Специалисты по ценообразованию в CARS24 работают над огромными объемами данных инспекций и аукционов, чтобы многократно повышать предсказуемость цен на подержанные автомобили.

До конца 90-х очень немногие индийцы могли позволить себе машину, и те, кто ее покупал, относились к ней как к большому члену семьи. Продажа семейной машины не была вариантом - если только она не была готова к утилизации. Точно так же покупка подержанного автомобиля была редкостью и вызывала недовольство.

В настоящее время автомобили в Индии столь же распространены, как и выбоины на дорогах, по которым они проезжают. Покупка или продажа подержанного автомобиля больше не является табу - люди обновляются намного быстрее, распродают существующие автомобили (примерно 4 года - это наиболее вероятный возраст перепродаваемого автомобиля) и покупают либо подержанные автомобили премиум-класса, либо новые. Это изменение можно объяснить растущим средним классом с постоянно растущим располагаемым доходом и более высокой мобильностью (перемещением по городам и странам).

Согласно отраслевым оценкам Индии, на каждую новую машину, заключенную в 2018 году, приходилось 1,25 сделок с подержанными автомобилями. Другими словами, на подержанные автомобили приходилось ~ 55% от общих 7,5 миллионов сделок с автомобилями в Индии. Согласно прогнозу, к 2025 году на подержанные автомобили будет приходиться ~ 75% всех транзакций в Индии (как в случае с США и другими развитыми рынками), более чем вдвое с текущих ~ 4,2 миллиона до ~ 9 миллионов.

Однако, несмотря на быстро растущий спрос и предложение в экосистеме подержанных автомобилей, в этой в значительной степени неорганизованной вертикали в Индии все еще существует огромная информационная асимметрия, что делает этот процесс довольно болезненным и неэффективным как для покупателей, так и для продавцов.

Неэффективность экосистемы подержанных автомобилей

В отличие от новых автомобилей, где цена и предложение довольно детерминированы и управляются OEM-производителями (за исключением скидок на уровне дилерских центров, которые вступают в силу только на последнем этапе взаимодействия с покупателем), подержанные автомобили - очень разные звери с огромной неопределенностью как в ценах, так и в поставках.

Ценность, по которой подержанный автомобиль продается в неорганизованной экосистеме, полностью зависит от осведомленности, чувствительности к цене, терпения и навыков ведения переговоров различных заинтересованных сторон в цепочке транзакций и часто имеет очень мало общего с реальной ценой, которую заслуживает данное транспортное средство.

То же самое и с самой поставкой - потенциальный продавец сегодня может не так сильно заинтересоваться продажей своей машины через несколько дней, и наоборот. Не говоря уже об огромном гео-арбитраже, например. спрос на подержанные Honda City может значительно превысить индекс во Внешнем Дели, в то время как в Южном Дели будет избыток предложения.

Мы в CARS24 пытаемся устранить эти недостатки в экосистеме подержанных автомобилей, используя платформу для проведения цифровых аукционов и транзакций в реальном времени; отделы розничной торговли, ориентированные на клиента; современный подход к инспекции; и передовые методы машинного обучения в алгоритмах ценообразования и сопоставления покупателя и продавца.

Модель ценообразования - постоянное улучшение за счет усовершенствованных алгоритмов и увеличения количества точек данных

Проведя транзакции с ~ 135 тыс. Автомобилей и проинспектировав и выставив на аукцион ~ 550 тыс. Автомобилей с момента создания около 3,5 лет, у нас есть доступ к огромным обучающим данным, чтобы установить взаимосвязь между согласованными ценами (где и покупатель, и продавец согласовали определенную цену) с большим набором предикторов в диапазоне от очевидных, таких как цена варианта, возраст, показания одометра, внутреннее и внешнее состояние, трансмиссия двигателя и качество подвески; к более тонким вопросам, таким как ожидаемые затраты на техническое обслуживание с течением времени, степень документации (страхование, кредитный NOC, дорожный налог), наличие дубликатов ключей и т. д .; к полностью внешним факторам, таким как локальный разрыв спроса и предложения, регулирующие факторы (например, регион Дели-NCR запретил дизельные автомобили старше 10 лет), введение новых вариантов / косметический ремонт для данной модели ... в двух словах, вы понимаете дрейф , каждый подержанный автомобиль - это отдельный артикул с уникальной ценой на определенный момент времени.

Чтобы было понятнее, обратитесь к изображению ниже, чтобы увидеть огромное процентное отклонение недавно проведенных цен на автомобили с разными марками, моделями и годами от исторического среднего значения той же комбинации. Наши модели ценообразования, по сути, пытаются объяснить это отклонение с помощью всех доступных параметров проверки и аукциона.

Любой проверяемый автомобиль оценивается по ~ 150 атрибутам с помощью нашего современного приложения для проверки, и мы также собираем ~ 40 изображений за каждый осмотр (изображения с помеченным рейтингом - можете представить искру в глазах энтузиастов компьютерного зрения, читающих это) - вся эта информация регистрируется в нашей базе данных и также предоставляется потенциальным покупателям в виде краткого отчета о проверке во время аукциона.

Мы начали наше путешествие по моделированию цен с моделей регрессии лассо на основе R и в конечном итоге перешли на расширенные деревья с усилением на основе Python (xGBoost), добившись высокой точности наших прогнозов, ~ 50% транзакций заканчиваются в пределах +/- 5% и ~ 95% в пределах + / - 10% от "прогнозируемой" и "фактической" цены

Позже в этом месяце мы поделимся техническим блогом, в котором будут подробно описаны наши модели ценообразования - следите за обновлениями.

Что дальше?

Ценообразование является важным компонентом нашего бизнеса, который позволяет нам более агрессивно / экспериментально использовать наши бизнес-модели, одновременно улучшая качество обслуживания как покупателей, так и продавцов. Наша миссия CARS24 - изменить отрасль, устранить асимметрию информации и сделать ее равной для всех.

Для нас это все еще очень ранние этапы, и остается огромный запас возможностей для улучшения наших моделей, решающих эту чрезвычайно сложную проблему. Мы продолжим улучшать наши модели ценообразования, добавляя больше функций и новых алгоритмов, например модели глубокого обучения на изображениях для увеличения параметров, поступающих из приложения для проверки.

Подтверждение

Я хочу поблагодарить специалистов по данным ценообразования Атиш Джайн и Мридул Арора за их неустанные усилия, направленные на то, чтобы вывести нас на текущий уровень. Также хочу поблагодарить Джитеш Агравал, Шашанк Кумар и Пракхар Джайн за их ценный вклад в течение последних 6 месяцев. И особая благодарность нашему соучредителю и операционному директору Mehul и CTO Marut за их неизменную поддержку и отзывы на протяжении всего этого проекта.

Мы всегда ищем выдающихся людей, которые присоединятся к нашей команде по анализу данных, работающей над такими сложными проблемами, как ценообразование, механизмы рекомендаций, планирование / стратегия аукционов, оптимизация маркетинга, проекты по повышению эффективности розничной торговли / продаж и модели рисков для нашей вертикали кредитования.

Пожалуйста, свяжитесь со мной напрямую по адресу [email protected] или напишите письмо по адресу [email protected] или [email protected] для получения более подробной информации.

📝 Прочтите этот рассказ позже в Журнале.

🗞 Просыпайтесь каждое воскресное утро и слышите самые интересные истории, мнения и новости недели, ожидающие в вашем почтовом ящике: Получите примечательный информационный бюллетень›