據(jù)易觀千帆數(shù)據(jù)顯示，2017年11月，ofo共享單車、摩拜單車和哈羅單車分別以52.04%、51.09%和4.61% 占據(jù)中國共享單車APP活躍用戶覆蓋率的前三名。

2017年11月，ofo共享單車、摩拜單車、永安行分別以53.81%、43.16%和40.00%占據(jù)中國共享單車APP活躍用戶次月留存率的前三名。

2017年11月，ofo共享單車、摩拜單車和哈羅單車分別以1093.06萬人、941.80萬人、133.15萬人占據(jù)中國共享單車APP新增活躍用戶數(shù)前三。

2017年11月，ofo共享單車在超一線城市和一線城市的活躍用戶占比分別為26.23% 和60.64%，摩拜單車在超一線城市和一線城市的活躍用戶占比分別30.35%和56.55%，哈羅單車在一線城市、二線城市、三線城市的活躍用戶占比分別為55.81%、21.18%、16.36%。相比于ofo共享單車和摩拜單車的活躍用戶集中在一線和超一線城市，哈羅單車布局更偏普通一線及以下城市，避開競爭更為激烈的超一線城市，差異化布局能夠更好地保存實力逐漸壯大。

2017年11月，ofo共享單車的活躍用戶中，男性和女性用戶分別占51.33%和48.67%。在摩拜單車的活躍用戶中，男性和女性用戶分別占52.72%和 47.28%。在哈羅單車的活躍用戶中，男性和女性用戶分別占48.39% 和51.61%。在共享單車行業(yè)中，性別因素對用戶的使用選擇影響較小。

將年齡和職業(yè)對應(yīng)劃分，24歲以下是學(xué)生群體，24歲以上為上班族。2017年11月，ofo共享單車的活躍用戶中，學(xué)生群體和上班族分別占12.19%和87.81%。摩拜單車的活躍用戶中，學(xué)生群體和上班族分別占10.94%和89.06%。摩拜單車的活躍用戶中，學(xué)生群體和上班族分別占12.72%和87.28%。ofo共享單車和摩拜單車在各個年齡段的用戶比例相似，而哈羅單車更受24-30歲用戶歡迎。

2017年11月，ofo共享單車、摩拜單車、哈羅單車的活躍用戶中，中高消費能力以及高消費能力群體占比分別為43.99%、45.52%、45.82%。由此可見，共享單車的用戶消費能力較高。

11月2日，摩拜單車宣布接入騰訊QQ，用戶可以直接通過QQ解鎖摩拜。11月7日，ofo小黃車宣布進入美國洛杉磯，這是ofo小黃車進入的第九座美國城市。11月15日，ofo小黃車、摩拜單車、哈羅單車在武漢共同簽署《共享單車武漢宣言》，用以緩解投放過多、騎行不文明、停放不規(guī)范等問題。11月21日,中國消費者協(xié)會針對近期出現(xiàn)的共享單車退押金難問題，致函交通運輸部、城鄉(xiāng)建設(shè)部等部門，就加強押金監(jiān)管、明確第三方監(jiān)管方式等方面提出明確建議。11月22日，ofo小黃車宣布將一如既往支持芝麻信用免押計劃。11月23日，摩拜單車宣布在德國首都柏林投放700輛共享單車。11月23日，優(yōu)拜宣布正式進駐臺灣。11月28日，哈羅單車宣布在長沙、鄭州等十個城市開通信用免押服務(wù)。11月28日，優(yōu)拜單車與上海聯(lián)通簽署合作協(xié)議，上海聯(lián)通將為優(yōu)拜提供基于NB-IoT的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。此項技術(shù)將應(yīng)用于優(yōu)拜智能鎖、電子圍欄以及其他智慧出行設(shè)備中。11月29日，ofo小黃車宣布進入印度市場，這也是ofo小黃車全球化布局的第19個國家。

Analysys易觀分析認(rèn)為，11月共享單車市場中，第一梯隊公司繼續(xù)加速海外市場布局，行業(yè)格局將呈現(xiàn)是強者愈強的趨勢。第二三梯隊更多地將通過整合并購、差異化布局等方式來提高競爭力，從而在市場競爭中搶占更多市場份額。此外，面對下半年多家平臺出現(xiàn)運營困難、押金難退的情況，政府將進一步增強押金監(jiān)管力度。隨著信用體系建立和完善，信用免押金有望成為共享經(jīng)濟新趨勢，早在2017年3月ofo小黃車開始與芝麻信用合作推出信用免押金服務(wù)，目前已在上海、杭州、廣州等25個城市推行服務(wù)信用授權(quán)免押金，未來這一趨勢的普及將對各家企業(yè)的資金和運營能力提出考驗。

易觀千帆“A3”算法升級說明：易觀千帆“A3”算法引入了機器學(xué)習(xí)的方法，使易觀千帆的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確地還原用戶的真實行為、更加客觀地評價產(chǎn)品的價值。整個算法的升級涉及到數(shù)據(jù)采集、清洗、計算的全過程：1、采集端：升級SDK以適應(yīng)安卓7.0以上操作系統(tǒng)的開放API；通過機器學(xué)習(xí)算法，升級“非用戶主觀行為”的過濾算法，在更準(zhǔn)確識別的 同時，避免“誤殺”2、數(shù)據(jù)處理端：通過機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)用戶碎片行為的補全算法、升級設(shè)備唯一性識別算法、增加異常設(shè)備行為過濾算法等3、算法模型：引入外部數(shù)據(jù)源結(jié)合易觀自有數(shù)據(jù)形成混合數(shù)據(jù)源，訓(xùn)練AI算法機器人，部分指標(biāo)的算法也進行了調(diào)整。

分析定義：

活躍用戶覆蓋率：統(tǒng)計周期內(nèi)，至少使用過一次該APP的用戶在至少使用過該領(lǐng)域任一APP的用戶中的占比。

活躍用戶次月留存率：在統(tǒng)計周期內(nèi)，APP的新增用戶在次月依然使用APP的占比（當(dāng)月仍然活躍的人數(shù)/上月安裝的人數(shù)）。

新增活躍用戶：在本報告中，是指以一個非自然季度為統(tǒng)計周期，在前兩月未使用該APP且在最后一個月使用該APP的用戶。

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