시스템 ( 801 ) 은 사용 자 경험 을 커 스터 마이 징 하 기 위해 제출 된 체육 활동 정보 ( 또는 쇼핑 행위 및 브라우징 경향 들 과 같 은 다른 타입 의 정보 ) 를 프로세싱 하 도록 구성 된 다양 한 분석 엔진 을 이용 할 수 있 다 . 일 예 에서 , 시스템 은 사용 자 의 관심 들 및 사용 자 프로 파일 의 다른 양상 들 에 기초 하 여 콘텐츠 를 커 스터 마이 징 하 도록 구성 된 소비자 프로파일링 엔진 을 포함 할 수 있 다 . 도 8 b 는 소비자 프로파일링 엔진 ( 810 ) 이 사용 자 정보 를 수집 하 고 사용 자 의 경험 을 개인 화 ( personalize ) 하 기 위해 그 정보 를 이용 하 는 예시 적 인 환경 을 예시 한다 . 예 를 들 어 , 소비자 프로파일링 엔진 ( 810 ) 은 e 커머스 데이터 , 이벤트 참가 데이터 , 연습 정보 , 음악 선택 정보 등 을 수집 하 여 사용 자 의 다양 한 양상 들 로 인사이트 ( insight ) 들 을 생성 할 수 있 다 . 이러 한 인사이트 들 은 스포츠 들 에 있 어서 의 사용 자 관심 들 , 개인 스타일 및 체력 들 ( strengths ) , 이벤트 들 또는 이벤트 들 에 대한 사용 자 선호도 들 , 쇼핑 및 / 또는 브라우징 관심 들 , 커뮤니티 참가 ( 예 를 들 어 , 소셜 네트 워킹 맴 버 쉽 ) 등 을 포함 할 수 있 다 . 이러 한 결정 된 인사이트 들 에 기초 하 여 , 시스템 ( 801 ) ( 도 8 a ) 과 같 은 시스템 은 다양 한 물건 들 ( 또는 그 의 컬러 방식 ) , 서비스 들 및 이벤트 들 등 을 사용자 에 대해 제안 하 는 것 을 포함 해서 시스템 ( 801 ) 을 이용 한 사용자 경험 의 다양 한 양상 들 을 커 스터 마이 징 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 체육 수행 모니터링 사이트 상 의 사용자 의 홈페이지 는 사용 자 에게 특히 관심 있 는 것 으로 결정 된 기사 들 , 광고 들 , 메시지 들 등 을 포함 하 는 정보 를 통해 커 스터 마이 징 될 수 있 다 . 다른 예 에서 , 정보 는 사용 자 의 프로파일 에 기초 하 여 사용 자 에게 로 의 디스플레이 에 대해 우선 순위 화 될 수 있 다 . 일 배열 에 따라 , 메타데이터 가 물건 들 과 연관 되 어 저장 되 고 사용자 와 연관 되 고 사용자 로부터 결정 된 관심 들 , 인사이트 들 또는 선호도 들 에 대응 하 는 키 워드 들 에 대해 비교 하 고 매칭 시키 는데 이용 될 수 있 다 . 이러 한 매칭 및 커스텀 화 는 또한 예 를 들 어 , 인구 통계 ( demographics ) , 위치 , 선호 되 는 스포츠 등 에 기초 하 여 그룹 레벨 로 수행 될 수 있 다 . 이 에 따라 , 물건 들 , 이벤트 들 및 서비스 들 은 결정 된 인사이트 들 에 대해 이러 한 관심 들 또는 특성 들 을 매칭 시킴 으로써 공유 되 는 관심 들 또는 특성 들 에 기초 하 여 사람 들 의 그룹 또는 특정 한 카테고리 에 대해 식별 될 수 있 다 .