| 廣告聯系 | 簡體版 | 手機版 | 微信 | 微博 | 搜索:
歡迎您 游客 | 登錄 | 免費注冊 | 忘記了密碼 | 社交賬號注冊或登錄

首頁

溫哥華資訊

溫哥華地產

溫哥華教育

溫哥華財稅

新移民/招聘

黃頁/二手

旅游

小米: 蘋果想幹嘛?突然宣布支持華為小米


請用微信 掃一掃 掃描上面的二維碼,然後點擊頁面右上角的 ... 圖標,然後點擊 發送給朋友分享到朋友圈,謝謝!
最近幾年,只要說起以舊換新,相信絕大多數人都不會覺得有什麼意外,大家已經見慣了各種國補、省補以及各家公司的補貼,然而就在最近蘋果突然宣布支持華為、小米的以舊換新反而備受市場關注,蘋果突然支持華為、小米其目的到底是什麼?


一、蘋果突然宣布支持華為、小米以舊換新

中國基金報的報道,蘋果官網顯示,在最新的Apple Trade In換購計劃中,華為、小米等安卓品牌已被納入以舊換新范圍。根據Apple Trade In換購計劃,蘋果調整了iPhone、iPad、Mac等設備以舊換新折抵價。


其中,iPhone 16 Pro Max最高可抵5800元;iPad Pro最高可抵5800元,iPad Air最高可抵3500元;MacBook Pro最高可抵6050元,Mac Pro最高可抵14000元。

此外,安卓設備換購時可享折抵優惠。具體來看,Huawei Mate X5最高可抵2850元,Huawei Mate 70 Pro+ 最高可抵2750元,Oppo Find X8 Pro最高可抵1700元,Vivo iQOO 13最高可抵1600元,Xiaomi 15 Pro最高可抵1600元。

在此之前,僅京東、天貓等電商平台的以舊換新服務支持跨品牌折抵。蘋果中國官網僅支持蘋果自有品牌設備折抵換購,華為、小米等安卓機型不在官方折抵清單內,僅可通過合作渠道做無折抵環保回收,且無換新抵扣權益。




二、蘋果想幹嘛?

近日,蘋果突然打破多年的生態封閉性,將華為、小米等國產手機納入官方以舊換新體系,這到底是怎麼回事?

首先,蘋果長期堅持自有產品以舊換新,本質是基於生態閉環的風險控制與用戶鎖定策略。蘋果產品的軟硬件生態高度統一,從 iPhone 到 iPad、Mac 的全系列設備采用一致的系統架構和質量標准,這使得其舊機估值具備天然的便利性,無需應對安卓陣營復雜的硬件配置差異、系統定制化改造等問題,能夠建立標准化的評估體系。


這種封閉性策略在市場增量階段成效顯著:一方面,精准的估值讓消費者感受到公平性,提升換購意願;另一方面,通過舊機回收與新品折扣的綁定,強化用戶對 iOS 生態的依賴,形成 “購買 -使用-回收-再購買” 的閉環消費路徑。更重要的是,自有產品回收能有效控制二手市場流通的產品質量,避免非官方渠道的老舊設備影響品牌形象,同時為蘋果的循環利用計劃提供穩定的硬件來源,降低原材料成本。蘋果此前的堅守,本質是用封閉性換取估值效率與生態粘性,這一策略在沒有強大外部競爭壓力時,是維持品牌溢價與用戶忠誠度的最優解。

其次,國產手機的全面崛起與市場增量見頂,迫使蘋果打破生態壁壘尋求新增長空間。近年來,以華為、小米為代表的國產手機不僅在中低端市場站穩腳跟,更在高端市場實現突破,形成對蘋果的直接競爭。國產手機通過技術創新、本土化服務和精准的價格策略,不斷侵蝕蘋果的市場份額,尤其是在 5G 技術應用、折疊屏產品布局和 AI 功能落地等領域,國產廠商的反應速度與創新力度已形成差異化優勢。

與此同時,中國智能手機市場滲透率已處於高位,用戶換機周期持續拉長,增量市場的增長紅利基本耗盡,行業進入零和博弈階段 , 蘋果要實現增長,必須從競爭對手的用戶池中挖掘潛力。在這一背景下,封閉的以舊換新策略反而成為阻礙用戶遷移的壁壘,大量使用華為、小米高端機型的用戶,因舊機處理成本過高而放棄轉向 iPhone。

蘋果開放跨品牌以舊換新,本質是通過降低用戶遷移的經濟門檻,將國產手機的存量用戶轉化為自身的增量用戶,這是存量市場競爭中 “搶蛋糕” 的必然選擇,也是應對增長壓力的主動求變。
覺得新聞不錯,請點個贊吧     無評論不新聞,發表一下您的意見吧
上一頁12下一頁
注:
  • 新聞來源於其它媒體,內容不代表本站立場!
  • 在此頁閱讀全文
    猜您喜歡:
    您可能也喜歡:
    我來說兩句:
    評論:
    安全校驗碼:
    請在此處輸入圖片中的數字
    The Captcha image
    Terms & Conditions    Privacy Policy    Political ADs    Activities Agreement    Contact Us    Sitemap    

    加西網為北美中文網傳媒集團旗下網站

    頁面生成: 0.0337 秒 and 3 DB Queries in 0.0021 秒