Эксперты СберАналитики в преддверии VIII Восточного экономического форума изучили динамику показателей рынка корпоративного бизнеса в Дальневосточном федеральном округе (ДФО) в январе — июле 2023 года в сравнении с тем же периодом прошлого года. Для ранжирования использованы данные об обороте от основной деятельности компаний в каждой отрасли.
Как показало исследование, общий оборот компаний округа, работающих с корпоративными клиентами, вырос на 4,5%. Рост отмечен в 6 из 10 ведущих B2B-отраслей ДФО, на которые в совокупности приходится 85% рынка.
В топ-10 B2B-отраслей округа вошли: 1) оптовая и розничная торговля и электронная коммерция; 2) транспорт и логистика; 3) металлургия и горнодобывающая промышленность; 4) строительство; 5) нефтегазовая промышленность; 6) энергетика; 7) сельское и лесное хозяйство; 8) пищевая промышленность; 9) бизнес-услуги; 10) операции с недвижимостью. Из них максимальный прирост у строительной отрасли — 16%. Второе и третье места разделили транспорт и логистика, а также энергетика — по 15%.
По оценкам аналитиков, драйверами роста в строительстве стали ипотека с господдержкой и программа «Дальневосточный гектар».
На транспорте и логистике позитивно сказалось перераспределение грузоперевозок с запада на восток, территориальная близость к Китаю и укрепление торговых взаимоотношений с ним. Ещё один положительный фактор — ввод в эксплуатацию новых нефтяных, газовых и угольных месторождений, которые загружают транспортную и логистическую системы Дальнего Востока.
Развитию энергетики помогают территории опережающего развития. В них сконцентрировано большинство энергоёмких производств, что повышает спрос на электроэнергию.
Данные для исследования были подготовлены с помощью продукта СберАналитики «Производство и оптовая торговля». Сервис помогает компаниям находить новые каналы сбыта и закупок, выявлять потребности покупателей, изучать конкурентное окружение и потенциал территории, находить новых поставщиков.
В основе исследования — комплексный анализ рынка закупок и сбыта на базе агрегированных, обезличенных данных платежей организаций. Применение собственных запатентованных алгоритмов обработки информации (NN 2766156, 2766548, 2767465, 2770568, 2771000, 2795902) и моделей машинного обучения обеспечивает высокую точность и широкое покрытие сервиса.
