1. 根据用户浏览行为推荐好店类型，针对我个人而言，分类命中率100%，店面喜好命中率3%~5%。体验还是很好的，能在一堆推荐里找到1~2个符合偏好的店铺，好像淘到宝一样，明明什么都还没买。
2. 以店铺为维度进行推荐：
用户浏览网店的可能行为有如下几种，。
1）店铺新用户：用户浏览商品多以SKU为主（搜索-浏览-点击-购买），触发网店浏览操作多为“用户已有购买意向，可能跳转进网店查看其他商品，是否可以进行拼单购买”
2）店铺老用户：进入网店查看首页滚动banner及首页爆款/上新商品
3）各种推广渠道引流至店铺
如果买家的购买行为是以SKU为单位的，为何要进行店铺推荐（此功能模块存在的原因？）？以店铺为维度进行推荐，虽然喜好匹配率不高，但留存率比推荐单品的店铺留存率要高。
举个栗子，衣服/日常小用品，是个人长时间在淘宝上进行购物的品类。服饰类店铺风格划分明确清晰，喜好一致的风格，首次购买考虑价格及查看文案介绍（作为一个老网购，已经可以熟识地分辨图片角度及色调问题），是否回购率则取决于 1. 商品性价比及店铺售前售后服务；2. 店家持续输出优质商品。
回到推荐店铺的维度，一般以一大两小的三款商品填充推荐板式，若3个商品/3张图片都让同一买家喜爱可初步判定店铺总体喜好符合买家偏好，此时获得买家点击店铺的可能性大大提高。
备注：分析存在一定偏颇性，主要依据自身接触的服饰、箱包、日常小用品分类得出如上分析及推论。
