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電商購物中，商品頁面的其他產品推薦是個重要的功能（例如“買過該商品的人還買過XXX”）。如何量化和優化推薦功能的效果？有研究機構做了這樣一個測試：按順序向用戶推薦全部/屏蔽部分推薦/屏蔽所有推薦，經過一個月測試之后，跟蹤被測試對象的購買情況，發現不屏蔽推薦的短期效應*高，購買量*多。而屏蔽所有推薦的效果要優于屏蔽部分推薦。而原先購買過商品的消費者在被屏蔽推薦之后，商品的銷售額下降更快，因而可以得出推薦功能對有忠誠度的客戶作用更大。更有趣的是推薦功能的長期效果。研究發現，不論首次購買過程中用戶是否購買了推薦商品，第二次的訪問情況都遵循這一規律：未被屏蔽推薦的顧客中，10%的人會再次訪問，被屏蔽推薦的訪問率是9%，而實際轉化成訪問的次數是8%，如果再結合老顧客推薦效果會更好，*后會產生超過10%的營收提高。總體看來，推薦的效果更可觀。
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