个性化推荐最早起源于美国电商平台亚马逊，推荐系统能够基于上亿的商品目录为数百万用户提供推荐服务。那电商App基于个性化推荐实现精准营销，该如何预估点击率？欢迎阅读，希望对你有帮助。
围绕产品与商品的核心目标进行的推荐才是有价值的，推荐的目的可以定义为几个点：
- 让产品活的更久：活的久是要延长产品的生命周期，延长用户的生命的周期，更受用户喜欢；
- 让产品活的更好：活的更好就是通过广告、用户主动付费等方式获得收入，带来商业价值；
本质上产品需要将整个用户行为路径进行优化，比如电商产品，在推荐的场景需要考虑展现形态，包括图片和文字简介，购物链路上的商品详情页的描述信息丰富和核心程度，整体布局等等；去伪存精，通过信息表达需要考虑基础信息区（回答商品是什么，吸引决策）。又如：优惠（有没有优惠，刺激决策）；服务区 (有没有保障，加固决策）；参数规格区（有哪些可选，完成决策）；评价区（大家怎么说，辅助决策）；后续推荐卡片（再逛逛别的，流量再分发）
在推荐商品的过程中，永远需要记住的是：帮助用户感知，而不是将过多的主观想法强加于用户，推荐中收集用户数据，并对用户意图及行为路径建模，从而建立整体用户认知，将条目作为认知的载体呈现给用户，让用户进行体验交互，并进一步收集用户反馈，假设用户有正向反馈的商品是用户表现出价值认可的。在此基础上，我们可以让用户、持续留存，并且建立一定的、情感链接。
围绕“数据”“商品形态，类目形态、浏览时长”“算法”进行“协同优化”才能带来更大的收益；用户体验的满意程度贯穿于整个产品使用过程中，如果想要有好的推荐结果，必然需要“全局”优化；
推荐时机：由于兴趣发现和收敛速度的原因，对于智能程度的感知也随时间会产生较大的变化，合适的时机能够带来更大的收益。
推荐质量：对于不同的产品，内容时效性和列表新颖性有不一样的要求，对于不同领域的产品，质量也有不一样的定义。
多样性：对于推荐而言，既要满足用户行为中的正负反馈，又要给予用户更加多样的列表。
产品定位：不同位置的推荐定位不同 ，跳出局部最优思想，做全局最优化，永远是场景间协同，根据行为路径的差异，行为深度的差异来做「差异化的场景设置。
单品页：购买意图，过渡页：提高客单价，购物车页：购物决策，无结果页：减少跳出率，订单完成页：交叉销售，关注推荐：提高转化，我的xx推荐：提高忠诚度，转化，浏览时长；
