 |
Hisense – телевизионный бренд номер 2 в мире по объему поставок в 2022 году
Компания Hisense, по данным, опубликованным аналитическим агентством Omdia, в 2022 году продала 24,54 млн телевизоров, удержав второе место в мире по доле рынка в натуральном выражении. Новое достижение Hisense отражает намерение компании стать одним из ведущих мировых брендов и знаменует ее успех на пути воплощения этой концепции.
«Мы вкладываем много труда в продукты, которые разрабатываем, – рассказывает Мистер Харвей Ван, генеральный директор компании ООО «Горенье БТ», входящей в группу компаний Hisense. – Постоянно совершенствуясь, соблюдаем баланс между качеством, инновационностью и ценой, чтобы каждый смог выбрать модель телевизора по вкусу и не вышел за пределы доступной ему суммы. Победы Hisense на мировом рынке продаж телевизоров подтверждают нашу правоту: востребованы технологии, созданные с заботой о потребителях, их желаниях и возможностях, их мечтах об идеально проведенном времени дома. Только в ответ на ожидания зрителей рождаются легенды: живые изображения, к которым хочется прикоснуться, звуки, на которые откликается сердце, эффекты, котором нет равных».
Напомним, что результаты Hisense в декабре 2022 года предвещали нынешний итог. В соответствии с ежемесячном отчетом о глобальных объемах поставок телевизионных брендов за 2022 год от Института рыночных исследований AVC Revo, в декабре 2022 года Hisense заняла первое место в мире по объему поставок телевизоров. Объем составил 2,326 млн единиц, и по данному показателю Hisense стала лидером мирового рынка.
Среди китайских телевизионных брендов Hisense занимает первую строчку рейтинга по доле объема и выручки от продаж. Компания регулярно представляет новинки, внедряет высокие технологии, расширяет географию продаж и поддерживает значимые общественные события. Так, в 2022 году Hisense стала официальным спонсором Чемпионата мира по футболу FIFA в Катаре 2022™.
Более подробная информация о телевизорах Hisense – на официальном сайте компании.
Контактное лицо: Анна
Компания: Hisense
Добавлен: 21:16, 13.03.2023
Количество просмотров: 536
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «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, Россия590 |
| 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, Россия668 |
| 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, Россия790 |  |
| 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. |
|
|
