品推荐测验让数字营销人员有机会收集数据，同时以一种有趣的方式引导客户找到合适的产品。
电子商务中的选择难题
分析瘫痪听起来很麻烦。当我们面对太多菜单或 Netflix 节目时，就会出现这种情况：什么也看不完。面对太多选择，人们可能会放弃。
有证据——只要看看 2000 年的论文“当选择令人沮丧时：人们是否会渴望太多好东西？”在一篇论文的研究中，研究人员研究了店内果酱展示和果酱销售之间的关系。
研究中，杂货店购物者看到的果酱陈列品有 24 种，有 6 种 印度尼西亚电报号码数据库 更多购物者在较大的陈列品前停下来品尝果酱 — 但出乎意料的是，在看到小陈列品后，购物者购买果酱的可能性比看到大陈列品后高出 10 倍。
更多的选择意味着更多的关注，但转化却更少。
电子商务也不能幸免于这种现象——看看有多少数字商店有放弃购物车的电子邮件！——但网上商店通常销售数百甚至数千件商品。（亚马逊销售超过一千万件。
其基本原理通常是“越多越好”和“顾客想要更多选择”。
但“选择本身已不能再用来证明营销策略的合理性”，作家兼心理学教授巴里·施瓦茨在《哈佛商业评论》中写道。“无论对客户还是零售商来说，更多并不总是更好。”
为什么产品推荐测验在电子商务中有效
现在，在实体商店里，当你感到被果酱弄得不知所措时，你至少可以向销售人员寻求帮助。
聘请一支客户服务团队通过聊天机器人来回答问题——但这种方法成本高昂，因此通常只用于解决客户遇到的问题。
建立一个产品推荐算法，像亚马逊那样——但这需要大量的数据（和数据科学家）。
用弹出式调查来攻击访问者——但没有人喜欢这样。
更具可扩展性、更易于访问的选项：产品推荐测验。
这些可以帮助电子商务商店访问零方数据（独特的可操作信息，例如用户的头发类型，你永远无法通过 cookie 获取）并提供个性化的建议。