电商网站搜集和分析用户的购物行为和兴趣偏好，并进行针对性的商品推荐，可以提高购买率当当等大型B2C网站也极为重视，只是在数据挖掘方面还有待提升是一个由商家自主登记的折扣商城（专售时尚及创意设计产品），声称用户在网站上交互越多能获得越多的相关折扣产品推荐时间以及点击的商品类别等等来了解用户的喜好和需要是什么，并根据这些数据分析来给予用户最合适的购物建议汇聚了来自多个品牌和零售商的产品，并用你的社交网络来筛选，展示这些产品Bloomingdales，Nordstrom和其他品牌的目录，这些目录总共包含了200多万件单品会受到你的社交活动和兴趣的影响也可以把它们分享给 Dibsie上的朋友让各个商家利用此网站将自己所要贩卖的商品通过已经设计好的格式放上去，放上去之后，Dibsie主要会从商家所给的优惠是否合理来决定是否可以放上网站Dibsie就会将这个商品上传上去，让用户可以购买！用户分享发现，邀请朋友，对商品投票都可以获得积分，用来兑换合作商家提供的奖励独自购物的人转换率只有4％，但通过Dibsie与朋友一起购物的人转换率达到了16％Dibsie已经获得了5万访问者以及100万个产品印象数 Dibsie的回头客每次访问该网站的平均停留时长是15分钟但它计划与客户公司达成合作协议，以便进行深度品牌整合它面临的挑战是，在规模扩张之后这样的效果是否还能维持而对于商家来说，达到100笔交易之后，就会开始按每笔交易来收取一定的费用，未来网站将会对商家以及用户收取费用，当然也是有免费的用户，只是所获得的优惠可能就没有那么多了相信在将来可以带来稳定的收入。
