ການເພີ່ມຜົນຕອບແທນການລົງທຶນສູງສຸດຈາກເຄື່ອງຂາຍເຄື່ອງດື່ມເພື່ອການຄ້າ

ການເລືອກສະຖານທີ່ຢ່າງມີຍຸດທະສາດ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການສັນຈອນ

ການກຳນົດບັນດາເຂດທີ່ມີການສັນຈອນຫຼາຍເພື່ອໃຫ້ມີການເຂົ້າເຖິງສູງສຸດ

ຕັ້ງເຄື່ອງຂາຍເຄື່ອງດື່ມທຸລະກິດໃນສະຖານີຂົນສົ່ງ, ຫ້ອງອອກກຳລັງກາຍ ແລະ ລ໊ອບບີ້ ທີ່ເວລາຢູ່ເກີນ 3 ນາທີ—ສະຖານທີ່ທີ່ 72% ຂອງການຊື້ຢ່າງຮີບດ່ວນເກີດຂຶ້ນ (Platte River Analytics). ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຈຸດທີ່ແຄບກັບລິຟ ຫຼື ຈຸດຄວບຄຸມຄວາມປອດໄພ ແທນທີ່ຈະເປັນເດີ່ນທີ່ມີຄົນຜ່ານໄປມາໜ້ອຍ, ເນື່ອງຈາກເຂດເຫຼົ່ານີ້ຈະລວມກຸ່ມຄົນໄດ້ຕາມທຳມະຊາດ ແລະ ເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການເຫັນເຄື່ອງຂາຍ.

ການວິເຄາະປະຊາກອນໃນຫ້ອງການ, ໂຮງຮຽນ ແລະ ສະຖານທີ່ດູແລສຸຂະພາບ

ອາຄານຫ້ອງການທີ່ມີພະນັກງານ 200 ຄົນຂຶ້ນໄປຈະມີຍອດຂາຍນ້ຳອັດລົມສູງຂຶ້ນ 18% ຕໍ່ມື້, ໃນຂະນະທີ່ໂຮງຮຽນ ແລະ ໂຮງໝໍ ຈະເປັນຕົວຂັບເຄື່ອນຄວາມຕ້ອງການນ້ຳໝາກໄມ້ ແລະ ເຄື່ອງດື່ມທີ່ມີປະສິດທິຜົນ. ສະຖານທີ່ດ້ານສາທາລະນະສຸກຕ້ອງການການເຂົ້າເຖິງ 24/7 ແລະ ສ້າງລາຍໄດ້ 22% ຂອງລາຍຮັບຈາກເຄື່ອງຂາຍອັດຕະໂນມັດໃນເວລາກາງຄືນ, ຕາມການວິເຄາະພື້ນທີ່ໃນເຂດເມືອງ, ເຮັດໃຫ້ພວກມັນເປັນສະຖານທີ່ທີ່ມີມູນຄ່າສູງສຳລັບການບໍລິການຕະຫຼອດ 24 ຊົ່ວໂມງ.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຊຸດຜະລິດຕະພັນຕາມພຶດຕິກຳຜູ້ບໍລິໂภກ

ການຈັດສີເຄື່ອງດື່ມໃຫ້ກົງກັບປະຊາກອນທ້ອງຖິ່ນ

ເຄື່ອງຈຳໜ່າຍເຄື່ອງດື່ມທີ່ດີທີ່ສຸດຮູ້ຈັກປະຊາຊົນໃນທ້ອງຖິ່ນຂອງພວກເຂົາຢ່າງແທ້ຈິງ ແລະ ສະຕັອກຢ່າງເໝາະສົມ. ພວກເຮົາກໍາລັງເວົ້າເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ໃຫຍ່ເຖິງ 62% ໃນສິ່ງທີ່ຄົນຊື້ຂື້ນຢູ່ກັບບ່ອນທີ່ພວກເຂົາເຮັດວຽກຕາມການສຶກສາປີ 2023 ກ່ຽວກັບການບໍລິໂພກເຄື່ອງດື່ມ. ໃນບັນດາວິທະຍາເຂດດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ, ຄົນເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ສາມາດດື່ມເຄື່ອງດື່ມພະລັງງານໄດ້ພຽງພໍ, ໃນຂະນະທີ່ໂຮງໝໍ ແລະ ຄລີນິກມັກຈະເຫັນຄວາມສົນໃຈຫຼາຍຂຶ້ນໃນນ້ຳຕ้านອົກຊີເດັນແບບຫຼູຫຼາ ແລະ ຕົ້ມຊາສົ້ມ. ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ, ລະບົບອັດສະຈັກແທ້ຈິງກຳລັງຈັບຄູ່ຂໍ້ມູນຈາກການສຳຫຼວດປະຊາກອນກັບຂໍ້ມູນການຂາຍປະຈຳວັນ ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ດຳເນີນງານສາມາດປັບສິ່ງທີ່ຢູ່ໃນຊັ້ນວາງໄດ້ທຸກຄັ້ງທີ່ມີນັກສຶກສາຊຸດໃໝ່ເຂົ້າມາ ຫຼື ບໍລິສັດປ່ຽນຜູ້ເຊົ່າໃນຫ້ອງການທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ.

ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນສຳລັບການຈັດການສິນຄ້າໃນສະຕັອກ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ

ເມື່ອຜູ້ດໍາເນີນງານເລີ່ມໃຊ້ເຄື່ອງມືວິເຄາະທາງພັນທຸກະລຳ, ພວກເຂົາມັກຈະຫຼຸດຜ່ອນສະຖານະການຂາດສິນຄ້າລົງໄດ້ປະມານ 35%, ໃນຂະນະດຽວກັນກໍຮັກສາບັນທຶກສິນຄ້າໃຫ້ມີຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 98% ຕາມລາຍງານການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫ້ອງການສະໜອງປີກາຍ. ລະບົບທີ່ຊັບຊ້ອນເຫຼົ່ານີ້ແທ້ຈິງໆແລ້ວຕິດຕາມບັນດາປັດໄຈທີ່ແຕກຕ່າງກັນບໍ່ໜ້ອຍກວ່າ 14 ຢ່າງພ້ອມກັນ, ຈາກສະພາບອາກາດ ເຖິງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນທ້ອງຖິ່ນ ແລະ ເຖິງແມ້ກະທັ້ງເວລາທີ່ສະຖານທີ່ຈະເປີດ ຫຼື ປິດ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຄາດເດົາການຂຶ້ນຂອງຄວາມຕ້ອງການຢ່າງແນ່ນອນດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 89%. ແລະ ຍັງມີອີກສິ່ງໜຶ່ງທີ່ຄວນກ່າວເຖິງ: ເວທີ A/B testing ໃຫ້ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍສາມາດປຽບທຽບກັບການຈັດຊຸດຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ທັນທີ, ເຊິ່ງຖືກພິສູດວ່າສາມາດເພີ່ມມູນຄ່າການໃຊ້ຈ່າຍສະເລ່ຍຕໍ່ລູກຄ້າໄດ້ປະມານ 18 ຫາ 22 ເປີເຊັນ, ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງການພື້ນທີ່ຊັ້ນວາງເພີ່ມເຕີມສໍາລັບຜະລິດຕະພັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ການນໍາເອົາແນວໂນ້ມເຄື່ອງດື່ມຕາມລະດູການ ແລະ ທ້ອງຖິ່ນເຂົ້າມາໃຊ້

ໃນຊ່ວງລະດູຮ້ອນ, ຄົນທີ່ຢູ່ພາກໃຕ້ດື່ມຊາແຂັງຫຼາຍຂຶ້ນປະມານ 140% ຂອງປົກກະຕິ, ໃນຂະນະທີ່ຄົນທີ່ຢູ່ພາກເໜືອເບິ່ງຄືຈະຊື້ຊົກໂກແລັດຮ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນເຖິງສາມເທົ່າລະຫວ່າງເດືອນພະຈິກ ຫາ ເດືອນກຸມພາ. ຮ້ານອາຫານທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບຂອງພວກເຂົາກັບຂໍ້ມູນດ້ານອາກາດສັງເກດເຫັນວ່າມີລາຍໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນປະມານ 27% ໃນໄຕມາດທີ່ສີ່ ເມື່ອພວກເຂົາປ່ຽນເມນູໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນລະດູທີ່ມື້ຄືນແລະມື້ຮ້ອນ. ເມື່ອພິຈາລະນາຕາມເຂດຕ່າງໆ, ເມືອງທ່າເຮືອຕາມແຄມທະເລມັກນ້ຳມັນຄອກກະທິຫຼາຍກ່ວາເມືອງທີ່ຢູ່ພູດອຍ, ມີປະລິມານຂາຍສູງກວ່າປະມານ 2.8 ເທົ່າ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ນ້ຳດື່ມເຫັດທີ່ມີປະສິດທິຜົນ (functional mushroom drinks) ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຊ້າໆໃນຊຸມຊົນພູດອຍ, ເພີ່ມສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດຂຶ້ນປະມານ 4.6% ຕໍ່ປີ ຕາມແນວໂນ້ມລ້າສຸດ.

ຍຸດທະສາດການຕັ້ງລາຄາ ແລະ ການບູລະນະການການຊຳລະເງິນແບບບໍ່ໃຊ້ສົດ

ການຕັ້ງລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ຈິດວິທະຍາເພື່ອການສູງສຸດຂອງກຳໄລ

ເມື່ອທຸລະກິດນຳໃຊ້ຫຼັກການຈາກເສດຖະສາດພຶດຕິກຳເຂົ້າໃນເຄື່ອງຂາຍອັດຕະໂນມັດ, ພວກເຂົາມັກຈະເຫັນຍອດຂາຍເພີ່ມຂຶ້ນໄດ້ຫຼາຍຮອດ 12 ຫາ 18 ເປີເຊັນ ຕາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Nayax ໃນປີກາຍ. ເຄັດລັບທີ່ເອີ້ນວ່າ ລາຄາແບບມີຊື່ສຽງ (prestige pricing) ກໍໄດ້ຜົນດີເຊັ່ນດຽວກັນ. ແທນທີ່ຈະຕັ້ງລາຄາເຄື່ອງດື່ມທີ່ 2.99 ໂດລາ, ການຕັ້ງລາຄາຢູ່ທີ່ 3 ໂດລາເຕັມໆ ຈະເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າຮູ້ສຶກວ່າມັນເປັນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພິເສດ ແລະ ຄຸ້ມຄ່າກັບການຈ່າຍ, ໂດຍສະເພາະໃນບັນດາມືອາຊີບທີ່ຮັ່ງມີໃນອາຄານຫ້ອງການ. ຜູ້ດຳເນີນງານທີ່ມີຄວາມສະຫຼາດຈະປັບລາຄາຕະຫຼອດມື້ຕາມຄວາມຕ້ອງການຈິງຂອງຄົນ. ຕົວຢ່າງ, ການເກັບຄ່າເພີ່ມສຳລັບກາເຟໃນເວລາເຊົ້າ ແລະ ລົດລາຄາລົງໃນເວລາຕໍ່ມາເມື່ອຄວາມຕ້ອງການຫຼຸດລົງ ໄດ້ຖືກພິສູດວ່າມີປະສິດທິຜົນ. ການປັບປຸງແບບນີ້ມີເຫດຜົນຍ້ອນພວກເຮົາຮູ້ດີວ່າມະນຸດມີພຶດຕິກຳແນວໃດ, ແລະ ບໍລິສັດຫຼາຍແຫ່ງທີ່ນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (Internet of Things) ໃນເຄື່ອງຂອງພວກເຂົາ ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວິທີການນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ຈິງ.

ການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີອັດສະຈັກ ແລະ ປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານ

IoT ແລະ ການຕິດຕາມຢູ່ໄກ ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາຂັດຂ້ອງ

ຍຸກນີ້ ເຄື່ອງຈຳໜ່າຍເຄື່ອງດື່ມທາງການຄ້າໃຊ້ເຊັນເຊີ IoT ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບແພລະຕະຟອມຄລາວດ໌ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງເຮັດວຽກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ນິຍົມ. ເມື່ອມີບັນຫາເກີດຂຶ້ນ, ລະບົບອັດສະຈັກເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຈັບເອົາບັນຫາຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມ ຫຼື ຄວາມເຄັ່ງຕຶງທາງກົນຈັກທີ່ຜິດປົກກະຕິ ໄດ້ທັນທີ. ຕາມການສຶກສາດ້ານການຈັດສົ່ງລ້າສຸດ, ຊ່າງເຕັກນິກສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ປະມານ 3 ໃນ 4 ບັນຫາ ຈາກຫ້ອງການຂອງພວກເຂົາ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສົ່ງທີມຊ່າງໄປສະຖານທີ່. ຄວາມແຕກຕ່າງກັບການບຳລຸງຮັກສາແບບເກົ່າທີ່ເຮັດຫຼັງຈາກເກີດບັນຫານັ້ນກໍມີຄວາມໝາຍສຳຄັນຫຼາຍ, ເຊິ່ງຕາມລາຍງານລ້າສຸດຂອງ Ponemon ໄດ້ລະບຸວ່າ ສາມາດຫຼຸດເວລາທີ່ເຄື່ອງຢຸດເຮັດວຽກລົງໄດ້ເກືອບເຄິ່ງໜຶ່ງ. ຜູ້ດຳເນີນງານຊັ້ນນຳຫຼາຍຄົນໄດ້ເລີ່ມນຳໃຊ້ວິທີການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາລ່ວງໜ້າ ໂດຍການວິເຄາະການສັ່ນສະເທືອນ ແລະ ການຕິດຕາມການໄຫຼຂອງກະແສໄຟຟ້າໃນມໍເຕີ. ເຕັກນິກຂັ້ນສູງເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍປ້ອງກັນບັນຫາຂອງອຸປະກອນສ່ວນໃຫຍ່ ກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຂາຍນ້ຳອັດລົດສາມາດເຕັມສະຕັອກ ແລະ ດຳເນີນການໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ເພື່ອບໍລິການລູກຄ້າທີ່ຮູ້ສຶກງ່ວງນ້ຳໃນລະຫວ່າງມື້.

ການວິເຄາະແບບເວລາຈິງ ສຳລັບການເຕີມສິນຄ້າ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາລ່ວງໜ້າ

ການຈັດການສິນຄ້າມີການພັດທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກຂໍ້ມູນ telemetry ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ສິ່ງທີ່ຂາຍໄດ້ກັບເຫດການທີ່ເກີດຂຶ້ນນອກຮ້ານ ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນແປງດິນຟ້າອາກາດ ແລະ ເຫດການທ້ອງຖິ່ນ. ເມື່ອຊັ້ນວາງມີສິນຄ້າໜ້ອຍ, ເຊັນເຊີ້ໂຫຼດຈະເ aram ກັບກ້ອງຖ່າຍຮູບເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການເຕີມສິນຄ້າຄືນໃໝ່ໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນລະດັບທີ່ກຳນົດໄວ້. ການທົດລອງໃນສະຖານທີ່ຈິງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບນີ້ໄດ້ຫຼຸດບັນຫາຊັ້ນວາງເປົ່າລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະປະມານຫຼຸດລົງເຖິງສອງສາມສ່ວນສິບຂອງເກົ່າ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທັງໝົດນີ້ໃນເວລາຈິງຍັງຊ່ວຍໃຫ້ການຈັດການລົດຂົນສົ່ງດີຂຶ້ນອີກດ້ວຍ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານນ້ຳມັນຫຼຸດລົງປະມານ 19 ເປີເຊັນ ສຳລັບບັນດາບໍລິສັດທີ່ນຳໃຊ້, ແລະ ສຳຄັນທີ່ສຸດກໍຄື ພວກເຂົາສາມາດຮັກສາສິນຄ້າໃຫ້ພໍໃຊ້ສຳລັບລູກຄ້າໄດ້ປະມານ 98 ເປີເຊັນ ຕະຫຼອດເຄືອຂ່າຍຟລີດຂອງພວກເຂົາ. ມັນເຂົ້າໃຈໄດ້ດີ, ເນື່ອງຈາກບໍ່ມີໃຜຢາກພາດໂອກາດໃນການຊື້ຂາຍ ເພາະວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງບໍ່ມີໃນເວລາທີ່ຕ້ອງການ.

ການຄວບຄຸມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຜ່ານການຊື້ເປັນລໍ້າຫຼາຍ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາລ່ວງໜ້າ

ຜູ້ດໍາເນີນງານຫຼາຍເຄື່ອງຈັກສາມາດປະຢັດລະຫວ່າງ 12 ແລະ 18 ເປີເຊັນໃນການຊື້ສິນຄ້າຂະຫນາດໃຫຍ່ເມື່ອລວມຄໍາສັ່ງຈາກທຸກສະຖານທີ່ຂອງພວກເຂົາ. ການປະສົມປະສານວິທີການນີ້ກັບລະບົບອັດສະຈັກທີ່ຄາດເດົາໄດ້ວ່າຈະຕ້ອງການຫຍັງຕໍ່ໄປ, ແລະ ການສູນເສຍຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍສໍາລັບສິ່ງຂອງທີ່ເສຍໄວ, ໂດຍລວມແລ້ວມີການເນົ່າເສຍຫຼຸດລົງປະມານ 34%. ການກວດກາເປັນປະຈໍາທີ່ຖືກຈັດໃຫ້ເຂົ້າກັບລະດັບຄວາມໜັກທີ່ອຸປະກອນຖືກນໍາໃຊ້ຈະເຮັດໃຫ້ຊິ້ນສ່ວນຢູ່ໄດ້ດົນຂຶ້ນປະມານ 2 ປີ ຕາມປົກກະຕິ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການສ້ອມແປງແຕ່ລະປີລົງໄດ້ປະມານ 22%. ຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ມາຈາກການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາໄວ້ໃນລະຫວ່າງປີ 2024 ໃນຂະແໜງຕ່າງໆ.

ແຫຼ່ງລາຍຮັບເພີ່ມເຕີມ ແລະ ໂອກາດໃນການຂະຫຍາຍຕົວໃນໄລຍະຍາວ

ເຄື່ອງຈັກຂາຍເຄື່ອງດື່ມເພື່ອການຄ້າທີ່ທັນສະໄໝສ້າງມູນຄ່າໄດ້ຫຼາຍກ່ວາການຂາຍຜະລິດຕະພັນ ໂດຍຜ່ານ ຄວາມຮ່ວມມືດ້ານໂຄສະນາຜ່ານໜ້າຈໍດິຈິຕອນ . ໃນເຂດທີ່ມີຜູ້ຄົນໃຊ້ງານຫຼາຍ, ການໂຄສະນາຕາມເວລາໃນແຕ່ລະມື້ຈະຊ່ວຍເພີ່ມອັດຕາການຈຳໄດ້ຂອງຜູ້ບໍລິໂภກໄດ້ສູງຂຶ້ນ 12% (Vending Industry Report 2023). ພວກຍີ່ຫໍ້ກໍາລັງຊອກຫາທີ່ຕັ້ງໃນຫ້ອງພັກຜ່ອນ, ໂຮງໝໍ, ແລະ ສະຖານີຂົນສົ່ງ - ເຊິ່ງເປັນສະຖານທີ່ທີ່ຜູ້ໃຊ້ງານມີການມີສ່ວນຮ່ວມກັບເຄື່ອງຈັກເປັນເວລາ 30-90 ວິນາທີຕໍ່ແຕ່ລະຄັ້ງ.

ການຮ່ວມມືຂ້າມອຸດສາຫະກໍາກັບຜູ້ຜະລິດເຄື່ອງດື່ມ ແລະ ທຸລະກິດທ້ອງຖິ່ນສ້າງລາຍຮັບທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັນ. ຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງຂາຍສິນຄ້າອັດຕະໂນມັດໃນຍິມຂອງມະຫາວິທະຍາໄລສາມາດຫາລາຍໄດ້ $200-$500 ຕໍ່ເດືອນຈາກບໍລິສັດນ້ຳດື່ມໂປຣຕີນທີ່ໂຄສະນາຮ່ວມກັບເຄື່ອງດື່ມກິລາ. ຜູ້ດຳເນີນງານຄວນສະເໜີແຜງຂໍ້ມູນທີ່ສະແດງຈຳນວນຄັ້ງທີ່ມີການເຂົ້າເບິ່ງ ແລະ ເວລາການມີສ່ວນຮ່ວມເພື່ອສະແດງຜົນການດຳເນີນງານຂອງແຄມເປນໃຫ້ຄູ່ຮ່ວມງານເຫັນ.

ດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີຈົດຈຳຮູບໃບໜ້າທີ່ກາຍເປັນເລື່ອງທົ່ວໄປ ແລະ ການຊຳລະເງິນຜ່ານມືຖືທີ່ກາຍເປັນເຫດການປະຈຳວັນ, ບັນຫາດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຈຶ່ງເລີ່ມມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນຍຸກປັດຈຸບັນ. ທຸລະກິດຈຳເປັນຕ້ອງປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ກົດໝາຍຄວາມປອດໄພ IoT ຂອງລັດຄາລິຟໍເນຍ (SB-327), ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາຈຳເປັນຕ້ອງລຶບຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດຈຳແນກຕົວບຸກຄົນອອກຈາກຂໍ້ມູນທີ່ເກັບມາ ແລະ ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ຄົນສາມາດປະຕິເສດການໂຄສະນາທີ່ເປົ້າໝາຍມາຫາພວກເຂົາ. ການສື່ສານຢ່າງຊັດເຈນກ່ຽວກັບວິທີການຈັດການຂໍ້ມູນຈະຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າຮູ້ສຶກປອດໄພຫຼາຍຂຶ້ນໃນການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ບໍລິສັດຍັງສາມາດຫາລາຍໄດ້ໂດຍການວິເຄາະແນວໂນ້ມທົ່ວໄປໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າໃຜເປັນຜູ້ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຕົວເລກເຫຼົ່ານັ້ນ. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍຮັກສາການດຳເນີນງານໃຫ້ດຳເນີນໄປຢ່າງລຽບລຽງ ໃນຂະນະທີ່ນັບຖືຂອບເຂດສ່ວນຕົວຂອງບຸກຄົນ.