移动中的位置仍然常常由其WBSGAC（乘坐商店散步，获得优惠券）遗产。但随着我们的智能设备变得更智能，并且作为预测分析获得势头，位置数据可能会破坏现状，并提供更强大，有价值和个性化的移动体验。

基于位置的营销专门用于更积极地向使用地点作为上下文设备的想法。背景技术通过在一段时间内分析设备的间歇位置信号来创建，以创建基于地理的行为的广泛模式;然后将这些模式与业务位置，事件信息和人口统计数据组合，以导出关于特定设备所有者的行为，地理，人口统计和商业属性。

这种方法的兴奋是，由此产生的数据解决了您的全部内容，而且在不键入个人可识别的信息或“在”潜在可疑起源的第三方数据“中创建，而不会创建它。

权衡是，这种方法需要访问间歇位置 - 即在数周或数月内不经常产生的位置信号，而观众数据则无法立即现成，但必须随时间创建。然而，在平衡的情况下，访问位置信号的移动发布商现在可以访问自我延续和越来越相关的用户数据流。随着时间的推移，收集和分析更多的数据，移动发布者可能会看到更深入的行为和偏好，并有机会为用户提供越来越个人的体验。

这种丰富的背景是超越当前思维的飞跃，消费者被理解为只有两个地点相关联：他们生活的地方，以及现在在哪里。如果您认为这是夸张的，请查看用于标准化ADS针对适当的设备的实时竞标（RTB）规范：用户对象和设备对象都适应每个位置：“家庭”和“当前”分别 - 空间或时间连续体中存在的人的想法根本无法容纳。

这个例子不是对RT的批评，它的工作非常好，非常感谢你，而是仍然是当今最初的位置仍然雇用的位置。然而，通过上下文数据，开发人员可以写出更智能的，更明智的应用程序提前或回顾 - 将预期计算到消费者体验中。

广泛地说，这种上下文数据用于补充和增强产品特定的学习，进入消费者偏好。以下是上下文个性化的一些示例：

在2014年，在用户参与周围获得了最佳实践，App开发商有机会在2015年推动信封，预计计算。

行为，地理和人口统计数据的组合提供了可能赋予应用程序开发人员惊喜和欣赏用户的洞察力。移动应用程序是我们移动体验的一个组成部分 - Lyft，Facebook Messenger，Spotify和其他人 - 可以通过提供更个性化的体验来实现自己的竞争和建立真正的品牌忠诚度。这需要更多地了解您的用户及其偏好，扩展收集的数据，并使用它以提高消费者体验。

如果我们这样做，我们的智能手机会更聪明，更加个性化，更有兴趣。

Tyler Bell是在事实上的产品副总裁。