Какой товар пользуется спросом на авито: Что россияне чаще всего покупали на Авито в 2022 году? Топ-10 групп товаров — Авито на vc.ru — ICQ Information Center. Продажа ICQ. Продажа уинов. Продажа асек. ICQ sale. Sale ICQ.

Какой товар пользуется спросом на авито: Что россияне чаще всего покупали на Авито в 2022 году? Топ-10 групп товаров — Авито на vc.ru

Содержание

Количество объявлений на Avito выросло на 18% за год — E-pepper.ru

Игорь Бахарев

Специалисты онлайн-сервиса Avito изучили динамику спроса и предложения в популярных товарных категориях. Эксперты проанализировали объявления в разделах бытовой электроники, личных вещей и товаров для дома и дачи за последние 12 месяцев и выяснили, какие товары чаще всего предлагаются к продаже, а какие остаются наиболее востребованными.

По данным отчета, в октябре текущего года спрос на личные вещи, бытовую электронику и товары для дома вырос на 15% по сравнению с 2015 годом. Наибольшее количество запросов в этих категориях было сделано в сентябре, а наименьшее – в январе.

«Подобная динамика, вероятно, обусловлена сезонными факторами: начало года – традиционный период «затишья» после новогодних праздников, а сентябрьский «пик» возникает за счет эффекта отложенного спроса», – отмечают в Avito.

Самым популярным товаром остаются мобильные телефоны и смартфоны, доля которых в общей структуре запросов составляет 14,8%.

Кроме того, высоким спросом пользуется женская одежда (11,7%), а также детские вещи для девочек и мальчиков (7,6% и 6,7% соответственно).

За год количество объявлений увеличилось на 18,1%. Чаще всего на продажу выставляют товары из категории «Личные вещи». Около четверти объявлений зафиксировано в подкатегории «Женская одежда», доли объявлений о продаже одежды для девочек и мальчиков составляют 14% и 10,7% соответственно.

Ранее аналитики Avito изучили спрос и предложение в категориях «Бытовая техника» и «Аудио и видео». Согласно результатам анализа, в третьем квартале 2016 года количество объявлений о продаже нецифровой техники, размещенных на площадке, выросло на 2%.

Смотрите также

Аудитория российского рынка eCommerce в 2022 го: анализ Яндекс Маркета и GfK

В Барселоне объявили войну дарксторам

Семь трендов развития eСommerce в 2023 году

Эксперты: маркетплейсы продолжат захват рынка

В Nielsen рассказали о новой стратегии онлайн-покупателей

Amazon отказывается от концепции безкассовых продаж в Amazon Fresh

Amazon ужесточает ограничения на бесплатную доставку

В России запустили b2b-маркетплейс для строительства и промышленности

Самокат собрал товары собственной торговой марки на лендинге

Покупатели ушли на маркетплейсы в январе: аналитика Тинькофф Кассы

eBay одномоментно сокращает 4% персонала

Маркетплейс Sunlight запустил видеочаты для покупателей

Актуальное сейчас

10 Февраля 2023

Аудитория российского рынка eCommerce в 2022 го: анализ Яндекс Маркета и GfK

За последние пять лет число онлайн-покупателей в России выросло почти вдвое. Такой вывод содержится в исследовании «Развитие онлайн-торговли в России. 2022», которое представила руководитель службы маркетинг…

10 Февраля 2023

В Барселоне объявили войну дарксторам

Мэрия Барселоны пошла в крестовый поход против дарксторов и «темных кухонь». Согласно новому положению, все логистические центры сервисов Glovo и Getir необходимо будет превратить в супермаркеты, открытые…

10 Февраля 2023

Семь трендов развития eСommerce в 2023 году

Мультиплатформенность, внедрение искусственного интеллекта в онлайн-продажи и необходимость быть везде и сразу.

Директор Tinkoff eCommerce Илья Кретов рассказал о трендах, которые будут двигать рынок электро…

10 Февраля 2023

Эксперты: маркетплейсы продолжат захват рынка

Маркетплейсы в 2023 году продолжат свой активный рост, уверены эксперты. Как говорит руководитель аналитического направления Центра развития потребительского рынка экономического факультета МГУ Станислав Сп…

10 Февраля 2023

В Nielsen рассказали о новой стратегии онлайн-покупателей

Российские потребители меняют стратегию своих закупок в онлайне, утверждают эксперты Nielsen. По мнению аналитиков, среди онлайн-покупателей растёт популярность миссий срочной покупки и поиска выгодных акций. …

10 Февраля 2023

Amazon отказывается от концепции безкассовых продаж в Amazon Fresh

Amazon вернёт традиционные кассы с персоналом в магазины Amazon Fresh. Всё дело в том, что поддержка безкассовой технологии Just Walk Out требует существенных инвестиций, а покупатели не оценили этот форм…

«ЕдРо» запрещает «Авито»: Нечего давать людям возможность зарабатывать деньги, предлагать свои товары и услуги! — Свободная Пресса

Депутаты Госдумы внезапно озаботились присутствием иностранных акционеров в капиталах крупнейших российских интернет-площадок для размещения частных объявлений. Если внесённый законопроект примут, то с «Авито» и уже немного подзабытым «Из рук в руки» придётся распрощаться. Останется только принадлежащая «Газпрому» площадка «Юла», которая, вне всякого сомнения, тут же поднимет цены.

— Проект федерального закона «О внесении изменений в Федеральный закон „Об информации, информационных технологиях и о защите информации“» подготовлен в целях совершенствования регулирования вопросов деятельности сервисами размещения объявлений. Такие сервисы аккумулируют огромный объем данных граждан России, при этом владельцы многих крупных сервисов объявлений являются иностранными юридическими лицами, — говорится в пояснительной записке к законопроекту.

Проблемы национальной политики

Зюганов поблагодарил Путина за внимательное отношение к КПРФ

Зюганов: Нас не сломили горбачёвское предательство и ельцинские запреты

В Госдуме намерены разобраться в причинах резонансной межнациональной драки несовершеннолетних в Челябинске

Проханов на примере «исторической спирали» объяснил, что ждет Россию

Все материалы по теме (2072)

Авито Прогноз спроса. СОДЕРЖАНИЕ | by Furqan Sayed

СОДЕРЖАНИЕ

ОБЗОР ПРОБЛЕМЫ.
ИСТОЧНИК НАБОРА ДАННЫХ И ОПИСАНИЕ.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ.
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ СТАТЬИ/РЕШЕНИЯ/АРХИТЕКТУРЫ/ЯДРА.
ПЕРВЫЙ ПОДХОД
EDA.
МОДЕЛИРОВАНИЕ И РЕЗУЛЬТАТЫ.
ДЕМОНСТРАЦИЯ ПРИЛОЖЕНИЯ.
БУДУЩАЯ РАБОТА.
ИСХОДНЫЙ КОД ПРОЕКТА.
ССЫЛКИ.

ОБЗОР ПРОБЛЕМЫ

1. В электронной коммерции сочетание мельчайших нюансов продукта может создать огромную разницу в повышении интереса пользователя к покупке продукта или услуги.

2. Упомянутые ниже детали могут иметь большое значение для развития интереса, если пользователь хорошо ознакомился с продуктом.

3. В приведенных выше примерах показано, как продавец может оптимизировать списки товаров на веб-сайте электронной коммерции.

4. Но что произойдет, даже если продавец полностью оптимизировал листинг своего продукта и не произвел никакого количества продаж. Это приводит к проблеме анализа спроса на товар, который продавец хочет продать.

5. Это очень важно, потому что, если продавец вкладывает свои деньги в рекламу, а люди не посещают его товар или даже после посещения не заинтересованы в покупке желаемого им товара, это ясно объясняет, что есть какая-то проблема в продукт продавца.

6. Гиганты электронной коммерции, такие как Amazon, Flipkart, Myntra, Walmart, Ebay, Rakuten и AliExpress тратят миллионы долларов на рекламу, и если спрос на товары отсутствует, это приводит к огромным потерям для компании или даже продавец, который тратит кучу собственных денег на рекламу своего продукта.

7. Если его требования к продукту не существуют, простое разочарование продавца может привести к большим проблемам в бизнесе.

8. В апреле 2018 года Avito, российский гигант электронной коммерции, открыл конкурс в kaggle, основанный на предсказании спроса на тот или иной товар.

9. Avito — российский сайт объявлений с разделами, посвященными продаже товаров общего назначения, работе, недвижимости, знакомствам, продаже автомобилей и услугам. Avito — самый популярный сайт объявлений в России и второй по величине сайт объявлений в мире после Craigslist.

10. Набор данных, предоставленный для этого тематического исследования, был создан самой командой Avito и имеет различные категориальные характеристики, такие как идентификатор рекламы, заголовок рекламы, описание рекламы, рекламное изображение, item_id, user_id и т. д. с возможностью сделки в качестве целевой переменной.

11. Здесь вероятность сделки — это непрерывная переменная, которая принимает значения от 0 до 1. Нули указывают наименьшую вероятность того, что предмет будет куплен, а 1 — наибольшую вероятность того, что предмет будет куплен. Итак, эта проблема — проблема регрессии в машинном обучении.

ИСТОЧНИК НАБОРА ДАННЫХ И ОПИСАНИЕ

Источник набора данных: https://www.kaggle.com/competitions/avito-demand-prediction/data

Для этой постановки задачи мы используем «train.csv», «test .csv» и заархивированные данные обучающих и тестовых изображений для прогнозирования вероятности сделки по рекламе «AVITO».

train.csv — Данные поезда.
‘item_id’ — идентификатор объявления.
‘user_id’ — идентификатор пользователя.
«регион» — регион объявления.
«город» — город объявления.
‘parent_category_name’ — Категория объявлений верхнего уровня согласно рекламной модели Avito.
‘category_name’ — Мелкозернистая категория объявлений согласно рекламной модели Авито.
‘param_1’ — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
‘param_2’ — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
‘param_3’ — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
‘title’ — Заголовок объявления.
«описание» — описание объявления.
«цена» — Цена объявления.
‘item_seq_number’ — Порядковый номер объявления для пользователя.
‘activation_data’ — Дата размещения объявления.
‘user_type’ — Тип пользователя.
«изображение» — идентификационный код изображения. Привязывается к jpg-файлу в train_jpg. Не каждое объявление имеет изображение.
‘image_top_1’ — Классификационный код изображения на Авито.
‘вероятность_сделки’ — Целевая переменная . Это вероятность того, что реклама действительно что-то продала. Невозможно точно проверить каждую транзакцию, поэтому значение этого столбца может быть любым числом с плавающей запятой от нуля до единицы.
test.csv — Тестовые данные. Та же схема, что и для данных поезда, за исключением того, что для этого набора данных отсутствует «вероятность сделки». Нам нужно это предсказать.
train_jpg_[от 0 до 4].zip — zip-файлов, содержащих изображения объявлений с данными о поездах. Размер около 50гб.
test_jpg.zip — zip-файлов, содержащих изображения объявлений с тестовыми данными. Размер около 20гб.

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

В текущей постановке задачи, Учитывая числовые, категориальные, изображения данного продукта, Предскажите значение вероятности спроса на этот продукт. Это проблема регрессии, в которой нам нужно уменьшить среднеквадратичную ошибку (RMSE).

RESEARCH-PAPERS/SOLUTIONS/ARCHITECTURES/KERNELS

1. Approach No 1: Machine Learning Algorithm

CatBoost Algorithm has been used for approach
It is developed by Yandex
Documentation Ссылка: https://catboost. ai/en/
URL ядра решения Kaggle : https://www.kaggle.com/code/julichitai/avito-eda-catboost

Catboost — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом и алгоритм, который использует повышение градиента на деревьях решений . Список всех категориальных функций должен быть передан в параметре cat_features, а кодирование остальных данных, моделирование будет выполняться Catboost. Он превосходит алгоритм повышения градиента. Он также использует GPU, предоставляя параметры task_type. Этот алгоритм можно протестировать на наборе данных Avito, чтобы найти производительность, а также производительность может быть подтверждена соответствующим образом.

2. Подход № 2: с использованием нейронных сетей ( алгоритм глубокого обучения ).

Author : Shubham Chouksey

URL of Neural Network Approach:

https://medium. com/swlh/simple-neural-network-from-scratch-30b175eb1e6

Neural Networks , иногда их называют искусственными нейронными сетями (ИНС) , они представляют собой подмножество машинного обучения и ядро алгоритмов глубокого обучения. Их название и структура вдохновлены человеческим мозгом, имитируя то, как биологические нейроны передают сигналы друг другу. Это означает, что алогиртм пытается имитировать поведение человеческого мозга.

Искусственные нейронные сети (ИНС) состоят из слоев узлов, содержащих входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый узел или искусственный нейрон соединяется с другим и имеет соответствующий вес и порог. Если выход любого отдельного узла превышает указанное пороговое значение, этот узел активируется, отправляя данные на следующий уровень сети. В противном случае данные не передаются на следующий уровень сети.

3. Подход № 3: Использование Word Embeddings и RNN (рекуррентные нейронные сети)

В следующем ядре Kaggle Word Embeddings и RNN используются для прямого прогнозирования Deal_Probability.
Вложения являются обучающей частью тренировочного процесса.
Мы даже можем использовать векторы предварительной подготовки FastText на русском языке для достижения лучших результатов.
Предварительно обученный FastText: https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ru.300.bin.gz

URL-адрес ядра решения Kaggle:

https://www.kaggle.com/code/nivgeron/text2score-keras-rnn-word-embedding-a64fd0

4. Подход № 4: Использование размытия Обнаружение с помощью OpenCV

Автор: Muhammed Furkan Gülşen

Для выявления размытости изображения используются OpenCV и оператор Лапласа.

Чтобы найти размытость изображения, выполняются следующие шаги:

Найти быстрое преобразование Фурье изображения.
Запишите распределение высоких и низких частот.
При небольшом количестве высоких частот эти изображения помечаются как размытые изображения.

Но если использовать этот подход, то частота различается для разных типов объектов. Для одного объекта значение «низкое количество высокой частоты» будет другим для других объектов. Одним из таких решений является разновидность метода Лапласа. Печ-Пачеко и др. в их статье ICPR 2000 г. Выполните следующие шаги, чтобы получить решение:

а. Рассмотрим один канал изображения.

б. Сверните его в ядро 3 * 3.

в. Рассчитать дисперсию.

д. Если дисперсия падает ниже порога, то она считается размытой.

Все вышеперечисленные шаги можно выполнить в OpenCV с помощью одной строки кода.

Реализация приведена ниже:

cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()

Итак, основная идея здесь состоит в том, чтобы включить коэффициент размытости изображений АДС как одну из характеристик определить спрос на рекламу.

ПОДХОД ПЕРВОГО РАЗРЕШЕНИЯ

Проблема может быть решена с помощью следующего подхода:

1. Выполните EDA для раскрытия, чтобы проверить, как распределяются все без исключения функции или они следуют определенному шаблону, найдите недостающие значения в набор данных и, если возможно, приписать эти отсутствующие значения

2. Выполнить проектирование признаков, извлекая дополнительные признаки из наших заданных признаков и рассматривая их как входные данные для прогноза.

3. Выполните разбиение с проверкой поезда и закодируйте все числовые и категориальные признаки.

4. Выполните обучение на всех возможных моделях глубоких нейронных сетей и выберите модель, которая дает нам наилучшие значения производительности.

EDA

На первом этапе строится диаграмма Венна для проверки уникальных и общих значений функций, которые присутствуют как в поезде, так и в тестовых данных.

Приведенный выше снимок представляет собой диаграмму Венна как для обучения, так и для тестовых данных функции идентификатора пользователя как для поезда, так и для тестовых данных.
На приведенном ниже рисунке показана диаграмма Венна для характеристик городов на основе данных поездов и испытаний.

Ниже приведена диаграмма Венна с описанием функций обучения и тестовых данных.
Теперь мы также построили столбчатую диаграмму, показывающую, какие функции имеют уникальные значения, присутствующие в данных поезда

Используя ту же методологию, мы также можем построить ее для тестовых данных.
Мы также построили графики вероятности для числовой цены объявления и целевой переменной вероятности сделки. См. снимки ниже.

Гистограмма вероятности сделки

График вероятности сделки

Поскольку в данных присутствуют более высокие значения цены рекламы, мы применили преобразование журнала для функции цены рекламы.

Гистограмма цены объявления после преобразования лога

Вероятностный график вероятности сделки после преобразования лога

Поскольку Avito является российским гигантом электронной коммерции, значения, присутствующие в некоторых функциях, представлены на русском языке.
Для этого мы использовали две переводящие библиотеки API.

1. Googletrans от Google

2. Переводчик от Microsoft

Ниже приведен снимок топ-10 известных регионов для рекламы Avito

Снимок топ-10 известных городов для рекламы avito 00006
- Аналогичным образом, топ-10 известных значений можно найти для любого другого категориального признака.
- Ниже представлена круговая диаграмма, показывающая распределение рекламы по региону 9.0006
- Круговая диаграмма, показывающая распределение рекламы на основе названия родительской категории
- Гистограмма для пользователей, давших рекламу В зависимости от региона
- Гистограмма для пользователей, давших рекламу На основе родительских категорий объявлений
- Мы также выполнили EDA для данных, основанных на времени.
- Распределение Avito Ads по неделям
- Распределение Avito Ads по дням недели
- Распределение Avito Ads по дням месяца
- Создание WordCloud
- Для заголовка
- Для описания
- Точно так же мы можем выполнить WordCloud для других текстовых функций, таких как город, регионы, параметр ad2 1.
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ И ВЫВОДЫ
- Прежде всего, набор данных csv загружается как фрейм данных pandas.
- Объекты, присутствующие в наборе данных поезда, имеют следующие отсутствующие значения, как показано на снимке ниже:
- Как показано на снимке, параметры объявления 1, 2 и 3 имеют отсутствующие значения. Функция цены имеет отсутствующие значения. Некоторые изображения и их классификационный код отсутствуют, потому что в некоторых объявлениях нет изображений во время рекламы. Кроме того, некоторые описания пользователей отсутствуют.
- Чтобы заменить отсутствующие значения, см. ниже суть.
- Для цены мы вводим среднее значение цены в соответствии с категорией объявления.
- Для кода классификации отсутствующие значения вменяются как -1, что указывает на отсутствие кода классификации для этого изображения.
- Для текстовых функций, таких как описание, параметры объявления и, возможно, заголовок, если в нем есть какие-либо отсутствующие значения, значения вменяются как «нулевой» текст.
- Мы также выполняем разработку функций, извлекая некоторые дополнительные функции из заданных функций.
1. Дата активации
2. Описание
3. Название
4. Параметры объявления
5. Цена
к приведенным ниже сниппетам для функций сейчас, после и после

1. ANN без признаков изображения.

В этой модели построена простая ИНС (без извлечения данных изображения и включения их в качестве признаков).
Прежде всего, давайте предварительно обработаем набор данных, чтобы он заработал.
Для категориальных функций применяется LabelEncoder, а для числовых функций выполняется MinMaxScaler.
После предварительной обработки построена модель нейронной сети. Обратитесь к приведенному ниже снимку для архитектуры.

В этом случае используются два входа. Один вход имеет категориальные признаки в качестве входных данных, а другой — числовые признаки в качестве входных данных.
Мы взяли функцию потерь как MSE (среднеквадратичная ошибка), а взятые метрики — это пользовательское RMSE (среднеквадратичная ошибка).
После обучения модели с настройкой гиперпараметров и обратными вызовами мы получаем Loss и Metric модели как:

2. ANN с функциями изображения.

В этой модели построена ИНС (на этот раз с учетом особенностей изображения).
Мы рассматриваем значение размытия изображения, среднее значение красного, синего и зеленого. Для отсутствующих значений изображения мы вменяем отсутствующие значения как -1. Обратитесь к приведенным ниже фрагментам.

Предварительно обработайте набор данных, чтобы он заработал.
Для категориальных функций применяется LabelEncoder, а для числовых функций выполняется MinMaxScaler.
После предварительной обработки построена модель нейронной сети. Обратитесь к приведенному ниже снимку для архитектуры.

После обучения модели с настройкой гиперпараметров и обратными вызовами мы получаем потери и метрики модели как:

3. ИНС с функциями изображения с встраиванием ГРУ.

В этой модели построена простая ИНС (на этот раз с учетом характеристик изображения) также с использованием встраивания ГРУ.
Предварительно обработайте набор данных, чтобы он работал.
Для предварительной обработки текстовых функций мы удаляем символы, стоп-слова, теги html и lxml, после чего выполняется лемматизация.
После лемматизации предложения выполняется однократное представление, и последовательность дополняется одинаковой длиной для каждого предложения (для заголовка max_length=7 и для описания max_length=250).
Для категориальных функций применяется LabelEncoder, а для числовых функций выполняется MinMaxScaler.
После предварительной обработки построена модель нейронной сети. Обратитесь к приведенному ниже снимку для архитектуры.

После обучения модели с настройкой гиперпараметров и обратными вызовами мы получаем Loss и Metric модели как:

4. ANN с функциями изображения с внедрением LSTM.

В этой модели построена простая ИНС (на этот раз с учетом особенностей изображения) также с использованием встраивания LSTM..
Предварительно обработайте набор данных, чтобы он заработал.
Для предварительной обработки текстовых функций мы удаляем символы, стоп-слова, теги html и lxml, после чего выполняется лемматизация.
После лемматизации предложения выполняется однократное представление, и последовательность дополняется одинаковой длиной для каждого предложения (для заголовка max_length=7 и для описания max_length=250).
Для категориальных функций применяется LabelEncoder, а для числовых функций выполняется MinMaxScaler.
После предварительной обработки построена модель нейронной сети. Обратитесь к приведенному ниже снимку для архитектуры.
После окончательных наблюдений и выводов можно обнаружить, что это наша самая эффективная модель

Исходный код этой модели приведен во фрагменте ниже. Мы получаем Loss и Metric модели как:

Final Observations:

После обучения всех моделей мы получаем наилучшие потери и показатели, как показано на снимке ниже. такие типы, как tanh, elu и т. д. и нет. агрегатов ГРУ и ЛСТМ.

Свойства изображения можно использовать, определяя значения цвета, например, матовость, резкость, белизна; Максимальные значения синего, красного или зеленого и т. д.

ИСХОДНЫЙ КОД ПРОЕКТА

Вы можете получить доступ к полному исходному коду по адресу:

Вы не можете выполнить это действие в данный момент. Вы вошли в другую вкладку или окно. Вы вышли из системы на другой вкладке или…

github.com

Мой профиль Linkedin также указан ниже

https://www.linkedin.com/in/sayyed-furqan-hussain-bsci-it-6b31071a6

ССЫЛКИ:

Команда прикладного ИИ и ее наставники.
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/lstm-for-text-classification/
https://www. kaggle.com/code/shivamb/ideas-for-image-features- и качество изображения. Для извлечения данных изображения этот блокнот kaggle часто упоминается для этого самостоятельного тематического исследования.
https://www.geeksforgeeks.org/artificial-neural-network-in-tensorflow/
https://www.kaggle.com/code/dhznsdl/nn-model-adding-variables-step-by- step

Интернет-продажи в Марокко — международная электронная коммерция

Марокко

Барбадос с населением 36 191 805 человек является развивающимся потребительским рынком с растущим сектором электронной коммерции.

Лучшие сайты
1. Avito.ma
2. Aliexpress.com
3. Джумия.ма
4. Ebay.com
5. Amazon.com

Лучшие продукты или категории
1. Авиакомпании
2. Книги
3. CD/DVD
4. Поездки
5. Гостиницы

Популярные способы онлайн-платежей
1. Мобильный платеж
2. Кредитные карты
3. Электронные кошельки

Популярные способы онлайн-платежей

1. Мобильный платеж

2. Кредитные карты

3. Электронные кошельки

Профиль страны
Население	36 191 805
Язык(и) общения	арабский, берберский, французский
Валюта	Марокканский дирхам
ВВП по паритету покупательной способности (ППС)	300 556
Номинальный ВВП	109 824
Темп роста ВВП	4,80%
Количество пользователей Интернета	20 068 556
Проникновение в Интернет	57,60%

Узнайте больше о продажах в Марокко.

Свяжитесь с нами

Марокко с населением 36 191 805 человек является развивающимся потребительским рынком с растущим сектором электронной коммерции.

Лучшие сайты электронной коммерции

Ведущими сайтами электронной коммерции в Марокко являются avito.ma, aliexpress.com и jumia.ma. Другие популярные сайты розничной торговли включают ebay.com и amazon.com. Стоит проверить эти популярные сайты, чтобы увидеть, какие из них лучше всего подходят для вашего продукта с точки зрения объема трафика, конкуренции и типа покупателей электронной коммерции, которых они привлекают. Чтобы узнать, как расширяться на этом рынке, загрузите нашу электронную книгу «Международный рост».

Способы оплаты

Самые популярные способы онлайн-платежей в Марокко включают мобильные платежи, кредитные карты и электронные кошельки. Важно предоставить вашим (потенциальным) клиентам предпочтительные способы оплаты, отсутствие поддержки распространенных способов оплаты на данном рынке немедленно исключит определенную часть этого рынка. Во многих случаях, если онлайн-покупатели не могут найти свои предпочтительные или надежные способы оплаты во время оформления заказа, они полностью отказываются от корзины покупок.

Оформление заказа на вашем сайте — самая важная и самая чувствительная часть воронки продаж. Оптимизация оформления заказа для ваших клиентов, особенно международных, окажет огромное влияние на коэффициент конверсии. Убедитесь, что вы предоставляете местные варианты оплаты, конвертацию валюты и подходящие, экономичные и своевременные местные способы доставки.

Мобильная коммерция

В частности, для онлайн-покупок B2C мобильная электронная коммерция в настоящее время составляет значительную долю рынка электронной коммерции Марокко и в течение следующих 12 месяцев, вероятно, превзойдет использование настольных компьютеров. Продавцы электронной коммерции должны помнить об этом при настройке своих интернет-магазинов и списков продуктов. Мобильная оптимизация и отличный опыт мобильных покупок больше не являются чем-то «приятным», они должны стать основой вашей более широкой стратегии электронной коммерции.

Цифровой маркетинг и SEO

Чтобы привлечь марокканский трафик на ваш веб-сайт, местный маркетинг и SEO будут необходимы, однако для того, чтобы сделать это эффективно, вам необходимо локализовать свой магазин для марокканского рынка. Наличие локализованной версии вашего магазина на марокканском дирхаме, а также на арабском, берберском и французском языках позволит вам индексировать ваш магазин в марокканских поисковых системах и генерировать бесплатный органический трафик. Google Ads — еще один отличный и очень эффективный способ получения качественного и квалифицированного трафика. Чтобы узнать больше о глобальном росте трафика, загрузите нашу бесплатную международную электронную книгу по SEO.

Еще одним отличным и очень эффективным способом получения качественного и квалифицированного трафика является Google Реклама. Glopal предоставляет простое и полностью управляемое решение для электронной коммерции, которое связывает ваши существующие каналы продуктов Google Покупок с покупателями по всему миру, мгновенно увеличивая ваши продажи. Glopal также занимается всеми компонентами локализации, необходимыми для использования Google Покупок в Марокко. Не уверены в своем международном маркетинговом потенциале? Воспользуйтесь нашим бесплатным оценщиком Google Покупок.

Доставка

Марокко имеет сложную и эффективную индустрию электронной коммерции, и для эффективной конкуренции важно, чтобы вы могли предлагать экономичные и своевременные варианты местной доставки. Самый простой способ обеспечить надежную и безопасную местную доставку на новом рынке — часто использовать международную службу пересылки посылок.

Таможня, налоги и пошлины

Чтобы обеспечить беспрепятственный процесс покупки и надежные сроки доставки для марокканских покупателей, рекомендуется заранее рассчитать и отобразить все местные налоги и пошлины. Это включает в себя присвоение соответствующих кодов HS всем вашим продуктам, а затем их использование для расчета налогов и пошлин, которые необходимо применять к конкретному продукту. Это сложная ручная задача, но ее можно автоматизировать с помощью инструмента классификации HS от Glopal.

Марокко: Общая информация

Продажа в Марокко — отличный вариант для онлайн-продавцов, стремящихся к росту. Когда вы запускаете свой магазин на новом рынке, вам следует учитывать ряд полезных фактов и данных.

В Марокко насчитывается 20 068 556 пользователей Интернета, а проникновение Интернета составляет 57,60%. С точки зрения использования устройств, 11 755 000 пользователей смартфонов и проникновение смартфонов составляет 33,40%. В глобальном масштабе смартфоны все шире используются для цифровых покупок.

Население и язык

Общая численность населения Марокко составляет 36 191 805 человек. Средний возраст составляет 29,7 лет. В Марокко говорят на арабском, берберском и французском языках, а валютой является марокканский дирхам. Домен верхнего уровня с кодом страны — .ma и телефонный код +212.

Экономика

По данным Международного валютного фонда, ВВП по паритету покупательной способности (ППС) составляет 300 556 (миллионов текущих международных долларов), а номинальный ВВП составляет 109 824 (млн долларов США). ВВП (ППС) на душу населения составляет 8 612 долларов США, а ВВП (номинальный) на душу населения составляет 3 151 доллар США. Реальный темп роста ВВП составляет 4,80%.

Потенциал международных продаж электронной коммерции

Продажа в Марокко заслуживает внимания многих международных продавцов электронной коммерции. Это большой и активный потребительский рынок. Если вы уже продаете в Марокко, вы можете быть довольны своими продажами. Однако вы, возможно, заметили, что ваш марокканский и ваш международный трафик в целом конвертируются с гораздо более низким коэффициентом конверсии, чем ваш внутренний трафик, даже на рынках, которые используют один и тот же язык.

Вероятной причиной этого является то, что, даже если ваш сайт и описания продуктов на одном языке, вы, возможно, не рассмотрели многие другие компоненты локализации, что повлияет на коэффициент конверсии.

‍ ‍ Полностью локализованный процесс покупки должен быть адрес:

Перевод, оптимизированный для электронной торговли
Местный маркетинг и SEO
Конвертация размера и валюты
Международные способы оплаты
Варианты местной доставки
Налоги и пошлины
Законодательное и местное соответствие
Ограничения на местные продукты

Интернет-магазины выполняли большую часть ручной работы, чтобы выйти на глобальный уровень, управляя переводом вручную, сопоставляя категории продуктов, атрибуты, размеры и т.

Какой товар пользуется спросом на авито: Что россияне чаще всего покупали на Авито в 2022 году? Топ-10 групп товаров — Авито на vc.ru