借助資本獲得發展動力,在研發、生產、佈局等方面得以超常規發展。發展到一定規模時,理論上企業應該潛心梳理沉澱經驗,優化營運規則和管理,為下一階段的突破積蓄力量。

然而,從資本和競爭的角度看,2016到2017年上半年這段時間正是摩拜和ofo較勁的關鍵時期,如果任由各個城市被小黃車覆蓋,客戶沒了,再好的營運計劃也是白搭。

此時,摩拜只能按照互聯網的發展節奏做事,進一步融資,獲取和ofo抗衡的資源和裝備,然後簡單粗暴地砸錢、造車,讓摩拜單車佔領每一個街口。

也許摩拜的經營者期待著能喘息一下,調整好呼吸和步伐後再接著跑,但是無論是ofo帶來的競爭壓力,還是資本給與的成長壓力,都在鞭策著摩拜狂奔下去。

也許有人會指責摩拜經營不善,比如租用了那麼多倉庫,不僅需要支付租金,還降低了車輛的營運效率。不可否認,這些都是可以改進的地方,但是對於一個剛剛成長起來,還在競爭中不斷摸索還要快速成長的企業來說,我們是不是對摩拜有些苛責?

結語

以共享經濟為代表的互聯網浪潮之下,投資者才是真正的玩家,各種概念的公司只不過是他們遊戲的工具和表演的舞台。

翩翩起舞的ofo背後,也是強大的資本在支撐,如果沒有它參與,共享經濟不會那麼熱鬧,摩拜也不會引入那麼多投資。

如果ofo堅持不住,也許摩拜的營運之路還能走下去;如果投資者的耐心再多些,摩拜做得再好些,也不會有最後的一幕發生。

可惜,沒有那麼多如果,事實就是事實,真實地發生了。

故事如此之透明,參與各方如此之坦蕩,足見只有陽謀,願賭服輸。

時也,運也,命也。

本文授權轉載自:鈦媒體

關鍵字: #共享經濟
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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