電子商務網站會根據你過去的購物記錄和行為興趣偏好來推薦你喜歡的產品，而亞馬遜在這方面更是做得比較早，那麼亞馬遜的推薦究竟做得怎樣。下面我們來看看compete針對這個問題的網站分析文章：

下面研究的亞馬遜推薦指的是在 “Your” Amazon.com頁面的產品推薦， 在其他頁面，還有其他型別的基於你的瀏覽、購買和歷史行為的推薦內容（這不包括你正在瀏覽產品時，出現的瀏覽該產品的人也購買了xx）。

首先先來看看有多少人會使用這個個性化推薦頁面，我們可以發現過去一年中平均只有5%的月訪客訪問了這個頁面。事實上，去年秋季，訪客的量還下降了。

在瞭解完有多少使用者訪問“他們的” Amazon.com後，我們再來看看有多少人將亞馬遜推薦的產品新增到他們的購物車中。資料可以發現平均有5.31%的推薦產品訪問中有產品被新增到購物車中。二對比下亞馬遜的總體訪問情況，平均有9.13%的產品頁面訪問被新增到購物車中。看起來亞馬遜的產品推薦在促進購物車的轉化方面沒有普通的頁面強

既然使用者新增推薦商品到購物車的比例不高，那麼他們的結賬的比例又怎樣？平均來看，只有不到2%的推薦產品到了結賬環境，二亞馬遜總體的瀏覽情況是，9%的產品頁面瀏覽會導致購買行為。因此這些推薦的產品的轉化率其實真不高。

造成這個的原因是可以理解的，顯然使用者在主動上去瀏覽商品時，需求和目的性要更加明顯，這個遠比亞馬遜基於你的過去行為給你的推薦要精準有效多了。