个性化主要在用户行为数据、消费习惯、社交关系这些地方体现。比如在电商里系统根据浏览记录推荐商品，在社交媒体上推送符合兴趣的内容，还有智能硬件能根据使用习惯调整亮度和音量。这些场景都离不开收集和分析大量用户数据来实现精准匹配。

为什么说个性化应用在数据收集和场景适配上呢？首先用户每天产生的数据量太大了，仅手机APP每天就能产生1GB以上的行为日志。艾瑞咨询前年报告显示，接入用户画像的电商转化率比传统推荐高30%，而QuestMobile数据指出使用个性化推荐的短视频用户停留时长增加42%。具体来说就像刷抖音时经常看到同类视频，这是因为后台把点赞、停留、分享这些动作都算进去了。再比如智能手环会记住你每天运动时间，早上7点自动推送跑步歌单，晚上9点提醒喝水，这些都是根据长期数据训练出来的模式。但要注意数据隐私，不能过度收集敏感信息，现在国家网信办规定必须让用户同意才能用生物识别数据。