如今的购物者，尤其是移动购物者，行为方式已 到了极限 大不相同。他们越来越不愿意花太多精力去探索品牌能提供什么。
相反，如果他们感兴趣的产
品不在显眼的地方，那么在很短的时间内，购物者很可能会转身离开，而且往往是永远离开。
这就是为什么个性化产品推荐等先进技术对于 Paytm 数据库 持电子商务购物者的兴趣和购买承诺变得至关重要。
个性化挑战
有人可能会说，为什么要重新发明轮子，让我们授权社交媒体公司使用的算法并将其应用于电子商务。
我们希望事情真的这么简单。这两种类型的企业截然不同。
社交媒体公司可以获取丰富的用户人口统计数据和社交应 用使用 流或自动化旅程注册的联 历史记录。如此大量的可操作数据可实现有效的 AI 算法训练和非常可靠的预测。
在电子商务领域，数据情况则相反
在一个典型的网站上，只有不到 6% 的访客是购 线数据库 物历史有限的回头客。此外，只有一小部分产品目录有可靠的销售数据。最糟糕的是，90% 的访客在访问网站时从未找到感兴趣的产品，离开时对他们真正需要的东西一无所知。