解決城市中最後一公里的出行需求，被認為是共享單車對中國城市最重要的意義。第一財經·新一線城市研究所最新利用ofo大數據最新分析了天津共享單車出行情況。
為了便於分析天津單車出行需求，使用頻繁的起終點路線，ofo大數據相近的起點和終點都被打包在同一個邊長為500m柵格中了，線段的顏色深淺代表了這條起終點線路的使用熱度。
隨著運營的深入，ofo的數據也可以反映出城市內更深層次的出行痛點。如果比較城市內同級別熱度的起終點覆蓋範圍，你會發現，終點能夠覆蓋更廣泛的面積。比如在下面天津的ofo熱點圖中，起點圖中最淺的黃色面積明顯小於終點面積，並且起點的需求量更集中，終點的熱力分佈則更為平均——不過無論起終點，它們與城市的商業資源集聚地都是基本重合的。從整體趨勢看，城市人使用共享單車的整體路線是從城市內向城市外圍離散的。
在天津，平均每天有超過8000人騎著ofo小黃車從1號線、3號線的營口道站出發或者到達這個地鐵站。它是天津ofo使用量最大的地鐵站。同時，營口道站也會有明顯的用車早晚高峰，峰值更趨於晚高峰出行，中午時間也會有一個小高峰——這意味著午餐時間這裡也有一定的單車出行需求。
“城市裡的交通樞紐是按照人們出行的規律來設置的，我們是在這個基礎上把公共交通延伸到人們生活工作場景最後一公里。”張嚴琪說，在ofo剛進入一個城市時，通常會首先在人流量大、用車需求高的大型交通樞紐附近嘗試投放單車，然後等這些站點的車都被騎走之後，就有數據來分析在這座城市的具體運營策略了。
城市運營數據的分析是一項複雜的工作。從校園單車起家的ofo過去可以憑經驗來判斷學校的宿舍、食堂、教學樓、圖書館等起終點之間的用車潮汐規律，但到了使用場景極其複雜的城市環境中，張嚴琪的團隊會需要更多數據分析來幫助決定車輛的投放。
這種早晚高峰供需的不平衡也是為什麼我們常常能在路邊看到調度共享單車的卡車或是麵包車的原因。從ofo的運營經驗看，城市中的共享單車流向通常有兩種模式。一種的單向流動，人們只往一個方向騎車而不會把車騎回來，也需要運營調度將終點的車運回來；另一種是雙向流動，這條路線上的單車基本不需要人工干預。
在ofo小黃車，線下的調度師傅根據線上數據平臺反饋的信息，結合自身經驗，把擴散到城市外圍的單車運到高頻使用地區。
但數據平臺只能顯示一個結果，比如在北京的大望路地鐵站有一些滯留的共享單車，從其他地區流向這個站點後就不太移動。數據平臺只能顯示這個現象，並不知道為什麼。而在現場調度師傅發現，單車通常積壓在出京往燕郊方向的一邊——從燕郊坐車進京上班的人們並不會為了騎車特地跨過一個天橋，這就需要線下的團隊給線上數據平臺系統補充信息。
“有些時候機器算法告訴我們某個點的日單量很高，但看不出有什麼規律，我們就先去投放，然後再做線下調研反饋，幫助系統變得更聰明。”張嚴琪說，目前ofo的數據平臺能夠告訴調度團隊將單車往回拉最合適的時間，並匹配出最優的迴流路線。
“其實只要能騎自行車的城市都適合共享單車。”張嚴琪說。只是從一家公司運營的角度看，ofo需要從市場規模上判斷哪些城市更值得優先進入。
根據一套包括城市面積、人口、出行規律、公交規劃、天氣、降雨量、消費水平等因素建立的算法模型，ofo小黃車會為城市測算出一個分數，這也是張嚴琪判斷一個城市“是不是準備好了”的依據。
ofo當前對外公佈的最新進駐城市數量是120個，並計劃在今年年底將這個數字提升到200個，這意味著更多三四線甚至五線城市的街頭也會出現小黃車——也許還有它的競爭對手們。
競爭可能還會持續很長一段時間，但共享單車應該不僅僅只是發生在商業領域的一個故事。從實際的作用看，除了彌補城市出行最後一公里的交通空缺，它們在城市運營中沉澱下來的數據，還能幫助城市管理者完善城市內部交通規劃。這才應該是共享單車對城市更重要的意義。
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