Что чаще всего покупают на авито статистика: Что россияне чаще всего покупали на Авито в 2022 году? Топ-10 групп товаров

Содержание

Как посмотреть статистику на Авито | Как пользоваться Аналитикой спроса на Avito

Аудиоверсия этой статьи

Авито — одна из самых популярных площадок для развития бизнеса. Максим Оганов, основатель агентства интернет-маркетинга Oganov Digital и эксперт в бизнес-школе Авито, рассказывает, чем может быть полезен инструмент Аналитика спроса предпринимателю и как им пользоваться

Деловая среда

Платформа знаний и сервисов для бизнеса

Открыть ИП сейчас

Максим Оганов:
– руководитель агентства комплексного интернет-маркетинга Oganov Digital,
– сертифицированный авитолог,
– спикер на мероприятиях от Деловая среда, Авито, Like Центр, eLama, Синергия и Минэкономразвития,
– эксперт и преподаватель в официальной бизнес-школе «Авито»,
– участник акселераторов ФРИИ и СтартХаб,
– практикующий маркетолог с опытом более 8 лет.

Содержание
Возможности аналитики спроса и как ей пользоваться
Как анализировать статические данные
Как анализировать динамические данные
Чем аналитика спроса полезна бизнесу

💎 Деловая среда Премиум

Вступайте в закрытый клуб и получите доступ к материалам по развитию бизнеса

Попробовать бесплатно на 14 дней

Аналитика спроса на Авито — это инструмент, позволяющий продавцам:

анализировать активность посетителей сайта, которые ищут нужные товары по запросам;
просматривать количество объявлений в статике и динамике;
выбрать сферу деятельности на площадке и корректировать собственную стратегию продвижения на Авито.

Аналитика спроса помогает определиться с тарифом и понять, какие услуги по продвижению потребуются вашему бизнесу, ведь с высокой конкуренцией нужны услуги большей силы.

Инструмент будет полезен как начинающим предпринимателям, так и опытным продавцам. Любой пользователь Авито с тарифами «Расширенный» и «Максимальный» может посмотреть статистику спроса на товары отдельных категорий.

Возможности аналитики спроса и как ей пользоваться

Рассмотрим работу инструмента на примере категории «Электроника». Чтобы перейти к инструменту, зайдите в свой аккаунт Авито, перейдите в личный кабинет, нажав на иконку профиля.

После перехода в профиль вы увидите меню в левой части экрана. Найдите пункт «Аналитика спроса».

Теперь перед вами страница инструмента.

Все объявления можно сортировать по трем параметрам: регион, категория товара и период публикации (за месяц или за день). Статистика отображается по категориям и подкатегориям. Так, «Электроника» — это категория, объединяющая подкатегории: телефоны, аудио и видео, ноутбуки, товары для компьютера и др. Таким образом, мы можем видеть статистику категории «Электроника» в целом, а также статистику отдельных подкатегорий.

Рассмотрим работу инструмента на реальном примере. У предпринимателя Константина собственный магазин электроники, и он хочет использовать площадку Авито в качестве инструмента продаж:

проанализировать спрос;
выбрать тариф продвижения;
товары, которые стоит продвигать.

Для анализа спроса укажем регион Санкт-Петербург, категорию «Электроника», период — месяц. Получим следующую картину.

💎 Деловая среда Премиум

Вступайте в закрытый клуб и получите доступ к материалам по развитию бизнеса

Попробовать бесплатно на 14 дней

Как анализировать статические показатели

На снимке представлены численные показатели по данным: продавцы, объявления, просмотры, контакты и уровень спроса.

Продавцы — это физические и юридические лица, которые разместили хотя бы одно объявление в категории. Уровень конкуренции напрямую зависит от количества продавцов. Если конкуренция слишком высокая (ориентировочно — свыше 50 тыс. продавцов), потребуется платное продвижение или услуги авитолога, специалиста по продвижению на Авито.

Объявления — общее число объявлений на Авито в настоящий момент.
Контакты — количество заинтересованных пользователей — таких, которые написали или нажали кнопку «Показать номер».
Просмотры — количество посещений карточки.
Уровень спроса — отражает среднее количество покупателей на одно объявление в категории. Уровень спроса 3–5 считается высоким и говорит о популярности категории.

Наибольший интерес для аналитики представляют: количество объявлений, количество контактов и уровень спроса.

Количество объявлений — это общее число объявлений в указанной категории по заданным фильтрам. Этот показатель отражает общий уровень спроса и заполненности рынка теми или иными товарами. В примере видим, что общее число товаров в категории «Телефоны» — 165 392, а в категории «Аудио и видео» — 182 030.

📌 Совет
При анализе стоит учесть, что одно объявление может содержать в себе продажу сразу нескольких товаров. К видеокамере может продаваться чехол, штатив и другие аксессуары за дополнительную плату или комплект видеокамер либо аудиотехники. Но бывает и обратное, когда один товар появляется в нескольких объявлениях. Такое можно наблюдать на примере продажи квартир.

Второе интересующее нас поле — контакты. Контакт отражается в статистике, когда потенциальный покупатель нажал кнопку «Показать номер» или начал диалог с продавцом. При этом, даже если пользователь совершил несколько действий, он считается одним контактом. Видим, что в категории «Телефоны» — 579 467 контактов, а в категории «Аудио и видео» — 279 541.

Следующий важный показатель — уровень спроса. Это отношение количества контактов к количеству объявлений в категории. Заметим, что в обеих рассматриваемых категориях он отличается: в среднем на каждое объявление в категории «Телефоны» приходится 3 контакта, а в категории «Аудио и видео» — 1.

Здесь стоит обратить внимание на то, что уровень спроса — это результат простого деления. Поясним: в категории могут быть заброшенные или некачественные объявления с завышенными ценами, а также очень привлекательные предложения, которые закрываются за считанные часы. Поэтому делать однозначные выводы относительно уровня спроса не стоит, но при оценке популярности категории этот показатель очень поможет.

Мы рассмотрели статические показатели данных. Этот вид данных позволяет оценить уровень спроса в категории за конкретный период — месяц или день. Особенно важными пунктами при анализе являются количество контактов, объявлений и уровень спроса.

На основе приведенных данных Константину рациональнее создавать объявления в категории «Телефоны», поскольку спрос здесь более высокий и обеспечит больший поток клиентов. Но чтобы составить полную картину, стоит обратиться и к динамическим показателям.

Как анализировать динамические показатели

Нажав на название категории «Телефоны», можно посмотреть подробную статистику в цифрах и аналитику спроса на графике, как на изображении ниже.

По графику становится ясно — уровень спроса на телефоны был на среднем уровне на протяжении 2021 года и начал повышаться в феврале 2022-го, достигнув пиковых значений в марте. Сейчас спрос возвращается к своему прежнему состоянию.

Перейдем в категорию «Аудио и видео».

Здесь видим, что уровень спроса в разы ниже, где пиковое значение — 1,93. Однако динамика прослеживается похожая: резкий скачок уровня спроса в марте и затем его стабилизация к прежним значениям.

В этом примере Константину стоит ориентироваться на статические показатели, поскольку динамические не показывают четкой картины. Вероятнее всего, пиковое значение спроса в марте в обеих категориях связано с внешними временными факторами.

📌 Совет
Уровень спроса в динамике может быть полезен в случае сравнения двух разных направлений, например «Средства гигиены» и «Ноутбуки». Но случается и так, что динамика отличается в категориях одного направления, поэтому анализ в любом случае необходим.

Среди рассмотренных категорий наиболее перспективной для размещения объявлений будет категория «Телефоны». Хотя в категории «Аудио и видео» больше объявлений, количество контактов здесь значительно ниже, что и определяет более низкий уровень спроса. Среднее число контактов в категории «Телефоны» — 3 человека на объявление. Это говорит о том, что посетители заинтересованы в этом виде товаров, то есть чаще ищут их по запросам, следовательно, шансы на успешные продажи повышаются.

🚀 Сервис для быстрого старта бизнеса

Зарегистрируйте ИП или ООО без визита в налоговую и пошлины — через сервис от Деловой среды

Подать заявку онлайн

Чем аналитика спроса полезна бизнесу

Аналитика спроса — это удобный, а главное, полезный инструмент при работе с площадкой Авито.

С помощью аналитики спроса можно увидеть:

какие товары сезонные,
на какие растет спрос,
какие постепенно уходят с рынка.

Сезонные товары отслеживаются по динамическим данным — кривая спроса будет повышаться в определенный сезон. Рост спроса сопровождается повышением кривой ближе к настоящей дате, а спад — снижением кривой.

Аналитика позволит выбрать нужную категорию товара, если вы только планируете начать свой бизнес на Авито, а также оценить уровень конкуренции в своей категории и составить грамотную стратегию продвижения на Авито — определить количество объявлений и их структуру, выбрать услуги по продвижению.

Статьи

10 советов предпринимателям, как успешно продавать на маркетплейсах

Выбор ниши

Статьи

Как привлекать клиентов через маркетплейсы услуг

Соцсети

Статьи

5 ошибок предпринимателей на сервисах объявлений.

Гид по эффективным продажам

Продвижение в Интернете

В России назвали автомобили, которые чаще всего покупают в лизинг — Автоновости дня

Самые-самые

21 июля 2023, 08:52 Иван Бахарев

В России по объему выдач в лизинг за первое полугодие лидируют Lada и китайские автомашины

Китайские автомобили вышли в лидеры по объему продаж новых автомобилей в лизинг, уступив лишь отечественной LADA в сегменте легковушек. Об этом в пятницу сообщает РИА «Новости» со ссылкой на данные опрошенных страховых компаний.

Автосалон LADA. Фото Kirill Gorshkov / Shutterstock.com

«На первом месте среди всех выданных в лизинг компанией «Европлан» автомобилей находится марка LADA и самая доступная ее модель – Granta. Это также говорит и о том, что основным критерием выбора для российских покупателей остается цена автомобиля», — сообщили в «Европлане».

Что популярно в Касабланке (Марокко)? Часть I | by Houssam Zakaria Addad

Houssam Zakaria Addad

5 минут чтения

22 октября 2018 г.

9 0015 Введение

Найти то, что люди продают в самом большом городе Марокко и одном из крупнейших городов Африки (Касабланка) — очень сложная задача

Вам следует отправиться на самые известные рынки (L9ri3a — Дерб Геллеф — Дерб Омар) в Касабланке и спросить у продавцов, какие товары они продали в течение этого дня, и вы можете получить основная идея о том, что в тренде в Касабланке

Но в настоящее время, с появлением рекламных сайтов в Марокко, таких как maroc annonces avito … гораздо проще иметь представление о том, что люди продают в любом месте в Марокко. s и варианты использования появятся очень скоро, так что следите за обновлениями

Avito

Avito.ma является дочерней компанией норвежской группы Schibsted. С присутствием в более чем 40 странах по всему миру.

Avito — крупнейший рекламный веб-сайт в Марокко (28 миллионов посещений в месяц), и они ежедневно производят огромное количество данных, поэтому, если вы хотите реализовать проект в области больших данных и электронной коммерции в Марокко, Avito — лучшее место!

GIF!

Процесс любого проекта по науке о данных

Как видно из диаграммы выше, любой проект по науке о данных состоит из 5 шагов, я бы сказал, 6 шагов, я добавлю исследовательский анализ данных (EDA) на третьем шаге

В этой статье мы просто сосредоточимся на 3 шагах, так как у нас нет проблем с машинным обучением

ШАГИ ПРОЕКТА НАУКИ О ДАННЫХ

Для любого проекта по науке о данных нам нужны данные, есть 3 способа получить данные 0003

API: есть много веб-сайтов, которые предоставляют свой API для получения данных с некоторыми ограничениями (КРУПНЫЕ ВЕБ-САЙТЫ, такие как facebook — Twitter — Youtube) предоставляют своим разработчикам API для получения данных легальным способом

Веб-скрейпинг: поскольку многие веб-сайты не предоставляют свой API, решение состоит в том, чтобы получить данные с помощью методов веб-скрапинга веб-сайтов

Для получения данных я использовал известную библиотеку Python, специализирующуюся на таких задачах, которая называется «beautifulsoup»

. Я не буду вдаваться в подробности методов веб-скрейпинга. если вы хотите узнать больше о веб-скрейпинге, я настоятельно рекомендую прочитать этот блог. И серьезно, ребята, это лучший учебник по веб-скрейпингу с использованием BeautifulSoup

Это код моего парсера

 pages = [str(i) for i in range(1,55)] 
 start_time = time() 
 Requests = 0# Для каждой страницы в интервале 1-55 
 для страницы in pages:# Сделать запрос на получение на странице avito 
 response = get('https://www. avito.ma/fr/casablanca/?o=' + page)# симулировать поведение человека 
 sleep(randint(10,15))# Мониторинг запросов 
 request += 1 
 elapsed_time = time() - start_time 
 print('Request:{}; Frequency: {} request/s'.format(requests, request/elapsed_time)) 
 clear_output(wait = True)# Выдать предупреждение для кодов состояния, отличных от 200. Количество запросов больше, чем ожидалось.') 
 break# Разобрать содержимое запроса с помощью BeautifulSoup 
 page_html = BeautifulSoup(response. text, 'html.parser')# Выбрать все продукты с одной страницы 
 mv_containers = page_html.find_all("div",{"class":"item li-hover"})  для контейнера в mv_containers: 
 produit = container.h3.a.text 
 array_produit.append(produit) 
 categorie = container.span.a.text 
 array_categorie .append(categorie) 
 jour = container.div.abbr.strong.text 
 array_time.append(jour) 
 print("produit:"+produit)

в разделе комментариев я дал заголовки своего кода, а также предоставлю репозиторий github!!

Мы также создали набор данных, используя массивы, которые мы заполнили в парсере

 dataset = pd.DataFrame({'time': array_time, 
 'produit': array_produit, 
 'categorie': array_categorie})

Очистка данных 9 0003

Получив данные таким структурированным образом, я заметил, что строки категории содержат некоторые сведения о местоположении и соседстве продукта

Мустафа тахта

Например Voitures, Casablanca Voitures, Bouskoura

ps: Voitures — это автомобили на французском языке

Bouskoura — это пригород Касабланки, поэтому нам пришлось очистить данные, например: удалить пригороды

Я искал уникальные значения столбца категории после получения этого списка уникальных значений. Я удалил пригороды и город Касабланка из строк

 набора данных[ 'categorie'] = dataset.categorie.str.replace(', Bouskoura','').str.replace(', Casablanca','').str.replace(', Mohammedia','').str.replace(', Tamaris',''))

Теперь наши строки очищены, и мы можем исследовать наш набор данных

Это наш окончательный набор данных

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ НАБОР ДАННЫХ

Исследовательский анализ данных (EDA)

У нас есть в нашем наборе данных примерно 1375 продуктов, которые были опубликованы на avito сегодня. of avito

Давайте посмотрим на распределение категорий в нашем наборе данных

Простой график покажет нам, что люди продают в Касабланке

Мы ясно видим, что автомобили (voitures) являются товарами, которые чаще всего публикуются в avito, за ними следуют мобильные телефоны (телефоны), а также мебель …

Распределение категорий

Заключение

В этой статье мы собрали данные крупнейшего рекламного веб-сайта в Марокко (avito) с помощью BeautifulSoup. После получения данных мы провели некоторую предварительную обработку, а также визуализацию, чтобы увидеть самые продаваемые категории в Касабланке

В итоге мы увидели, что автомобили и телефоны являются самыми продаваемыми категории в casablanca

Вы можете выполнить те же шаги, чтобы узнать, что в тренде в вашем городе

0003

Как Data Lineage улучшает и ускоряет все инициативы по управлению данными — Avito

13 января

Автор: Ахиллефс Цицонис

Data Lineage уже много лет является частью практики управления данными. Однако он не набирал обороты до последних десятилетий. Всплеск популярности в основном объясняется экспоненциальным ростом объемов данных в целом, увеличением количества различных источников данных и необходимостью объединения данных между ними, а также нормативными требованиями к данным, повышенными требованиями к отчетности как по сложности, так и по степени детализации. Я бы сказал, что без надлежащего Data Lineage никакая инициатива по управлению данными не сможет реализовать свой истинный потенциал.

Существует множество определений Data Lineage, но почти все согласны с тем, что Data Lineage описывает процесс создания/получения, обработки данных и их общий путь внутри организации. Data Lineage — это то, как мы можем обеспечить качество данных в том, как мы создаем/обрабатываем/делимся данными, укрепляем внутреннее доверие к данным, продвигаем грамотность данных. И в целом укрепить, как мы можем наилучшим образом использовать данные для принятия лучших бизнес-решений.

Происхождение данных имеет два основных измерения:

Business или Horizontal Data Lineage , который представляет жизненный цикл данных с точки зрения бизнеса, поскольку информация создается, обрабатывается и представляется в различных форматах для различных целей. Он обеспечивает более широкое общее представление о наших потоках данных.

Источник: DMBOK — свод знаний по управлению данными. 2-е издание

Технические или вертикальные данные Lineage , который представляет собой физическое представление данных, созданных в разных приложениях, сохраненных в разных системах, импортированных в разные типы хранилищ данных, преобразованных, улучшенных, прежде чем, в конце концов, они будут представлены конечному пользователю. Он обеспечивает более подробное представление об одной конкретной части нашего потока данных.

Источник: DMBOK — свод знаний по управлению данными. 2-е издание

Основываясь на вступлении выше, можно увидеть очень тесную связь между Data Lineage и Data Governance. Основные методы Data Lineage, используемые сегодня, следующие:

Происхождение на основе шаблонов: этот метод фокусируется на самих данных и пытается найти в них шаблоны на основе их метаданных. Он игнорирует весь код преобразования, и это делает этот подход независимым от технологии, но, с другой стороны, у него есть недостаток, заключающийся в том, что он рискует упустить бизнес-логику, находящуюся в коде.
Тегирование на основе происхождения: Этот метод основан на предположении, что организация работает в рамках одной большой системы, которая используется для последовательной маркировки данных по мере их создания и прохождения через систему. Это очень эффективный метод, если данные хранятся в конкретной системе, но, поскольку большинство организаций имеют дело с несколькими системами/источниками данных, он не так популярен.
Родословная, основанная на синтаксическом анализе: это самая продвинутая техника и самая требовательная из своих аналогов. Это связано с тем, что процесс синтаксического анализа основан на сквозном понимании потоков данных организации путем анализа всех алгоритмов и инструментов, используемых для преобразования данных, и построения на их основе целостной родословной. Однако проблема здесь заключается в том, чтобы понять и объединить логику, построенную на основе всех этих различных инструментов и языков программирования.

Вот некоторые из преимуществ/вариантов использования Data Lineage:

Регуляторная отчетность: Как упоминалось в начале, нормативные требования становятся все более сложными и требовательными. Более того, они требуют постоянно растущего уровня детализации данных, что довольно часто требуется даже для исторических/архивных данных. Обеспечив надлежащую передачу данных в постоянно растущей экосистеме данных с новыми технологиями и архитектурами данных, организации могут создавать контрольные журналы данных, которые можно использовать для навигации по установленным нормативным требованиям.

Внедрение виртуализации данных : особенно в последние несколько лет, в связи с ускоренным внедрением облачных технологий и появлением гибридных архитектур данных, пытающихся объединить миры хранилищ данных и озер данных, мы заметили острую потребность в качественных данных из разных источников, которые можно комбинировать для получения новых идей для бизнеса. Такие данные часто предоставляются в различных форматах и на различных уровнях структуры. Data Lineage действует как механизм отслеживания данных из всех этих различных систем. Он документирует данные по мере их поступления, когда они преобразуются и каким процессом, как они форматируются и, что наиболее важно (в данном случае), когда во времени они действительны. Создавая таким образом подробную карту потока данных от одного конца до другого.

Управление затратами и рисками : Поскольку экосистема данных каждой организации растет в геометрической прогрессии, сложность разрабатываемых решений для данных возрастает. С ростом сложности данных, которые используются различными частями организации или даже объединяются между ними, становится все труднее определить причину обнаруженных проблем. Большинство организаций не осознают стоимость устранения проблем с данными, которые обнаруживаются ежедневно. Они тратят огромное количество человеко-часов в качестве своего персонала по данным, пытаясь вручную отследить судороги данных от отчета PowerBI до таблицы базы данных, где данные происходят. Кроме того, о потенциальных изменениях в любой части этого пути потока данных невозможно должным образом сообщить всем затронутым техническим или бизнес-пользователям.

Повышение эффективности бизнеса и операционной деятельности : Поскольку данные все чаще используются либо для поддержки, либо для улучшения бизнес-решений, они также становятся все более зависимыми от бизнеса с точки зрения актуальности и качества. Каждая организация развивается тем или иным образом, а вместе с ней и ее базовая бизнес-модель, общие цели и приоритеты. Таким образом, передача данных является жизненно важным инструментом для бизнеса, позволяющим сообщать о происходящих изменениях как другим бизнес-областям, так и техническим специалистам, ответственным за внедрение этих изменений в базовые системы. Data Lineage позволяет организациям быть более гибкими и быстрее адаптироваться как к внутренним, так и к внешним источникам изменений.

Однако для Data Lineage жизненно важно, чтобы она была максимально автоматизирована. Ручное применение Data Lineage может быть необходимо в некоторой степени, но в целом это противоречит здравому смыслу и не принесет положительного результата. Ключевым аспектом данных, необходимых для достижения автоматизации и масштабирования Data Lineage, являются метаданные. Управление метаданными — это то, как мы можем построить семантический слой поверх физического, предоставляя более доступный и проверяемый способ понимания наших данных на протяжении всего их жизненного цикла и по мере их прохождения через нашу организацию.

Метаданные существуют во всех частях организации, но чаще всего они либо вообще не фиксируются, либо даже если и фиксируются, то не используются. Вставка метаданных вручную требует больших ресурсов, и все организации получат больше преимуществ, если будут использовать свои ресурсы для решения других задач. Чтобы иметь возможность начать эффективный сбор метаданных и создание автоматизированной линии передачи данных, существует несколько инструментов, которые могут помочь в этом отношении.

Что чаще всего покупают на авито статистика: Что россияне чаще всего покупали на Авито в 2022 году? Топ-10 групп товаров — Авито на vc.ru

Как посмотреть статистику на Авито | Как пользоваться Аналитикой спроса на Avito

Аудиоверсия этой статьи

Вступайте в закрытый клуб и получите доступ к материалам по развитию бизнеса

Возможности аналитики спроса и как ей пользоваться

Вступайте в закрытый клуб и получите доступ к материалам по развитию бизнеса

Как анализировать статические показатели

Как анализировать динамические показатели

Зарегистрируйте ИП или ООО без визита в налоговую и пошлины — через сервис от Деловой среды

Чем аналитика спроса полезна бизнесу

10 советов предпринимателям, как успешно продавать на маркетплейсах

Как привлекать клиентов через маркетплейсы услуг

5 ошибок предпринимателей на сервисах объявлений.

В России назвали автомобили, которые чаще всего покупают в лизинг — Автоновости дня

Читайте также:

Читайте также:

Читайте также

Читайте также

Что популярно в Касабланке (Марокко)? Часть I | by Houssam Zakaria Addad

Как Data Lineage улучшает и ускоряет все инициативы по управлению данными — Avito