Για να σχεδιαστεί λοιπόν μία εξατομικευμένη εμπειρία, η αναζήτηση προϊόντων στο e-shop , τα δεδομένα περιήγησης , οι προηγούμενες αγορές , οι συστάσεις προϊόντων, οι σελίδες προσγείωσης, τα προϊόντα που έβαλε στην Wish List και στο καλάθι, οι επισκέψεις στο κατάστημα, τα προϊόντα που είδε η δεν είδε εκεί και όλα τα άλλα σημεία αλληλεπίδρασης θα πρέπει να λειτουργούν συλλεκτικά για να διαμορφώσουν μια πλήρη εικόνα σε κάθε επισκέπτη κατά τη διάρκεια του ταξιδιού του.

Οι εξελίξεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη και Machine Learning με mobiplus shopping Recommendation systems  αποτελούν σημαντικό παράγοντα εξατομίκευσης.

Οι υπολογιστές μπορούν να πραγματοποιούν γρήγορη ανάκτηση δεδομένων, επιτρέποντας συστάσεις (recommendations) πραγματικού χρόνου και δυνατότητα κλιμάκωσης.

Έτσι λοιπόν, οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα αγορών πελατών και άλλα στοιχεία τους για να προτείνουν εξατομικευμένα προϊόντα σε κάθε πελάτη σε πραγματικό χρόνο και να σχεδιάσουν μια ατομική και προσανατολισμένη στο χρήστη, εμπειρία αγορών.