Жители Югры предпочитают покупать автомобили с пробегом

Жители Ханты-Мансийского автономного округа — Югры чаще всех в России покупают автомобили, которые были в эксплуатации меньше года. Опрос цифровой экосистемы МТС показал, что 6% уральцев, включая югорчан, готовы приобрести такую машину. Это на 2 процентных пункта выше среднего показателя по стране, где лишь 4% россиян рассматривают подобные варианты. Исследование охватило предпочтения автолюбителей во всех регионах, выявив интересные закономерности.

Как сообщает корреспондент Информационного агентства МАНГАЗЕЯ, на Урале и в Сибири спрос на почти новые автомобили заметно выше, чем в других частях России. В Северо-Западном федеральном округе популярнее машины возрастом до трех лет — их выбирают 32% опрошенных. На Северном Кавказе большинство (64%) предпочитает авто от 3 до 5 лет, а на Дальнем Востоке почти половина покупателей (47%) смотрит в сторону машин старше пяти лет.

В Югре 39% жителей уже имеют автомобиль, а 28% планируют его приобрести. Однако 16% откладывают покупку из-за нестабильности на рынке. Треть опрошенных вообще не собираются покупать машину в ближайшее время. Лишь 20% готовы взять кредит, а 11% рассматривают обмен с доплатой по системе трейд-ин.

При выборе подержанного автомобиля главными критериями стали исправное состояние (88%), низкая цена (82%) и небольшой пробег (45%). Марка и комплектация оказались менее важны — на них обратили внимание только 36% и 20% респондентов.

Перед покупкой россияне чаще всего изучают сайты с объявлениями (56%), читают форумы и автомобильные СМИ (44%), а также проверяют разделы трейд-ин у официальных дилеров (43%). Видеообзоры на YouTube, Rutube и VK Видео смотрят 38%, а мобильные приложения и Telegram-каналы используют 29% и 16% соответственно.

Артем Пуликов из МТС AdTech объясняет, что высокие цены, дорогие кредиты и уход иностранных брендов заставляют россиян чаще смотреть в сторону подержанных машин. Это осложняет продажи новых автомобилей, заставляя рекламодателей точнее настраивать таргетинг, например, с помощью анализа больших данных.