智能营销系统是真的吗？真的是精准客户？

智能营销是建立在以移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能基础上的全新营销模式。

传统的营销手段在如何更加精准的识别潜客？如何有效投放？怎么去更加直观的衡量营销成本？等等这些方面都是存在弊端的。

一款好的智能营销系统刚好可以解决这些问题。例如邮件营销(EDM)，传统的邮件营销主要是靠人工发送，不仅量小、触达的用户不精准、邮件效果更是无法统计，犹如“石沉大海”。但是智能营销系统中的邮件营销则可以很好解决这些问题。首先通过人工智能进行企业画像，自助筛选精准的潜客，然后对筛选出来的潜客进行邮箱验证，最后是统批量的发送邮件，并且自动追踪全流程数据，不再“石沉大海”。

再来看下常见的内容网站搭建。官网是一个公司的门面，而内容营销是B2B最佳获客方式之一，但普遍存在无内容可写、写不出专业内容、无人阅读或不知道谁阅读等问题。从搭建网站、完善网站内容、做SEO优化、数据分析等等，完成这个流程的事情可能需要一个小团队才能做成。但是一个智能型内容营销网站可以帮企业完成网站一键搭建（服务器、带宽、页面、表单、内容管理全包括），集成强大的SEO能力，主动提交搜索引擎，自动获取流量；其自动采编系统能够帮助自定义选题，系统自动从互联网上采集内容；并且还可以自动的进行数据追踪，分析阅读行为，帮助获取客户线索。

总之，一款好的智能营销系统能够为企业节省大量的人力财力，最重要的是可以让营销变得更加精准、更加有效、成单率更高，极大的提高营销效率。

做一个好的销售方法如下：
1、在短时间内引起对方兴趣，从而揣摩客户心理，最终达到销售的目的。
2、与客户沟通时要耐心、温柔，运用自己的语言艺术吸引顾客，使用恰当的尊称，维持良好的双向沟通，让客户有充分的时间讲出自己的见解。
3、学会做沟通记录，使客户感觉受到了尊重。

数据精准营销的七个关键要素
说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。

01用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：
用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座
用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好
用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次
用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。
1采集和清理数据：用已知预测未知
首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。
我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。
2用户分群：分门别类贴标签
描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。
在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。
3制定策略：优化再调整
有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际 *** 作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。
除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。
这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。
我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。
02数据细分受众
“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？
以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。
但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：
精准挑选出1%的VIP顾客
发送390份问卷，全部回收
问卷寄出3小时内回收35%的问卷
5天内就回收了超过目标数86%的问卷数
所需时间和预算都在以往的10%以下
这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。
举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。
03预 测
“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。
当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。
我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销10”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销20”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销30的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。

大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销30时代关键词就是“预测”。
预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。
过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。
04精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。
数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
05技术工具
关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：
1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；
2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；
3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。
但无论哪条路，都要确定三项基本能力：
1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；
2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；
3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。
06预测模型
预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。
我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：
参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。
钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。
价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。
关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。
预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。
07AI在营销领域的应用
去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。
我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。
针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：
1、无监督的学习技术
无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。
2、 有监督的学习技术
通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。
3、强化学习技术
这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。
从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。
按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。
强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。

网络营销的优势有哪些呢？这虽然是一个老生常谈的问题，然而您看一下，始终是会有收获的。虽然大的观点都差不多，然而三人行，必有我师焉。笔者从事网络营销很多年了，现在任然会看一些市面上比较基本的网络营销书籍，他们可以出书，必然有我们值得学习的地方。所以在这里笔者把自己的一些观点或者说是诠释呐拿出来和他加分享一下。

1、双向互动，利于沟通。

网络营销可以制作调查表来收集顾客的意见，让顾客参与产品的设计、开发、生产，使生产真正做到以顾客为中心，从各方面满足顾客的需要，避免不必要的浪费。而顾客对参与设计的产品会备加喜爱，如同是自己生产的一样。商家可设立专人解答疑问，帮助消费者了解有关产品的信息，使沟通人性化、个别化。比如汽车生产，厂家可提供各式各样的发动机、方向盘、车身颜色等供顾客挑选，然后在电脑上试安装，使顾客能看到成型的汽车，并加以调整，从而汽车也可大量定制，商家也可由此得知顾客的兴趣、爱好，进行新产品的开发。

2、快捷及时，降低成本。

在网上发布信息，代价有限，将产品直接向消费者推销，可缩短分销环节，发布的信息谁都可以自由地索取，可拓宽销售范围，这样可以节省促销费用，从而降低成本，使产品具有价格竞争力。前来访问的大多是对此类产品感兴趣的顾客，受众准确，避免了许多无用的信息传递，也可节省费用。还可根据订货情况来调整库存量，降低库存费用。例如网上书店，其书目可按通常的分类，分为社科类、文学类、外文类、计算机类、电子类等，还可按出版社、作者、国别等来进行索引，以方便读者的查找，还可以辟出专栏介绍新书及内容简介，而信息的更新也很及时、方便，以较低的场地费、库存费提供更多更新的图书，来争取客源。

3、突破时空（地域），更多机会；更精准营销，获得更多客户。

网络营销不仅在地域和时空上没有限制，给企业更多机会外。合适的网络营销可以做到目标用户群精准定位，网络营销中您可以结合自身的用户群制定更为精准的营销对象，让你的受众缩小到更为精准的群体。

4、简化流程，节省消费者的时间、精力、金钱。

网络营销可以简化流程和周期，网络营销的周期可以自由定制，并且可以更具市场反馈快速修正方案进行下一轮的营销行动。

5、企业企业在网络上可多样化，比如说定制，批发业务可独立开展。

6、网络营销是一个大趋势，也可以使得企业经营范围全球化。

这些年电商对实体商的冲击越来越强烈，迫使很多老牌实体商纷纷转战电子商务，以保证市场稳定，这不仅是电商的胜利，也是互联网新模式的胜利。据了解，百度搜索引擎的日搜索量达到了80亿次以上，已超过谷歌成为世界搜索量最大的搜索引擎。这昭示着互联网已经成为最大的市场销售份额来源。随着手机网民的进一步增加，无线市场也被打开，无线市场初显神威，业内已经公认未来数年将是无线网络的天下，面对如此强劲的势头，企业和营销团队所要做的是顺应时代，借势而上。不应固守陈旧营销思想，悖逆大势，而互联网、移动互联网和物联网就是未来的大趋势，尤其是移动互联网，企业如果错过了互联网营销的最佳时期，那么移动互联网时代，企业如果抓住了，就可以做到弯道超车。

行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

本文核心数据：中国物联网市场规模、中国物联网区域竞争情况

行业概况

1、定义

所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

2、产业链剖析：共有四大层面

所谓产业链，是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链，是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业，通过对信息流、物流、资金流的控制，在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。

从产业链条来看，物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。

自2018年中美贸易摩擦以来，美国加大了对中国高新技术出口的限制，不断扩大实体清单，影响了中国一些科技主导型企业的发展，这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头，已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业，如：高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。

行业发展历程：处于市场验证期

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：

行业政策背景：政策大力推进

“十三五”以来，国家重视物联网产业建设及物联网成果应用，出台多度政策意见来推动物联网产业发展。在“十三五”以来发布的行业政策中，以推动物联网成果应用为主，利用物联网技术加强信息交换、提高监督管理水平等。

根据最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，在“十四五”期间，明确新基建，还要让5G用户普及率提高到56%。并且5次提到关于物联网的规划发展，除了划定数字经济的7大重点产业外，其余4次提到的场合均体现出对物联网发展重点的表述。

十四五规划中划定了7大数字经济重点产业，包括云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实，这7大产业也将承担起数字经济核心产业增加值占GDP超过10%目标的重任。

发展现状

1、中国物联网连接数快速增长

全球物联网仍保持高速增长。物联网领域仍具备巨大的发展空间，根据GSMA发布的《The mobile economy
2020(2020年移动经济)》报告显示，2019年全球物联网总连接数达到120亿，预计到2025年，全球物联网总连接数规模将达到246亿，年复合增长率高达13%。我国物联网连接数全球占比高达30%，2019年我国的物联网连接数363亿。而根据2021年9月世界物联网大会上的数据，2020年末，我国物联网的数量已经达到453亿个，预计2025年能够超过80亿个。

2、应用层与平台层价值最高

从产业链价值分布看，应用层和平台层贡献最大的附加值，分别占到35%左右，传输连接层虽然重要，但产值规模较小;底层的感知层元器件由于种类众多，产业价值也较大，占到20%左右。

3、传输层产业结构中传输层占比最高

根据赛迪发布的《2019-2021年中国物联网市场预测与展望数据》，物联网的传输层依旧位居最大份额;随着大规模地方性物联网政策的落实陆续完成，支撑层增长速度放缓;而随着各领域市场需求的释放，平台层、应用层市场增长速度将持续呈上升趋势。

4、中国物联网市场规模突破25万亿

目前，物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。近几年来，在各地政府的大力推广扶持下，物联网产业逐步壮大。再加之近几年厂商对物联网这一概念的普及，民众对物联网的认知程度不断提高，使得我国物联网市场规模整体呈快速上升的趋势。2019年我国物联网市场规模约在176万亿元左右，2020年根据赛迪公布的数据，我国物联网市场规模约达到214万亿元左右;预计未来三年，中国物联网市场规模仍将保持18%以上的增长速度。中国物联网市场投资前景巨大，发展迅速，在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。

行业竞争格局

1、区域竞争：北京物联网相关项目最多

截至2021年5月底，工信部共公开2批《物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目公示名单》，前瞻结合2批的项目名单分析，目前中国物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目主要集中在北京、浙江、广东和山东，其项目数分别为39个、24个、22个、20个。

2、企业竞争：以龙头企业间的竞争为主

《2021年中国物联网企业发展指数报告》于2021年10月29日发布，报告从动态角度评估物联网产业链各公司发展状况，围绕企业影响力、资金支持、研发技术能力、发展成效等多维度能力进行分析，剖析中国物联网企业的成就和面临的挑战，并总结中国物联网企业的发展情况及市场参与者竞争实力，试图发掘物联网行业业务实力强、成长性好以及竞争壁垒高的优秀企业群体。根据《2021年中国物联网企业发展指数报告》，2021年我国物联网最具领导力企业名单如下：

物联网行业发展前景及趋势分析

1、产业物联网占比逐渐上升

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、市场规模不断增大

目前，物联网在全球呈现快速发展趋势，欧、美、日、韩等国均将物联网作为重要战略新兴产业推进，但在繁荣景象背后却仍存在着众多阻碍发展的因素。其中核心标准的缺失，尤其是作为顶层设计的物联网参考架构等基础标准目前仍处于空白，基于争夺物联网产业主导权，各国对国际标准方面的竞争亦日趋白热化。

新冠疫情对于物联网行业来说犹如达摩利斯之剑，一方面疫情导致全球技术供应链出现一定的停滞期，另一方面疫情助推中国物联网的渗透。2020年无人工厂、无人配送、无人零售、远程教学、远程医疗等“无接触经济”的爆发均离不开物联网技术的支撑。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来5年中国物联网的发展将保持高速增长，到2026年市场规模超过6万亿元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

物联网十大应用范畴如下：

一、设备监控：像监控或者调节建筑物恒温器这样的事情可以远程完成，甚至可以做到节约能源和简化设施维修程序。这种物联网应用的美妙之处在于，它很容易实施，容易梳理性能基准，并得到所需的改进。

二、机器和基础设施维护：传感器可以放置在设备和基础设施材料上，例如铁路轨道，来监控这些部件的状况，并且在部件出现问题的时候发出警报。一些城市交通管理部门已经采用了这种物联网技术，能够在故障发生之前进行主动维护。

三、物流和追踪：运输业现在把传感器安装在移动的卡车和正在运输的各个独立部件上。从一开始中央系统就追踪这些货物直到结束。

这么做可以防止货物在边远地区被盗窃，让企业供应链可以保持追踪，因为管理层可以在任何时间点清楚地看到车辆的位置(以及车辆应该在的位置)。

四、集装箱环境：同样是在物流和运输行业，运送装着易腐货物的集装箱是对周围环境条件进行监控的，如果超出温度或者湿度范围传感器会发出警报。

此外，当集装箱被弄乱或者密封被破坏的时候，传感器也会发出警报。这个信息是实时通过中央系统直接发送给决策者的，这样情况可以得到补救，即使这些货物是在全球各地的运输途中。

五、机器管理库存：向消费者提供了各种商品的自助服务售卖机和便携式商店，现在可以在特定商品低于再订购水平的时候发送自动补充库存警报。这种做法可以为零售商节约成本，因为他们只需要在机器告诉他们需要补充库存的时候让现场工作人员进行补货。

六、网络数据用于营销：企业可以选择利用自己的分析，追踪客户在网络中的行为，或者他们可以将这个任务外包给在这个领域内有声誉的营销公司。

在网站的导航模式中，访客来到或者来自你的网站，访客所使用的设备类型，以及其他关于访客的相关数据，可以聚合起来以更全面地了解。交易数据和物联网数据的结合，将会丰富你的营销分析及预测，可以快速实施。

七、识别危险网站：商业公司提供的安全服务，可以让网络管理员追踪机器对机器的交流，追踪来自公司计算机的互联网网站访问，揭示公司计算机定期访问的“危险”网站和IT地址。

实践会降低网络遭受恶意软件和病du入侵的风险。因为这种“观察”服务是从云厂商那里提供的，所以实施简单，企业可以马上开始。

八、无人驾驶卡车：在气候条件恶劣和没有道路基础设施的边远地区，石油和天然气开采行业的企业正在使用无人驾驶卡车，这种卡车可以远程控制和远程通信。这降低了运营费用，因为你不用派人进入该领域，还可以避免在已知极其危险的区域发生事故。

九、WAN监控：企业可以很好地监控和修改他们的网络流量，但是当这个流量通过广域网或者互联网路由的时候，有时候似乎是在他们控制范围之外的。

现在位于全球不同地点的办公室的边缘路由器，会显示出显著不同的服务质量，这取决于这个办公室是在新加坡或者里约热内卢。如果IT希望更好地监控互联网流量，那么可以购买商业服务，实时显示哪些地方放缓了，甚至可以重新路由流量以保持通信畅通。

十、GPS数据聚合：GPS数据聚合是应用最广泛的物联网数据收集方法之一。企业喜欢它是因为可以让他们统计人口数据、天气数据、基础结构数据、图形数据和任何可以并定位到特定地理位置的数据类型。很多厂商可以帮助你，以对业务有意义的方式聚合GPS数据。

物联网是信息产业领域新一轮发展与竞争的制高点。世界各发达国家正在加大这方面投入，力图占据领先位置。朗德华信（北京）自控技术有限公司作为研发和生产符合IP物联网自适应控制系统中IPV4、IPV6规划的IP 控制器，也充分利用了物联网的技术优势。
物联网的最新技术有以下五点：
1、射频识别与传感节点技术：超高频射频识别、各类新型传感器、低功耗传感节点、中高速传感网系统设备及节点专用 *** 作系统。
2、物联网组网与协同处理技术：网络体系架构、网络与信息安全、传感节点间通信与组网及协同感知与处理。
3、物联网系统集成技术：功能集成、网络集成、软硬件 *** 作界面集成及智能控制、系统级软件或中间件 。
4、物联网应用抽象及标准化技术：技术协议与规范、平台软件开发环境、开发工具、核心框架及中间件构造。
5、共性支撑技术：可编程、系统测试、情境感知、隐私保护等共性技术研发及现代信息通信、计算机及网络、先进微电子、新材料、新能源等基础支撑技术。
所以我国也已经将物联网产业发展上升为国家战略。其核心技术的研发、传感器、网络传输、云计算和行业应用、以及产业联盟协同创新等方面都已经拥有了比较好的基础。
作为政府从战略层面进行推进的产业，物联网如何从愿景走向现实应用并得到快速发展已成为广受各界关注的话题。易观国际在国内率先构建了物联网研究的系统理论体系，并推出《中国物联网机遇与挑战》系列白皮书，通过多部报告，有层次、有重点的对中国物联网进行分析阐述，透视产业机会，发掘产业价值，为政府、企业、投资人提供决策依据。
易观分析：
根据易观国际(AnalysysInternational)发布的国内首部物联网全景报告《中国物联网白皮书之一——无线传感器网络的机遇与挑战》中数据显示，作为物联网现阶段发展核心的无线传感器网络(WSN)产业，其市场规模将在未来两年内增长15倍，达到40亿元。无线传感器网络的发展，还将带动RFID等其他物联网产业，为其提供更明确的应用方向和更丰富的市场机会。
易观国际通过对物联网产业的宏微观分析，对物联网进行了清晰的定义，指出“物联网是指通过各种传感和传输手段，将现实世界的信息进行自动化、实时性、大范围、全天候的标记、采集、传输和分析，并以此为基础搭建信息运营平台、构建应用体系，从而增强社会生产生活中信息互通性和决策智能化的综合性网络系统。”，并将物联网划分为信息采集、信息传输、信息运营和整合应用四个层级。
现阶段，由信息采集层和信息传输层构成的信息感知体系是物联网应用推进的主要领域，而在其中起到关键推动作用的就是无线传感器网络行业。
无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，简称WSN)的基本功能是将一系列在空间上分散的传感器单元通过自组织的无线网络进行连接，从而将各自采集的数据进行传输汇总，以实现对空间分散范围内的物理或环境状况的协作监控，并根据这些信息进行相应的分析和处理。因具有成本低、范围大、布设灵活、移动支持等特点，无线传感器网络在工业监控、智能电力、矿山安全、医疗健康、环境监测等行业的应用一直广受重视;与此同时，无线传感器网络也面临着延长节点工作时间、增加通信距离、小型化、标准化等技术挑战和寻找应用场景等市场挑战。
无线传感器网络已经成为政府推进物联网发展的首要着力点，在政府的高度关注和明确支持以及产业的技术发展、需求推动等协同作用下，中国无线传感器网络市场将在未来一段时间内以超过200%的年均复合增长率增长，并于2015年达到200亿元人民币的规模。
在此期间，无线传感器网络不但是政府扶持和行业应用的热点，还将成为市场竞争和产业投资的热点，大量企业将进入这一市场，竞争日趋激烈，并受到投资人的高度关注。
无线传感器网络的发展将帮助物联网实现社会生产生活中信息感知能力、信息互通性和智能决策能力的全面提升，为我国争夺国际经济科技制高点、实现“建设创新型国家”的战略性目标和国家的跨越性发展做出重大贡献。
易观建议：
实际应用是产业发展的前提条件，产业各方除了关注概念以外，更应以推进实际应用为要务;在竞争中，产业实践经验丰富、自主研发能力强的企业也将得以胜出。
政府、投资界以及客户等各方在选择无线传感器网络的扶持和投资对象时，都应该注重其自主研发能力、产业应用实践以及与行业标准的结合程度。
关于《物联网白皮书》：
易观国际在国内率先构建了物联网研究的系统理论体系，并计划推出《中国物联网机遇与挑战》系列白皮书，通过多部报告，有层次、有重点的对中国物联网进行分析阐述，透视产业机会，发掘产业价值，为政府、企业、投资人提供决策依据。
本报告是系列白皮书的第一部;在本报告中，我们将在对物联网进行全局描述的基础上，重点讨论在物联网的信息感知体系中发挥核心作用并被国家作为物联网发展要点的无线传感器网络产业，全面分析该产业所面临的发展机会和需要解决的关键问题。
本系列计划发布的报告包括：
《物联网白皮书系列之一——无线传感器网络的机遇与挑战》
《物联网白皮书系列之二——电信运营的新疆域》
《物联网白皮书系列之三——典型应用场景的探索与趋势》
Enfogrowth解决方案介绍
经过超过八年的运营经验和长达16年的知识积累，易观国际已成功为国内外客户提供了超过五百项独立的咨询服务。成为中国互联网、电信和信息技术及其应用(以下简称：TMT)领域，完成咨询项目数量最多的咨询公司之一，并率先推出专门应用于国内TMT领域的咨询服务解决方案——Enfo-Growth。
Enfo-Growth共包括七款子产品：EnfoMarket(新市场发现)、EnfoProduct(精确营销)、EnfoStrategy(战略规划与对标)、EnfoSystem(运营体系优化)、EnfoeService(服务互联网化)、EnfoeMarketing(营销互联网化)、EnfoeProduct(产品互联网)。

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