但对于一个个性化的用户而言，他所具备的信息分为两个维度：一是显性的个人信息，包括性别、年龄、地域、职业等数据;二是来自于他的隐形行为习惯和偏好，这个就要靠技术在后台不断的抓取用户的每一个动作，比如他的浏览轨迹，购物记录来分析。当这些数据都被采集到的时候，导购要做的是能否抓住细节，真正为每一个人定制或推荐“只属于他”的内容。
这需要通过技术的手段，来对每一个人的需求产生了解，并把用户准确地分群。当一个用户进来，你会给他打很多标签，比喜好、消费能力、购买过的商品等等，同时你还需要再后面的商品打上很多标签，“这有点像心理测试，并且需要在不断变化的标签中，不断匹配”。
为什么各种各样的推荐算法，比如电商网页上最常见的“猜你喜欢”或者是豆瓣电台，在书籍和音乐上都做得很好，但时尚类一直做不好?因为时尚类的维度太多，每个人喜欢一件东西的心理原因也不一样，它关于场合、偏好、价格等多重因素。“我觉得这是一种很强的推荐，当然这也很难”，邵怡蕾说。比如，个性化真的需要非常准确吗?事实上一个好的产品，要控制好准确的比例。因为这根本就是一件不能不准也不能太准的事情。如果推荐的不准，用户不会信任这个产品，如果太准，就会不断加强一个人的偏好，从而掩盖了“发现”的新可能，就像谷歌一定不会把100%的技术呈现给用户一样，它需要有比例地留白，去放置其他东西。
未来导购的机会和难度都是来源于此 —— 它将是一种动态的组合，需要不断的匹配和平衡，中间充满了对用户心理权重的把握。“个性化其实就是提高效率，我希望每一个人进来看到的东西都会不一样”，邵怡蕾说。
算法拉高转化率
毫无疑问，导购的最终落脚还是转化率。想要做好购物推荐，从用户浏览一个东西一直到他购买，有两个环节至关重要：一是浏览完用户会不会点击到这个商品，而第二步是用户点击之后会不会形成购买 —— 最后的转化率就是由这两点形成，不管哪一点比别人好很多，转化率就会很有优势。
口袋购物-逛淘宝(以下简称逛淘宝)是一款2011年才推出的手机应用，用户可以用其浏览、收藏、分享和购买淘宝上的商品。iOS 2.0版本新增了“我的街”功能，即能根据每一个人的个人习惯，利用算法一对一地推荐适合不同用户的针对性商品。目前其用户数已接近300万，日活跃用户10%，客单价达到95，2012年4月份获得了成为基金和经纬创投共1200万美元的投资。
区别于媒体、社区形态的导购，逛淘宝总裁侯迅把公司定位为工具(数据)型。和上文的立体时代一样，工具型的核心就在于会自动根据用户的这些行为进行后台的技术运算，进行“大数据挖掘”的自动匹配和个性化呈现。也正是这一点，逛淘宝能达到7%的超高转化率 —— 在淘宝开放平台体系内，1%-5%的转化率已经被当作一个好应用的标准。
使用过程你会发现，逛淘宝的入口没有单独注册，全是微博、淘宝、豆瓣等各平台账号导入，通过授权抓取更多的用户特征。“即使你是首次使用，没有任何轨迹的用户，在进入‘我的街’时也会有10道问题，如性别、年龄、网购频次、喜欢风格等，用户通过简单的判断，210不过是先收纳1024种结果。一旦产生动作，就会一步步迅速适应。”逛淘宝总裁侯迅这样告诉《商业价值》记者。
