電子商務個性化就是把線下的店鋪模式移植到線上的一種購物體驗。個性化推薦產品就是一種促銷手段。
個性化體驗的客戶價值電商購物。從初級到高級，在電子商務中有4種個性化方式。
普通的賬戶數據
把用戶簡單地按照位置（地理位置或IP地址），性別，或者婚姻狀況來分組。通過這種方式，你可以有效地提高用戶對相關廣告或促銷的響應。很容易就可以做到給女性用戶發一則關於胸罩的促銷郵件而不發給男性用戶，但這樣就可以有效地增加與顧客之間的互動。
同類產品的關聯
同類產品關聯其實就是把物品放在一起。舉個例子，把襪子和鞋子放在一起（明顯涼鞋不適用），或者提供有筆記本的筆給客戶是合乎邏輯的、對顧客也有用。提供相關產品的快速鏈接可以刺激其他產品的銷售，也可以給購物經驗豐富的用戶提供更好的體驗。
近因、頻率和貨幣價值（RFM）分析
RFM是一種可以更詳細地瞭解用戶數據的方式。通過這種方式，每一個客戶都會擁有一個唯一的RFM值，該值通過如下三個問題來估算:
- 近因（Recency）:客戶最近一次購買是如何發生的？
- 頻率（Frequency）:客戶多久購買一次?
- 貨幣價值（Monetary Value）:客戶通常消費一次會花多少錢？
基於這種分析，當你想提高轉化率或者使用戶感到開心的時候，你可以決定在何時和發送什麼內容給特定的客戶。試想，當用戶的舊牛仔褲已經快報廢的時候，剛好收到一條促銷信息，這是件多麼令人興奮的事情。客戶會對你的個性化推送和及時性留下深刻的印象。
協同過濾
最高級的電子商務個性化採用協同過濾的方式。協同過濾意味著整個電商網站可以實現對每個用戶都是單獨策劃的。通過對大數據的推算，協同過濾可以發現隱藏在一堆數據中的趨勢或者市場需求。
協同過濾可以提示“看過這個商品的人也看過的商品”，“根據瀏覽記錄推薦的商品”，或者“和當前商品相似的有庫存商品”（對於售罄的商品而言）。像這樣的個性化商品推薦可以促進銷售也可以增加客戶與相關的、有價值的產品之間的互動。 他們可以突出不出現在搜索結果首頁的好產品或者最火爆的產品。
然而，協同過濾成本很高且實現起來很複雜，現在也有許多公司，比如Softcube，專門給各種電子商務網站提供個性化推薦服務的簡單集成。
利用電商建議走向個性化
利用電商個性化，為用戶創在有價值體驗的同時，電子商務網站也可以提高收入。簡單地調節到最高級的檔次，任何電商網站都能實現走向個性化。
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