Аналитический отчёт «Ценовой монитор рынка запчастей 2020»
Волатильность и маржинальность в разрезе товарных групп.
Дмитрий Болховский
основатель ВИН-КОД.РФ | Win-Sto.ru
эксперт аналитического агентства Aftermarket-DATA©.
1. Товарные группы: Аккумуляторы; Амортизаторы, Двигатель; Запчасти для ТО; Кузов; Салон; Подвеска, Прокладки-Сальники, Тормозная система, Лампочки, Оптика, Система охлаждения; Стекла; Топливная система, Выхлопная система; Трансмиссия и привод; Электрооборудование; Автохимия, Масла-Смазки.
2. Методика исследования. Мы использовали следующие источники данных:
- Внутренние данные магазинов и СТО на платформе ВИН-КОД.РФ | Win-STO.ru.
- Получаем: ликвидный ассортимент, цены закупки от поставщиков, розничные цены
- Кол-во независимых источников – 1.400 продавцов / 350 складов поставщиков.
- Cети и агрегаторы с доступом к данным через API
- Получаем: цены продажи b2b, розничные цены
- Кол-во независимых источников – 30
- Внешние данные Интернет – непрерывный мониторинг 500 независимых открытых источников
3. Проблематика Как правило, задачу аналитики рыночных цен и маржинальности решают так. Берут ликвидный ассортимент, вычисляют медиану закупочной цены по каждому артикулу, вычисляют медиану розничной цены, подставляют в формулу Маржинальность = (Розничная цена - Цена закупки) / Розничная цена. Получают результат.
Но этот результат будет нерелевантный! Почему?
a) Практически всё дистрибьюторы делают «агрегацию» — подмешивают к собственным товарным остаткам внешние склады. Такие предложения продаются мало, но сдвигают медиану и среднее вверх.
b) Распределение цен не является нормальным. В разных регионах разный набор дистрибьюторов, разный уровень конкуренции и логистических издержек. Как следствие, разный уровень наценки Прайс производителя Прайс b2b.
c) Серьёзная турбуленция цен возникла после валютного скачка в марте-20 и вследствие кризиса COVID19. Некоторые дистрибьюторы долго продавали остатки по старому курсу (-11%). Некоторые даже с дисконтом от закупки, чтобы покрыть ликвидность бизнеса при падении рынка.
Если цена равномерно «размазана» по выборке в широком интервале, — медиана и среднее не являются эффективными инструментами оценки.
Пример. Одномоментный срез распределения цены на позицию FORD_1719542 (горизонталь – номер предложения, вертикаль – цена руб.). Кол-во предложений 136, цена min = 1.582, max = 11.505, средняя = 5.107, 5.085. Дата среза – сентябрь 2020. Аналогичная волатильность цен наблюдается по большинству ассортиментах
Т. е., если для вычисления маржи и среднерыночной цены запчастей просто использовать медианы цен b2b и b2c, для каждого конкретного продавца результат будет неверным.
Для того, чтобы получить релевантную маржу, мы делаем так:
- Сформирована, и регулярно обновляется, ассортиментная матрица ~ 40.000 SKU – ликвидных позиций разных производителей и товарных групп.
- Непрерывно накапливаем сырые данные по оптовым и розничным ценам.
- Считаем основные статистики, сворачиваем выборку по связке brand_art, откидываем аномалии.
- Ищем оставшиеся товары у сетевиков. Сравниваем цену закупки и продажи с медианами по рынку. Если отклонение в рамках нормы, вычисляем маржу.
- Пример воронки данных по группе «подвеска»:
| этап обработки данных | кол-во строк |
| исходная база строк | |
| убрали аномальные цены и большие сроки поставки | |
| состыковали с универсальными брендами | |
| свернули сводную таблицу по brand_art | |
| нашли у сетевиков | |
| убрали аномальные отклонения | |
| финишная чистка |
В среднем, 1 уникальная строка brand_art получается из свёртки
28 предложений независимых продавцов (900.000/32.000).
Второй этап — поиск актуальных цен, свёртка в 4 раза (8.000 / 32.000)
Предлагаем вашему вниманию продукт Aftermarket-DATA© «Автопарк РФ: оригинальные запчасти и аналоги». В отчёте представлены все ликвидные автокомпоненты с кроссами на OE-номера и аналоги, цены лидеров рынка, сделана привязка к автомобилям с параметрами (модификация, год, двигатель), подсчитано общее количество запчастей, необходимых для удовлетворения 100% потребности рынка.
Используя аналитику Aftermarket-DATA©, вы сможете:
- спланировать производство и импорт автокомпонентов
- найти пробелы в ассортименте (GAP-анализ)
- проанализировать тренды в ассортименте, комплектации, упаковке
- структурировать товарный каталог (группы, названия)
- построить эффективное ценообразование на фоне конкурентов
Маржинальность
Каналы продаж. Исходя из внутренней статистики ВИН-КОД.РФ | Win-STO/RU, продавцы применяют сложную систему ценообразования: в наличии/под заказ, по ценовым группам, по брендам, по товарным группам, по дистрибьюторам, по точкам продажи автосервис/магазин/интернет. Самые высокие наценки в автосервисе, на дешёвые запчасти и непопулярные бренды. Самые низкие – в интернет, на премиальные бренды, которые есть у всех дистрибьюторов, на группу А.
Товарные группы. В сегменте новых автотоваров можно выделить три основные группы по маржинальности:
- Высокая маржинальность – Аксессуары, багажники и фаркопы, мото, инструмент ~ 29%
- Средняя маржинальность – Запчасти и Автохимия ~ 23%
- Низкая маржинальность – Шины, Диски ~ 15%
Основные факторы, определяющие уровень маржинальности для товарных категорий:
- Раскрученность бренда. Чем шире бренд представлен на рынке, тем ниже маржа. Самой низкой маржинальностью обладают оригинальные запчасти, и aftermarket-бренды «PREMIUM». Выше всего маржа у малоизвестных азиатских брендов и private label дистрибьюторов.
- Сложность представления и выбора товара онлайн. Для поиска запчасти достаточно артикула (OE номера). Для представления аксессуаров нужны картинки, видео, и развёрнутое описание параметров. Поэтому маржинальность запчастей ниже, чем у аксессуаров. В свою очередь, для подбора запчастей нужны электронные каталоги и знания устройства автомобиля. Для подбора шин достаточно знать типоразмеры колеса. Среднестатистический автолюбитель легко подберёт покрышки сам. Поэтому маржинальность шин существенно ниже, чем у запчастей.
- Сезонность. В сезон маржинальность шин снижается до 9%. Так же, сезонность цен наблюдается в таких товарных категориях, как моторные масла, мото-запчасти, кузовные детали и оптика.
Резюме. Чтобы понять, почему в запчастях нельзя использовать простое усреднение по рынку, надо учесть, что при суммарном заявленном ассортименте поставщиков ~ 50 млн. SKU, регулярную оборачиваются всего 40 тыс. SKU. При этом, правило 20/80 в запчастях не действует. 95% оборота приходится на низкочастотный хвост.
У дистрибьюторов и автомобильных дилеров скапливаются товарные остатки, которые лежат годами и многократно переоцениваются. Как следствие, цены на одну и туже позицию могут отличаться на порядок.
Поэтому, чтобы корректно оценить маржинальность по товарной группе, мы берём список позиций, продававшихся через нашу систему, находим эти товары у сетевиков, отбрасываем большие отклонения от медиан рынка, и фиксируем маржинальность в моменте.
Подробный аналитический отчёт и исследования рынка автокомпонентов вы можете заказать, по адресу:
Работаем с большими данными, используем стат-анализ, находим сложные зависимости, строим математические модели. Умеем работать с сильно зашумлённым материалом. Опишите вашу задачу, обсудим!
