Toyota allunga ancora su tutti, e i numeri fanno impressione. La probabilità stimata che un'auto del marchio raggiunga 250.000 miglia, pari a circa 402.000 km, è salita dal 17,8% della precedente classifica al 19,7%. Anche la media del mercato è aumentata, dal 4,8% al 5,4%. Ma c'è un dettaglio decisivo: questo non significa affatto che le auto siano diventate improvvisamente più affidabili in un solo anno.
Le dimensioni dello studio sono enormi. La nuova analisi di iSeeCars copre oltre 395 milioni di veicoli. Toyota raggiunge un valore pari a 3,7 volte la media del mercato, seguita da Lexus con il 14,4%, Honda con il 13,3% e Acura con il 9,5%. Un anno prima, le stesse quattro marche giapponesi erano rispettivamente al 17,8%, 12,8%, 10,8% e 7,2%. Ora anche GMC supera la media generale con il 5,8%.
Chi è cresciuto di più? Honda, con un aumento di 2,5 punti percentuali. Acura guadagna 2,3 punti e Toyota 1,9. Sembra un balzo importante, ma sarebbe prematuro parlare di un improvviso aumento della durata reale delle auto. Il campione e la base dati sono cambiati, quindi è più corretto parlare di una revisione della stima elaborata da iSeeCars.
Ed è qui che la classifica può trarre facilmente in inganno. BMW e Audi ottengono appena lo 0,5% ciascuna, Porsche lo 0,3%, mentre Lexus arriva al 14,4%. Davvero il divario qualitativo è così enorme? Non necessariamente. iSeeCars richiama esplicitamente l'attenzione sull'intensità d'uso: le auto premium possono percorrere meno chilometri ogni anno e avere quindi meno possibilità di accumulare fisicamente 402.000 km. La media dei marchi premium è solo del 3,4%, contro il 5,8% dei marchi generalisti.
Per questo sarebbe un errore leggere l'elenco come una classifica diretta di affidabilità. È più utile considerarlo una stima della probabilità di raggiungere un chilometraggio estremo, non un conteggio dei guasti o dei costi di riparazione. Toyota, Lexus, Honda e Acura oggi sembrano quasi irraggiungibili, ma il prossimo aggiornamento dirà se il loro vantaggio resisterà a un nuovo ricalcolo dell'enorme massa di dati.
