個人化推薦（Personalization）
個人化推薦是依據每位使用者的瀏覽紀錄、購買行為與偏好，動態呈現最相關的商品與內容。它讓每個人看到的頁面都不同，藉此提升相關性、加購率與整體購物體驗。
個人化推薦（Personalization） 是什麼？
個人化推薦的背後通常結合協同過濾、內容相似度與機器學習模型，分析使用者過往行為，預測他可能感興趣的商品，並即時呈現在首頁、商品頁或結帳頁。 常見應用包括「猜你喜歡」、「買了又買」、「看過此商品的人也看了」等版位，以及個人化的 Email 與推播內容。相關性越高，越能縮短顧客找到想要商品的路徑。 做得好的個人化能同時提升轉換率與客單價，但也需在精準與隱私之間取得平衡，避免推薦過度貼身造成反感，並確保資料蒐集符合相關規範。
舉個例子
一家台灣選物電商在商品頁加入「搭配這件一起買」的個人化版位，依使用者瀏覽紀錄推薦，平均客單價提升 15%，連帶提高加購率。
林 林克威說
林克威說，個人化推薦是電商把「逛街」變「懂你」的關鍵。台灣中小型電商常以為這要砸大錢，其實很多開店平台都內建基礎推薦版位，先把「買了又買」「看了又看」打開就有感。重點是用對的資料推對的人，與其滿版促銷，不如精準推一兩件他真的會想要的東西。
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