這個蘋果很少透露的關鍵數字,能預測iPhone X的生命週期
這個蘋果很少透露的關鍵數字,能預測iPhone X的生命週期
2018.03.06 |

一部iPhone到底能用多久?人們通常會多久升級一次iPad?對待蘋果的消費裝置,人們是否真如網路上經常看到的那樣「隔代更新」甚至「年年換新」?我們都知道,單個裝置的壽命在不同人手中自然不盡相同,但我們從周邊渠道感知到的蘋果裝置的生命週期,是不是就是它們真正的壽命呢?

儘管蘋果官方從未直接回應過這個問題,但在一份官方文檔《有關Apple 和環境責任的更多問題解答》中,有一條明確指出:「⋯⋯我們估算第一個使用者的使用年限,假設macOS和tvOS裝置的使用期為4年,iOS和watchOS裝置的使用期為3年⋯⋯」

也就是說,從蘋果自己的預估模型來看,產品生命週期這個數字保守估計在3-4年。但這個數字是怎麼得出的,背後是否遵循著一套既有的邏輯,大概只有蘋果自己才知道。

現在每三部蘋果裝置中,有兩部依然在用

如今,來自Asymco的創辦人和獨立分析師Horace Dediu給我們帶來了一份更詳細且「有理有據」的解答,他在《The Number》一文中,根據當前蘋果裝置的活躍裝置數和累計總銷量,不僅估算出了他認為更具說服力的用戶滿意度,還最終估算出了蘋果裝置在用戶群體中的實際平均使用壽命。

在過去關於iPhone口碑上的報導,聽到的往往是「用戶滿意度」或是「忠誠度」等相對模糊的指標,好評率98%之類的數字並不新鮮,但缺乏更直覺的展現。Horace Dediu也認為「用戶滿意度」這個數字難以服眾,他認為大部分受訪者會習慣性地「說好話」,尤其是當受訪者處於捉摸不定的狀態時,這種自我暗示感會尤為強烈——好比我們會出於怕麻煩的心理給淘寶中的某些產品、滴滴司機和外賣小哥隨手打一個五星好評,即使是產品和服務並沒有完全讓人感到滿意。

好產品自己會說話,優秀產品的價值不僅體現在日常使用頻率上,也同樣會體現在持續使用時長中,這也是「活躍裝置數」這個指標更具有價值的原因。如果說「累計銷售量」代表著一家公司的既有業績,那麼「活躍裝置量」則更傾向於反映它的發展前景。

在今年2月初,蘋果CEO蒂姆·庫克在財報會議中揭露:2018年1月蘋果的活躍裝置量達到13億,這也是繼2016年1月後,蘋果第二次公開了自家的活躍裝置數。

Horace Dediu基於既有數據繪製了一張圖表,其中上方曲線顯示了自2007 年第二季以來,蘋果售出的累計裝置總量,可以看到截至2017年第四季,蘋果累計售出裝置總量已達20.5億台。同時,根據已經披露的幾個時間節點上的活躍裝置量,Horace將其與邏輯函數擬合,嘗試著繪製出了下方的S曲線來表示活躍裝置量。

關於這條曲線的由來,我詢問了物理學博士@Milkshake羊(有一種殺雞焉用牛刀的感覺⋯⋯),下面是對其比較通俗的解釋。

邏輯函數起初是用於模仿人口成長的S曲線,後來因其在社會行為上具有堅實的理論基礎而廣為應用。Horace Dediu選擇了這一計算方式,也是認為邏輯函數能夠很好表示蘋果歷年來活躍裝置數的成長趨勢(即前期呈指數型成長,在達到一定值後趨於緩和),並將已知的幾個時間節點的活躍裝置數套入了這個函數。

他在原文中給出公式:S÷(1+EXP(−1×(t−o)÷g))

簡單處理後,就是這樣:

  • 對應一下即可看出Horace公式中的S即對應邏輯函數模型中的L,代表市場中蘋果活躍裝置的飽和值。Horace預測2022年或將達到飽和,取18億部;

  • 1/g即對應邏輯函數模型中的k,透過求導得出斜率,得出成長因子g=8;

  • o即對應邏輯函數模型中的x0,為S取中間點(9億)時對應的時間值,即 o=35。

從而繪製出上圖中的下方曲線。

建立這個函數模型後,Horace計算出活躍裝置數與累計銷售裝置數之比。 到2017年第四季,這個數字約為64%,意味著目前仍有三分之二的蘋果裝置仍然處於被使用狀態,我發現這個數字恰好和去年Newzoo公佈的一個指標相吻合。

從Newzoo去年的統計數據來看,到2017年4月底,11億已銷售的iPhone中有7.28億仍處於使用狀態,比率是63%。但Horace Dediu的這份數據范圍更為廣泛,包括了iPhone、iPad、Apple Watch和Mac,而並非指代具體某一品類的產品。

和其它一些不清楚統計手法的數據相比,Horace Dediu的模型直觀地展示了已售產品與在用產品的數量,從而可以推導出活躍裝置量和已銷售裝置之間的比率,某種意義上可以看出消費者們過去的購買行為對蘋果未來發展前景的影響。

假如對這個比率進行持續追蹤,或許可以得到一個比用戶滿意度更加可靠的參考指標。

「它是基於用戶與產品之間的互動,而非根據用戶捉摸不定的三分鐘熱度。」

在分析師眼中,這個數據比任何滿意度調查都更加有說服力。

也許你的iPhone已經默默陪伴了你四年多

基於上圖中的兩條曲線,Horace Dediu進一步估算出了蘋果裝置在用戶群體中的實際平均使用壽命約為17個季度,下圖就是在原圖表上增加了輔助線後,直觀地展示了這一結論。

已售出的累計裝置總量與活躍裝置數之差,可以視同為已經「退休」了的裝置數,截至2017年第四季,這個差值為7.5億台,恰好是2013年第三季的已售出的累計裝置總量。

我們可以簡單粗暴地理解為,2013年第三季之前售出的所有裝置,在2017年第四季全部完成了它們的歷史使命壽終正寢。4年3個月前,也恰好是目前iOS系統所支援的最老裝置的發表時間,比如iPhone 5s、iPad mini 2等都是2013年推出的,也是目前iOS 11所支援的最早的iOS裝置。

所以,也許我們的蘋果裝置並不像我們所以為的那樣一年一換或是兩年一換,而是繼續在世界的某個角落發光發熱,甚至超出了官方文檔中給出的預測使用生命週期。

產品使用壽命仍然是一個值得拿來探討的問題,尤其是「活躍裝置量」,Horace Dediu認為它是量化蘋果公司價值的一個突破口,基於它所推導出的「裝置平均使用壽命」,能讓我們更好的預判蘋果未來的發展。

以用戶的私心來說,自然是不希望自己的裝置被過早地淘汰。隨著iPhone X的價格已經突破四萬元關口,單純的螢幕變化早已無法吸引講究實用性的用戶群,尤其是對於剛剛經歷了「電池事件」的那些舊iPhone來說,「經久耐用」似乎也不能完全等同於「優秀」,更很難談得上「我對它滿意」。除非是外力因素造成的物理損傷,我們都會半開玩笑半認真地說自己的手機可以「再戰一年」。

這樣的趨勢下,一台手機或電腦會在一個人的手裡待上更長的時間,又或者是幾經轉手賣給第二個甚至第三個用戶。如果只是想打打電話、聊個微信、約一局王者榮耀,兩三年前的旗艦機依舊可以勝任,預算較低的人同樣可以物色到不錯的中古產品。

但這顯然不是商業公司願意看到的,老用戶的換機慾望過低會導致銷售疲軟,付出成本對龐大的舊裝置進行日常維護也同樣是一件吃力不討好的事,這一點在Android手機上會表現得更加明顯。哪怕是還奮戰在一線的iPhone 5s,諸多軟硬體層面的缺失也只能讓它運行一個「殘缺版」的iOS 11,而新鮮出爐卻又充滿嚐鮮意味的iPhone X,又是否會遵循著「4年3個月」這一生命週期呢?

或許,只有當我們重新將手機視為一個純粹的通訊工具時,才會不再糾結使用壽命這件事吧。

 
本文授權轉載自:愛范兒

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

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此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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