百分点科技拥有一个网购消费者偏好的海量数据仓库，目前已经有超过8500万网购消费者的消费偏好数据。百分点记录的用户行为包括浏览商品、收藏商品、购买商品、评论商品等一切与TA的购物偏好相关的动作，以及对应的网页内容。这一数据库使得百分点公司能够全方位地了解用户与购物相关的偏好。

基于这个海量的网购行为数据库，百分点科技可以为电子商务网站的用户提供个性化的、精准的商品推荐。举例如下：

　　　　用户A在网站1看过/买过红色的高跟鞋，百分点的数据库会记录下用户的这个动作，并且实时更新TA的档案。下次如果百分点的个性化商品推荐引擎发现用户A登录了网站2，而且恰好网站2上也有红色的高跟鞋而那么百分点推荐引擎会根据A过去的偏好为其在网站2上推荐红色的高跟鞋。如果网站2上没有红色的高跟鞋，那么百分点会选择网站2上最接近红色的高跟鞋的商品推荐给用户A

　　　　用户A在网站1买过X类型的商品，在网站2上买过Y类型的商品，在网站3买过Z类型的商品，但是X、Y、Z是类型完全不同。用户B第一次上网站3，网站3从自身数据无法判断A的偏好。但百分点推荐引擎从自己的数据库中查到，用户B以前也买过X类型和Y类型的商品，从而判断B与A的购物行为很类似。由于A在一网站3上买过类型Z的商品，因此百分点推荐引擎会将类型Z的商品推荐给B