打破慣例!蘋果宣布將不再公布新iPhone首週銷售量數據
打破慣例!蘋果宣布將不再公布新iPhone首週銷售量數據
2016.09.09 | 科技

看來蘋果發布會結束後,分析師們給出的預測也許會一語成讖。因為連蘋果公司自己也打破了一個重要的傳統慣例:不再公開新款iPhone發布後的首周銷量數據。

非商業用 Apple TonyV3112 Shutterstock1.com
圖/ ShutterStock

這家全球最知名的智慧手機製造商在此之前通常會在新品正式發售後的首周週末與公眾分享自己的手機預購量。但本週四,蘋果公司卻在一次聲明中表示自己將不再公佈這一數字,其給出的解釋有點意味深長:

「現在已經到了在第一個iPhone訂單到來之前我們也能大體估算銷量的時候了。我們都知道iPhone7將會銷售一空。」

很顯然,蘋果決定隱瞞這個對於投資者,甚至是消費者來說十分重要的數據。從投資者角度來看,首週銷量是其判斷新iPhone是否能夠取得市場成功的關鍵性指標;從消費者角度來說,這個數據更像是一種風向,心理上引發的「從眾效應」會讓他們改變自己的購買意向。顯然,蘋果的這個舉動已經向我們說明了一些事實。

蘋果曾經強調,「初始銷量將完全由供應量決定,而非需求量」。因此,這個認知讓公司認為我們平時看重的「首週iPhone銷量」對投資者及客戶來說不再是一個具有代表性的衡量指標。據CNBC報導,iPhone7與iPhone7 Plus將在本週五就開始接受預訂,而蘋果與零售商店們將於9月16日開始正式發售新品。

iPhone7銷量「前途未卜」,公司並非首次隱藏數據

在發布會之前,為了避免假期銷量的同比下降,這家全球最具價值的科技公司將賭注都押在了自己的全新系列產品上面,包括那款價值159美元的藍牙耳機AirPods以及369美元的防水版Apple Watch2。

我們都已經知道,週四凌晨公開的新iPhone在設計上採用了立體揚聲器、可以光學變焦的新鏡頭(Plus有雙鏡頭)以及更加高效的處理器;在遊戲成像效果、續航能力等方面也有顯著提升。此外,你還有「高級黑」這個新顏色可以選擇。不過分析師們表示這些都不是提升用戶購買慾望的主要原因,並紛紛調低了iPhone7的銷售預期。

其實,這已經是蘋果近年來第二次在產品銷量數據方面作出戰略轉變。早在2014年Apple Watch首次發布後,公司就聲稱因某些競爭性因素自己不會公開該設備的一些銷售數據。

比如在蘋果財報中,Watch的銷量被歸類到「其他硬體」(囊括了耳機、音樂播放器、機上盒)中,而「銷量如何」以及「到底是成長還是下滑」,外界根本無法看出。

然而,雖然蘋果不會公佈iPhone首周銷量,但目前沒有任何跡象表明公司未來不會將iPhone銷量寫進自己的季度財報裡。蘋果公司在該聲明中也表示,自己不會修改此前對截止9月份蘋果新品銷售額的預測數據。

公司曾在今年7月26日的第三財季收益報告中預測,第四季營收將從455億增至475億美元。此外報告中也顯示,蘋果2015年第四財季iPhone總銷量超過4800萬支,銷售額高達515億美元。但今年能否力壓去年,就要取決於iPhone7的銷售情況了。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Apple
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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