随着电子商务的崛起以及大数据分析技术的流行，越来越多的零售店希望提供定制化的网络购物体验来提高销售额。基于此背景，致力于消费者购物行为数据分析以及帮助零售商打造个性化商品推荐体验的RichRelevance成立。如今它获得了2000万美元投资，使其总融资额达到了5000万美元。

RichRelevance是一家帮助零售网站创建个性化商品推荐的创业公司，主要通过给客户推荐最相关的产品来提高客户参与度与销售，由前Amazon几位工程师联合创立。这几位工程师曾帮助Amazon打造了其独特的推荐引擎系统。RichRelevance提供的个性化体验方法主要包括：

首先，允许零售商通过邮件向客户提供产品推荐。RichRelevance将消费者所有行为数据进行处理，以帮助打造个性化购物体验，这些数据包括了消费者的购物历史、逛物历史(放在了购物车但未购买)、搜索历史以及其它消费者行为。比方说，基于客户在网站的交互行为或者之前的购物历史，零售商可以使用RichRelevance为客户提供他们可能喜欢的建议。

其次，RichRelevance提供个性化的广告。根据消费者在网站的浏览习惯，自动匹配相关产品的广告，以帮助客户迅速找到需要的产品。自从2010年建立这套广告系统后，目前已经被3M、保洁、 AT&T、 丰田以及思科等企业使用。其最终向零售商提供的方案是整合了以上系统的最终产品。

目前RichRelevance每天提供的个性化推荐信息已达3.5亿，而RichRelevance服务的公司已经占据了网络零售30%的市场。

RichRelevance的投资人认为，在如今的零售环境下，数据就代表了金钱，而RichRelevance拥有很好的算法。随着电子商务在全球的竞争越发激烈，所有的零售商都得考虑如何挖掘自己的数据，以打造一个更具有价值的个性化购物体验。