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电商购物中，商品页面的其他产品推荐是个重要的功能（例如“买过该商品的人还买过XXX”）。如何量化和优化推荐功能的效果？有研究机构做了这样一个测试：按顺序向用户推荐全部/屏蔽部分推荐/屏蔽所有推荐，经过一个月测试之后，跟踪被测试对象的购买情况，发现不屏蔽推荐的短期效应*高，购买量*多。而屏蔽所有推荐的效果要优于屏蔽部分推荐。而原先购买过商品的消费者在被屏蔽推荐之后，商品的销售额下降更快，因而可以得出推荐功能对有忠诚度的客户作用更大。更有趣的是推荐功能的长期效果。研究发现，不论首次购买过程中用户是否购买了推荐商品，第二次的访问情况都遵循这一规律：未被屏蔽推荐的顾客中，10%的人会再次访问，被屏蔽推荐的访问率是9%，而实际转化成访问的次数是8%，如果再结合老顾客推荐效果会更好，*后会产生超过10%的营收提高。总体看来，推荐的效果更可观。
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