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如今，客户希望仅获得与其需求相关的体验。 我们可以使用的最简单方法是广告。但更多的人愿意与发送个性化服务的公司分享他们的数据，如果不能满足他们的需求，他们也很可能会更换品牌。
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不断的技术进步给供应商提供了吸引客户的新机会，显然，你不能用一个没有任何突出功能或包含烦人弹出广告的应用程序来打动你的用户。
机器学习将在大规模个性化和真正个性化之间架起一座桥梁，这是人工智能的一种应用，它使软件能够在不受人干扰的情况下学习。它允许公司创造能够理解、帮助甚至娱乐人类的机器。
移动应用程序开发人员采用新技术并使其易于理解，机器学习所做的就是让移动平台更加人性化。它提供的个性化可以极大地改善用户体验，并保持用户的忠诚度。在本文中，我们将列出机器学习如何改进移动应用程序的一些方法：
预测用户行为
机器学习应用程序的主要优势之一是，它可以帮助营销人员通过研究用户的性别、年龄、搜索请求等数据来了解用户的行为。这些信息可以帮助你保持对你的应用程序感兴趣的正确的客户群体。此外，吸引客户的注意力可以提高应用程序的有效性和市场营销。
机器学习还可以帮助创建个性化的推荐，使您的客户参与的时间更长。同时，机器学习算法自动学习用户的兴趣和偏好信息。例如，Netflix上约80%的节目都推荐了一个自动系统，该系统会选择并分析之前的选节目。另一个使用机器学习的应用是JJ Food Service。它构建一个预期订单的客户偏好概要文件。
许多应用程序都采用了ML来提供个性化的用户体验，这帮助他们赢得了关注，增加了收益，并将用户体验提升到了一个更好的水平
个性化的体验
正如我们在预测行为中提到的，个性化的用户体验是我们不能错过的。机器学习最大的好处之一就是不间断的学习过程，该算法可以检查来自多个来源的信息，如社交媒体活动或信用评级。
机器学习真正地分析用户的信息，它知道他或她是谁，他或她想要什么，年收入可能是多少。一旦收集信息的过程完成，机器学习就使用算法对应用程序上的数据进行个性化处理。这样，就有可能提供一种个性化的方法，并根据用户的偏好调整内容。
例如，优步（Uber）或出租车（taxi xify）等领先的应用程序使用机器学习来为乘客提供预计的到达时间和费用。对于司机来说，一个应用程序可以分享地图上的实时信息等等。机器学习使应用程序的工作个性化，使客户产生与机器对话的印象。
高级搜索
机器学习算法优化您的应用程序中的搜索，它使其更有效和直观的方式为客户。它选择对特定的人来说最重要的确切结果。这使得体验更简单、更快。
机器学习使用从搜索历史中收集的数据对产品进行排序，并显示最佳匹配结果。对你的应用程序非常有用的是语音搜索。例如，Reddit使用机器学习来提高搜索性能。
相关的广告
如果你想让你的广告有效，你需要向正确的人展示正确的广告。例如，如果用户是女性，这表明她喜欢鞋子和衣服，她可能不会对轮胎感兴趣，所以这个事实会让你的广告毫无用处。
机器学习有助于个性化广告和信息传递，使其更加准确。它有助于优化广告，防止用户最近在屏幕上看到不必要的、可能令人讨厌的弹出窗口。
更好的安全性
机器学习不仅是一种有效的营销工具，身份验证是一个有价值的附加选项，它可以提高安全性级别。对于任何移动应用程序来说，这都是一个明智的选择，因为它允许用户使用他们的生物特征数据进行身份验证。基本上，机器学习以一种高度安全的方式提供了对应用程序的方便访问。不过，快速而简单的登录并不是惟一的安全优势。事实证明，机器学习可以实时保护用户免受身份不明的恶意软件攻击。
去年的账户收购增加了45%，这使得大公司使用机器学习来解决这个问题。其中一些应用面部识别技术来识别使用被盗信用卡的客户。机器学习具有让企业预测未来趋势和金融崩溃的功能。
包装
机器学习技术是科技世界的一线希望，它通过提供更好的个性化用户体验的移动应用程序改变和简化了我们的生活。当然，这项新技术一直在改善我们的移动体验，使其更加安全。
