Материал аналитического агентства Aftermarket-DATA ©. aDat © системно исследует рынок запчастей, собирает статистику цен в каналах b2b/b2с/c2c, вычисляет доли брендов, уровни качества, кроссы, и ликвидность SKU. Данные в систему поступают из открытых источников, гипермаркетов, сетей АЗС, от дистрибьютеров, автомагазинов и НСТО. В экосистему aDat © входят такие платформы как ВИН-КОД.РФ и Win-Sto.ru, с годовой аудиторией более 4 млн. UV. При этом, 9.000 пользователей заходят в систему ежедневно (проф-сообщество).
aDat © сотрудничает с крупнейшими игроками Рунета. Полученный материал фильтруется через призму собственной статистики. Таким образом получается релевантный и независимый анализ рынка.
Объём розничного рынка моторных масел России для легковых автомобилей и LCV в 2023 году составил 278 млн литров и 196 млрд ₽. Такую оценку сделали аналитики aDat ©, применив свёрточные нейронные сети к данным об автопарке РФ и результатам мониторинга маркетплесов.
Сначала была сделана привязка параметризированного автопарка (марка, модель, год, код двигателя, мощность) к каталогу работ СТО. Эта позволило вычислить общий объём рынка в литрах в разрезе классификаторов SAE, API, ACEA, и допусков OEM.
Независимо, была произведена оценка ликвидности конкретных SKU на основе мониторинга маркетплейсов, поставщиков, и статистики основных каналов продаж. Итоговая ликвидность каждого конкретного SKU подбиралась таким образом, чтобы суммы литров по каждому классификатору (SAE, API, ACEA, OEM), полученные на основе мониторинга, и при помощи параметризированного автопарка, совпали.
Всего для обучения нейросети аналитики aDat © использовали ассортимент 4.900 исходных SKU моторных масел (221 бренд), в упаковке от 0,9 до 24 литров.
Затем, результаты были откорректированы независимыми экспертами, что привело к возникновению множества таблиц (возможных представлений рынка). Эти таблицы были вновь промультиплицированы путём добавления флуктуаций ликвидности в разрезе каналов продаж и классификаторов.
Таким образом, мы получили входные данные для обучения свёрточной нейронной сети. А валидация результатов производилась на статистике реальных продаж моторных масел экосистемы aDat ©.
В итоге, нам удалось получить модель с быстрой сходимостью, а функция потерь составила всего 3%, что для данного класса задач является вполне приемлемым результатом.
https://aftermarket-data.ru/articles/Mo ... s_and_LCVs
Доли рынка брендов
- 1-5700000001.png (163.85 КБ) 2864 просмотра
- 1-5700000002.png (156.54 КБ) 2864 просмотра
Доли по вязкости SAE
- 1-5700000004.png (80.52 КБ) 2864 просмотра
- 1-5700000003.png (81.41 КБ) 2864 просмотра