Статистика угонов по маркам: Статистика угонов в России 2019-2020 по моделям и маркам

Содержание

Статистика угонов в России 2019-2020 по моделям и маркам

Чтобы иметь представление о том, какое количество автомобилей в России ежегодно подвергается автоугонам, необходимо рассмотреть официальную статистику от МВД и ГИБДД. Причем сделать это как по отношению к маркам, так и к тем регионам, в которых этот тип преступления фиксируется чаще всего.

Количество угонов

По статистическим данным на 2019 год, всего было зарегистрировано 1092 правонарушения, связанных с угоном автотранспортных средств. Это количество на 11,7% меньше, чем в предыдущем календарном 2018 году.

Что касается количества раскрытых преступлений по автокражам, то выявлено нарушений и установлены преступники в 392 случаях. Рассматривая статистику угона машин, необходимо рассмотреть какие из них являются самыми угоняемыми, а какие реже всего подвергаются краже.

Бюджетный сегмент

Так, в бюджетном сегменте статистика угонов автомобилей за 2018 по данным сайта Угона.Нет год выглядит следующим образом:

  • Ладу угоняли 5655 раз. Что составляет 27% всех украденных транспортных средств.
  • Kia подвергалась угону 1832 раза.
  • Daewoo nexia 196 раз. Это около 1,3%.

Средний сегмент

Что касается среднего сегмента, то наиболее популярными с точки зрения статистики угоняемых машин в этой ценовой категории являются:

  • Hyundai Solaris – 1265 случаев. Всего на данный бренд приходится 1879 краж, что составляет 9% от общего числа.
  • Kia угоняли 976 раз. Это 4,5%.
  • Toyota – 695 раза, что составляет 3,5%.
  • Ford a была отнята у своих собственников 463 раз. Это 3,2%.
  • Renault– 282 раз, это 2,6%.

Премиум сегмент

В премиум сегменте ситуация выглядит следующим образом:

  • Наиболее популярный с точки зрения краж – Lexus LX. На это авто пришлось 162 кражи.
  • Mercedes E-класса не сильно отстал от своего предшественника. За 2019 год было украдено 160 таких автомобилей.
  • Bmw 5 серии крали 117 раз.
  • А вот BMW X5 немногим меньше, 113 угонов.
  • Lexus RX – 110 раз.

Помимо этих топ-5 наиболее привлекательных для преступников автомобилей из премиального сегмента, также часто угоняли BMW третьей серии, Mercedes C-класса, Infiniti FX, Land Rover Range Rover, Land Rover Discovery, Mercedes C-класса, Lexus, БМВ 7 серии Lexus NX, Audi A6 и A4, Mercedes GL и M классов, Porsche Cayenne и BMW X6. По каждой из этих машин количество варьировалось от 97 до 38 в соответствии с убыванием списка.

Показатели

Рассматривая все показатели, важно знать марки и модели тех авто, которые крадут чаще всего и как с ними поступают похитители в дальнейшем. Помимо этого, интересно узнать те статистические показатели, которые имеются по годам, чтобы отследить, куда двигается криминогенная обстановка с угонами автомобилей в России.

По годам

Рассматривая данные Росстата по годам, цифры краж выглядят следующим образом:

  • В 2014 году количество угонов составило 39.253 единицы.
  • На 2015 год пришлось 36.203 краж.
  • К 2016 их стало 33.859.
  • В 2017 уменьшилось до 26.441.
  • В 2018 – 21.112 хозяев лишилось своих авто.

Как видим, количество угонов сокращается уверенными темпами, хотя все еще и остается довольно высоким. А вот раскрываемость не всегда утешает хозяев авто. Так как практически 2/3 преступлений остаются нераскрытыми.

По регионам

По регионам наиболее неблагополучно выглядят следующие города и области:

  • Москва, Санкт-Петербург и Центральный Федеральный округ в целом. На них приходится более 1/3 всех краж.
  • Северо-Западный федеральный округ – это 21,8%.
  • В Сибирском ФО – 10,8%.
  • В Приволжском ФО – 8,6%.
  • В Южном ФО всего наблюдается 7,8%.
  • Уральский ФО демонстрирует – 7,6%.
  • Дальневосточный ФО показывает меньший показатель в 5,3%. Является одним из наиболее благополучных регионов с точки зрения совершения этого типа преступления.
  • Северо-Кавказский ФО 1,6%.

Что касается статистических данных о городах России, то наиболее тяжело обстановка с угонами выглядит в следующих мегаполисах и крупных населенных пунктах:

  • Возглавляет рейтинг, как это ни странно, именно Санкт-Петербург. Он обогнал в этом плане Москву. От общего количества украденных машин именно в этом мегаполисе было угнано 0,28 %.
  • На втором месте идет Кемерово – 0,27%.
  • Третий город по неблагополучию с точки зрения сохранности личного транспортного средства – Москва с показателем в 0,24%.
  • Четвертым в рейтинге идут Мурманск и Новосибирск. Здесь угоняют от 0,22% до 0,21%.
  • Пятое место делят между собой Владивосток и Оренбург – по 0,19%.
  • Незначительно отстает Новгород – 0,18%.
  • За ним следует Самара. В этом городе угоняют приблизительно 0,11% от всех авто.
  • С существенным отрывом от Самары следует. Тут воруют около 0,07% всех автотранспортных средств.

По маркам и моделям

Что касается наиболее популярных марок, то статистика по угонам разных моделей дает следующие данные:

  1. На первом месте по такой негативной популярности находится ВАЗ. Причем, что интересно, эти авто держат уверенное лидирующее место на протяжении многих лет. Чаще всего их угоняют для того, чтобы разобрать на запчасти и продать таким образом.
  2. Второй по популярности машиной является Тойота. Она пользуется спросом как у автовладельцев, так и у угонщиков. Часть перепродается на «черном рынке», а другая разбирается на комплектующие.
  3. Третье место за Hyundai. Благодаря тому, что эта марка стала производиться за 10 лет в больших объемах, ее стало больше у населения. А это негативно повлияло на статистику краж.
  4. Четвертое место за маркой KIA.
  5. Пятое за Nissan. И несмотря на то, что авто достаточно надежно защищено от взлома, все же некоторые модели часто попадают в объявления розыска.

Динамика

Что касается изменяемости ситуации, то, стоит отметить, что ситуация за последние 5 лет существенно улучшилась. Так, например, по сравнению с 2014 годом количество краж автомобилей разных классов уменьшилось приблизительно на 40%. Единственное, что нужно учитывать, так это то, что грядущий финансовый кризис, который затронет не только Россию, но и другие страны. Он может несколько подкорректировать в худшую сторону эти показатели.

Прогноз

По прогнозным данным, в ближайшие 2020 и 2021 года количество украденных авто снизится приблизительно на 3-5%. Но, с учетом того факта, что все же обстановка в мире не ухудшится значительно.

Топ-10 неугоняемых машин из числа самых популярных — журнал За рулем

Риск угона для многих играет важную роль при выборе нового автомобиля. Опираясь на статистику продаж и угонов, «За рулем» составил рейтинг наименее рисковых моделей.

Материалы по теме

Выбрать заведомо неугоняемую машину — значит обеспечить себе возможность сэкономить: на качественной защитной системе, на аренде стоянки или гаража. Да и собственные нервы целее будут, что тоже немаловажно. Есть бренды, которые в целом мало привлекают преступников. Например, Citroen и Peugeot. Из премиальных марок сравнительно редко крадут Audi.

Опираясь на статистику угонов от портала «Угона.нет» за прошлый год и статистику продаж новых машин за январь-май этого года от АЕБ, мы выяснили, какие модели из топ-25 рынка доставят своим владельцам наименьшее беспокойство, находясь без присмотра.

Открывают наш рейтинг с показателем 0,5 угнанных автомобиля на 1000 стоящих на учете Hyundai Creta (4-е место по продажам в России),

Renault Sandero (15-е) и Nissan Qashqai (22-е).

«Полмашины» из тысячи крадут у «корейца», «француза» и «японца».

«Полмашины» из тысячи крадут у «корейца», «француза» и «японца».

Чуть менее интересны преступникам седан Лада Гранта (1-е место по продажам), Volkswagen Polo (6-е), Лада Ларгус (7-е), Skoda Rapid (9-е), Renault Logan (10-е) и Mitsubishi Outlander (23-е). Тут стоит отметить, что по абсолютному количеству краж по итогам прошлого года Volkswagen Polo и Renault Logan вошли в невеселый топ-15. Их угнали 203 и 282 раза соответственно. Невысокий относительный рейтинг объясняется очень большим общим количеством этих автомобилей в российском парке.

Индекс 0,4 — сразу у шести автомобилей.

Индекс 0,4 — сразу у шести автомобилей.

Обратите внимание. Хэтчбек Sandero у угонщиков востребованнее, нежели седан, в относительных величинах, но значительно меньше, если считать в абсолютных числах. А вот Qashqai безопаснее родственного Икс-Трейла, у которого рейтинг 0,6 и 15-е место по угонам за прошлый год (170 машин).

Рейтинг 0,3 из 25 самых продаваемых в России машин оказался только у лифтбека Лада Гранта. Схожая ситуация, кстати, и у до сих пор любимой у угонщиков Приоры: чаще всего «уезжают» седаны, реже — хэтчбеки, еще реже — универсалы.

Рейтинг 0,3 из самых востребованных моделей оказался только у Гранты-лифтбека.

Рейтинг 0,3 из самых востребованных моделей оказался только у Гранты-лифтбека.

Следом с показателем 0,2 угона на 1000 автомобилей расположились Лада Веста (2-е место по продажам), Лада 4х4 (14-е), Лада Иксрей (16-е) и Skoda Octavia (21-е). Со старушкой Нивой и традиционно малоугоняемой Шкодой все понятно. А вот свежие Веста и Иксрей вскоре, возможно, пойдут вверх в рейтинге. Вазовские новинки выпускаются 3–3,5 года, то есть подавляющее большинство остается под защитой заводской гарантии, а кредитные машины — еще и застрахованы по каско. Это означает, что спрос на бэушные запчасти только начал формироваться.

Машины с рейтингом 0,2 кражи на 1000 автомобилей.

Машины с рейтингом 0,2 кражи на 1000 автомобилей.

Лучшим выбором с точки зрения наименьшего риска угона станут Volkswagen Tiguan (13-е место по продажам), Renault Kaptur
(17-е) и Chevrolet Niva (24-е). Из 1000 зарегистрированных в стране машин этих моделей угоняют всего 0,1.

С Каптюром и «Шнивой» все понятно: они поколений пока не меняли. А вот сведения по Тигуану даны без разбивки по поколениям. Но в силу низкого рейтинга беспокойства это доставлять не должно.

Модели из топ-25 рынка с наименьшим риском угона.

Модели из топ-25 рынка с наименьшим риском угона.

Остальные машины из топ-25 проблемнее. В диапазоне от 0,6 до единицы риск угона лежит у Renault Duster (0,6), Toyota RAV4 (0,8), Hyundai Tucson (0,7) и Nissan X-Trail (0,6). Оставшихся членов топ-25 следует отнести к рисковой группе. У Kia Rio, Hyundai Solaris, Toyota Camry и Kia Optima показатели составляют 1,3; 1,7; 1,6 и 1,5 соответственно. Их владельцам стоит потратиться на дополнительную защиту, несмотря на тот факт, что выбор жертв у угонщиков огромен.

Эти машины угоняют чаще всего. Проверьте, нет ли в списке вашей!

Средняя вероятность угона автомобиля в России — 0,05%.

Материалы по теме

В 2018 году ГИБДД заявила о 20‑процентном снижении угонов легковых машин. В 2019-м тренд сохранился, хотя и в меньшей степени: число краж уменьшилось на 6% (зафиксировано 20 017 случаев). Сейчас в России зарегистрировано 43,5 млн легковушек. Так что средняя вероятность угона автомобиля составляет 0,05%.

Наряду с данными ГИБДД публикуют свою статистику страховщики. Она дает неполную картину, ведь компании опираются только на имеющийся у них портфель договоров. А он формируется предвзято: по каско законодательство не прописывает никаких ограничений, поэтому под защиту могут не попадать целые бренды, которые фирме не интересны с точки зрения прибыльности. И хотя в пятерках лидеров по угонам присутствуют многие из «корейцев», их компанию чаще всего разбавляют Ленд и Рейндж Роверы, а также неизменная «любовь» россиян — Land Cruiser 200 и Land Cruiser Prado вкупе с Lexus LX.

Угонный рейтинг: топ-20 

Тройка наиболее привлекающих преступников иномарок за год не изменилась. Hyundai Solaris пока первый, хотя его популярность стала меньше на 7,5%. Идущий вторым Kia Rio, напротив, прибавил аж 19%. В абсолютных показателях они почти сравнялись: 1171 и 1161 машина соответственно. Учитывая, что не первый год Rio продается лучше Соляриса, в 2020‑м он, вероятно, станет лидером. К огорчению владельцев. Третья — вечно популярная

Toyota Camry, которую стали угонять на 12% больше. Четвертым стал ВАЗ‑2107 (777 машин и рост на 2%), пятым — ВАЗ‑2106 (587 машин и снижение на 12%).

Материалы по теме

Заметно меньше стал интересовать преступников Ford Focus — на 22%, произошло снижение количества угонов с 463 до 362 машин. Он даже пропустил вперед ВАЗ‑2114, который стал уезжать от владельцев на 1% чаще (410 машин против 404 год назад). Рубеж в 300 угонов за год преодолели также «десятка» (360 машин, -2,5%), «девятка» (330, —15%) и Toyota RAV4 (345, +9%).

Тройка наиболее привлекающих преступников иномарок за год не изменилась. Hyundai Solaris пока первый, хотя его популярность стала падать.

Топ‑10 угонного рейтинга наглядно показывает, что Лады и Тойоты — вечные ценности для российских преступников. Впрочем, Toyota, зная о проблеме, активно работает над ее устранением. Последняя новинка — точечная противоугонная маркировка деталей Тойот и Лексусов.

А вот «корейцы» и Ford Focus двигаются в прямой зависимости от своих рыночных успехов. Этому есть подтверждения и на примере других моделей. Так, кражи кроссоверов Hyundai Creta увеличились на 142%, седанов Kia Optima — на 126%, а хэтча Kia Soul — на 263%. Правда, абсолютные результаты последнего невелики: угнано всего 58 машин.

Минус на плюс

У некогда лидировавших в рейтинге автомобилей Мазда снижается популярность «трешки» (-20%), «шестерки» (-25%) и даже паркетника СХ‑5 (-31%). Тем, кто прежде боялся покупать эти модели, стоит пересмотреть свои взгляды.

В премиальном сегменте должны волноваться владельцы Рейндж Роверов. Их всегда угоняли достаточно много, однако за 2019‑й кроссовер Evoque прибавил 118%, а Sport — 59%. Но, как и в случае с Соулом, их результаты не превышают 50–60 автомобилей в год.

В процентном выражении рекордную динамику показывает седан Jaguar XE (с учетом того, что их в России продали всего 1385 штук) — с одной угнанной машины в 2018 году до десяти в 2019‑м.

Почему угоняют

Некоторые связывают число угонов с ситуацией на рынке. Определенная логика есть: за последние годы продажи просели почти вдвое, свежих машин на улицах стало меньше. Однако уезжают от законных владельцев автомобили всех возрастов. Да и продается у нас ежегодно более 1,5 млн автомобилей. Значит, потенциальной «добычи» сколько угодно.

Снижение доходов населения — веская причина взяться за «удочки» и другие инструменты для незаконного промысла. Ведь вместе с машинами дорожают и запчасти. Соответственно, растет спрос на бэушные детали. А когда не хватает «доноров», угонщики быстро реагируют на возникший дефицит.

Рецепт спокойного сна прежний: выбирайте непопулярную среди угонщиков модель. Либо оформляйте полис каско и ставьте эффективную противоугонную защиту.

Где угоняют

Почти половина всех прошлогодних угонов зарегистрирована в Москве, Подмосковье, Санкт-Петербурге и Ленинградской области. На столичный регион пришлось 23,9%, на Питер и его окрестности — 21,7%. Немудрено: тут самый большой и самый богатый автопарк.

Материалы по теме

Остальные регионы идут с колоссальным отставанием (которое в данном контексте уместнее считать плюсом). Более-менее заметные доли у Краснодарского края (4,8%) и Свердловской области (4,1%). У остальных они не превышают 3%.

Что интересно: сравнительно невелики показатели Самарской области (1,9%) и Приморского края (1,7%). Обилие Лад и «правильных рулей» больше не привлекает преступный элемент? При этом Приморье замыкает топ‑10 регионов по доле угонов. В остальных она еще меньше.

Для Москвы как самого криминогенного по автомобильным кражам региона есть любопытная раскладка по округам. Наибольшие шансы лишиться машины у жителей юго-востока и юга столицы. На них приходится 13,6% и 12,2% угонов в мегаполисе соответственно. Ненамного отстал от них Восточный округ с 11,4%. Парк в них не самый богатый в столице, зато по стоимости жилья районы из числа самых доступных в пределах МКАД. На последний фактор, среди прочего, влияет и криминогенная ситуация.

Много воруют на юго-западе (11,9%) и западе (10,7%) Москвы. Тут ситуация обратная: районы престижные, что отражается на автопарке. А вот в ЦАО, где тоже хватает премиума, происходит всего 3,6% преступлений. Обилие камер и отдаленность от границ мегаполиса осложняет жизнь угонщикам.

Прогноз «За рулем»

Премиальные автомобили будут угоняться в том же количестве, как сейчас. А вот представители В‑класса и все «корейцы» становятся заметно популярнее среди угонщиков. Хотя есть и приятные исключения. Например, давно ставшая массовой Лада Веста привлекла всего 51 угонщика. Странно, правда?

Статистика угонов 2019. Прогноз на 2020.

Рейтинг угонов легковых автотранспортных средств на территории Российской Федерации в 2019 году.  Детализация приведена по маркам и моделям, основана на данных ГИБДД. По сравнению с предыдущим периодом в 2019 году в России фиксируется спад угонов на 6%.  

 

Однако, мы заметили некоторые тренды, которые нам позволят сделать выводы об изменении российского авторынка, спроса злоумышленников и спрогнозировать ситуацию с хищениями на 2020 год. Начнем с бюджетного сегмента, который в прошедшем периоде явно увеличился. Взглянем за счет чего.

Помимо Китайцев и Японцев в бюджетном сегменте рост угонов наблюдается по некоторым Корейским и немецким моделям, это Фольксваген Поло, Киа Рио , Шкода Рапид и Хендай Крета. Как видим по последней тренд составил 142%! Напомним, что чаще всего угоняются машины оборудованные только штатными охранными системами, и уязвимостями для данных типов авто является сворачивание механических замков, подмена электронных модулей и прописывание дополнительных ключей в память штатного иммобилайзера.

В среднем сегменте рост спроса угонщиков лег на представленные машины. Это основные модели продаваемых на первичном рынке Тойот - Камри, Прадо и Ленд Круйзер. Как мы помним, наиболее частыми видами проникновения является доступы к цифровым шинам, пролегающим в доступных местах. Крипто защита штатной охранной системы этих автомобилей оставляет желать лучшего, а наиболее широко распространенные дополнительные slave системы, устанавливающиеся на потоке, снимаются с охраны вслед за штатными после взлома электронным методом, при помощи ретрансляторов в том числе.

 

Премиальный сегмент по росту угонов возглавил бренд Лендровер с моделями Рендж Ровер Эвог и Спорт. Также подрос спрос угонщиков на Порше Кайен, угоняемый при помощи универсальной отмычки-турбодекодера.

Весь премиальный сегмент, снабженный бесконтактным доступом, который оказывает существенное облегчение злоумышленникам и в отличии от угонов бюджетного класса машин позволяет угнать автомобиль в течении 10 секунд . К удивлению, до сих пор авто производителями не предприняты никакие меры по устранению этой уязвимости.

Статистика по угонам в регионах распределилась следующим образом: почти 24% машин угоняется в Москве и Московской области, около 22% это Санкт-Петербург и Ленинградская область, на третьем месте Краснодарский край - почти 5%.

А вот так распределились хищения по по округам столицы, на диаграмме видно что наиболее опасными для хранения автомобилей являются Юго-восточный и южные округа Москвы:

Учитывая вышеизложенные тенденции, а также, беря во внимание особенности первичного рынка, у которого в 2019-м был легкий минус, в 20-м согласно макро экономическим параметрам он сохранится, а за ним последует и спад вторичного рынка, можно прогнозировать снижение угонов в целом и перераспределение их из среднего класса в бюджетный и верхний. Рынок Корейских и Китайских машин продолжит расти, вместе с угонами этих моделей, то же касается и премиальных автомобилей. Если ваш автомобиль все еще на заводской системе безопасности и находится в рейтинге угонов - защищайтесь дополнительными системами и спите спокойно.

Угоны 2019 по моделям

Самые угоняемые автомобили в России. Рейтинг :: Autonews

В распоряжении Autonews.ru оказались отчеты крупнейших страховых компаний России, которые продают полисы каско. По данным компаний «АльфаСтрахование», «Согласие», «МАКС», «Ренессанс», «РЕСО-Гарантия» и «Страховой дом ВСК», в список самых угоняемых автомобилей в России в 2019 году, помимо Toyota и Lexus, вошли корейские модели, причем не только бюджетного сегмента.

Самые угоняемые марки: Toyota, Hyundai, Kia, Lexus

Согласно отчету ВСК, в 2019 году чаще всего у клиентов компании угоняли автомобили марок Toyota, Kia и Hyundai, следом за которыми идут Lexus и Volkswagen. Похожую статистику дает «МАКС»: больше всего по количеству угоняют автомобили корейского и японского производства. Причем вся десятка лидеров представлена машинами всего двух концернов: Hyundai–Kia и Toyota.

В число самых угоняемых машин, застрахованных в страховой компании «Согласие», в 2019 году также вошли Toyota, Hyundai, Kia и Lexus. На них приходится 61% автомобилей, которые предпочитают угонщики. В 22% случаев злоумышленников привлекают машины Toyota, в 19% — Hyundai. На Kia и Lexus приходится по 10% угоняемых легковых автомобилей.

Самые угоняемые модели: Toyota Camry, Kia Rio, Hyundai Solaris, Lexus LX

В рейтинге самых угоняемых моделей лидируют машины тех же брендов. По данным ВСК, угонщиков чаще всего интересовали Toyota Camry, Kia Rio, Hyundai Solaris, Lexus LX и Toyota Land Cruiser. В статистике компании «МАКС» рейтинг возглавляет Kia Rio, а на втором месте — Kia Sportage. Третье, четвертое и пятое места почти с одинаковым результатом делят Toyota Camry, Hyundai Tucson и Hyundai Creta.

Тот же набор моделей фигурирует в отчетах компании «РЕСО-Гарантия». В пятерке есть Kia Rio, Hyundai Solaris, Toyota Camry и Hyundai Creta, перед которой вклинился седан Kia Optima. Модели Sportage, Tucson и Land Cruiser также входят в топ-10 самых угоняемых по итогам 2019 года.

Фото: Тоyota

В первом квартале 2020 года рейтинг самых угоняемых марок, по данным ВСК, не изменился, а вот список моделей немного обновился. Лидером стала Kia Rio, отодвинувшая с первого места Toyota Camry, а дальше в топ-5 вошли еще две модели Kia: Sportage и Optima. Завершает пятерку Hyundai Solaris.

Аналогичные данные приводят в компании «РЕСО-Гарантия» с той лишь разницей, что Sportage и Camry занимают второе и третье места, а на пятом вместо Hyundai Solaris находится кроссовер Creta. В первой десятке есть еще две модели Hyundai (Tucson и Solaris), внедорожники Lexus RX и LX, а также Toyota RAV4.

Самая большая доля угонов: Lexus LX, Toyota Camry, Kia Sorento

Однако если считать не абсолютные, а относительные показатели, то картина немного меняется. На первое место, по данным СК «МАКС», выходит Lexus LX, угоняемость которого оценивается в 2,56% от общего числа застрахованных, то есть крадут каждый 40-й автомобиль. На втором месте — Toyota Camry с показателем 1,14%, следом Kia Sorento (0,74%), Kia Sportage (0,71%) и Hyundai Tucson (0,62%). За пределами пятерки расположились Toyota RAV4, Kia Optima, Kia Rio, Toyota Land Cruiser и Kia Soul.

Автосервисы Autonews

Искать больше не нужно. Гарантируем качество услуг.Всегда рядом.

Выбрать сервис

Точно так же предпочитают считать угоняемость в «Ренессанс страховании». Лидером по России оказалась Hyundai Sonata, а наиболее сложная ситуация в Санкт-Петербурге, где был угнан каждый 30-й автомобиль этой модели. В 2018 году такая же статистика была по Hyundai Santa Fe, который сместился на 7-е место рейтинга. В Москве почти такие же показатели по частоте угонов у Lexus LX — угнан каждый 40-й автомобиль.

О привлекательности моделей Toyota и Lexus говорят и в СК «МАКС». Самый высокий риск у владельцев премиального внедорожника Lexus LX, среди этих автомобилей угоняется в среднем 3 машины из 100. Вторая строчка за еще одним традиционным антилидером — Тоyota Camry.

Фото: Тоyota

Массовые бренды других марок интересуют угонщиков меньше. Другие лидеры по продажам новых автомобилей — Lada, Renault, Volkswagen и Skoda — не делегировали в топ-10 ни одной модели.

Что угоняют в Москве: Toyota Camry, Kia Rio, Hyundai Solaris, Kia Optima

В Москве предпочтения угонщиков не сильно отличаются от общероссийских. Список самых угоняемых моделей 2019 года в столице у «РЕСО-Гарантии» открывает Toyota Camry, рядом располагаются Kia Rio и Hyundai Solaris, следом — Kia Optima и Toyota Land Cruiser. Lexus LX и Toyota RAV4 также в десятке лидеров. По статистике «Согласия», в 2019 году в Москве наибольшее число угонов пришлось на модели Hyundai.

При подсчетах по относительным показателям в лидеры столичной статистики выходят только модели Toyota и Lexus, причем удельный вес угонов в Москве ниже, чем в среднем по России. Например, по данным «АльфаСтрахования», в столице угоняют 0,68% всех застрахованных Toyota Camry. На втором и третьем местах — Lexus LX с показателем 0,54% и Toyota Land Cruiser (0,53%). Kia Rio в этом рейтинге находится на восьмом месте с показателем 0,26%, то есть угоняют примерно каждый 400-й автомобиль.

Всего в топ-10 по частоте угонов в Москве вошли четыре модели японских марок. Причем Lexus LX и Toyota Camry входят в тройку лидеров по угонам в Москве и Подмосковье четвертый год подряд.

Угоны в масс-маркете совершаются ради запчастей, а в премиальном сегменте — для перепродажи, объяснил управляющий директор по автострахованию «Ренессанс страхования» Сергей Демидов: «Конечно, масс-сегмент сохраняет лидерство в этом рейтинге. Спрос на запчасти не снижается. Разбор — основная цель этих угонов, в отличие от премиум-класса, который перегоняют в другие регионы и страны с изменением вин-номеров. В целом ситуация с угонами похожа на 2018 год, число угонов стало чуть меньше и по Москве, и по Петербургу».

Статистика угонов 2019. Прогноз на 2020.

Рейтинг угонов легковых автотранспортных средств на территории Российской Федерации в 2019 году.  Детализация приведена по маркам и моделям, основана на данных ГИБДД. По сравнению с предыдущим периодом в 2019 году в России фиксируется спад угонов на 6%.  

 

Однако, мы заметили некоторые тренды, которые нам позволят сделать выводы об изменении российского авторынка, спроса злоумышленников и спрогнозировать ситуацию с хищениями на 2020 год. Начнем с бюджетного сегмента, который в прошедшем периоде явно увеличился. Взглянем за счет чего.

Помимо Китайцев и Японцев в бюджетном сегменте рост угонов наблюдается по некоторым Корейским и немецким моделям, это Фольксваген Поло, Киа Рио , Шкода Рапид и Хендай Крета. Как видим по последней тренд составил 142%! Напомним, что чаще всего угоняются машины оборудованные только штатными охранными системами, и уязвимостями для данных типов авто является сворачивание механических замков, подмена электронных модулей и прописывание дополнительных ключей в память штатного иммобилайзера.

В среднем сегменте рост спроса угонщиков лег на представленные машины. Это основные модели продаваемых на первичном рынке Тойот - Камри, Прадо и Ленд Круйзер. Как мы помним, наиболее частыми видами проникновения является доступы к цифровым шинам, пролегающим в доступных местах. Крипто защита штатной охранной системы этих автомобилей оставляет желать лучшего, а наиболее широко распространенные дополнительные slave системы, устанавливающиеся на потоке, снимаются с охраны вслед за штатными после взлома электронным методом, при помощи ретрансляторов в том числе.

 

Премиальный сегмент по росту угонов возглавил бренд Лендровер с моделями Рендж Ровер Эвог и Спорт. Также подрос спрос угонщиков на Порше Кайен, угоняемый при помощи универсальной отмычки-турбодекодера.

Весь премиальный сегмент, снабженный бесконтактным доступом, который оказывает существенное облегчение злоумышленникам и в отличии от угонов бюджетного класса машин позволяет угнать автомобиль в течении 10 секунд . К удивлению, до сих пор авто производителями не предприняты никакие меры по устранению этой уязвимости.

Статистика по угонам в регионах распределилась следующим образом: почти 24% машин угоняется в Москве и Московской области, около 22% это Санкт-Петербург и Ленинградская область, на третьем месте Краснодарский край - почти 5%.

А вот так распределились хищения по по округам столицы, на диаграмме видно что наиболее опасными для хранения автомобилей являются Юго-восточный и южные округа Москвы:

Учитывая вышеизложенные тенденции, а также, беря во внимание особенности первичного рынка, у которого в 2019-м был легкий минус, в 20-м согласно макро экономическим параметрам он сохранится, а за ним последует и спад вторичного рынка, можно прогнозировать снижение угонов в целом и перераспределение их из среднего класса в бюджетный и верхний. Рынок Корейских и Китайских машин продолжит расти, вместе с угонами этих моделей, то же касается и премиальных автомобилей. Если ваш автомобиль все еще на заводской системе безопасности и находится в рейтинге угонов - защищайтесь дополнительными системами и спите спокойно.

Угоны 2019 по моделям

Статистика угонов по моделям и маркам за 2019-2020 (Москва и регионы)

ACURA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
ACURA RDX0.17

AUDI

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
AUDI 050.06
AUDI 1000.03
AUDI 800.03
AUDI A30.04
AUDI A40.06
AUDI A50.15
AUDI A60.06
AUDI A6 ALLROAD QUATTRO0.05
AUDI A70.19
AUDI A80.18
AUDI ALLROAD0.10
AUDI Q30.04
AUDI Q70.11
AUDI S80.16
AUDI TT0.05

BENTLEY

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
BENTLEY CONTINENTAL GT0.14

BMW

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
BMW 5 GT0.08
BMW M30.28
BMW M50.39
BMW SERIES 10.12
BMW SERIES 30.09
BMW SERIES 40.11
BMW SERIES 50.09
BMW SERIES 60.24
BMW SERIES 70.15
BMW X10.16
BMW X30.01
BMW X50.17
BMW X60.21
BMW Z40.15

BOGDAN

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
BOGDAN 21100.07
BOGDAN 21110.04

BRILLIANCE

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
BRILLIANCE H5300.77

CADILLAC

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
CADILLAC ESCALADE0.31
CADILLAC SRX0.03

CHERY

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
CHERY A13/BONUS/VERY0.02
CHERY AMULET0.05
CHERY FORA0.03
CHERY TIGGO0.01

CHEVROLET

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
CHEVROLET AVEO0.02
CHEVROLET CAMARO0.15
CHEVROLET CAPTIVA0.03
CHEVROLET COBALT0.02
CHEVROLET CRUZE0.05
CHEVROLET EPICA0.02
CHEVROLET LACETTI0.04
CHEVROLET LANOS0.04
CHEVROLET NIVA0.01
CHEVROLET ORLANDO0.03
CHEVROLET TAHOE0.07
CHEVROLET TRACKER0.06
CHEVROLET TRAILBLAZER0.04

CHRYSLER

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
CHRYSLER 300M0.16
CHRYSLER PACIFICA0.16
CHRYSLER SEBRING0.05

CITROEN

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
CITROEN BERLINGO VP0.03
CITROEN C40.03
CITROEN C50.04
CITROEN C-CROSSER0.07

DACIA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
DACIA LOGAN0.10

DAEWOO

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
DAEWOO ESPERO0.03
DAEWOO GENTRA0.04
DAEWOO LANOS0.16
DAEWOO MATIZ0.02
DAEWOO NEXIA0.06

DAIHATSU

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
DAIHATSU TERIOS0.03

DATSUN

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
DATSUN MI-DO0.05
DATSUN ON-DO0.05

DODGE

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
DODGE CARAVAN0.03
DODGE RAM0.06
DODGE STRATUS0.09

FIAT

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
FIAT ALBEA0.02
FIAT BRAVO0.11
FIAT PUNTO0.02

FORD

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
FORD C-MAX0.03
FORD ECOSPORT0.01
FORD ESCORT0.01
FORD EXPLORER0.19
FORD FIESTA0.02
FORD FOCUS0.09
FORD FUSION0.05
FORD GALAXY0.02
FORD GRANADA0.03
FORD KUGA0.10
FORD MAVERIC0.06
FORD MONDEO0.07
FORD RANGER0.07
FORD SCORPIO0.02
FORD SIERRA0.02
FORD S-MAX0.05

GAZ

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
GAZ 240.03
GAZ 31020.02
GAZ 31100.02
GAZ M210.48

GEELY

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
GEELY CK/OTAKA0.08
GEELY EMGRAND0.03
GEELY GC60.05
GEELY MK0.03

GREAT WALL

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
GREAT WALL HOVER h40.03
GREAT WALL HOVER H50.01
GREAT WALL SAILOR0.09

HAIMA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
HAIMA 30.06

HONDA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
HONDA ACCORD0.12
HONDA AIRWAVE0.07
HONDA CAPA0.05
HONDA CIVIC0.09
HONDA CR-V0.07
HONDA DOMANI0.05
HONDA FIT0.05
HONDA HR-V0.03
HONDA INSPIRE0.09
HONDA INTEGRA0.05
HONDA JAZZ0.02
HONDA LOGO0.04
HONDA ODISSEY0.07
HONDA ORTHIA0.07
HONDA PARTNER0.06
HONDA PILOT0.32
HONDA PRELUDE0.06
HONDA STEPWAGON0.05
HONDA STREAM0.03
HONDA TORNEO0.12

HUMMER

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
HUMMER h30.10

HYUNDAI

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
HYUNDAI 1300.04
HYUNDAI 1400.09
HYUNDAI ACCENT0.02
HYUNDAI CENTENNIAL/EQUUS0.07
HYUNDAI COUPE/TIBURON0.05
HYUNDAI CRETA0.03
HYUNDAI ELANTRA0.03
HYUNDAI GALLOPER0.04
HYUNDAI GENESIS0.13
HYUNDAI GETZ0.02
HYUNDAI GRAND SANTA FE0.22
HYUNDAI IX350.13
HYUNDAI SANTA FE0.06
HYUNDAI SOLARIS0.22
HYUNDAI SONATA0.03
HYUNDAI TERRACAN0.04
HYUNDAI TUCSON0.04

INFINITI

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
INFINITI 1X/QX600.05
INFINITI EX/QX500.21
INFINITI FX/QX700.26
INFINITI G/050/0600.14
INFINITI M/Q700.21
INFINITI QX/QX800.28

IZH

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
IZH 21250.02
IZH 21260.03

JAGUAR

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
JAGUAR XF0.26
JAGUAR XJ0.24

JEEP

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
JEEP CHEROKEE0.04
JEEP GRAND CHEROKEE0.14

KIA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
KIA CEED0.08
KIA CERATO0.05
KIA MAGENTIS/OPTIMA0.09
KIA MOHAVE0.08
KIA PICANTO0.01
KIA QUORIS0.28
KIA RIO0.16
KIA SORENTO0.07
KIA SOUL0.03
KIA SPECTRA/SEPHIA/SHUMA0.02
KIA SPORTAGE 10.03
KIA SPORTAGE 20.03
KIA SPORTAGE 30.17
KIA SPORTAGE 40.21

LADA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
LADA 1117 KALINA WAGON0.01
LADA 1118 KALINA SEDAN0.02
LADA 2101 CLASSIC0.05
LADA 2102 CLASSIC0.05
LADA 2103 CLASSIC0.08
LADA 2104 CLASSIC0.06
LADA 2105 CLASSIC0.06
LADA 2106 CLASSIC0.06
LADA 2107 CLASSIC0.05
LADA 2108 SAMARA0.05
LADA 2109 SAMARA0.06
LADA 21099 SAMARA0.05
LADA 2110 SEDAN0.06
LADA 2111 WAGON0.03
LADA 2112 HATCHBACK 0.70.07
LADA 2113 SAMARA 20.09
LADA 2114 SAMARA 20.07
LADA 2115 SAMARA 20.05
LADA 2170 PRIORA SEDAN0.07
LADA 2171 PRIORA WAGON0.05
LADA 2172 PRIORA HATCHBACK0.07
LADA 2190 GRANTA SEDAN 0.70.07
LADA 2191 GRANTA ATCHBACK0.07
LADA 2192 KALINA 2 HATCHB.0.03
LADA 2194 KALINA 2 WAGON0.02
LADA 4X40.03
LADA 4X4 5-DOOR0.02
LADA LARGUS VP0.05
LADA XRAY0.01
LADA1119 KALINA HATCHBACK0.02

LAND ROVER

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
LAND ROVER DISCOVERY0.23
LAND ROVER FREELANDER0.11
LAND ROVER R. R. EVOQUE0.27
LAND ROVER R. R. SPORT0.28
LAND ROVER R. ROVER0.39

LEXUS

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
LEXUS ES0.46
LEXUS GS0.19
LEXUS GX0.13
LEXUS IS0.09
LEXUS LS0.08
LEXUS LX0.39
LEXUS NX0.34
LEXUS RX0.10

LIFAN

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
LIFAN BREEZ0.02
LIFAN SMILY0.04
LIFAN SOLANO0.02
LIFAN X500.02
LIFAN X600.02

LINCOLN

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
LINCOLN NAVIGATOR0.13

MAZDA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
MAZDA 20.04
MAZDA 30.14
MAZDA 3230.04
MAZDA 50.05
MAZDA 60.19
MAZDA 6260.03
MAZDA AXELA0.07
MAZDA CAPELLA0.04
MAZDA CX-50.34
MAZDA CX-70.11
MAZDA DEMIO0.05
MAZDA FAMILIA0.05
MAZDA MPV0.05
MAZDA PR EMACY0.05
MAZDA TRIBUTE0.03

MERCEDES

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
MERCEDES A-CLASS0.03
MERCEDES B-CLASS0.05
MERCEDES C-CLASS0.08
MERCEDES CLA-CLASS0.07
MERCEDES CL-CLASS0.16
MERCEDES CLK-CLASS0.08
MERCEDES CLS-CLASS0.15
MERCEDES E-CLASS0.08
MERCEDES E-CLASS COUPE0.10
MERCEDES G-CLASS0.21
MERCEDES GLA-CLASS0.04
MERCEDES GLC-CLASS0.03
MERCEDES GL-CLASS0.21
MERCEDES GLE-CLASS0.12
MERCEDES GLE-CLASS COUPE0.09
MERCEDES GLK-CLASS0.06
MERCEDES GLS-CLASS0.04
MERCEDES MAYBACH S-CLASS0.15
MERCEDES M-CLASS0.13
MERCEDES S-CLASS0.21
MERCEDES S-CLASS COUPE0.22
MERCEDES VANEO0.27

MINI

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
MINI COOPERS0.10
MINI COUNTRYMAN0.17
MINI ONE0.17

MITSUBISHI

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
MITSUBISHI ASX0.21
MITSUBISHI CARISMA0.04
MITSUBISHI CHARIOT0.04
MITSUBISHI COLT0.02
MITSUBISHI DIAMANTE0.04
MITSUBISHI GALANT0.03
MITSUBISHI GRANDIS0.04
MITSUBISHI L2000.07
MITSUBISHI LANCER0.06
MITSUBISHI MINICA0.15
MITSUBISHI MIRAGE0.03
MITSUBISHI MONTERO SPORT0.05
MITSUBISHI OUTLANDER0.06
MITSUBISHI PAJERO0.05
MITSUBISHI PAJERO JR0.05
MITSUBISHI PAJERO SPORT0.05
MITSUBISHI RVR0.01
MITSUBISHI SPACE STAR0.02
MITSUBISHI SPACE WAGON0.04

NISSAN

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
NISSAN AD0.07
NISSAN ALMERA0.10
NISSAN AVENIR0.05
NISSAN BLUEBIRD0.02
NISSAN CEDRIC0.05
NISSAN CEFIRO0.05
NISSAN CUBE0.10
NISSAN EXPERT0.03
NISSAN GLORIA0.08
NISSAN GT-R0.99
NISSAN HOMY/ELGRAND0.03
NISSAN JUKE0.05
NISSAN LAUREL0.08
NISSAN LIBERTY0.04
NISSAN MARCH0.02
NISSAN MAXIMA0.08
NISSAN MICRA0.02
NISSAN MURANO0.08
NISSAN NAVARA0.02
NISSAN NOTE0.02
NISSAN OASHQAI0.04
NISSAN PATHFINDER0.06
NISSAN PATROL0.09
NISSAN PRESAGE0.02
NISSAN PRESEA0.10
NISSAN PRIMERA0.04
NISSAN PULSAR0.05
NISSAN RNESSA0.05
NISSAN SAFARI0.04
NISSAN SENTRA0.05
NISSAN SKYLINE0.10
NISSAN SUNNY0.05
NISSAN TEANA0.15
NISSAN TERRANO0.04
NISSAN TIANO0.07
NISSAN TIIDA0.02
NISSAN WINGROAD0.05
NISSAN X-TRAIL0.05

OPEL

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
OPEL ASCONA0.02
OPEL ASTRA0.03
OPEL CORSA0.01
OPEL INSIGNIA0.05
OPEL KADETT0.01
OPEL MERIVA0.01
OPEL MOKKA0.03
OPEL OMEGA0.01
OPEL VECTRA0.04
OPEL ZAFIRA0.01

PEUGEOT

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
PEUGEOT 2060.03
PEUGEOT 2070.03
PEUGEOT 30080.02
PEUGEOT 3070.03
PEUGEOT 3080.04
PEUGEOT 40070.13
PEUGEOT 40080.07
PEUGEOT 4060.03
PEUGEOT 4070.10
PEUGEOT 4080.03
PEUGEOT PARTNER VP0.02

PORSCHE

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
PORSCHE 911 CARRERA0.17
PORSCHE CAYENNE0.12
PORSCHE MACAN0.15
PORSCHE PANAMERA0.33

RAVON

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
RAVON R20.03

RENAULT

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
RENAULT 190.05
RENAULT CLIO0.02
RENAULT DUSTER0.11
RENAULT FLUENCE0.05
RENAULT KANGOO VP0.02
RENAULT KAPTUR0.01
RENAULT KOLEOS0.04
RENAULT LAGUNA0.01
RENAULT LOGAN0.05
RENAULT MEGANE0.02
RENAULT SANDERO0.07
RENAULT SCENIC0.02
RENAULT SYMBOL0.02

SAAB

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
SAAB 90000.05
SAAB 9-50.09

SEAT

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
SEAT TOLEDO0.06

SKODA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
SKODA FABIA0.01
SKODA FELICIA0.04
SKODA OCTAVIA0.02
SKODA RAPID0.03
SKODA ROOMSTER0.03
SKODA SUPERB0.04
SKODA YETI0.01

SMART

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
SMART FORFOUR0.18
SMART FORTWO0.06

SSANGYONG

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
SSANGYONG ACTYON0.02
SSANGYONG ACTYON SPORT0.02
SSANGYONG KYRON0.02

SUBARU

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
SUBARU FORESTER0.05
SUBARU IMPREZA0.05
SUBARU LEGACY0.06
SUBARU OUTBACK0.07
SUBARU XV0.04

SUZUKI

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
SUZUKI ESCUDO0.03
SUZUKI JIMNY0.04
SUZUKI SWIFT0.01
SUZUKI SX40.01
SUZUKI VITARA/GRAND VIT.0.03
SUZUKI WAGON0.04

TAGAZ

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
TAGAZ ROAD PARTNER0.06

TOYOTA

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
TOYOTA 1ST0.03
TOYOTA ALLEX0.08
TOYOTA ALLION0.09
TOYOTA ALPHARD0.07
TOYOTA ARISTO0.19
TOYOTA AURIS0.01
TOYOTA AVENSIS0.03
TOYOTA BELTA0.13
TOYOTA CALDINA0.06
TOYOTA CAMRY0.24
TOYOTA CARINA0.06
TOYOTA CELICA0.03
TOYOTA CHASER0.15
TOYOTA COROLLA0.07
TOYOTA COROLLA SPACIO0.03
TOYOTA CORONA0.05
TOYOTA CORSA0.05
TOYOTA CRESTA0.08
TOYOTA CROWN0.08
TOYOTA ECHO0.05
TOYOTA ESTIMA0.03
TOYOTA FUNCARGO0.07
TOYOTA GAZA0.02
TOYOTA HARRIER0.06
TOYOTA HIGHLANDER0.19
TOYOTA HILUX0.04
TOYOTA IPSUM0.06
TOYOTA KLUGER0.07
TOYOTA LAND CR. PRADO 1200.06
TOYOTA LAND CR. PRADO 1500.15
TOYOTA LAND CR. PRADO 700.03
TOYOTA LAND CR. PRADO 900.01
TOYOTA LAND CRUISER 1000.05
TOYOTA LAND CRUISER 2000.33
TOYOTA LAND CRUISER 800.03
TOYOTA MARK0.11
TOYOTA NADIA0.06
TOYOTA PASSO0.01
TOYOTA PLATZ0.02
TOYOTA PREMIO0.12
TOYOTA PRIUS0.15
TOYOTA PROBOX0.11
TOYOTA RACTIS0.07
TOYOTA RAUM0.02
TOYOTA RAV40.10
TOYOTA SOARER0.16
TOYOTA SPRINTER0.09
TOYOTA SPRINTER CARIB0.03
TOYOTA STARLET0.04
TOYOTA SUCCEED0.06
TOYOTA TERCEL0.05
TOYOTA TUNDRA0.04
TOYOTA VENZA0.14
TOYOTA VEROSSA0.16
TOYOTA VERSO0.03
TOYOTA VISTA0.07
TOYOTA VITZ0.06
TOYOTA WINDOM0.06
TOYOTA WISH0.06
TOYOTA YARIS0.01

UAZ

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
UAZ 23632 PICKUP0.05
UAZ 31510.01
UAZ 3163 PATRIOT0.05
UAZ 4690.02
UAZ HUNTER0.03

VOLKSWAGEN

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
VOLKSWAGEN AMAROK0.04
VOLKSWAGEN BORA0.02
VOLKSWAGEN CADDY VP0.02
VOLKSWAGEN GOLF0.03
VOLKSWAGEN JETTA0.03
VOLKSWAGEN PASSAT0.03
VOLKSWAGEN POLO0.03
VOLKSWAGEN SHARAN0.02
VOLKSWAGEN TIGUAN0.03
VOLKSWAGEN TOUAREG0.04
VOLKSWAGEN TOURAN0.01
VOLKSWAGEN VENTO0.02

VOLVO

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
VOLVO 400 SERIES0.02
VOLVO 800 SERIES0.04
VOLVO S400.04
VOLVO S600.01
VOLVO S800.07
VOLVO XC600.02
VOLVO XC700.03
VOLVO XC900.05

VORTEX

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
VORTEX ESTINA0.04

ZAZ

Марка и модель автомобиляВероятность угона, %
ZAZ 11020.01
ZAZ 11030.04
ZAZ 9680.01
ZAZ CHANCE0.02
ZAZ SENS0.03
МестоСубъект РФВероятность угона автомобиля (за год)
1Москва0,35%
2Санкт-Петербург0,17%
3Ленинградская область0,16%
4Хабаровский край0,16%
5Московская область0,15%
6Красноярский край0,13%
7Новосибирская область0,13%
8Самарская область0,13%
9Свердловская область0,12%
10Ивановская область0,12%
11Липецкая область0,11%
12Челябинская область0,10%
13Ярославская область0,10%
14Воронежская область0,09%
15Пермский край0,09%
16Омская область0,08%
17Иркутская область0,07%
18Ульяновская область0,07%
19Читинская область0,07%
20Краснодарский край0,06%
21Ставропольский край0,06%
22Приморский край0,05%
23Оренбургская область0,05%
24Тверская область0,05%
25Удмуртская Республика0,05%
26Кемеровская область0,04%
27Ростовская область0,03%
28Саратовская область0,03%
29Республика Башкортостан0,02%
30Республика Татарстан0,02%

Содержание алкоголя в крови

Отмена 20 км превышения скорости

Новости для автовладельцев

Самая важная статистика угонов автомобилей, факты и тенденции на 2020 год

Дополнительная статистика по угонам автомобилей

Новый год - это праздник, когда происходит наибольшее количество угонов автомобилей на основе статистики угонов 2017 года

Было 2468 автомобилей кражи в Новый год, сообщает NICB. Вторым после этого был День президента, когда было зарегистрировано 2 312 краж, а третье место занял Хэллоуин с 2 297 кражами. Раньше больше всего угонов автомобилей происходило во время Черной пятницы.В 2015 году было угнано 2244 автомобиля.

Калифорния заняла первое место по количеству краж в праздничные дни в 2017 году

Данные NICB показали, что в 2017 году в штате Калифорния было совершено 5142 кражи. Это намного выше по сравнению с другими штатами, поскольку по мере продвижения вниз по списку наблюдается резкий спад. Техас, занимающий второе место по количеству краж автомобилей в праздничные дни, имеет всего 1 988 краж. Находясь на четвертом месте, Вашингтон сократил количество угонов автомобилей в праздничные дни до 819.

Самым угоняемым автомобилем в штате Калифорния является Honda Civic

Согласно новостному сообщению NBC, самым большим угнанным автомобилем в 2017 году был Honda Civic 1998 года. Версия 1996 года заняла второе место. Honda Accord также занимает первое место в списке. В 2016 году угонам автомобилей подверглись более 50 000 Civic и более 49 000 Accord.

В среднем статистика угонов автомобилей показывает, что 209 автомобилей угоняются ежедневно из-за того, что ключи или брелки оставлены в автомобиле в США

В некоторых случаях владельцы оставляли автомобиль незапертым при работающем двигателе.Всего с 2016 по 2018 год было угнано 229 339 легковых и грузовых автомобилей. Кроме того, с 2013 года количество краж из-за неосторожности увеличилось на 88%.

Калифорния - штат с наибольшим количеством краж в результате оставления ключей в автомобиле

В период с 2013 по 2016 год процент угонов автомобилей должен был начисляться к хозяину безрассудство было на высоте. В Голден Стэйт было совершено 31 185 краж транспортных средств из-за того, что в них оставили ключи.Флорида занимает второе место, но составляет почти половину от общего числа угнанных в Калифорнии 17 300 автомобилей. Когда дело доходит до городов, Лас-Вегас принимает 11 073 угона автомобилей именно по этой причине.

Разная статистика для владельцев автомобилей

При покупке подержанного автомобиля NICB рекомендует проверять историю автомобиля, используя его VIN, чтобы избежать покупки автомобиля, полученного в результате кражи автомобиля

Идентификационный номер автомобиля (VIN) автомобиля обычно состоит из 11-17 символов.Его можно найти на приборной панели со стороны водителя, в углу лобового стекла. В других местах находятся такие документы, как страховые полисы, страховые карты, а также документы о праве собственности и регистрации.

NICB предоставляет бесплатную программу проверки VIN

В Интернете есть много других бесплатных вариантов. Этот конкретный ограничивает каждого пользователя (для каждого уникального IP-адреса) пятью поисками в течение 24-часового периода. Проведение обыска должно выявить, была ли когда-либо угнана машина и возвращена ли она.Это также покажет, был ли он присвоен спасенный или фирменный титул страховыми компаниями, аффилированными с NICB. Другие отчеты предлагают более подробную информацию, но обычно создаются платными службами.

Статистика угнанных автомобилей показывает, что с 2001 по 2016 год было совершено мошеннических операций на сумму более 36 миллионов долларов, связанных с клонированием транспортных средств.

Когда владельцы не сообщают важную информацию о транспортном средстве, это делает транспортное средство уязвимым для данного вида преступлений , Клонирование автомобиля происходит, когда преступник крадет автомобиль, идентичный тому, которому принадлежит VIN, и заменяет тег VIN идентичного автомобиля на оригинал.Затем клонированный автомобиль продается покупателю с поддельными или украденными документами.

Убитый титул не обязательно означает, что транспортное средство попало в аварию.

Кража автомобиля - не единственное, на что покупатели должны обращать внимание при проверке автомобиля. Ущерб от наводнения, града и ущерба от вандализма также может привести к восстановлению титула. После кражи, если транспортное средство продано страховой компанией спасателю, ему также может быть присвоено право на спасение.(В зависимости от штата.) Подобное название, «утиль», может быть присвоено автомобилю, который считается «не подлежащим ремонту». Государственный мандат предписывает, что такие автомобили должны быть сданы в металлолом или уничтожены.

В то время как покупка автомобилей с правовой защитой возможна, страхование автомобилей, ссуды и перепродажа таких автомобилей являются более сложной задачей.

Статистика украденных автомобилей показывает, что даже восстановленные автомобили могут получить восстановленное право собственности. Получит ли автомобиль это звание или нет, зависит от того, сколько времени длилось восстановление.Тем не менее, из-за более высокого риска затрат, поскольку автомобиль был сильно поврежден ранее, как банки, так и кредитные союзы не предоставляют ссуды на покупку автомобилей с правовой защитой.

.

фактов + статистика: кража личных данных и киберпреступность

Масштабы кражи личных данных

Кража личных данных продолжает создавать проблемы для потребителей, поскольку преступники разрабатывают новые механизмы для совершения мошенничества. Согласно исследованию мошенничества с идентификационной информацией, проведенному в 2019 году компанией Javelin Strategy & Research, количество потребителей, ставших жертвами мошенничества с использованием личных данных, упало до 14,4 миллиона в 2018 году по сравнению с рекордным уровнем в 16,7 миллиона в 2017 году. более тяжелое финансовое бремя: 3.3 миллиона человек несут ответственность за мошенничество, совершенное против них, что почти в три раза больше, чем в 2016 году. Более того, расходы этих жертв на мошенничество с наличными деньгами увеличились более чем вдвое с 2016 по 2018 год до 1,7 миллиарда долларов. Убытки от мошенничества с новыми учетными записями также немного выросли: преступники начали уделять внимание различным финансовым счетам, таким как программы лояльности и вознаграждений и пенсионные счета. Кроме того, злоумышленники становятся искусными в предотвращении процессов аутентификации, особенно в захвате учетных записей мобильных телефонов.Эти поглощения почти удвоились и составили 680 000 жертв в 2018 году по сравнению с 380 000 в 2017 году. В исследовании отмечается, что переход на встроенные чиповые карты помогает сдерживать существующее мошенничество с картами, которое показало самое резкое снижение любого вида мошенничества в 2018 году с потерями на уровне 14,7 млрд долларов в 2018 году по сравнению с 16,8 млрд долларов в 2017 году.

Жалобы на кражу личных данных и мошенничество

Сеть Consumer Sentinel Network, поддерживаемая Федеральной торговой комиссией (FTC), отслеживает жалобы на мошенничество потребителей и кражу личных данных, которые были поданы в федеральные, государственные и местные правоохранительные органы и частные организации.Из 3,2 миллиона сообщений о краже и мошенничестве, полученных в 2019 году, 1,7 миллиона были связаны с мошенничеством, около 900 000 - с другими жалобами потребителей и около 651 000 - с жалобами на кражу личных данных. Из 1,7 миллиона случаев мошенничества 23 процента сообщили о потере денег. В 2019 году потребители сообщили, что потеряли более 1,9 миллиарда долларов в связи с жалобами на мошенничество, что на 293 миллиона долларов больше, чем в 2018 году. Средняя сумма, уплаченная потребителями в этих случаях, составила 320 долларов. В категории мошенничества о мошенничестве-самозванце сообщалось больше всего, и они занимали первое место среди 10 основных категорий мошенничества, определенных FTC.На их долю пришлось 667 миллионов долларов убытков.

В 2019 году 650 570 или 20 процентов всех жалоб были связаны с кражей личных данных. Количество заявлений о краже личных данных снизилось с 2015 по 2017 год на 24 процента, но снова начало расти в 2018 году и выросло на 46 процентов с 2018 по 2019 год.

Отчеты о краже личных данных и мошенничестве, 2015-2019 (1)

Identity Theft And Fraud Reports, 2015-2019 (1)

(1) Проценты основаны на общем количестве отчетов Consumer Sentinel Network за календарный год.Эти цифры не включают жалобы реестра "Не звонить".

Источник: Федеральная торговая комиссия, Consumer Sentinel Network.

Просмотр заархивированных графиков

Пять основных типов кражи личных данных, 2019 г. (1)

Количество отчетов Процент от общей пятерки
Мошенничество с кредитными картами - новые счета 246 763 45.7%
Кража личных данных (2) 166 875 30,9
Мобильный телефон - новые счета 44 208 8,2
Бизнес или частный кредит 43 919 8,1
Автокредит или аренда 38,561 7,1
Итого, пятерка лидеров 540 326 100.0%

(1) Потребители могут сообщать о нескольких типах кражи личных данных. В 2019 году 18 процентов сообщений о краже личных данных включали более одного типа кражи личных данных.
(2) Включает мошенничество с покупками в Интернете и мошенничество с платежными счетами, мошенничество с электронной почтой и социальными сетями, а также медицинские услуги, мошенничество со страховкой и счетами ценных бумаг, а также другие кражи личных данных.

Источник: Федеральная торговая комиссия, Consumer Sentinel Network.

Просмотр заархивированных таблиц

Кража личных данных государством, 2018 (1)

Состояние Жалобы на
100 000 населения (2)
Количество
жалоб
Рейтинг (3) Состояние Жалобы на
100 000 населения (2)
Количество
жалоб
Рейтинг (3)
Алабама 108 5 241 19 Монтана 76 799 35
Аляска 69 507 41 Небраска 67 1,281 42
Аризона 126 8 853 11 Невада 194 5 816 2
Арканзас 73 2,197 38 Нью-Гэмпшир 117 1,565 15
Калифорния 186 73 668 3 Нью-Джерси 125 11 273 13
Колорадо 110 6,151 18 Нью-Мексико 96 2 000 27
Коннектикут 108 3 864 19 Нью-Йорк 122 24 248 14
Делавэр 158 1 517 7 Северная Каролина 112 11 481 16
Д.С. 167 1,156 5 Северная Дакота 63 474 44
Флорида 180 37,797 4 Огайо 88 10 268 31
Грузия 229 23 871 1 Оклахома 79 3,109 34
Гавайи 72 1,021 40 Орегон 101 4 179 22
Айдахо 80 1,368 33 Пенсильвания 107 13 725 21
Иллинойс 127 16 296 10 Пуэрто-Рико 51 1,710 51
Индиана 74 4 918 36 Род-Айленд 93 990 29
Айова 53 1,654 50 Южная Каролина 126 6 339 11
Канзас 74 2 142 36 Южная Дакота 56 486 48
Кентукки 57 2,522 47 Теннесси 101 6 808 22
Луизиана 111 5,202 17 Техас 159 45 030 6
Мэн 56 744 48 Юта 94 2 915 28
Мэриленд 145 8 747 8 Вермонт 51 316 51
Массачусетс 93 6,387 29 Вирджиния 97 8,196 25
Мичиган 140 13 952 9 Вашингтон 100 7,380 24
Миннесота 73 4 070 38 Западная Вирджиния 58 1,051 45
Миссисипи 97 2 894 25 Висконсин 64 3 731 43
Миссури 85 5 222 32 Вайоминг 58 338 45

(1) Включает округ Колумбия и Пуэрто-Рико.
(2) Числа населения основаны на оценках населения США по переписи населения 2018 года.
(3) Рейтинг по жалобам на 100 000 населения. Государства с одинаковым количеством жалоб на 100 000 населения получают одинаковый рейтинг.

Источник: Федеральная торговая комиссия, Consumer Sentinel Network.

Просмотр заархивированных таблиц

См. Также раздел «Кража личных данных» на нашем веб-сайте. Нажмите здесь

.

10 лучших авторов по страхованию от кражи личных данных по прямым премиям, 2019 (1)

Рейтинг Группа / компания Прямые письменные премии (2) В процентах от общего количества
1 Совхоз Взаимное автомобильное страхование 31 492 долл. США 13.4%
2 Общенациональная взаимная группа 30 982 13,2
3 Travellers Companies Inc. 24 251 10,4
4 Hanover Insurance Group Inc. 12 722 5,4
5 Свобода взаимная 11 845 5,1
6 Allstate Corp. 10 863 4.6
7 Американская группа страхования семей 10 119 4,3
8 Группа компаний «Страхование фермеров» 9 855 4,2
9 Страховая группа Эри 8 973 3,8
10 Американская международная группа (AIG) 5,997 2,6

(1) Включает автономные политики и часть политик пакетов, касающуюся кражи личных данных.Не включает премии от компаний, которые не могут
сообщить о страховых взносах за защиту от кражи личных данных, предоставляемую как часть политики пакета.
(2) До сделок перестрахования.
(3) Включает только компании, которые могут сообщать о надбавках за автономное покрытие кражи личных данных и покрытие, предоставляемое как часть политики пакета.

Источник: данные NAIC, полученные от S&P Global Market Intelligence, Insurance Information Institute.

Просмотр заархивированных таблиц

Киберпреступность

По мере того, как предприятия все больше зависят от электронных данных и компьютерных сетей в своей повседневной деятельности, растущие объемы личной и финансовой информации передаются и хранятся в сети.Это может привести к тому, что отдельные лица будут подвержены нарушениям конфиденциальности, а финансовые учреждения и другие предприятия будут подвергаться потенциально огромной ответственности, если и когда произойдет нарушение безопасности данных.

Интерес к киберстрахованию и киберрискам продолжает расти в результате громких утечек данных и осведомленности о практически бесконечном диапазоне рисков, с которыми сталкиваются предприятия. В 2019 году самыми серьезными утечками данных были взлом Capital One Financial Corp. в июле, в результате которого было обнаружено 100 миллионов записей, и октябрьское нарушение Adobe Creative Cloud, в результате которого было обнаружено 7 миллионов пользователей.В 2017 году крупнейшее кредитное бюро США Equifax Inc. пострадало от взлома, в результате которого были раскрыты личные данные 145 миллионов человек, включая номера социального страхования. Это было одним из самых серьезных нарушений в истории из-за кражи большого количества конфиденциальной информации. В 2019 году количество атак программ-вымогателей - типа вредоносного ПО, которое запрещает доступ к системе организации - увеличилось более чем вдвое по сравнению с 2018 годом. В среднем в 2019 году организация становилась жертвой программ-вымогателей каждые 14 секунд. Также беспокоит то, что, хотя все больше организаций приобретают страховку для защиты от риска, требования выкупа растут, поскольку злоумышленники понимают, что компания может удовлетворить эти требования.

В 2019 году было зафиксировано 1473 нарушения, что на 17 процентов больше, чем в 1257 в 2018 году, но ниже рекордного количества нарушений в 2017 году, когда было зафиксировано 1632 нарушения. Однако количество конфиденциальных (т. Е. Личных идентифицирующих данных) записей, раскрытых в 2019 году, составило 164,7 миллиона, что на 65 процентов меньше, чем 471,2 миллиона в 2018 году, согласно отчету о нарушениях данных за 2019 год, подготовленному Центром ресурсов по краже личных данных. Деловой сектор снова столкнулся с наибольшим количеством нарушений - 644 в 2019 году по сравнению с 575 в 2018 году.ITRC отмечает, что, хотя на бизнес-сектор приходилось 44 процента от общего числа нарушений в 2019 году, эти нарушения выявили только 11 процентов всех конфиденциальных записей. Сектор медицины и здравоохранения занял второе место в 2019 году по количеству нарушений (525), в результате чего было обнаружено 39,4 миллиона конфиденциальных записей. В секторе образования было зафиксировано 113 нарушений, и он занял третье место, в нем было обнаружено 2,3 миллиона конфиденциальных записей. Нарушения в банковском / кредитном / финансовом секторе - всего 108 - заняли четвертое место. Однако эти нарушения выявили 100.6 миллионов или 61 процент от общего числа конфиденциальных записей. Только в результате взлома Capital One в июле было выявлено 99 процентов конфиденциальных записей в банковском секторе.

В 2019 году ITRC сообщила, что взлом был наиболее часто используемым методом взлома данных: 577 случаев утечки данных привели к обнаружению 15,3 миллиона записей. Эта форма взлома включает такие методы вторжения, как фишинг, программы-вымогатели и вредоносные программы, а также скимминг. Несанкционированный доступ занял второе место с 538 утечками данных, но этот метод затронул наибольшее количество записей, выявленных по типу утечки данных - 142 миллиона, или 86 процентов всех конфиденциальных записей, обнаруженных в 2019 году.Ошибки или халатность сотрудников, ненадлежащее раскрытие информации или потеря данных заняли третье место по количеству нарушений, 161, с 2,9 миллиона обнаруженных записей.

В первой половине 2020 года ITRC зафиксировала 540 нарушений, затронувших 164 миллиона человек. Количество нарушений было ниже первой половины 2019 года, когда было 811 нарушений, но пострадало меньше людей - 493 миллиона. Общее количество внешних угроз в первой половине 2020 года составило 404 по сравнению с 588 в первой половине 2019 года, в то время как внутренних угроз, исходящих от сотрудников, составило 83, по сравнению со 126 в первой половине 2019 года.Было 53 угрозы со стороны сторонних подрядчиков по сравнению с 89 в первой половине 2019 года. По данным Ресурсного центра по краже личных данных, пандемия COVID-19 и связанное с этим увеличение числа людей, работающих из дома, могут быть фактором сокращения нарушений в качестве сотрудников. имеют меньший доступ к личной идентифицируемой информации (PII), и работодатели особенно бдительны в отношении кражи личных данных. Люди по-прежнему уязвимы, потому что преступники используют миллиарды PII, украденные за последние пять лет, для совершения различных актов мошенничества.

Несмотря на противоречивые анализы, затраты, связанные с киберпреступностью, растут. McAfee и Центр стратегических и международных исследований (CSIS) оценили вероятные ежегодные убытки мировой экономики от киберпреступности в 445 миллиардов долларов в год с диапазоном от 375 до 575 миллиардов долларов. Согласно исследованию Ponemon Institute и Accenture за 2019 год, средняя стоимость утечки данных в мире составила 13,0 миллиона долларов в 2018 году, что на 12 процентов больше, чем в 11,7 миллиона долларов в 2017 году. Исследователи опросили 355 организаций, расположенных в 11 странах, чтобы определить, с какими издержками они столкнулись после кибератаки, например, с затратами на обнаружение, восстановление, расследование и управление реагированием на инциденты.Они также включали стоимость действий, которые происходят постфактум, и усилия по сокращению прерывания бизнеса и потери клиентов. В Соединенных Штатах среднегодовые затраты на киберпреступность выросли на 29 процентов в 2018 году до 27,4 миллиона долларов по сравнению с 21,2 миллиона долларов в 2017 году. Во всем мире банковская отрасль имела самые высокие среднегодовые расходы в 2018 году - 18,4 миллиона долларов, по сравнению с 16,7 миллиона долларов в прошлом году. 2017 г., затем идут компании, занимающиеся коммунальным и программным обеспечением. В зависимости от типа атаки инциденты, связанные с вредоносным ПО, стоили больше всего - 2 доллара.6 миллионов, за которыми следуют веб-атаки на 2,3 миллиона долларов.

Киберстрахование развивалось как продукт в Соединенных Штатах в середине-конце 1990-х годов, поскольку страховщикам пришлось расширять страховое покрытие рисков, которые быстро меняются по масштабу и характеру. Согласно данным NAIC, полученным из S&P Global Market Intelligence, в 2018 году 545 страховщиков сообщили о страховании от киберпространства по сравнению с 505 в 2017 году. В 2018 году сумма прямых премий составила 2,0 миллиарда долларов от компаний, которые могут сообщать о страховых взносах за автономные услуги и страховое покрытие, предоставляемое в рамках пакетных политик, по сравнению с 1 долларом.86 миллиардов в 2017 году.

По данным Института страховой информации (III) и JD Power 2019 Обзор киберстрахования и безопасности малого бизнеса SM , 12 процентов опрошенных предприятий пострадали от одного или нескольких киберинцидентов в предыдущем году по сравнению с 10 процентами в 2018 Почти 71 процент заявили, что они «очень обеспокоены» киберинцидентами, по сравнению с 58 процентами в 2018 году, а 75 процентов заявили, что считают, что риск стать жертвой кибератаки растет угрожающими темпами - по сравнению с 70 процентами в 2018 году.Среди 44 процентов респондентов, которые заявили, что в настоящее время у них нет киберстраховки, и 21 процента, заявивших, что они не знают, есть ли у них страхование, 64 процента заявили, что не планируют приобретать полисы киберстрахования в ближайшие 12 месяцев. Хотя этот показатель ниже 70 процентов в 2018 году и учитывая растущую осведомленность малых компаний о киберрисках и их обеспокоенность, страховщики, агенты и брокеры могут увеличить свою общую поддержку этого рынка, решив проблемы доступности и ограничений покрытия, которые кажутся препятствие к покупке.

IC3 сообщает, что жалобы и долларовые убытки за 2019 год были самыми высокими с тех пор, как центр начал отслеживать статистику киберпреступлений в 2000 году. В 2019 году IC3 получил и обработал 467 361 жалобу, а убытки физических и юридических лиц выросли до 3,5 миллиардов долларов по сравнению с 2018 годом. заявленные убытки выросли по сравнению с 2018 годом примерно на 30 процентов. Что касается долларовых потерь, компрометация деловой электронной почты вызвала наибольшие убытки - около 1,7 миллиарда долларов, за которыми последовали жалобы на мошенничество или романтические отношения с почти полмиллиарда долларов потерь.Компрометация корпоративной электронной почты обычно включает в себя преступник, имитирующий законный адрес электронной почты, например, сотрудник получит сообщение, которое, как представляется, от руководителя своей компании с запросом платежа или банковского перевода, который направляет деньги непосредственно преступнику. Около 24000 человек стали жертвами мошенничества с адресами электронной почты. Мошенничество с доверием происходит, когда преступник заставляет жертву поверить в ее доверительные отношения, и ее убеждают отправить деньги или личную и финансовую информацию.В 2019 году около 20000 человек сообщили о мошенничестве с доверием.

Жалобы на киберпреступность, 2015-2019 (1)

Cybercrime Complaints, 2015-2019 (1)

(1) На основании жалоб, поданных в Центр жалоб на Интернет-преступления.

Источник: Центр жалоб на Интернет-преступления.

Просмотр заархивированных графиков

10 крупнейших штатов по количеству жертв киберпреступлений, 2019 г. (1)

Рейтинг Состояние Число
1 Калифорния 50,132
2 Флорида 27 178
3 Техас 27 178
4 Нью-Йорк 21 371
5 Вашингтон 13 095
6 Мэриленд 11 709
7 Вирджиния 11 674
8 Пенсильвания 10 914
9 Иллинойс 10 337
10 Индиана 9 746

(1) На основе общего количества жалоб, поданных в Центр рассмотрения жалоб на Интернет-преступления через его веб-сайт из каждого штата, где заявитель предоставил информацию о состоянии.

Источник: Центр жалоб на Интернет-преступления.

Просмотр заархивированных таблиц

10 лучших авторов по страхованию кибербезопасности по прямым премиям, 2019 г. (1)

Рейтинг Группа / компания Прямые письменные премии (2) из общего числа
1 Chubb Ltd. $ 356 856 15,9%
2 AXA 229 680 10.2
3 Американская международная группа (AIG) 225 758 10,1
4 Travellers Companies Inc. 178 526 7,9
5 Beazley Plc. 150 943 6,7
6 AXIS Capital Holdings Ltd. 97 305 4,3
7 CNA Financial Corp. 94 722 4,2
8 BCS Insurance Co. 76 062 3,4
9 Свобода взаимная 68 377 3,0
10 Fairfax Financial Holdings 65,101 2,9

(1) Включает автономные политики и часть политик пакетов, относящуюся к кибербезопасности.Не включает премии от компаний, которые не могут сообщить о надбавках за кибербезопасность, предоставляемую в рамках политики пакета.
(2) До сделок перестрахования.
(3) Включает только компании, которые могут сообщать о надбавках за автономное покрытие кибербезопасности и покрытие, предоставляемое как часть политик пакетов.

Источник: данные NAIC, полученные от S&P Global Market Intelligence, Insurance Information Institute.

Просмотр заархивированных таблиц

Дополнительные ресурсы

Федеральная торговая комиссия

Центр жалоб на Интернет-преступления

,

Статистика кражи личных данных - Experian

Центр ресурсов по кражам личных данных (ITRC) недавно объявил о своем отчете об утечках данных за 2017 год, и неудивительно, что число нарушений растет. В прошлом году было 1579 утечек данных, в результате чего было обнаружено почти 179 миллионов записей, что представляет собой рост на 44%. в количестве нарушений и росте числа обнаруженных записей на 389%. Embed

В отчете IRTC также указано, что количество номеров кредитных карт, открытых в 2017 году, составило 14.2 миллиона, что на 88% больше, чем в 2016 году. Кроме того, в 2017 году было раскрыто почти 158 миллионов номеров социального страхования, что более чем в восемь раз больше, чем в 2016 году.

Embed

Кража личных данных - это один из наиболее частых последствий утечки данных. 31,7% жертв взлома в 2016 году позже столкнулись с мошенничеством с использованием личных данных по сравнению с двумя.По данным Javelin, 8% лиц не были уведомлены об утечке данных в 2016 году.

В отчете Consumer Sentinel Network Федеральной торговой комиссии указано, что краж личных данных составили 13,87% всех жалоб потребителей в 2017 году .

Кроме того, согласно опросу, проведенному Experian, по состоянию на август 2017 года большинство американцев беспокоились, что их информация может быть украдена, поскольку 73% заявили, что они очень или в некоторой степени обеспокоены тем, что их электронная почта, финансовые учетные записи или информация в социальных сетях может быть взломана. с 69% в аналогичном опросе, проведенном в 2015 году.

Типы кражи личных данных

Мошенничество с кредитными картами было наиболее распространенной формой кражи личных данных (133 015 сообщений), за ним следовало мошенничество в сфере занятости или налогообложения (82 051 сообщение), мошенничество с использованием телефонов или коммунальных услуг (55 045 сообщений) и банковское мошенничество ( 50 517 отчетов) в 2017 году, по данным FTC.

Другими значительными категориями кражи личных данных, о которых сообщили потерпевшие, были мошенничество с кредитами или арендой (30 034) и мошенничество с правительственными документами или пособиями (25 849 сообщений). Мошенничество с кредитными картами также увеличилось на 23% по сравнению с 2016 годом, обогнав мошенничество с занятостью или налоговое мошенничество как наиболее распространенные.

Встроить

Статистика мошенничества

Потребители сообщили об общих потерях от мошенничества в размере 905 миллионов долларов в 2017 году, что на 21,6% больше, чем в 2016 году. Средняя сумма потерь составила 429 долларов.

Потребители заявили, что общие убытки от мошенничества в 2017 году составили 905 миллионов долларов.

  • 21% потребителей, которые сообщили о жалобах на мошенничество, потеряли деньги.Самый распространенный метод выплаты денег - банковский перевод.
  • В 64% всех жалоб, связанных с мошенничеством, сообщалось о методе первоначального контакта.
    • Из этих жалоб 69,8% сказали по телефону, а 9,7% - по электронной почте.
    • Только 5% этих потребителей указали, что почта является первым контактным лицом.
Вставить

Возрастные группы повышенного риска

Когда дело доходит до мошенничества, дети и пожилые люди подвергаются наибольшему риску.

Кража идентификационной информации ребенка

В 2017 году в Федеральную торговую комиссию поступило 13 852 жалобы на кражу идентификационной информации детей и подростков (в возрасте 19 лет и младше), что составляет 3,89% всех жалоб на кражу идентификационной информации за год. Это небольшое снижение по сравнению с 2016 годом, но это по-прежнему огромная проблема, поскольку во многих случаях это может оставаться незамеченным, поскольку дети или их родители не часто проверяют кредит ребенка.

В 2017 году поступило 13 852 жалобы на кражу личных данных детей и подростков.

Experian получает уведомления о 25 000–30 000 случаев мошенничества, о которых сообщается каждый год, и примерно 17% случаев были нацелены на детей. Мошенничество или кража личных данных детей затронет 25% детей до достижения 18 лет.

Кража личных данных пожилых людей / мошенничество пожилых людей

FTC также сообщила, что 35% жалоб на мошенничество и 18,9% жалоб на кражу личных данных касались пожилых людей (американцев в возрасте 60 лет). или старше) в 2017 году. Пожилые люди могут стать жертвами мошенников, если доверяют не тому человеку, который со временем может развить отношения, охотясь на них по телефону или по электронной почте.

Статистика кражи личных данных по штату

Мичиган - штат с самым высоким уровнем зарегистрированных жалоб на кражу личных данных на душу населения. Флорида, Калифорния, Мэриленд и Невада завершили пятерку штатов, в которых, согласно FTC, были поданы жалобы на кражу документов.

Статистика мошенничества по штатам

Приблизительно 1,1 миллиона жалоб были связаны с мошенничеством в прошлом году, и штат Флорида является штатом с самым высоким уровнем зарегистрированных случаев мошенничества и других типов жалоб на душу населения, за ним следуют Джорджия и Невада. Потребители сообщили о выплате более 744 миллионов долларов по жалобам на мошенничество, при этом средняя выплаченная сумма составила 450 долларов.

Финансовые и эмоциональные последствия кражи личных данных

Последнее исследование ITRC Aftermath показало, что 27% заявителей о краже личных данных сообщили, что обращались в правоохранительные органы по поводу кражи. Из них 87% указали, что отчет был составлен.

Однако кража личных данных имеет последствия, выходящие за рамки потери данных и личной информации - ее решение может занять много времени и денег и может вызвать эмоциональный стресс.Статистика исследования показывает:

  • 26% респондентов были вынуждены занимать деньги у семьи или друзей.
  • 22% взяли отпуск.
  • 15,3% респондентов продали имущество, чтобы оплатить расходы, связанные с кражей личных данных.
  • 6,7% получили ссуду до зарплаты.

26% респондентов занимали деньги у семьи или друзей на борьбу с кражей личных данных, а 7% получили ссуду до зарплаты.

Встроить

Когда дело доходит до эмоционального последствия кражи личных данных, многие испытывают раздражение по поводу того, что им приходится тратить так много часов на решение проблемы, часто отнимая время от работы. Эти статистические данные об эмоциональном воздействии кражи личных данных:

  • 66% респондентов испытали страх относительно их личной финансовой безопасности.
  • 53% почувствовали бессилие или беспомощность.
  • 7% сообщили о самоубийстве. (Если вы чувствуете суицидальные наклонности по той или иной причине, позвоните в Национальную линию помощи по предотвращению самоубийств по телефону 1-800-273-8255.)
  • 75% жертв кражи личных данных сообщили, что они были серьезно обеспокоены неправильным использованием своих Информация.
  • 25% респондентов заявили, что они обращались за профессиональной помощью, чтобы справиться с кражей личных данных - либо обращались к врачу по поводу своих физических симптомов, либо обращались за консультацией (терапией, групповой терапией или какой-либо подобной поддержкой для пострадавших). эмоциональные последствия).

Статистика мошенничества и кражи личных данных по типам

Мошенничество с кредитными картами

Более 32% американцев жаловались на мошенничество с кредитными картами в 2016 году, что вдвое больше, чем в 2015 году, по данным Федеральной торговой комиссии. Javelin Strategy сообщила, что преступники украли 16 миллиардов долларов с помощью мошенничества с идентификационными данными в 2016 году, а количество мошенничества в электронной коммерции увеличилось более чем на 30% за первые шесть месяцев 2017 года, согласно Experian.

По данным FTC, в 2016 году более 32% американцев жаловались на мошенничество с кредитными картами.

Мошенничество с праздничными покупками

Согласно новым эталонным данным ACI Worldwide, в праздничный сезон 2017 года (День благодарения до 31 декабря) количество попыток онлайн-мошенничества увеличилось на 22% по сравнению с 2016 годом. Количество транзакций электронной коммерции выросло на 19%.

Наибольшее количество попыток мошенничества было на:

  • День благодарения : 1,94%, рост с 1,26% в 2016 году
  • Канун Рождества : 1,78%, рост с 1,48%
  • 21 декабря (дата окончания для экспресс-доставки): 1.67%, рост с 1,49%

В праздничный сезон 2017 г. 1 из каждых 85 транзакций была попыткой мошенничества.

В праздничный сезон 2017 года 1 из каждых 85 транзакций была попыткой мошенничества по сравнению с 1 из каждых 97 транзакций в 2016 году и 1 из каждых 109 транзакций в 2015 году.

Мошенничество с самозванцами

Мошенничество с самозванцами, когда мошенник выдает себя за того, кого вы знаете и которому доверяете, и стал жалобой номер один в Федеральную торговую комиссию в 2017 году.Каждый пятый человек, пострадавший от мошенничества, потерял деньги на общую сумму 328 миллионов долларов. Для военных потребителей мошенничество с самозванцами было первой категорией жалоб в отчете Consumer Sentinel Network Report, за которой следовали телефонные и мобильные услуги под номером два.

Встроить

Кража почтовых идентификационных данных

Кража почтовых идентификационных данных - один из самых старых способов преступников украсть вашу личную информацию. Согласно годовому отчету Почтовой службы США, в 2016 году было получено более 60 000 жалоб на кражу почты , в результате чего было вынесено более 2 000 обвинительных приговоров.

Кража медицинских данных

Кражу медицинских данных труднее обнаружить, чем другие виды кражи удостоверений личности, потому что это происходит, когда кто-то крадет личные данные другого человека для получения медицинских услуг. По данным Ресурсного центра по краже личных данных, более 27% утечек данных в 2017 году были связаны с медициной или здравоохранением.

Более 27% утечек данных в 2017 году были связаны с медициной или здравоохранением.

Мошенничество с ипотекой

Мошенничество с ипотекой происходит, когда заемщик, брокер или оценщик лгут относительно информации в заявлении на получение ипотечной ссуды.По оценкам Experian, во время ипотечного кризиса на мошенничество с участием первой стороны - например, накопление ссуд - могло приходиться более 25% всех списаний по потребительским кредитам в то время.

Мошенничество при покупках в Интернете

Мошенничество при покупках в Интернете или мошенничество в электронной торговле происходит, когда преступник использует украденную платежную информацию или обманным путем приобретенные банковские счета или счета кредитной карты для осуществления розничных операций без ведома владельца счета.

По данным Experian, мошенничество в электронной торговле за первые шесть месяцев 2017 года увеличилось более чем на 30% по сравнению с тем же периодом 2016 года.В 2017 году Орегон был первым штатом по мошенничеству в электронной торговле, заняв 1-е место как по мошенничеству с выставлением счетов, так и по мошенничеству с доставкой.

Рост мошенничества при покупках в Интернете

В техническом документе Juniper Research по вопросам мошенничества с онлайн-платежами сообщается, что транзакционная стоимость мошенничества без предъявления карты (мошенничество, которое происходит, когда карта физически не предъявляется во время покупки, например, по телефону или online) оценивается в 19,3 миллиарда долларов в 2022 году.

Ожидается рост мошенничества с онлайн-платежами 13.7% годовых с 2017 по 2022 год . К 2022 году уровень мошенничества с цифровым банкингом должен достигнуть 7,9 млрд долларов. Ожидается, что в период с 2017 по 2022 год на программное обеспечение для обнаружения и предотвращения мошенничества будет потрачено 50,9 млрд долларов.

Embed

Кража синтетических идентификаторов

Кража синтетических идентификаторов происходит, когда преступники создают фиктивная личность с использованием различных фрагментов реальной и сфабрикованной информации, например номера социального страхования, даты рождения, адреса, номера телефона и электронной почты.Непосредственной жертвой является банк или кредитор, но в долгосрочной перспективе, кто бы ни использовал номер социального страхования (это может быть ребенок или взрослый), придется иметь дело с последствиями любых счетов или долгов, прикрепленных к ним мошенническим путем.

По данным Experian, средний ущерб от искусственной кражи личных данных составляет 6000 долларов. Хотя многие отраслевые аналитики могут не согласиться с общей суммой денег, потерянных в результате кражи синтетических удостоверений личности, которая оценивается в миллиарды, Aite Group заявила, что кража синтетических удостоверений личности нанесет убытки эмитентам кредитных карт в размере 800 миллионов долларов в 2017 году.


Источник: Experian

Кража налогового идентификатора

Налоговое управление США сообщило, что в 2016 году было остановлено 883000 подтвержденных налоговых деклараций о краже личных данных, что на 37% меньше, чем в 2015 году. В октябре 2017 года IRS заблокировало 443000 подтвержденных налоговых деклараций о краже личных данных, что на 30% меньше, чем за тот же период прошлого года.

Количество краж налоговых ID существенно упало . Число людей, сообщивших о том, что они стали жертвами кражи налоговых данных, упало до 376000 в 2016 году, что на 46% меньше, чем 699000 в 2015 году.В этом году сильная линия тренда сохранилась до августа: 189 000 налогоплательщиков заявили о себе как о жертвах кражи личных данных, что примерно на 40% меньше, чем за тот же период прошлого года. Хотя количество случаев кражи налоговых идентификаторов сократилось, по оценкам IRS, в 2015 году было предпринято мошенническое возвращение на сумму 14,5 млрд долларов США.

Мошенничество с W-2

Мошенничество с формой W-2 стало одним из самых опасных фишинговых писем в налоговом сообществе. , В течение последних двух налоговых сезонов киберпреступники обманом заставляли сотрудников по начислению заработной платы или людей, имеющих доступ к информации о заработной плате, раскрывать конфиденциальную информацию для всех сотрудников.

Жульничество затронуло все типы работодателей, от малого и крупного бизнеса до государственных школ и университетов, больниц, органов управления племен и благотворительных организаций. Число инцидентов, зарегистрированных потерпевшими и не пострадавшими, увеличилось до 900 в 2017 году по сравнению с чуть более 100 в 2016 году. Также постоянно появляются дополнительные налоговые мошенничества, в том числе направленные на составителей налоговой декларации.

Как скоро вы узнаете, что ваша личность была украдена?

По данным исследования ITRC Aftermath Study, на то, чтобы большинство людей узнало, что они стали жертвами кражи личных данных, обычно требуется три месяца.Однако, согласно тому же отчету, 16% людей не узнали об этом в течение трех лет.

Настойчивый мониторинг своих учетных записей и проверка личной информации - лучший способ всегда быть в курсе потенциальных угроз. [Вы также можете подписаться на продукт для защиты от кражи личных данных, например Experian IdentityWorks, чтобы защитить себя и свою семью.]

Что делать, если вы стали жертвой кражи личных данных?

Если вы стали жертвой кражи личных данных, вы должны немедленно сообщить об этом.Вы также можете предпринять следующие шаги:

  1. Отправьте сообщение о краже на веб-сайт Федеральной торговой комиссии или позвоните на бесплатную горячую линию FTC по телефону 1-877-IDTHEFT (438-4338).
  2. Рассмотрите возможность размещения в своих кредитных отчетах предупреждения о замораживании или мошенничестве.
  3. Если вы стали жертвой кражи медицинского удостоверения личности, сообщите об этом своей страховой компании и поставщикам медицинских услуг, получите копии своих медицинских карт и попросите исправить их. Вы также можете рассмотреть возможность подачи жалобы о нарушении конфиденциальности в США.Департамент здравоохранения и социальных служб онлайн или позвоните по телефону 1-800-368-1019. Если вы стали жертвой кражи налогового идентификатора, вы можете обратиться в IRS.
.

80+ статистических данных по брендингу, которые вы должны знать на 2020 год

Branding Statistics Branding Statistics

Каждый день вы взаимодействуете с тысячами компаний по множеству различных каналов.

От социальных сетей до радиорекламы и даже в своем почтовом ящике ... вы постоянно взаимодействуете с брендами или брендированным контентом, знаете вы об этом или нет!

У каждой из этих компаний есть свой собственный бренд, который помогает им превзойти своих конкурентов. Выдающиеся компании потратили много времени и усилий на улучшение имиджа бренда.

Их фирменные цвета, крутой дизайн визитных карточек, шрифт, который они используют в своем логотипе, и даже слова, которые они используют в своих электронных письмах, были тщательно продуманы.

Я думаю, можно с уверенностью сказать, что сильный бренд необходим, чтобы выделиться в 2019 году и в последующие годы. Вот более 80 статистических данных по брендингу, которые вас вдохновят.

Содержание:

Общая статистика по брендингу

1. Последовательный брендинг по всем каналам увеличивает доход на 23% (Источник)

Branding Statistics 24 Branding Statistics 24

2. 89% маркетологов считают узнаваемость бренда своей главной целью (Источник)

3. 77% руководителей маркетинга считают, что сильный бренд имеет решающее значение для их планов роста (Источник)

4. Прежде чем потребитель вспомнит о бренде, произойдет 5-7 взаимодействий с брендом (Источник)

Branding Statistics 27 Branding Statistics 27


СОЗДАТЬ ШАБЛОН

5. 48% потребителей считают, что их первая покупка или взаимодействие - лучшее время для повышения их лояльности (Источник)

6. 60% потребителей из поколения миллениума ожидают, что бренд будет соответствовать всем каналам (Источник)

7. 91% потребителей предпочли бы покупать у подлинного бренда (Источник)

Branding Statistics Branding Statistics

8. 82% инвесторов хотят, чтобы у компаний, в которые они инвестируют, был сильный бренд (Источник)

9. Только 60% маркетологов считают, что их бренд хорошо соответствует их долгосрочным целям (Источник)

10. 55% маркетологов считают, что их внутренний и внешний бренд совпадают (Источник)

Branding Statistics 3 Branding Statistics 3


СОЗДАТЬ ШАБЛОН

11. 66% маркетологов считают, что их компания пожертвует ростом вместо того, чтобы навредить бренду (Источник)

12. 67% маркетологов считают, что их высшее руководство не осознает потенциальную ценность сильного бренда (Souce)

13. Только 48% маркетологов говорят, что они измеряют показатели, связанные с брендингом (Источник)

Branding Statistics 25 Branding Statistics 25

14. 94% потребителей будут лояльны к компаниям, которые прозрачны в своей практике (Источник)

15. 73% потребителей любят бренд из-за отличного обслуживания клиентов (Источник)

Branding Statistics 14 Branding Statistics 14

СОЗДАТЬ ШАБЛОН

16. Только 23% потребителей говорят, что они связаны с брендом (Источник)

17. У клиентов, которые эмоционально связаны с брендом, LTV в 3 раза выше (Источник)

18. 31% потребителей считают надежность наиболее важным атрибутом бренда (Источник)

Branding Statistics 15 Branding Statistics 15

19. 29% потребителей считают креативность важнейшим атрибутом бренда (Источник)

20. 22% потребителей считают подлинность важнейшим атрибутом бренда (Источник)

21. 80% потребителей не думают, что бренды на самом деле воспринимают их как личность (Источник)

22. 77% брендов считают, что наличие онлайн-сообщества повышает узнаваемость и доверие к бренду (Источник)

23. 37% пользователей будут придерживаться бренда, если они являются частью сообщества (Источник)

24. Лояльность к бренду в 10 раз больше, чем разовая покупка (Источник)

Branding Statistics 22 Branding Statistics 22

25. 90% пользователей ожидают, что у них будет одинаковый брендинг на всех платформах / каналах (Источник)

26. 46% имиджа бренда зависит от того, что они говорят и как они это говорят (Источник)

Branding Statistics 17 Branding Statistics 17

СОЗДАТЬ ШАБЛОН

27. Менее 10% компаний B2B утверждают, что их брендинг является очень последовательным (Источник)

28. 60% B2B-брендов говорят, что их визуальные эффекты или контент не соответствуют руководящим принципам бренда (Источник)

29. 95% компаний имеют официальные руководящие принципы в отношении бренда (Источник)

30. Только 25% брендов действительно придерживаются своих рекомендаций по бренду (Источник)

Branding Statistics 19 Branding Statistics 19

31. 71% компаний считают замешательство клиентов самым большим негативным воздействием несовместимого бренда (Источник)

32. 65% потребителей разочаровываются, когда бренд занимает твердую политическую позицию (Источник)

33. Ребрендинг компаний обычно обходится им в 5-10% их годового маркетингового бюджета (Источник)

Статистика цветового брендинга

Далее у нас есть несколько статистических данных по цветовому брендингу, которые должны немного упростить выбор цветовой палитры вашего собственного бренда. Как вы увидите ниже, цвет также является одной из самых сильных сторон бренда в 2019 году.

34. Цвета бренда улучшают узнаваемость более чем на 80% (Источник)

Branding Statistics 23 Branding Statistics 23

СОЗДАТЬ ШАБЛОН

35. Люди подсознательно оценивают продукт в течение 90 секунд после первоначального просмотра, и от 62% до 90% этой оценки основывается только на цвете (Источник)

36. 80% потребителей считают, что цвет является важной частью узнаваемости бренда (Источник)

37. При покупке товара 93% покупателей ориентируются на цвет бренда (Источник)

Branding Statistics 11 Branding Statistics 11

38. 48% маркетологов используют цвета своих брендов менее чем на 1/4 слайдов презентации (Источник)

39. 21% маркетологов используют цвета своего бренда на 8 из 10 слайдов презентации (Источник)

Статистика брендинга контента

В этом третьем разделе я собрал несколько статистических данных по брендингу, относящихся к конкретному контенту. Многие компании забывают, что контент, который они публикуют в своем блоге или на веб-сайте, является огромной частью их общего бренда.

Нужна дополнительная статистика по контенту? Ознакомьтесь с обзором статистики контент-маркетинга!

40. 78% потребителей доверяют брендам, которые создают индивидуальный контент, по сравнению с обычным контентом (Источник)

41. 23% маркетологов не будут взаимодействовать с частью брендированного контента, если первый разочаровал (Источник)

Branding Statistics 13 Branding Statistics 13

42. 80% читателей считают, что подлинный контент является основным фактором, который побуждает их подписываться на бренд или взаимодействовать с ним (Источник)

43. 64% потребителей совершают покупку после просмотра брендированного видео (Источник)

44. 69% маркетологов считают, что брендированный контент более эффективен, чем PR (Источник)

45. 62% миллениалов считают, что онлайн-контент поможет укрепить их лояльность к бренду (Источник)

Branding Statistics 26 Branding Statistics 26

СОЗДАТЬ ШАБЛОН

46. 54% потребителей не доверяют брендовому контенту, который они видят в Интернете (Источник)

47. 56% интернет-потребителей говорят, что большая часть брендированного контента, который они видели, не имеет отношения к делу (Источник)

Статистика брендинга работодателя

Если вы не знакомы с брендингом работодателя, не волнуйтесь.Это в основном то, как внешний мир рассматривает вашу компанию как работодателя.

Во многом это зависит от того, как вы относитесь к своим сотрудникам, и от общей культуры компании. Теперь, если у вас низкий рейтинг бренда работодателя, люди не захотят работать в вашей компании.

В условиях нехватки талантов во многих отраслях брендинг работодателя становится очень важным для многих крупных и малых компаний.

48. 50% сотрудников считают, что брендинг работодателя является важной частью их кадрового подхода (Источник)

49. 55% рекрутеров хотят больше инвестировать в брендинг работодателя (Источник)

Branding Statistics 2 Branding Statistics 2


СОЗДАТЬ ШАБЛОН

50. 50% кандидатов не будут работать в компании с отрицательным брендом даже за большие деньги (Источник)

51. Отрицательные отзывы - это главное, что наносит ущерб бренду работодателя (Источник)

52. Facebook был наиболее часто используемой социальной сетью для исследования брендов работодателя (Источник)

53. 68% миллениалов посещают сайты компании в социальных сетях, чтобы изучить брендинг работодателя (Источник)

54. 70% соискателей изменили свое мнение о негативном отзыве, если бренд ответил на критику (Источник)

55. Компании с сильным брендом работодателя видят снижение затрат на найм на 43% (Источник)

Branding Statistics 12 Branding Statistics 12

Логотип Статистика по брендингу

Логотипы, наверное, самая узнаваемая часть визуального бренда.Вот почему компании тратят миллионы долларов, чтобы убедиться, что их логотип идеален.

Если вы хотите обновить свой логотип, ознакомьтесь с некоторыми данными по брендингу ниже. Думаю, они помогут вести вас в нужном направлении или выделиться из толпы.

56. 67% малых предприятий готовы платить 500 долларов за дизайн логотипа (Источник)

57. 18% малых предприятий готовы платить 1000 долларов за дизайн логотипа (Источник)

58. 9% брендов не включили название своей компании в свой логотип (Источник)

59. 95% ведущих брендов используют только два цвета в своем логотипе (Источник)

Branding Statistics 5 Branding Statistics 5

60. 35% ведущих брендов используют синий цвет в своем логотипе (Источник)

61. 30% ведущих брендов используют красный цвет в своем логотипе (Источник)

62. 23% ведущих брендов имеют логотип в оттенках серого или черно-белый (Источник)

63. 20% ведущих брендов используют желтый цвет в своем логотипе (Источник)

64. 7% ведущих брендов используют зеленый цвет в своем логотипе (Источник)

65. Только 1% ведущих брендов используют фиолетовый в своем логотипе (Источник)

Статистика брендинга социальных сетей

Каждая публикация из учетных записей вашей компании в социальных сетях добавляет еще один кирпичик к истории вашего бренда. Я думаю, что многие эксперты по социальным сетям забывают об этом, поскольку делятся кучей случайного контента.

Они забывают, что социальные сети - отличное место для превращения вашего бренда в нечто замечательное.Или взаимодействуйте со своими клиентами на более личном уровне. Особенно, если вы инвестируете в визуальные эффекты социальных сетей!

В дополнение к этому вы можете легко отслеживать свой прогресс на любой платформе социальных сетей, используя настраиваемые короткие URL-адреса для обмена своим контентом. Эти URL-адреса собирают данные на основе кликов, которые получают ваши ссылки, что означает, что вы можете видеть, какие типы контента предпочитают люди, в какое время дня - или даже дни недели - они больше всего взаимодействуют с вашим брендом и многое другое.

Какими бы ни были ваши цели, ваша компания по-прежнему должна стремиться к тому, чтобы иметь сильный бренд и в социальных сетях.Отличный способ воплотить это в жизнь - создать четко определенный план в социальных сетях!

66. 96% людей, рассказывающих о брендах в социальных сетях, не следят за этими брендами (Источник)

Branding Statistics 20 Branding Statistics 20

СОЗДАТЬ ШАБЛОН

67. 72% потребителей сделают покупку у бренда, если они подпишутся на эту компанию в Twitter (Источник)

68. 45% людей откажутся от подписки на бренд, если они будут слишком много заниматься саморекламой (Источник)

69. 19% людей откажутся от подписки на бренд из-за плохого использования хэштега (Источник)

70. Сообщения бренда публикуются в 24 раза чаще в личных аккаунтах по сравнению с брендированными аккаунтами (Источник)

71. Контент социальных сетей, которым делятся сотрудники, привлекает в 8 раз больше внимания, чем из аккаунтов брендов (Источник)

Branding Statistics 1 Branding Statistics 1

72. Визуальный контент в 40 раз чаще публикуется в социальных сетях (Источник)

73. 70% хэштегов в Instagram брендированы или созданы компаниями (Источник)

74. Ежедневно 2,1 миллиона отрицательных упоминаний бренда (Источник)

75. Брендовый контент в 2 раза больше заинтересует бэби-бумеров по сравнению с молодежью (Источник)

76. 77% пользователей более положительно относятся к бренду после того, как на их твит был дан ответ (Источник)

77. 78% пользователей Pinterest хотят больше брендированного контента на платформе (Источник)

78. 66% пользователей Pinterest будут делать покупки из фирменного контента (Источник)

79. 91% пользователей хотят, чтобы бренды были аутентичными с их контентом в социальных сетях (Источник)

Это все, что у нас есть для вас на сегодня! Надеюсь, эта статистика показала, насколько важно иметь сильный бренд в 2019 году.

Мы знаем, что постоянный бренд также исключительно полезен. Вот почему с нашим фирменным комплектом вы можете легко добавлять свои собственные цвета, логотипы и шрифты во все наши шаблоны.

Теперь, если вы хотите узнать больше о создании руководства по бренду, начните здесь:

Как создать руководство по стилю бренда, как у ведущих технологических компаний

Branding Stats Branding Stats

А если вам нужны примеры того, как выглядит отличное руководство по бренду, мы вам поможем:

Более 65 шаблонов и примеров рекомендаций по использованию бренда

Branding Statistics Branding Statistics

,

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о