ISSN 2310-5283 e-ISSN 3041-1432 УДК 67; 68; 33
uk

https://doi.org/10.62763/cb/1.2026.17

Том 19, № 1, 2026

17-28

  • Читати статтю

    • Порівняльний аналіз характеристик смартфонів у різних цінових сегментах

    Фіснік Бровіна*

    fisnikbrovina0@gmail.com

    Отримано 29.12.2025, Доопрацьовано 30.03.2026, Прийнято 28.05.2026 Опубліковано 29.05.2026

    Анотація

    Метою дослідження було провести порівняльну оцінку смартфонів різних цінових сегментів – з точки зору їх технічних, експлуатаційних, економічних та інформаційних характеристик. Методологія дослідження базувалася на порівняльному товарознавчому аналізі, встановлюючи критерії оцінки та використовуючи як підхід зваженої оцінки, так і перевірку відповідності між офіційними характеристиками та технічними даними виробника. Для аналізу було обрано чотири моделі смартфонів, що представляють бюджетний, середній, преміальний та флагманський цінові сегменти. Порівняльна оцінка показала, що Samsung Galaxy S25 Ultra досяг найвищого інтегрованого балу якості (4,80 бала), тоді як Xiaomi Redmi Note 14 Pro 5G продемонстрував найвигідніший баланс між технічними характеристиками та ринковою ціною (4,55 бала). Apple iPhone 16 підтвердив важливість оптимізації програмного забезпечення, інтеграції екосистеми та довгострокової підтримки програмного забезпечення для споживчої цінності преміальних пристроїв, тоді як Samsung Galaxy A26 5G забезпечив адекватну функціональність для щоденного використання як найекономічніша модель. Аналіз показує, що вищі ціни на смартфони не обов’язково супроводжуються покращенням технічних характеристик цих пристроїв. Відмінності між телефонами в кожному ціновому сегменті найбільш безпосередньо пов’язані з продуктивністю процесора пристроїв, можливостями обробки зображень камер, дизайном та конструкцією пристроїв, а також програмним забезпеченням, доступним для підтримки цих смартфонів. Кожна з технічних специфікацій для кожного зі смартфонів була перевірена на відповідність тим, що опубліковані виробниками пристроїв. Практичне значення дослідження полягає в застосовності запропонованих критеріїв оцінки та комплексної методології оцінки для товарної експертизи смартфонів, розробки рекомендацій для споживачів та вибору моделей смартфонів відповідно до цінового сегмента та вимог користувача

    Ключові слова:

    споживчі властивості; інтегрований індекс якості; технічні характеристики; програмна підтримка; споживча цінність

    ЦИТУВАТИ
    Brovina, F. (2026). Comparative commodity evaluation of smartphones across different price segments. Commodity Bulletin, 19(1), 17-28. https://doi.org/10.62763/cb/1.2026.17
    4 Перегляди

    Використані джерела

    1. Akiba, E.A.G., & Jonsson, R. (2022). Consumer value perception of smartphones: A comparative study of Swedish and Japanese millennials. (Master thesis, Jönköping University, Jönköping, Sweden).
    2. Apple. (n.d.). iPhone 16. Retrieved from https://www.apple.com/iphone-16/specs/.
    3. Blanco-Encomienda, F.J., Chen, S., & Molina-Muñoz, D. (2024). The influence of country-of-origin on consumers’ purchase intention: a study of the Chinese smartphone market. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 36(7), 1616-1633. doi: 10.1108/APJML-05-2023-0462.
    4. Breus, S., & Tsymbalenko, O. (2024). Conceptual foundations of the problem of information technology development in the context of the integration of digital solutions and business processes. Economy and Society, 69. doi: 10.32782/2524-0072/2024-69-45.
    5. Cai, J. (2025). A multidimensional analysis of the impact of smartphone technical specifications on sales performance: An analysis based on consumer purchasing behavior. Theoretical and Natural Science, 105, 113-120. doi: 10.54254/2753-8818/2025.22965.
    6. Coccia, M. (2026). Theory of subsystems driving technological coevolution in modular architecture of complex innovations. Technologies, 14(3), article number 156. doi: 10.3390/technologies14030156.
    7. Cui, J., Wang, X., & Zheng, Y. (2025). Analysis of factors influencing smartphone prices. In Proceedings of the 2nd international conference on innovations in applied mathematics, physics, and astronomy (pp. 65-69). Singapore: SciTePress. doi: 10.5220/0013814100004708.
    8. Flores-Martin, D., Laso, S., & Herrera, J.L. (2024). Enhancing smartphone battery life: A deep learning model based on user-specific application and network behavior. Electronics, 13(24), article number 4897. doi: 10.3390/electronics13244897.
    9. Guo, P., Li, H., & Mo, X. (2025). Quantifying post-purchase service satisfaction: A topic-emotion fusion approach with smartphone data. Big Data and Cognitive Computing, 9(5), article number 125. doi: 10.3390/bdcc9050125.
    10. Haba, H., Hassan, Z., & Dastane, D.O. (2017). Factors leading to consumer perceived value of smartphones and its impact on purchase intention. Global Business and Management Research: An International Journal, 9(1), 42-71.
    11. Hailat, K.Q., Alsmadi, S., Al-Abdi, Y.F., & Galib, M.H. (2025). Assessment of consumer preferences for mobile phones among university students. Journal of Lifestyle and SDGs Review, 5(3), article number e05898. doi: 10.47172/2965-730X.SDGsReview.v5.n03.pe05898.
    12. Hoffmann, S., & Akbar, P. (2023). Consumer behavior: Understanding consumers-designing marketing activities. Wiesbaden: Springer. doi: 10.1007/978-3-658-39476-9.
    13. Horani, L.F., & Dong, L. (2023). Understanding sustainable purchase intention of smartphone users interface: Evidence from China. Frontiers in Psychology, 14, article number 1122801. doi: 10.3389/fpsyg.2023.1122801.
    14. Huang, C.-H., & Wu, J.-L. (2020). Multi-task deep CNN model for no-reference image quality assessment on smartphone camera photos. doi: 10.48550/arXiv.2008.11961.
    15. Kayakuş, M., Açikgöz, F.Y., Dinca, M.N., & Kabas, O. (2024). Sustainable brand reputation: Evaluation of iPhone customer reviews with machine learning and sentiment analysis. Sustainability, 16(14), article number 6121. doi: 10.3390/su16146121.
    16. Marchuk, N., Osiievska, V., & Mykhailova, H. (2021). Classification of wearable electronic devices. International Scientific-Practical Journal Commodities and Markets, 4, 68-78. doi: 10.31617/tr.knute.2021(40)07.
    17. Moutinho, L., Bigné, E., & Manrai, A.K. (2014). The Routledge companion to the future of marketing. Oxon: Routledge.
    18. Nasirinejad, M., & Sampalli, S. (2023). Evaluating consumer behavior, decision making, risks, and challenges for buying an IoT product. IoT, 4(2), 78-94. doi: 10.3390/iot4020005.
    19. Pellegrino, A. (2024). Decoding digital consumer behavior: Bridging theory and practice. Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-97-3454-2.
    20. Petrov, K., & Kobzev, I. (2022). Method for determining the preference of consumer characteristics of a product based on information about its choice by the buyer. Control, Navigation, and Communication Systems, 2(68), 68-74. doi: 10.26906/SUNZ.2022.2.068.
    21. Phillips, J.B., & Eliasson, H. (2017). Camera image quality benchmarking. Hoboken: John Wiley & Sons. doi: 10.1002/9781119054504.
    22. Rai, B., Dahal, R.K., & Ghimire, B. (2023). Factors affecting consumer behavior in smartphone purchases in Nepal. Innovative Marketing, 19(3), 74-84. doi: 10.21511/im.19(3).2023.07.
    23. Romaniuk, N.V. (2026). Digital tools for marketing compliance in the system for identifying and preventing the counterfeiting of goods and services. Current Issues in Economic Sciences. doi: 10.5281/zenodo.19685529.
    24. Samsung. (n.d.a). Galaxy A26 5G. Retrieved from https://www.samsung.com/us/smartphones/galaxy-a26-5g/.
    25. Samsung. (n.d.b). Galaxy S25 Ultra. Retrieved from https://www.samsung.com/us/smartphones/galaxy-s25-ultra/.
    26. Shin, D.-H., & Choo, H. (2012). Exploring cross-cultural value structures with smartphones. Journal of Global Information Management, 20(2), 67-93. doi: 10.4018/jgim.2012040104.
    27. Soudachanh, S., & Salhofer, S. (2025). Unveiling environmental potential in smartphone repair practices in Vientiane Capital, Laos. Sustainability, 17(2), article number 711. doi: 10.3390/su17020711.
    28. Tsyhanenko, O., Zubko, K., & Vesperis, S. (2023). The impact of the consequences of transformation of consumer behavior in the conditions of economic instability on internet trade. Problems of Modern Transformations. Series: Economics and Management, 7. doi: 10.54929/2786-5738-2023-7-03-01.
    29. Vasiuta, V., Puzak, V., & Lashko, I. (2022). Main trends in the development of modern commodity science. Galician Economic Journal, 74(1), 152-157. doi: 10.33108/galicianvisnyk_tntu2022.01.152.
    30. Voloshyn, R., & Muravka, P. (2025). Commodity science foundations of online trade. The Institute of Accounting, Control and Analysis in the Globalization Circumstances, 3-4, 32-41. doi: 10.35774/ibo2024.03-04.032.
    31. Xiaomi. (n.d.). Redmi Note 14 Pro 5G. Retrieved from https://www.mi.com/global/product/redmi-note-14-pro-5g/.
    32. Zaitseva, O., Shuklina, V., & Karmazinova, V. (2024). Development of digital trading platforms in B2C and C2C markets. Commodity science. Technologies. Engineering, 51(3), 24-39. doi: 10.31617/2.2024(51)02.
    33. Zhu, W., Zhai, G., Han, Z., Min, X., Wang, T., Zhang, Z., & Yangand, X. (2020). A multiple attributes image quality database for smartphone camera photo quality assessment. In 2020 IEEE international conference on image processing (pp. 2990-2994). Abu Dhabi: IEEE. doi: 10.1109/ICIP40778.2020.9191104.