典型的服务过程包含4个环节：响应需求请求-了解客户需求-分析规划服务-实施交付服务。智能物联网能够深入融合到这其中的各个环节里，为企业的服务带来实质性的提升。
1、响应需求请求
企业与个人提供服务的第一步是让客户可以方便地发起服务请求。为了迅速响应这些请求，企业往往在全世界设立门店，招募员工。但是，受限于人力、房屋租赁等成本，企业能够铺设的服务网点是有限的。客户必须在企业有限的营业时间自己跑到服务点才能享受服务。有限的服务人员又会让客户排起长队。为了提升服务的高响应性，企业必须开更多的门店，雇更多的服务人员，运营成本节节高升。
受益于蜂窝网络的成熟，企业现在得以在任意空间部署可以为客户提供服务的联网设备。这些联网设备帮助企业彻底突破了服务的空间和时间限制，使得顾客可以随时随地享受企业所带来的服务。每一辆智能单车其实都是摩拜公司派出的服务终端。小区楼下的快递柜24小时都在待命，随时响应你的快递投递需求。
2、了解客户需求
在智能物联网时代，传感器在变得不断低功耗化、微型化、联网化。这些技术使得收集客户需求数据的成本急剧下降，并且突破了空间的限制。腾讯糖大夫的血糖仪可以帮助糖尿病人方便地测量血糖指数，并且把这些数据交给医生来做远程诊断，及早发现病情恶化的征召。通过对血压/睡眠/皮肤电等数据的持续测量，老人们就可以住在自己家里，同时享受医生的远程监护服务。
3、分析规划服务
区分高端和中低端服务的一个最简单的依据就是企业是否知道来享受服务的顾客叫什么。在高端服务业里，服务人员会投入大量精力，对尊贵的客户做非常深入的分析，努力为其提供最完美的服务。但是在中低端服务中，受限于成本，企业并不会为每一为客户做服务的分析规划。这种情况下，服务方式其实都是事先由总部来设计好，再由一线服务人员做标准化的执行。服务人员甚至并不在意你叫什么，你是男是女是老是少。顾客在服务网点只能从这些标准化服务的菜单中选择，没有太多定制的自由空间。
当企业通过智能物联网高效地收集客户数据，就迈出了为每个人提供个性化定制服务的第一步。为了分析这些数据，企业还需要付出高昂的成本来雇佣具备诊断能力的专家，这就限制了企业的服务带宽。而现在，机器学习能够解决这个矛盾。在向电脑提供经过专家预先标记的训练集数据之后，电脑就可以使用监督学习来自动寻找自变量和因变量之间的关系，训练出人工智能模型。训练完成的模型就可以根据输出的原始数据自动做出分类判断。
4、实施服务
以往，为客户提供服务实施的载体往往是员工和设备。但现在，这些工作已经被越来越多样的联网设备实现。现在随处可见的共享汽车、共享充电宝、共享借伞机、自助榨汁机、无人按摩椅、迷你K歌房，以前都曾只是企业的白日梦。借助于智能物联网技术的逐步成熟，这些梦想都变成了现实。这些设备体积更加小巧，可以放置在任何地方，在为客户提供服务的同时也时刻保持着与服务器的连接，接受企业的统一管理。雇员从台前转向幕后，变成了这些设备的维护者。
除了部署方便的优势外，这些设备还可以在服务器的调度下自动完成服务实施，这使得企业提供定制化服务变得更加方便。比如，现在你在酒店房间里点餐，机器人就可以将餐送到你的门口。在你入住酒店之前，服务器就可以在识别你的身份，自动将房间的温度、湿度、亮度调整到最适合你的状态。
