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Immatricolazioni per marca

 

  2017 Quota % 2016 Quota % Diff. % Dic. 2017 Quota % Dic. 2016 Quota % Diff. %
Fiat 402.355 20,42 385.798 21,13 4,29 21.775 17,98 26.648 21,31 -18,29
Volkswagen 144.825 7,35 139.168 7,62 4,06 9.275 7,66 10.211 8,16 -9,17
Ford 134.073 6,80 124.328 6,81 7,84 7.969 6,58 7.438 5,95 7,14
Renault 133.666 6,78 118.303 6,48 12,99 8.530 7,04 8.261 6,61 3,26
Peugeot 104.222 5,29 94.132 5,16 10,72 7.094 5,86 6.815 5,45 4,09
Opel 98.949 5,02 95.056 5,21 4,10 3.754 3,10 6.140 4,91 -38,86
Toyota 85.146 4,32 71.934 3,94 18,37 4.988 4,12 5.125 4,10 -2,67
Citroën 80.849 4,10 64.213 3,52 25,91 5.078 4,19 4.146 3,32 22,48
Audi 67.084 3,40 63.972 3,50 4,86 3.069 2,53 3.629 2,90 -15,43
Mercedes 65.859 3,34 64.450 3,53 2,19 4.507 3,72 5.112 4,09 -11,83
Nissan 62.708 3,18 55.222 3,02 13,56 4.145 3,42 3.307 2,64 25,34
BMW 60.873 3,09 59.849 3,28 1,71 4.428 3,66 3.843 3,07 15,22
Lancia/Chrysler 60.335 3,06 65.695 3,60 -8,16 3.140 2,59 4.327 3,46 -27,43
Hyundai 58.917 2,99 56.379 3,09 4,50 4.642 3,83 4.182 3,34 11,00
Dacia 57.981 2,94 47.979 2,63 20,85 4.133 3,41 3.093 2,47 33,62
Jeep 49.491 2,51 40.458 2,22 22,33 4.139 3,42 3.025 2,42 36,83
Kia 47.935 2,43 45.154 2,47 6,16 3.467 2,86 2.546 2,04 36,17
Alfa Romeo 45.328 2,30 36.385 1,99 24,58 2.870 2,37 2.992 2,39 -4,08
Suzuki 31.088 1,58 22.631 1,24 37,37 1.990 1,64 2.089 1,67 -4,74
Smart 26.661 1,35 28.319 1,55 -5,85 1.547 1,28 1.602 1,28 -3,43
Mini 24.720 1,25 24.435 1,34 1,17 1.823 1,51 1.385 1,11 31,62
Skoda 23.115 1,17 19.637 1,08 17,71 1.512 1,25 1.659 1,33 -8,86
Land Rover 18.673 0,95 18.793 1,03 -0,64 1.019 0,84 935 0,75 8,98
Seat 17.518 0,89 15.473 0,85 13,22 1.246 1,03 1.325 1,06 -5,96
Volvo 16.964 0,86 16.984 0,93 -0,12 1.285 1,06 1.543 1,23 -16,72
Mazda 10.527 0,53 10.959 0,60 -3,94 764 0,63 702 0,56 8,83
Honda 9.871 0,50 9.594 0,53 2,89 665 0,55 686 0,55 -3,06
Porsche 5.488 0,28 5.121 0,28 7,17 365 0,30 294 0,24 24,15
Jaguar 5.308 0,27 4.915 0,27 8,00 311 0,26 295 0,24 5,42
Lexus 4.003 0,20 4.151 0,23 -3,57 528 0,44 570 0,46 -7,37
Mitsubishi 3.752 0,19 4.215 0,23 -10,98 269 0,22 222 0,18 21,17
Subaru 3.082 0,16 3.513 0,19 -12,27 317 0,26 270 0,22 17,41
Maserati 2.917 0,15 2.053 0,11 42,08 150 0,12 234 0,19 -35,90
SsangYong 2.243 0,11 2.809 0,15 -20,15 144 0,12 163 0,13 -11,66
DR Motor 415 0,02 478 0,03 -13,18 21 0,02 31 0,02 -32,26
Ferrari 344 0,02 372 0,02 -7,53 8 0,01 16 0,01 -50,00
Lamborghini 133 0,01 94 0,01 41,49 10 0,01 4 0,00 150,00
Altre Estere 3.061 0,16 2.846 0,16 7,55 121 0,10 196 0,16 -38,27
Altre Nazionali 18 0,00 25 0,00 -28,00 2 0,00 1 0,00 100,00
Tot. Marche Est. 1.409.161 71,51 1.294.534 70,90 8,85 88.985 73,48 87.784 70,19 1,37
Tot. Marche Naz. 561.336 28,49 531.358 29,10 5,64 32.115 26,52 37.278 29,81 -13,85
Tot. Mercato 1.970.497 100,00 1.825.892 100,00 7,92 121.100 100,00 125.062 100,00 -3,17

Se il food delivery consegna lezioni a domicilio

I l titolo è perentorio: “2030: il food delivery ucciderà i ristoranti. E dalle case spariranno le cucine”. L’articolo, pubblicato dal sito Business Insider, porta la firma di Valerio Mammone. Abbonda di dati e virgolettati, è molto dettagliato. Non parla del mercato delle automobili, naturalmente, ma può risultare istruttivo, se si ha voglia di uscire dalla logica “il nostro è un business unico”. 
Food delivery: consegna di cibo a domicilio. In Italia, ci dice Mammone, il fenomeno esplode nel 2015, con nuove startup (Glovo, Foodora, Deliveroo, UberEats...) venute a rompere il dominio di Just Eat. Nel 2017 il mercato vale 201 milioni di euro, +66% sul 2016. Nel primi mesi del 2018, tra piatti pronti o semplice spesa, più di 4 milioni di italiani hanno scelto la consegna a domicilio almeno una volta al mese. Utilizzatori più assidui: i Millennial, fascia d’età tra i 25 e i 34 anni. Entro il 2022 si prevede che le piattaforme di food delivery genereranno un giro d’affari da 2,5 miliardi di euro. 
Il punto centrale dell’asse che i ristoratori hanno costituito con le piattaforme di food delivery - spiega Business Insider - sono i big data. Migliaia di informazioni vengono raccolte ed elaborate ogni giorno dalle piattaforme e poi, dice Samuele Fraternali dell’Osservatorio e-commerce B2C, “i dati vengono rivenduti ai ristoratori, che così possono profilare gli utenti, sapere quali prodotti vanno di più, quali sono i servizi preferiti, quali zone e fasce orarie rendono di più... Il ristoratore non paga tanto il dato, quanto la sua rielaborazione”.

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