iPhone 14 Plus銷售慘遭砍單!蘋果明年端頂規「Ultra」,藏哪些策略?
iPhone 14 Plus銷售慘遭砍單!蘋果明年端頂規「Ultra」,藏哪些策略?
2022.10.26 | 3C生活

蘋果在iPhone 14系列最新推出的iPhone 14 Plus,目前看來沒能擊中消費者的心坎,傳出蘋果已經開始減少iPhone 14 Plus的產量,轉移到目前更為熱門的iPhone 14 Pro機型上,明年還將改變產品策略。

先前根據《Information》報導,已經有至少一間中國供應商停止生產Plus機型的零件,並有兩間供應商將產量大砍70%、90%。

同時集邦科技指出,有供應商透露接收到蘋果的通知,要求將iPhone 14 Plus的零件產量減少40%,預期2022年iPhone 14 Plus的出貨量將下修至1,000萬部左右。

而蘋果則計畫將製造重心轉移到銷售狀況佳的Pro系列上,據估計Pro系列高階機種原先總產量的占比已從50%上修到60%,並且未來有可能會成長到65%以上。

事實上,這樣的趨勢在預購開跑時就已經顯現,當時,有地表最強蘋果分析師之稱的郭明錤表示,iPhone 14 Plus表現較差,遠遠低於市場預期,假如正式上市時沒有改善,蘋果很可能會下修出貨預測。

iphone 14 Plus賣不好,蘋果轉移產能至Pro

在經濟狀況不穩定的環境下,目前全球手機市場逐漸衰退,已經Q2、Q3連續兩個季度出貨量下滑9%。研究公司Canalys指出,這是自2014年以來市場表現最差的第三季。

《彭博社》先前也披露,蘋果原本計畫在2022下半年增產600萬部iPhone手機,然而銷量成長似乎不如預期,決定取消增產計畫,維持與去年相同的9,000萬部手機。

不過,蘋果仍是唯一能在第三季維持成長的主要手機廠商,市占率反而上升到18%,主要就歸功於消費者對Pro及Pro Max兩款高階手機的需求。這一部分或許也是因為,蘋果今年將主要更新集中在高階機種的策略。

iphone 14 pro max
蘋果是唯一能在第三季維持成長的主要手機廠商,主要歸功於iPhone Pro及Pro Max兩款高階手機。圖為iPhone 14 pro max。
圖/ 隋昱嬋攝影

延伸閱讀:iPhone 14 Plus傳削減產量!手機市場軟腳,蘋果也撐不住了?

集邦科技更預測,美國升息會導致消費者減少支出,進而導致2023年第一季iPhone銷量下滑,產量較前一年減少14%至5,200萬部。蘋果此時聚焦高階機種擴大Pro系列產能,也是手機銷量難以成長時,將營收及獲利最大化一種作法。

iPhone 15 Ultra將登場!為何新高價旗艦有助於Plus銷售?

高階機種買氣佳,以及新款機型Plus銷售不振的狀況,很可能也會對iPhone的產品策略造成影響。

雖然iPhone 14上市不過一個月左右,目前已有關於iPhone 15的部份資訊流出。根據《富比士》報導,蘋果明年很可能會推出新的高階機種,暫時被媒體命名為「iPhone 15 Ultra」,可能將超過Pro Max 1,099美元的起價,甚至達到1,500美元左右。

且為了降低Ultra手機的重量,傳出將改用鈦金屬的邊框,比起現在使用的不鏽鋼,只要40%的重量就能維持相同的強度,只不過鈦的價格遠高於不鏽鋼數十倍,也因此會影響到Ultra的手機定價。同時,加了新的金屬種類,也讓iPhone系列產品有了更明確的區別及產品定位,低階款式為鋁金屬、中階不鏽鋼,高階鈦金屬的差異化。

同時iPhone 15 Ultra的亮相,也被認為將有助於Plus的銷售。因為在搭配購機方案下,iPhone各型號間的價格差異並不大,因此想要大螢幕手機的消費者會乾脆購買Pro Max,而不會選擇Plus,也是造成Plus銷量不佳的原因之一。

倘若Ultra取代Pro Max成為新的旗艦手機,1,500美元起跳的價格,就與約900美元的Plus有著更顯著的價格差距,預算有限又想要大螢幕手機的消費者,自然會選擇Plus手機。

同時這也符合目前蘋果加大產品差異的策略,在iPad、Macbook及Watch等各類硬體產品中,蘋果也不斷推出親民款式,並拉抬頂規產品的售價──就像秋季發布會登場的Apple Watch Ultra,試圖讓各個產品間有著更明確的定價、規格差異。

由於iPhone 14 Plus銷量不佳,iPhone 14系列的產品區分策略已被外界尖銳評價為失敗,明年推出更高規格的Ultra系列,能否順利促進Plus手機銷量成長,就讓我們拭目以待。

資料來源:ForbesReutersBloomberg

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #蘋果 #iPhone 14
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

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Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

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扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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