Come AutoSniper trova
le occasioni auto
sotto prezzo

Come stimiamo il prezzo di mercato

Mediana sui venduti reali, non media sugli attivi. Il bias di sopravvivenza è il nemico.

Quando guardi i siti di annunci, vedi le auto ancora in vendita. Quelle che sono già state vendute sono sparite. Il problema è che le auto che si vendono in fretta sono quelle al prezzo giusto: restano sui portali quelle troppo care, quelle in cattive condizioni, quelle con anomalie. Se calcoli una "media degli annunci attivi" stai facendo la media dei sopravvissuti — il classico bias di sopravvivenza. La stima esce gonfiata e tu paghi troppo.

La nostra ricetta in quattro passaggi

1. Costruzione della banda di comparabili. Per ogni annuncio target prendiamo tutte le auto stessa marca, stesso modello, anno ±2 e chilometraggio ±50%, indipendentemente dal portale di origine.
2. Esclusione degli annunci stantii. Se un annuncio attivo è sui portali da più di 45 giorni, è già la prova che il mercato ha rifiutato quel prezzo. Lo escludiamo dal pool (a patto che restino almeno 3 annunci freschi).
3. Includere i venduti reali degli ultimi 180 giorni. Il nostro modulo sales-tracker monitora la scomparsa dei listing e li classifica come venduti con verifica HTTP live. Quei prezzi entrano nel pool come ground truth di mercato.
4. Mediana, non media. La media è sensibile a un singolo outlier (auto sportiva entrata in un pool di utilitarie). La mediana no: è la "carota di mezzo" e rappresenta il prezzo tipico effettivo.

Esempio numerico: Fiat Panda 2018, 60.000 km

Supponiamo che tu stia valutando una Fiat Panda del 2018 con 60.000 km a 6.500 €. Costruiamo il pool:

• 15 Panda 2016-2020 con km tra 30.000 e 90.000, ancora in vendita: prezzi richiesti da 6.800 a 9.500 €, mediana 7.900 €.
• 22 Panda venduti negli ultimi 6 mesi nella stessa fascia: prezzi reali da 6.200 a 8.100 €, mediana 7.100 €.

La mediana degli attivi (7.900 €) è gonfiata: l'algoritmo riconcilia i due dati e ancora la stima alla mediana dei venduti reali con uno haircut prudenziale. Stima finale di rivendita: ~6.800 €. Margine vs prezzo richiesto: praticamente zero. Niente notifica per quel listing.

Se invece la stessa Panda fosse esposta a 5.200 €, la situazione cambia: margine 1.600 €, score sopra 70. Lo ricevi via Telegram in pochi minuti.

Il prezzo di controfferta consigliato

La parte che ti fa risparmiare la telefonata di trattativa.

Quando guardi un annuncio interessante, la domanda dopo è sempre: "quanto offro?". Il mercato ti dice il prezzo richiesto; la trattativa ti farà oscillare attorno a un margine ragionevole; le condizioni reali dell'auto pretendono uno sconto aggiuntivo. AutoSniper risponde direttamente con un numero, calcolato così:

Cosa significa ogni voce

• Costo riparazioni stimato. Il modulo NLP riconosce nella descrizione parole come "frizione da fare", "specchietto rotto", "graffi su parafango". A ognuno è associato un costo tipico da catalogo: motore 3.000 €, frizione 800 €, specchietto 150 €, graffi 150 €. La somma viene scontata dal prezzo richiesto.
• Buffer trattativa (4%). Una piccola riserva di negoziazione: nessuno chiude al primo prezzo proposto, il venditore deve poter dire di sì sentendosi rispettato.
• Urgenza venditore. Frasi come "vendo per trasferimento all'estero", "vendo per nascita figlio", "auto da rottamare entro 30 giorni" sono segnali di leva trattativa. Possono valere fino al 5% extra di sconto, in modo calibrato.
• Clamp 65%. Nessuna controfferta scende sotto il 65% del prezzo richiesto: un'offerta troppo aggressiva chiude la trattativa prima di iniziarla. Se i numeri puri della formula andassero più giù, ti suggeriamo di lasciar perdere quel listing.

Nel messaggio Telegram trovi anche la motivazione della controfferta: "perché c'è margine di trattativa e il venditore ha dichiarato il prezzo trattabile" oppure "perché deve vendere in fretta, quindi puoi offrire meno". Niente moltiplicatori magici, solo logica spiegata in italiano leggibile.

Velocità e copertura

L'occasione vera dura poche ore. Anche noi viviamo in quelle ore.

Le auto sotto-prezzo non rimangono a lungo sui portali: i dealer che sanno cosa cercare le chiamano in poche ore. Per questo abbiamo costruito un'architettura incrementale: appena un nuovo annuncio entra nei nostri sistemi, parte uno scoring dedicato per quel singolo listing, indipendente dal cron batch della notte.

L'architettura in tre stadi

1. Scheduler-orchestrator (ogni 4 ore). Fa girare tutti gli scraper sui dieci portali per le ricerche configurate dai dealer. Esegue scoring batch su tutto il dataset.
2. Outbox CDC + EVENTS_QUEUE. Ogni nuovo annuncio o variazione di prezzo emette un evento sulla coda. Un consumer dedicato legge gli eventi in tempo reale.
3. Scoring incrementale. Il consumer carica il pool di confronto del singolo annuncio (banda comparabili + venduti) e ricalcola lo score. Latency tipica: pochi secondi dall'evento.

In pratica: appena pubblichi una ricerca nuova, lavoriamo subito sui listing già esistenti. Quando arriva un'auto nuova che matcha i tuoi filtri, te la mandiamo entro pochi minuti.

Cosa c'è di affidabilità infrastrutturale

• Auto-reconnect AMQP. Tutti i worker resistono a drop transient della coda con backoff esponenziale.
• Audit log immutabile. Ogni decisione algoritmica e ogni modifica admin lascia traccia con hash chain SHA-256. Tampering rilevabile.
• Healthcheck automatici. Worker che smettono di processare scattano alert admin in 15 minuti. Container "vivi ma muti" non passano i nostri controlli.
• Sales-tracker uptime guard. Se lo scraper rimane fermo per qualche ora (es. manutenzione), non marchiamo "venduti" gli annunci scomparsi: aspetteremmo il prossimo run pulito.