应用程序个性化是构建移动应用程序以满足特定受众需求的过程。 与其他形式的个性化设置类似，应用程序个性化设置旨在向用户提供针对其特定需求量身定制的体验，而不是一种适用于所有用户的所有体验的广泛尺寸。 通过提供个性化体验来影响用户的移动应用程序往往会获得更高的参与度和保留率。
在应用中实施个性化–
让我们来看看为用户个性化应用程序的方法：
了解您的用户及其需求：
有了正确的移动参与解决方案和分析，您就可以收集有关用户的许多宝贵信息。 为了个性化某些内容，您需要熟悉用户的角色。
实时响应：
理想情况下，移动营销人员应对每个用户的独特反馈做出不同的反应。 该应用程序的响应能力也是其关键决定因素之一。
测试，实验和优化：
不断的测试和优化是营销的灵魂。 您可以测试主题行，内容，视觉效果，布局等。 您可以尝试不同的流程（例如培养顺序），同时可以不断优化内容和评分系统。
>更好的用户体验
>使用改善（保留）
>参与度和愉悦度提高
>帮助企业发展
在过去的几年中，Netflix的个性化推荐系统的主要目的是在正确的时间为其每个成员提供正确的标题。 但这不是他们唯一的工作！ 成员为什么要关心Netflix的推荐？ 他们如何说服用户标题值得一看？
解决这一挑战的一种途径是考虑他们用来描绘标题的艺术品或图像。 如果代表标题的图稿吸引了一些吸引用户的东西，那么它将充当通往该标题的门户，为他们提供视觉“证据”，以了解为什么标题可能是他们的正确选择。 使用多臂土匪算法来搜寻这件艺术品。
基于用户活动的个性化示例
上面的快照描述了如何根据以前的历史推荐节目。 它说“ 因为您看过Narcos ”，因此已向用户推荐了类似类型的标题。 更具体地说，这里的其他建议是“ Pablo Escobar-倒计时到死亡”，因为 Narcos基于Pablo Escobar的角色。 另一个建议是“ 毒品之王 ”，因为它类似于Narcos描绘了麻醉世界。 这就是Netflix根据观看历史向其成员推荐不同标题的方式。
在幕后，Netflix正在利用强大的机器学习来确定将特别推荐给您的内容。 Netflix系统很大程度上是由协作过滤驱动的，这意味着它不仅会查看我们喜欢的内容，还会查看“相似”用户喜欢和观看的内容。 在这种情况下，相似性基于诸如用户ID，电影ID，评分和时间等参数。 将这些参数结合在一起，该算法即可工作。 Netflix表示，过去两年观看的节目中有80％以上是通过自己的推荐而来的，而不是搜索并观看特定节目的人。
当成员使用Netflix时，这些建议会进行微调。 使用包括演员，故事情节，角色和时间段在内的无数电影和电视节目特征来生成个性化体裁。
另一个示例可能是Amazon使用的基于内容的过滤 。
应用程序个性化对于创建整体引人入胜的体验很重要。 因此，亚马逊和Netflix之类的巨头正在更大程度上利用个性化来提供个性化的客户体验。
