Оборудование и ПО для автоматизации торговли

Вход в кабинет 0 товаров
на 0 рублей
26.06.2019
Исследование АТОЛ: россияне делают более высокие ставки на летние виды спорта

Эксперты IT-компании АТОЛ выяснили, что 25% игроков тратят на ставку более 1000 рублей 

Аналитики IT-компании АТОЛ, ведущего российского производителя онлайн-касс, программных и облачных решений для ритейла, узнали среднюю сумму ставки на спорт. Исследование показало, что это значение составляет 1 848 рублей, причем ставки на летние виды спорта в среднем на 6,4% выше, чем на  зимние. 

Самый крупный средний чек на одну ставку в рассматриваемый период был зафиксирован во время проведения Чемпионата мира по футболу в июле 2018  -- 1 997 рублей. 

В ходе исследования специалисты проанализировали данные чеков, сформированных российскими букмекерскими компаниями с помощью сервиса аренды онлайн-касс АТОЛ Онлайн за периоды с 1 июля 2018 по 24 июня 2019 года. Учитывались ставки, сделанные онлайн и оплаченные электронным средством платежа.

Алексей Макаров, основатель IT-компании АТОЛ, ведущего российского производителя онлайн-касс:

“К сервису аренды онлайн-касс АТОЛ Онлайн подключено сразу несколько крупных букмекерских компаний.  Благодаря этому наши аналитики смогли изучить огромный массив данных. Эксперты выяснили, что половина игроков тратит на одну ставку более 500 рублей, а 5% из них готовы поставить больше 8 000 рублей. 

Также мы отметили сезонный характер размеров ставок: летом они максимально высокие, осенью и зимой наблюдается небольшое падение, а весной снова идут вверх. Средняя ставка колеблется между 1 722 и 1 997 рублями.

Многие привыкли связывать ставки с определенными видами спорта, однако данные АТОЛ показывают, что ставки делают не только на футбольные матчи или боксерские бои. Например, в октябре 2018 года и в марте 2019 года мы наблюдали аномальный всплеск количества чеков. Подобный рост обычно связан с крупными международными соревнованиями. На октябрь их пришлось сразу несколько: чемпионат мира по волейболу среди женщин,  чемпионат мира по спортивной гимнастике и Летние юношеские Олимпийские игры в Буэнос-Айресе. Мартовский всплеск, скорее всего, связан с соревнованиями по биатлону: именно этот запрос лидирует в поисковых системах среди других видов спорта”.  

Таблица 1. Сравнение значений средних чеков за июль 2018 - июнь 2019 гг.

Диаграмма 1. Динамика сезонного колебания среднего чека за период с июля 2018 по июнь 2019 гг.

Таблица 2. Процентильные значения среднего чека за период с июля 2018 по июнь 2019 гг.

Методология исследования

В ходе исследования специалисты АТОЛ проанализировали данные онлайн-платежей в категории ставок на спорт. В исследовании были отражены данные об онлайн-платежах, которые были совершены в период с июля 2018 по июнь 2019 года. Данные были получены с более чем 13 500 онлайн-касс, которые подключены к интернет-магазинам России. По нашей оценке, такое количество онлайн-касс составляет более 70% рынка e-commerce, соответствующего 54-ФЗ.

В отличие от традиционных касс, широко представленных повсеместно в точках розничных продаж, онлайн-кассы пробивают значительно большее количество чеков. Сервис АТОЛ Онлайн подключил к интернет-магазинам России около 13 500 касс, которые в среднем пробивают до 5 млн чеков в день. Для сравнения, аналогичный показатель одной обычной кассы находится на уровне 30-60 чеков в день.

Облачные онлайн-кассы могут фискализировать платежи круглосуточно, и в отличие от обычных касс, которые расположены в офлайн-точках продаж, не зависят от местонахождения покупателя. Географическая сегментация возможна только по расположению компании-контрагента, которая использует онлайн-кассу. В настоящий момент времени, более 50% онлайн-касс АТОЛ Онлайн работают с компаниями, которые зарегистрированы в Москве. Сервис широко представлен и в других регионах России: в Санкт-Петербурге, Московской, Новосибирской, Свердловской, Ростовской и Самарской областях, в Краснодарском и Приморском краях и в Республике Башкортостан.

Для распознавания товаров в покупках и дальнейшего анализа данных использовался классификатор собственной разработки на основе технологий машинного обучения, включая двунаправленные нейронные сети долгой краткосрочной памяти и ансамбли деревьев решений. 

На основе выгрузки данных были отобраны чеки, удовлетворяющие условиям фильтрации, оплаты по которым были проведены электронным средством платежа в интернете. В дальнейшем для минимизации погрешности и ошибок машинной обработки данные прошли ручную проверку и верификацию специалистами АТОЛ.


Поделиться:

Возврат к списку