Названы самые популярные в России бренды носимой электроники
Сервис бесплатных объявлений «Юла» представил результаты исследования продаж «умных» часов и фитнес-трекеров в России. Больше всего на «Юле» продаётся устройств Xiaomi, на которые пришлось 36,5 % спроса во втором квартале 2018 года.
Второе место по популярности заняли часы Apple Watch, доля которых достигла 31,8 %. В тройку лидеров вошли гаджеты Samsung с 13,6-процентным показателем. Следом расположилась продукция брендов Huawei (5,9 %) и Sony (3,1 %). Причём доля Huawei за три месяца подскочила в 1,7 раза. Кроме того, существенно увеличились продажи устройств ASUS (на 38 %) и Polar (на 17 %).
Средняя стоимость на «Юле» покупаемых фитнес-браслетов и смарт-часов во втором квартале 2018 года составила 4300 рублей, это на 6 % больше показателя трёхмесячной давности. Сильнее всего поднялась цена устройств Fitbit (на 43 %), Suunto (на 24 %) и Huawei (на 19 %). Рост цен на модели Xiaomi, Apple и Samsung был в пределах 5–8 %.
Что касается городов с наибольшими продажами носимой электроники при помощи «Юлы», то здесь первые места заняли Москва, Санкт-Петербург и Новосибирск, на которые пришлось 27 % реализации.
Дешевле всего фитнес-браслеты можно приобрести в Липецке (средняя цена — 2700 рублей) и Уфе (3600 рублей). Дороже всего они обойдутся жителям Сочи и Краснодара (по 4800 рублей), говорится в исследовании.
Источник: 3DNews
Xiaomi по 1450 и 1850 евро: такова новая реальность — именно такие цены ожидаются на будущие флагманы бренда в Европе
AMD пообещала добавить поддержку FSR 4 в Vulkan
Маск намерен раздать детям в США акции SpaceX: общая стоимость подарка может составить $10,5 млрд
Суперкомпьютер Aurora рассчитал поведение 26,8 трлн частиц тёмной материи при моделировании Вселенной в двух симуляциях
В США внесли законопроект, который позволит игрокам владеть купленными играми, а не получать отзываемую лицензию
Индия хочет держать под контролем спутниковый интернет Starlink от Маска
ISPsystem подтвердила уязвимость в VMmanager 6 и призвала ограничить доступ к платформе
Nvidia в 2–3 раза ускорит на GPU расчёты взаимодействия атомов и молекул при производстве чипов