行为互联网（IoB）：2024年的性质和重要性

行为互联网（IoB）：2024年的性质和重要性；IBM 和麦肯锡估计，到 2030 年，人均将有 ~10 台智能设备 （IoT）。物联网是设备之间的连接，这些设备之间不断交换数据。公司正在利用物联网来提高其运营效率。

如今，行为互联网（IoB）正在成为一个新概念，公司可以使用通过物联网收集的大数据作为影响人们行为的工具。Gartner 预计，到 2025 年底，全球一半以上的人口将成为 IoB 计划的一部分。

什么是 IoB？

IoB 是物联网的一个用例，专注于推动客户改善选定的结果（例如物联网提供商的盈利能力、可持续性、社会福祉等）。可以将 IoB 视为三个支柱的交集：

• 物联网：提供客户的数据，如位置、日常生活、健康状况等。
• 消费者心理学：试图了解个人行为背后的动机。
• 数据分析：算法可以使用物联网数据和心理学发现来识别行为模式和建议。

IoB 是物联网的自然延伸，这三个组件用于实现长期的客户满意度和更大的利润。公司已经使用大数据来了解客户的需求。然而，通过用心理学和强大的 AI/ML 驱动的数据解释模型来增强大数据，可以了解客户决策背后的原因，并通过推动客户的行为来获得更大的利润。

例如，节食的人经常通过吃不健康的食物来放弃节食以获得短期满足感。在这方面，购物中心和遍布餐馆的街道等地方是危险的来源。多亏了位于商场内并提供减肥食品的连锁餐厅 IoB，可以

• 识别节食客户并将其标记为目标客户。客户的搜索引擎查询或来自其他物联网设备（如智能冰箱）的数据可用于此识别
• 当目标顾客进入商场时，餐厅可以向他们发送定制广告，提醒他们忠于自己的饮食习惯。当然，要做到这一点，客户需要允许企业通过通知与他们联系

因此，餐厅增加了利润，人们增加了他们的长期利益。

为什么 IoB 现在很重要？

IoB 是 Gartner 2021 年战略技术报告中确定的 10 大趋势之一，它可以推动重大价值创造。营销团队可以使用物联网设备产生的数据来推动属于 IoB 主题的销售。

此外，IoB 可以指导企业家和商业领袖做出更多数据驱动的投资决策，因为 IoB 提供了更多关于客户偏好的见解。例如，汽车保险公司可以通过在个人层面调整客户体验，根据客户的驾驶风格选择费率。

IoB如何使企业和消费者受益？

IoB有三个主要优点：

• 了解您的客户：通过分析客户的数据，公司可以更准确地确定对其产品的需求。
• 营销优化：多亏了 IoB，组织可以优化活动。
• 一个推动机会：如果利用 IoB 来帮助他们改善福祉，消费者可以从 IoB 中受益。

了解您的客户

您越了解您的客户，您的企业发展就越好。

剑桥大学和斯坦福大学的研究人员发现，评估个人Facebook活动的算法比他们的朋友和家人更了解他们。今天，即使是像智能手机这样的批量生产的设备也可以根据所授予的权限跟踪我们的在线活动和地理位置。因此，企业有可能比其他任何人都更了解我们。有了这些知识，公司可以有效地定制营销的各个方面（例如价格、产品、渠道、信息、时间），并更密切地跟踪趋势变化。

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营销优化

在最近的技术发展之前，活动的成功依赖于点击量、销售额等高水平数字。借助 IoB，公司可以使用详细的消费和行为数据来确定其活动的成功与否。例如，一家智能手表公司不仅会依靠其智能手表的销售数字来了解其新产品的成功。它可以依靠详细的使用数据来了解用户如何与智能手表交互。这些见解可用于定制广告系列。

一个轻推的机会

人类在自我控制方面存在问题。例如，我们倾向于短期小幅收益，而不是较大的长期收益。因此，我们往往会花更多的钱，吃得更多，喝得更多，工作或学习的次数比我们预期的要少。因此，我们有时都需要一个控制机制来维护自己的利益。IoB 在这方面提供了很多帮助，并且可以增加提供个人教练的应用程序数量。例如，如果您长时间保持静止，应用程序可能会提醒您去锻炼。

IoB面临的主要挑战是什么？

到目前为止，我们一直专注于 IoB 的积极方面。但是，需要考虑以下一些问题：

• 恶意行为者的操纵：
  • 操纵牟利：让我们再考虑一个想要忠于饮食的人的例子。如果这个人有一个完全健康的身体，但被医疗保健提供者操纵开始节食怎么办？例如，那些过度担心自己健康的人可能会纵在医疗保健上花费更多。
  • 控制操作：政府或政党可以依靠IoB来操纵公民（例如在选举期间）
• 隐私问题：以利润最大化的名义存储和分析大数据可能会有问题，因为它涉及大量私人数据。私人数据的使用越来越受到监管，但也有一些技术允许在不暴露私人数据的情况下进行数据处理。阅读有关数据隐私的更多信息。
• 法律法规：法规滞后于技术发展。还有一些法律问题需要解决。例如，数据安全措施的标准化有限。
• 网络攻击的威胁：我们的日常工作越依赖数字技术，我们就越容易受到网络攻击。尽管网络安全工具甚至网络安全保险的数量越来越多，但人们需要考虑此类风险。
• 说服用户共享数据：有些人可能不想透露他们的个人数据。让我们来看看汽车保险的案例。根据德勤（Deloitte）的数据，47%的司机不想分享他们的驾驶数据。行车数据是行车速度、平均行车时间、每公里全刹车次数、行车路线等信息。IoB 意味着添加更多数据，例如互联网浏览历史记录。例如，如果您搜索“如何快速驾驶”，您的溢价可能会更高。