物联网让零售商以更好的效率及更快的速度完成三项基本工作：

　　1、辨识出目标客户及客户所从事的活动

　　2、了解客户的行为与喜好

　　3、根据以上洞察采取移动，建立更丰富的客户体验

　　许多**潜力的 物联网 应用出现在供应链、“智能商店”营运当中，特别是要为“连网客户”提供丰富的体验。物联网 数据能用于预测客户的下一步，并预知要如何满足客户的需求。

　　许多公司也许不熟悉数据管理与分析中的多数物联网领域，因此零售商与其 IT 组织必须从实务面去了解其所面临的技术挑战、自身拥有的能力，以及需要协助的地方。

　　为了在物联网市场中脱颖而出，必须着重于分析。装置、数据以及平台，皆为商品。懂得深入与连网客户互动，发挥数据分析*大价值的零售商，方可取得优势。

　　零售业的物联网应用

　　就零售业而言，物联网的“物”涵盖了极大范围，包括库存商品上的追踪芯片、店内的红外线客流量监视器，到数字广告牌和互动信息站。店务人员及客户透过身上所携带的智能手机与平板计算机，也成为了“物”网一部分。

　　对于包括零售等多数应用来说，重点不在于物品内的电子装置，而是与其有关的服务及网络，也就是让物品无论处于个别或整体状态下均能发挥“智能”的软件。

　　新数据型态、新联机方式、开创新商机

　　许多零售商近几年来都将注意力放在网络购物的快速成长上，希望实体商店也能变得像网站一样智慧，能辨识出客户，并针对客户的特定需求及喜好作出调整。目的就是要保持实体商店的关联性、互动性与竞争力。

　　现在店内加装传感器后，只要客户愿意透过其智能手机分享识别数据，零售商便能在商店内提供量身打造的客户体验。同时，零售商还能在过程中收集一些与客户喜好及购物行为有关的详细资料，并利用这些资料预测客户会感兴趣的产品、服务及促销活动，甚至预测其他客户的可能行为。

　　更智慧的供应链

　　由于零售商了解运送成本，因此能以更多的分散库存及店到店补货模式进行试验。库存品的补充及流动，亦可经由客户近乎实时的需求响应讯号来启动。

　　智能商店

　　购物中心领域的零售商感兴趣的是如何测量人潮与移动模式，能将客户吸引至店内。店内可利用 物联网 搭配销售点位置及销售记录数据，找出*佳的产品摆放位置/展示架管理，还可协助安排店务人员将人员效率发挥*高。

　　连网客户

　　零售商可针对连网客户进行更直接的营销，提供个人化的购物体验。以近乎实时的速度取得客户数据，并实时加以分析，可实时采取移动，并实时找出关联性，零售商方能在这个技术当道的世界中胜出。如果客户出现在店内，表示他必为着某项因素而来，零售商必须试着了解此原因，确保客户的需求获得满足。

　　技术挑战

　　1.串流资料：数据管理基础架构必须具备多样性，不论是在整合新的数据源方面，或是处理装置及传输上的错误。*重要的是，数据会不断串流，因此技术挑战首要就是先判断哪些数据值得探查及撷取。

　　2.实时数据整合：监控快速流窜的数据量是一项挑战，懂得如何利用数据又是更高的难度，从不同来源的数据更需要加以整合或整理成有价值的信息。

　　3.进阶分析：零售业的物联网分析必须以近乎实时的速度完成。一般状况下的分析大多会是以规则为基础的分析，要进行*适销售移动时则采用预测分析，于侦测异常状况时则使用探索式分析。

　　4.移动装置接口：连网客户不会一直保持联机，除非接口能符合客户的期待，而客户对接口的期待通常很高。

　　5.数据储存：物联网 数据量如此之多，因此必须从实务面去考虑需要保留的数据量，以及保留时间的长短。

　　6.安全性：物联网 应用的覆盖范围(surface area)远大于多数应用，因此遭到入侵的机会也较高。

　　组织挑战

　　物联网 计划需要拥有高阶数据科学技能的人才，包括人员在“工程”方面的技能。另一个关键角色是网络工程师，他们可以设定并保护类型不断增加的各种 物联网 装置，以及这些装置与储存设备和分析平台之间的联机。涵盖范围*广且必须解决的组织性问题也许是“物联网 该归谁管?”而这职责通常分散于组织间。

　　掌握优势

　　能善加利用数据的零售商，*能掌握优势，因此零售商必须利用进阶分析，方能在当下制定出*佳移动，预测客户未来的需求与喜好，更深入了解连网客户，同时带给客户更多购物及保持联机的动机。