 |
Hisense вышла на первое место в мире по объему поставок телевизоров в декабре 2022 года

Согласно ежемесячному отчету о глобальных объемах поставок телевизионных брендов за 2022 год, подготовленному Институтом рыночных исследований AVC Revo, в декабре 2022 года Hisense заняла первое место в мире по объему поставок телевизоров. Объем достиг 2,326 млн единиц, обеспечив компании лидирующую позицию на мировом рынке.
«Новый рекорд – не очередной виток в череде удач, а результат системного развития компании, нацеленного на внедрение в производство последних технологических достижений, непрерывное повышение качества продукции, соблюдение высоких стандартов послепродажного обслуживания, – говорит Мистер Харвей Ван, генеральный директор компании ООО «Горенье БТ», входящей в группу компаний Hisense. – Растущее число обладателей качественных и современных телевизоров Hisense по всему миру свидетельствует об укреплении доверия со стороны наших потребителей и служит вдохновением для дальнейшего совершенствования».
Новый рекорд стал продолжением целого ряда достижений Hisense, последнее из которых – второе место в мире по объему поставок телевизоров с января по октябрь 2022 года. Кроме того, по данным AVC Revo, компания завоевала второе место в мире по объему поставок телевизоров Hisense в 2022 году. Рыночная доля достигла 12,06%, а объем зарубежных поставок увеличился на 12,2% по сравнению с 2021 годом, демонстрируя быстрый рост в Европе, Японии и на развивающихся рынках.
На недавнем Чемпионате мира по футболу FIFA в Катаре 2022™, одним из официальных спонсоров которого выступила Hisense, компания привлекла к себе внимание благодаря светодиодной панели, размещенной по периметру стадиона, с надписью: «Телевизоры Hisense. №1 в Китае. №2 в мире». Очередной рекорд подтверждает неустанное стремление компании создавать решения премиум-класса и дарить зрителям наивысшее удовольствие от просмотра.
Более подробная информация о телевизорах Hisense – на официальном сайте компании.
Контактное лицо: Анна
Компания: Hisense
Добавлен: 20:05, 07.02.2023
Количество просмотров: 405
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия602 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия593 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия671 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |