1.海量的具有前后邏輯性的數據：物聯網會制造海量數據，在適當的聯系下，這些數據會轉換為有價值的關于客戶需求、行為、地點或模式的商業信息。CRM需要用這些信息進行機會預測，并針對每個獨立客戶制定出個性化的服務，但這個過程對分析能力有很高要求。所以，云服務是促進不同的資源在各種設備上鏈接的關鍵，也是提高深度分析能力的關鍵。

2.實時交互：物聯網需要提供實時交互。為了提高實時交互的滿意度，這就要求CRM的相關工作流程需要實現自動化。

3.預測服務：物聯網設備中的傳感器、電子標簽、小插件能夠預測潛在的問題并能出發相關要求。傳統的商務場景可能是客戶收到一個電話并打開CRM中的相應項目才能實現鏈接設備、觸發工作流、提醒并執行呼叫。

4.支持營銷和銷售：當企業能夠獲知客戶在哪里以及如何使用他們購買的產品的時候，就能根據準確及時的數據制作出更精準的營銷策略。CRM能將洞察轉換成行動。除此之外，當產品接近其生命周期時或需求更新時，CRM也能監測到。

5.增值服務：物聯網有潛力提高每一個產品的終極服務，并將這些改善的服務變成新舊產品迭代的關鍵。這也間接改變了我們進行市場、銷售、支持或產品的方式。傳統方式下，大多數商務模型都依賴集成供應商的供應鏈模型，主要就是為了銷售產品。企業除了銷售價值之外對產品的情況一無所知，是誰、何時、何地購買的產品？

產品的使用情況如何？直到客戶拿著保修單上門才能看到問題。物聯網解鎖了以增值服務為亮點的新型商業模式，產品購買后，要求客戶注冊并以此關聯報修和其他服務。因此品牌將會更多依賴于與最終客戶的聯系，而CRM就是為此而生的。

6.運營成本：隨著物聯網技術的價格下滑，物聯網將會降低一部分運營成本。假設一個第三方客服代理機構的接線員一天很難接聽100個電話，物聯網不僅僅能降低這種低效率應答成本，還能降低支撐這些行為的成本。《經濟學人》曾經發布過一個調查結果，在20年內，人工呼叫中心以99%的可能性名列第一成為最可能被科技取代的工作。因為CRM能輕松的與各種物聯網設備及其信息進行有效集成。

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