评估电商系统个性化推荐功能的效果，可以从以下几个方面进行：
业务指标
点击率（CTR）：即用户点击推荐商品链接的次数与推荐展示次数的比率。较高的点击率表明推荐内容吸引了用户的兴趣，能有效引导用户进一步了解商品。
转化率：包括浏览 - 购买转化率和加购 - 购买转化率等。浏览 - 购买转化率是指通过推荐进入商品详情页并最终购买的用户数量与浏览推荐商品的用户数量的比例；加购 - 购买转化率则是加购后完成购买的用户数量与加购用户数量的比例。转化率是衡量推荐功能对实际销售贡献的关键指标。
客单价：观察用户通过个性化推荐购买商品的平均订单金额。如果推荐功能能够成功引导用户购买更多高价值商品或进行关联购买，客单价会相应提高。
销售额：直接反映推荐功能对电商系统营收的影响，是评估推荐效果的重要指标。通过对比个性化推荐功能启用前后的销售额，以及不同时间段内的销售额变化，可直观了解其对业务的推动作用。
用户行为指标
浏览深度：可以通过用户在推荐商品页面的停留时间、浏览商品的数量以及浏览路径等指标来衡量。用户浏览深度越深，说明他们对推荐内容越感兴趣，推荐功能越能满足用户需求。
复购率：指用户在一定时间内通过推荐购买多次商品的比例。较高的复购率表明推荐的商品符合用户的喜好和需求，使用户对推荐结果产生信任，进而多次购买。
用户反馈：收集用户对推荐商品的评价、意见和建议，了解用户对推荐内容的满意度和改进方向。可以通过在线问卷、评论区留言、客服反馈等渠道获取用户反馈。
数据指标
准确率：衡量推荐结果与用户实际兴趣和购买行为的匹配程度。可以通过计算推荐商品中用户真正感兴趣或购买的商品数量与推荐商品总数的比例来评估。
召回率：指在所有用户可能感兴趣的商品中，推荐系统能够正确推荐出的商品数量的比例。召回率越高，说明推荐系统能够覆盖更多用户潜在感兴趣的商品，减少漏推荐的情况。
多样性：评估推荐商品的种类和风格是否丰富多样。可以通过计算推荐商品的品类分布、品牌分布等指标来衡量。丰富的推荐结果能够满足不同用户的多样化需求，提高用户发现心仪商品的概率。
新颖性：考察推荐商品中用户未曾接触过的新商品或小众商品的比例。适当引入新颖的商品可以给用户带来新鲜感，激发他们的购买欲望，同时也有助于挖掘用户的潜在需求。
总之，通过综合评估以上多个方面的指标，可以全面、客观地了解电商系统个性化推荐功能的效果，发现存在的问题和不足，并据此进行优化和改进，以提升推荐的准确性、有效性和用户体验，最终促进电商业务的增长。
