综上所述，机器学习技术在电子商务个性化推荐中的应用可以有效促进销售增长和用户粘性提升。
机器学习技术在电子商务个性化推荐中的应用可以帮助电子商务平台实现销售增长及用户粘性提升的目标。以下是机器学习技术在电子商务个性化推荐中的应用和相关效果。
1. 个性化推荐
机器学习技术能够分析用户的购买历史、浏览行为和兴趣爱好等信息，提供个性化推荐的商品和服务。通过个性化推荐，用户可以更容易找到自己感兴趣的商品，提高购买意愿和满意度，从而促进销售增长。
2. 用户画像分析
机器学习技术可以对用户数据进行分析，建立用户画像。通过对用户的性别、年龄、职业、地理位置等信息进行分析，可以更好地了解用户的需求和偏好，从而进行更精准的个性化推荐，提高用户满意度和购买转化率。
3. 相似用户推荐
机器学习技术可以通过分析用户行为数据，找到具有相似购买行为的用户群体，并向这些用户推荐相似的商品和服务。这可以促进用户之间的互动和交流，增加用户粘性，提高平台的活跃度。
4. 实时推荐
机器学习技术可以实时监测用户的行为和兴趣变化，并快速地做出相应的推荐。通过实时推荐，可以更好地捕捉用户的购买兴趣，提高购买转化率和用户粘性。
5. A/B 测试
机器学习技术可以在电子商务平台进行 A/B 测试，对不同的个性化推荐算法和策略进行比较。通过 A/B 测试，可以找到最有效的个性化推荐策略，提高用户购买转化率和平台的销售业绩。
综上所述，机器学习技术在电子商务个性化推荐中的应用可以有效促进销售增长和用户粘性提升。通过个性化推荐、用户画像分析、相似用户推荐、实时推荐和 A/B 测试等技术手段，可以提高用户满意度、购买转化率和平台的活跃度，从而实现电子商务的良性发展。
