在与客户交流的过程中，发现有很多客户对“智能推荐”有过高过多的期待。经常被问的问题是智能推荐“能给我们提高点击率么”“我们的复购率比较低，能给我们提高复购率么”“我们平台刚刚上线，能帮我们留住用户吗”……

从逻辑上分析，智能推荐确实可以带来多个指标的提升，例如CTR、转化率和停留时长等。往往这些指标的增长是成体系、系统性运营的结果，非某个“万金油”可以带来的。即使推荐的效果很好，也有可能因为最后考核指标的路径太长，指标效果表现不明显。

举个例子：笔者有位银行的客户，在其银行卡微信服务端消费提醒处推荐不同的活动商品信息，用来吸引用户点击，从而增加活动商品的销售量。而想要实现活动商品的购买，需要先点击此推送消息跳转到活动的H5界面，点击界面上的活动海报跳转到应用市场下载APP，打开APP进行一系列登陆操作后在首页找到活动专区，点击商品完成购买。显而易见的是，无论个性化推送消息推荐的有多吸引人、目标客户有多精准，最后商品购买的指标基本不会有任何的波动。因为路径太长，影响最终指标的因素太多,流量的漏斗到底部的时候已经非常小。因此，我们不能拿非直接作用的指标进行考核。