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除了分類查找和主動搜索，推薦系統也是用戶瀏覽商品的重要途徑，能幫助用戶發現類似并感興趣的產品，增加商品的訪問量，將訪問者轉化為購買者，引導用戶購買。最終產生的價值是提升用戶購物體驗和用戶粘度，提高訂單量，如Amazon30%的訂單來自推薦系統。

相比于精準營銷廣告，推薦系統產生的信息更為自然，同樣能起到推銷商品的目的。但是如果推薦系統的信息過于密集或者不精準，也會有成為垃圾信息之嫌。如在當當網已登錄情況下查看《Web信息架構：設計大型網站》，邊欄和底部有以下幾種形式的推薦系統：

1. 購買本商品的顧客還買過
2. 瀏覽本商品的顧客還看過
3. 看過商品的顧客會買
4. 瀏覽更多同類商品
5. 您的瀏覽歷史
6. 最佳拍檔
7. 廣告
8. 和您興趣相似的顧客還關注

推薦系統中存在重復得數據，如1、2和6都推薦《About Face 3交互設計精髓》，并且個人已經購買了這本書。喜歡的歌曲可以重復播放，已購買的書籍不可以重復推薦，而是把用戶的購買記錄作為主要的推薦依據。重復的數據會削弱推薦的有效性，過多的推薦形式和數據會大大稀釋推薦的精準度。

個人曾是當當的忠實用戶，已在當當網下過27次訂單，購買過90本圖書，推薦系統對購買的幫助幾乎可以忽略不計，也沒有對個人的購買記錄加以利用。在購物車頁面準備下訂單時登錄當當網，頁面會跳轉到首頁，在下訂單頁面點擊返回也會經常出現訂單丟失的情況。

當當網的送貨進度時間平均4-5天，下訂單之后可以查看送貨的進度。根據個人的設計經驗，一般是明顯讓用戶感覺到慢或者操作步驟多的時候才會使用進度條，稍微緩解用戶的等待感，而卓越明確告知用戶貨物會在哪天送達。

由于嫌棄當當送貨太慢，改用卓越，在未登錄情況下查看《Web信息架構：設計大型網站》圖書頁面，突出顯示“購買本商品的顧客還買過”，共推薦100本書籍，約50本是個人感興趣或者已在當當網購買過的。由于主要使用一種形式的推薦，很好地避免了重復數據。

“購買本商品的顧客還買過”比“瀏覽本商品的顧客還看過”更能獲得用戶的信任，其使用的是item-to-item協同過濾系統，通過余弦計算商品的相似度來推薦，比起傳統的協同過濾（Collaborative filtering），解決了冷啟動的問題，不會過度地依賴用戶的瀏覽和購買記錄，在用戶第一次查看圖書時也能進行推薦。

鼠標停留在當當網推薦的書籍上顯示的書籍封面圖片和價格，而卓越顯示書籍的評分、評價人數和價格，按照用戶購買商品的過程，書籍的評分更能吸引用戶瀏覽并產生購買欲望。

卓越的郵件中會帶有圖書推薦，圖文并茂提供了有用的信息，并不會被個人當成垃圾郵件，看到感興趣的數據可以查看或者直接購買，非常方便。而當當以文字形式邀請評論，收到第一份的時候會打開看看，其余30份內容一樣的郵件直接被當成垃圾郵件刪除。

兩個網站的廣告可以更精準些，沒有按照書籍的標簽相應顯示廣告，購買計算機類的書籍多是男性，當當網顯示標簽為女性的胸罩廣告，卓越網顯示高跟鞋和女性內衣的廣告，也許能分散男同胞的注意力和點擊次數，但是不會增加廣告的轉換率，顯示數碼產品的廣告會更適用在此類圖書頁面。

重復和垃圾信息損害用戶體驗，推薦的信息在于精確和有用，不宜過多地顯示。

來源：http://daichuanqing.com/index.php/archives/1882