Ce véhicule, combien devrais-je l'acheter et le vendre?
C'est une question à laquelle les concessionnaires de voitures d'occasion sont confrontés chaque jour. Même pour le même modèle de voiture, la valeur peut varier considérablement en fonction de l'année de fabrication, du kilométrage et des options, mais souvent, la décision repose sur l'expérience. Pour savoir à quel prix un concurrent a mis en vente un véhicule hier, il faut parcourir des sites comme Encar, KB Car Life, et K Car un par un.
- Fixer un prix d'achat incorrect peut entraîner un stockage prolongé ou, au contraire, vendre à un prix trop bas et perdre de la marge
- Découvrir tardivement à quel prix un concurrent a mis en vente le même véhicule
- Avec des dizaines de modèles de voitures à gérer, il est impossible pour une personne de vérifier manuellement tous les prix du marché
Les offres sont mises à jour quotidiennement et les prix évoluent constamment. Il est difficile de suivre cette tendance manuellement.
Collecte automatique des offres et des enchères chaque jour
En utilisant le crawler de plateforme de voitures d'occasion de Hashscraper, vous pouvez collecter régulièrement des informations sur les offres de véhicules spécifiés, y compris le nom du véhicule, l'année de fabrication, le kilométrage, les options, la région d'immatriculation et le prix proposé par le vendeur, vous permettant ainsi de comparer directement les tendances du marché.
Exemple de données de crawling réelles
{
"Platform": "엔카",
"Model": "○○ 세단 2.0 가솔린",
"Trim": "프레스티지",
"Year": 2021,
"Mileage": 43200,
"Price": 21500000,
"Fuel": "가솔린",
"Transmission": "자동",
"Region": "경기",
"Seller Type": "딜러",
"Options": ["파노라마선루프", "어라운드뷰", "통풍시트"],
"Accident": "무사고",
"Listing Date": "2026-07-24",
"Collected At": "2026-07-31 09:00"
}
En collectant l'année de fabrication, le kilométrage et les options ensemble, vous pouvez créer des bandes de prix en fonction des conditions plutôt que de simplement calculer une moyenne. En incluant le type de vendeur et la région d'immatriculation, vous pouvez également voir les différences de prix entre les offres des concessionnaires et des particuliers, ainsi que les variations de prix par région.
Cas d'utilisation : surveillance des prix pour un concessionnaire de voitures d'occasion en Corée
Un concessionnaire de voitures d'occasion en Corée gère une trentaine de modèles de voitures principaux et, à chaque consultation d'achat, ouvrait la plateforme pour rechercher des offres similaires afin d'estimer la valeur. Les critères de vérification variaient d'un responsable à l'autre, ce qui entraînait des estimations fluctuantes, et les offres des concurrents étaient évaluées visuellement au jour le jour.
Configuration du crawling
- Plateformes ciblées : Encar, KB Car Life, K Car et autres principales plateformes de voitures d'occasion
- Éléments collectés : nom du véhicule, année de fabrication, kilométrage, options, prix, région d'immatriculation, type de vendeur, date d'immatriculation
- Fréquence de crawling : une fois par jour (collecte régulière le matin)
- Période de collecte : fonctionnement continu (stockage quotidien)
Éléments d'analyse des données de crawling
| Élément d'analyse | Utilisation |
|---|---|
| Bandes de prix par condition | Calcul des fourchettes de prix minimales et maximales en fonction de la combinaison de l'année de fabrication, du kilométrage et des options |
| Détection des offres sous-évaluées | Identification automatique des offres qui sont anormalement bas par rapport aux mêmes conditions |
| Comparaison des offres des concurrents | Vérification de la répartition des offres des concessionnaires traitant le même modèle de voiture |
| Variations de prix par région | Comparaison des différences de prix en fonction de la région d'immatriculation, comme la région métropolitaine et les régions périphériques |
| Tendances des stocks et des prix par modèle de voiture | Suivi de l'évolution du nombre d'offres et du prix moyen d'un modèle de voiture spécifique |
| Établissement de critères d'achat | Détermination d'une plage de prix d'achat appropriée en rétrogradant à partir du prix de vente |
En recevant quotidiennement des données de prix résumées, ils ont pu fournir des valeurs fondées lors des consultations d'achat. En identifiant immédiatement les offres sous-évaluées, la vitesse de prise de décision d'achat a également augmenté.
Analyse par IA
En appliquant une analyse par IA aux textes des offres collectées, vous pouvez utiliser ces informations pour filtrer les offres suspectes de fraude ou d'appât. Cela consiste à classifier les offres avec des prix nettement inférieurs à la valeur du marché et accompagnées de phrases incitatives.
{
"Model": "○○ 세단 2.0 가솔린",
"Price": 12900000,
"Bait Suspect": true,
"Reason": "동일 조건 시세 밴드 대비 40% 이상 낮음 + '전화문의' 유도 문구",
"Confidence": 0.82
}
Autres cas d'utilisation
Approvisionnement pour les enchères et l'exportation - Utilisé pour décider quand sécuriser des stocks en fonction du nombre d'offres et des tendances de prix d'un modèle de voiture spécifique.
Analyse de la dépréciation par rapport aux véhicules neufs - Examine comment les prix des voitures d'occasion baissent avec l'âge pour comparer avec les véhicules neufs.
Référence pour les prix financiers et d'assurance - Obtenez des valeurs de référence basées sur les conditions pour l'évaluation des garanties ou le calcul de la valeur résiduelle.
Conclusion
La décision sur les prix d'achat et de vente est plus stable lorsqu'elle est étayée par des données plutôt que par l'expérience. En examinant quotidiennement les bandes de prix par condition et les offres des concurrents, vous pouvez être le premier à repérer les offres sous-évaluées et réduire le risque de stockage.
Hashscraper est responsable de l'exploitation, de la maintenance et de la surveillance du crawler. Même en cas de changement de structure de la plateforme ou d'erreurs de collecte, vous pouvez recevoir quotidiennement des données de prix résumées sans avoir à intervenir directement.
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